Comment l'apprentissage automatique révolutionne le secteur immobilier

Au cours de la décennie écoulée, la transformation numérique et les technologies associées sont devenues des sujets de discussion réguliers au sein des conseils d’administration. Si nous préparions un nuage de mots de ces discussions, données serait probablement plus grand que les autres, ce qui signifie que c'est sans doute le mot le plus fréquemment utilisé dans les séances de brainstorming sur la stratégie d'entreprise. Compte tenu du vaste pool de points de données disponibles, le Machine Learning dans l’immobilier constitue un cas d’utilisation intéressant et nous en découvrirons quelques-uns.

Utilisé avec désinvolture comme synonyme d'intelligence artificielle (IA), Apprentissage automatique (ML) est une branche de l'IA qui exploite les données et les algorithmes pour créer des applications logicielles capables d'imiter l'intelligence humaine pour résoudre des problèmes complexes.

En observant le secteur immobilier – la plus grande classe d'actifs au monde et le deuxième secteur le moins numérisé au monde (selon l'indice de numérisation Morgan Stanley) – à travers le prisme du ML, un éventail d'opportunités qui attendent d'être exploitées est révélé.

Applications d'apprentissage automatique dans l'immobilier

Modèles de tarification avancés

La tarification de l’immobilier est un problème fascinant et complexe à résoudre. Alors qu’elle devrait être déterminée par une multitude de facteurs internes et externes à l’industrie, elle n’est traditionnellement définie que par quelques-uns :

• Analyse des données historiques
• Taille de l'unité
• Demande existante
• Intuition et expérience

Si nous libérons le potentiel de l’IA et de l’apprentissage automatique dans l’investissement immobilier, nous pouvons inclure des facteurs supplémentaires qui peuvent sembler insignifiants au premier abord, mais qui aideront à déterminer avec précision les prix.

• Revenu médian des ménages
• poste vacant
• Occupation moyenne
• Points d'interêts
• Facilité de service du commerce électronique
• Taux de criminalité
• Perspectives commerciales de la région
• Transport public
• Appréciation prévue
• Opportunités d'emploi
• Heures d'ensoleillement mensuelles moyennes
• Classement des écoles voisines
• Places de parking
• Niveaux de bruit attendus (construction, circulation, etc.)
• Options de restauration, de divertissement et de loisirs

Nous pouvons continuer à ajouter à la liste et le calcul devient plus complexe avec chaque point de données. Cela nécessite une approche de tarification cohérente, scientifique et autodidacte que l’expérience et l’intuition ne peuvent pas offrir. Les ensembles de données volumineux et complexes nécessitent un algorithme de calcul itératif et auto-amélioré – exactement ce qu’offre l’automatisation du secteur immobilier via l’IA et le ML.

Commercialisation

De nos jours, les applications, les chatbots et les interfaces similaires permettent aux entreprises de collecter des quantités considérables de données clients. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent traiter ces grandes quantités de données non structurées pour fournir des informations basées sur les données, que les agents immobiliers peuvent ensuite utiliser pour concentrer leurs efforts sur les clients éligibles. Se concentrer sur la conversion d'une liste de clients véritablement intéressés plutôt que sur les appels à froid et l'envoi d'e-mails à une liste collectée au hasard peut augmenter l'engagement global et les taux de conversion.

De plus, disposer d’informations suffisantes sur la taille, la superficie, l’emplacement, le budget et les préférences globales d’un client en matière de logement permet aux agents immobiliers d’engager des conversations plus personnalisées avec les clients et de leur offrir une meilleure expérience client dès le départ.

Centres d'expérience pilotés par ML

L’attrait visuel est un facteur clé lors de la prise d’une décision d’investissement immobilier. C’est aussi important que difficile à quantifier. La visite sur site est l’approche la plus simple pour résoudre ce problème, mais elle est souvent peu pratique. Les modèles de reconnaissance d'images basés sur l'apprentissage automatique peuvent permettre à vos clients de découvrir les environs d'une propriété à des milliers de kilomètres. Les modèles de Deep Learning peuvent révéler des informations clés en accédant à des millions d'images en un rien de temps, tandis que les réseaux de neurones convolutifs peuvent extraire, analyser et présenter les aspects visuels clés d'une propriété tels que :

• Niveaux d'activité du quartier
• Taille et qualité des rues
• Disponibilité des places de stationnement
• l'éclairage des rues
• Verdure
• Densité de population
• Proximité des parcs

En plus de capturer les visuels, ces modèles peuvent s'améliorer en déterminant le rôle que chaque facteur a joué dans la décision finale du client. Il s’agit d’une boucle de rétroaction importante qui alimentera les décisions futures de toutes les parties prenantes.

Systèmes de recommandation

Il s’agit d’un aspect clé du Machine Learning qui rapporte des bénéfices exponentiels dans tous les secteurs. Les moteurs de recommandation sont partout autour de nous, que nous les reconnaissions ou non. Les publicités YouTube, les résultats de recherche sponsorisés, les suggestions de produits d'Amazon, l'algorithme de correspondance de Tinder, la section recommandée par Netflix sont autant d'exemples d'avancées du ML.

Les foncières peuvent s’inspirer de ces cas d’usage pour profiler leurs clients et leurs propriétés cotées. Ils peuvent ensuite associer un client à un ensemble de propriétés en fonction de préférences sélectionnées, telles que l'emplacement, la taille, le budget, les points d'intérêt et bien plus encore. Ils peuvent également établir un profil financier complet de leurs clients pour prédire les propriétés qu'un client pourrait souhaiter.

Compte tenu de la complexité inhérente au secteur immobilier, nous ne faisons ici qu’effleurer la surface. En vous lançant dans la transformation numérique de votre activité immobilière, vous découvrirez un trésor d'informations qui vous permettront de prendre des décisions stratégiques éclairées.

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