De uitdaging
De klant is een vastgoedbedrijf dat actief is op de Duitse markt. Het wilde de prijsontwikkeling van woon- en bedrijfsvastgoed volgen en voorspellen, panden nauwkeurig en automatisch waarderen en automatisch aantrekkelijke beleggingsobjecten ontdekken.
Onze oplossing
Wij bouwden een pipeline voor gegevensverzameling om meer dan een miljoen vastgoedobjecten te analyseren en trainden op die gegevens een deep-learningmodel. Een interactieve visualisatietool geeft gebruikers eenvoudig toegang tot de inzichten van het model.
Hoewel de tool voor de Duitse markt is gebouwd, is de aanpak over te dragen naar andere markten; een vergelijkbaar project is uitgevoerd voor de Zwitserse markt.
- Prijsschatting van een pand op basis van kenmerken zoals woningeigenschappen, grondoppervlak, beschikbare voorzieningen, regio en ligging
- Bijdrage van elk kenmerk aan de totale prijs
- Voorspelling van marktbewegingen die de ontwikkeling in de tijd vastlegt en meldingen stuurt bij significante veranderingen
- Automatische herkenning van ondergewaardeerde panden op de markt
- Interactieve visualisatietool voor de inzichten van het model
Het resultaat
Met het systeem kan de klant snel reageren op marktveranderingen en krijgt het hoogwaardige inzichten voor mogelijke investeringen, waaronder marktinzichten die voor andere partijen verborgen blijven. Dat leverde een duidelijk concurrentievoordeel op.
Op basis van deze inzichten investeerde de klant ongeveer € 20 miljoen in meerdere panden, met een duidelijk positief rendement.
