In de afgelopen tien jaar zijn digitale transformatie en de daarmee samenhangende technologieën regelmatige discussies in de bestuurskamer geworden. Als we een woordwolk van die discussies zouden maken, gegevens zou waarschijnlijk groter zijn dan andere, wat betekent dat het misschien wel het meest gebruikte woord is in brainstormsessies over bedrijfsstrategieën. Gezien de enorme hoeveelheid beschikbare datapunten zorgt Machine Learning in onroerend goed voor een interessante use case en we zullen er een paar blootleggen.
Terloops gebruikt als synoniem voor kunstmatige intelligentie (AI), Machinaal leren (ML) is een tak van AI die gebruik maakt van gegevens en algoritmen om softwareapplicaties te bouwen die menselijke intelligentie kunnen emuleren bij het oplossen van complexe problemen.
Door de vastgoedsector – de grootste activaklasse ter wereld en de op één na minst gedigitaliseerde sector ter wereld (volgens de Morgan Stanley Digitalization Index) – te observeren door een ML-prisma, wordt een spectrum van kansen onthuld die wachten om benut te worden.
Machine Learning-toepassingen in onroerend goed
Geavanceerde prijsmodellen
De prijsstelling van onroerend goed is een fascinerend complex probleem om op te lossen. Hoewel het zou moeten worden bepaald door een groot aantal factoren binnen en buiten de sector, wordt het traditioneel door slechts enkele factoren gedefinieerd:
- Historische data-analyse
- Eenheidsgrootte
- Bestaande vraag
- Intuïtie en ervaring
Als we het potentieel van AI en Machine Learning bij vastgoedinvesteringen ontsluiten, kunnen we aanvullende factoren meenemen die op het eerste gezicht triviaal lijken, maar die kunnen helpen bij het nauwkeurig bepalen van de prijs.
- Gemiddeld huishoud inkomen
- Vacature
- Gemiddelde bezetting
- Interessante punten
- Onderhoudsgemak van e-commerce
- Misdaadcijfer
- Commerciële vooruitzichten van het gebied
- Openbaar vervoer
- Voorspelde waardering
- Werkgelegenheid
- Gemiddelde maandelijkse zonlichturen
- Beoordeling van naburige scholen
- Parkeerplaatsen
- Verwachte geluidsniveaus (bouwwerkzaamheden, verkeer, enz.)
- Eet-, entertainment- en recreatiemogelijkheden
We kunnen de lijst blijven uitbreiden en de berekening wordt met elk gegevenspunt complexer. Dit vereist een consistente, wetenschappelijke en zelflerende benadering van prijsstelling die ervaring en intuïtie niet kunnen bieden. Grote, complexe datasets vereisen een iteratief, zichzelf verbeterend berekeningsalgoritme – precies wat de automatisering van de vastgoedsector via AI en ML oplevert.
Marketing
Tegenwoordig stellen apps, chatbots en soortgelijke interfaces bedrijven in staat aanzienlijke hoeveelheden klantgegevens te verzamelen. Machine learning-modellen kunnen deze enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens verwerken om datagestuurde inzichten te leveren, die makelaars vervolgens kunnen gebruiken om hun inspanningen te richten op in aanmerking komende klanten. Als u zich concentreert op het converteren van een lijst met oprecht geïnteresseerde klanten in plaats van ongevraagd te bellen en e-mails te sturen naar een willekeurig verzamelde lijst, kunt u de algehele betrokkenheid en conversiepercentages verhogen.
Bovendien zorgt het hebben van voldoende informatie over de omvang, het gebied, de locatie, het budget en de algemene woonvoorkeuren van een klant ervoor dat makelaars meer gepersonaliseerde gesprekken met klanten kunnen voeren en vanaf het begin een betere klantervaring kunnen bieden.
ML-gedreven ervaringscentra
Visuele aantrekkingskracht is een sleutelfactor bij het nemen van een investeringsbeslissing in onroerend goed. Het is net zo belangrijk als moeilijk te kwantificeren. Bezoek ter plaatse is de meest eenvoudige manier om dit op te lossen, maar is vaak onpraktisch. Op machine learning gebaseerde beeldherkenningsmodellen kunnen uw klanten de omgeving van een pand op duizenden kilometers afstand laten ervaren. Deep Learning-modellen kunnen in een mum van tijd belangrijke informatie onthullen door toegang te krijgen tot miljoenen afbeeldingen, terwijl convolutionele neurale netwerken belangrijke visuele aspecten van een eigenschap kunnen extraheren, analyseren en presenteren, zoals:
- Activiteitenniveaus in de buurt
- Grootte en kwaliteit van straten
- Beschikbaarheid van parkeerplaatsen
- straatverlichting
- Groen
- Bevolkingsdichtheid
- Nabijheid van parken
Naast het vastleggen van de beelden, kunnen deze modellen zichzelf verbeteren door de rol te bepalen die elke factor speelde in de uiteindelijke beslissing van de klant. Het is een belangrijke feedbackloop die toekomstige beslissingen van alle belanghebbenden zal voeden.
Aanbevolen systemen
Dit is een belangrijk aspect van Machine Learning dat in alle sectoren exponentiële beloningen oplevert. Aanbevelingsmotoren zijn overal om ons heen, of we ze nu herkennen of niet. YouTube-advertenties, gesponsorde zoekresultaten, de productsuggesties van Amazon, het matching-algoritme van Tinder, de sectie die Netflix voor u aanbeveelt, zijn allemaal voorbeelden van ML-verbeteringen.
Vastgoedbedrijven kunnen uit deze use cases putten voor het profileren van hun klanten en beursgenoteerde panden. Ze kunnen een klant vervolgens koppelen aan een reeks accommodaties op basis van geselecteerde voorkeuren, zoals locatie, grootte, budget, interessante plaatsen en nog veel meer. Ze kunnen ook een volledige financiële profilering van hun klanten uitvoeren om te voorspellen welke eigendommen een klant mogelijk wil hebben.
Gezien de inherente complexiteit van de vastgoedsector staan we hier nog maar aan het begin. Terwijl u aan de digitale transformatie van uw vastgoedbedrijf begint, ontdekt u een schat aan informatie waarmee u weloverwogen strategische beslissingen kunt nemen.
Hoe AI Superior kan helpen
Bij AI Superior zijn we experts in het end-to-end bouwen Machine Learning-oplossingen om de prestaties van vastgoedbedrijven naar een hoger niveau te tillen. Of u nu gebruik wilt maken van machine learning voorspelling van de vastgoedprijs of om belangrijke markttrends te voorspellen, kunnen wij u helpen uw gegevens te benutten om uw rendement op uw investering te vergroten.
Neem contact op Neem contact met ons op om erachter te komen hoe we een oplossing op maat kunnen creëren die tegemoetkomt aan uw zakelijke behoeften
Dutch 
English 
German 
Arabic 
French 
Spanish