Soluciones PropTech: Data Science y Machine Learning para los agentes de venta

El negocio inmobiliario está siendo sacudido a nivel de agente. Pero empecemos por el principio.

Esta alteración comenzó en el nivel de comprador y vendedor de viviendas hace algunos años, cuando en 2006 Zillow hizo posible por primera vez que esos compradores y vendedores presentaran una estimación del valor de mercado probable de una casa en un momento dado. Por lo tanto, un agente se convirtió más en un consultor asociado y menos en un vendedor en el proceso.

Convertir los grandes datos en algo accesible, asequible y almacenable ha provocado una revolución creciente para las agencias y agentes inmobiliarios

Lo que era tan críticamente importante y revolucionario en aquel momento fue la nueva forma de poner los datos en manos de los compradores de viviendas cotidianas es que utilizaba big data y el machine learning (aprendizaje automático). Ante ese cambio, los agentes inmobiliarios tendrían que adaptarse a las herramientas que les ayuden a desarrollar la consultoría desde su propia perspectiva profesional.

Por otra parte, convertir los grandes datos en algo accesible, asequible y almacenable ha provocado una revolución creciente en la forma en que las agencias inmobiliarias y los agentes pueden examinar sus bases de datos de posibles compradores de viviendas para ver quién es más probable que en un momento determinado quiera encontrar una casa nueva. Las estadísticas muestran cuando es más probable que compre un posible comprador en particular y permiten que el software de un agente establezca llamadas y reuniones para un horario óptimo.

Las relaciones lo significan todo para los agentes inmobiliarios

Los agentes inmobiliarios obtienen casi todos sus negocios a través de la creación de redes y el desarrollo de relaciones personales. Los agentes más exitosos conocen muy bien sus propios barrios y comunidades. Son agradables y extrovertidos. Tal vez están involucrados en el club de educación cívica, el club de motor, la iglesia, la junta escolar, entrenando deportes para niños.

Con el tiempo, los mejores agentes acumulan entre cientos y miles de datos de clientes potenciales

Sin embargo, para los agentes inmobiliarios según Global Real Estate Experts es muy poco probable que busquen a alguien que no esté familiarizado con ellos para desarrollar toda esas herramientas que hagan del marketing actual una palanca para disparar su negocio. Pero en cualquier caso, los agentes tendrían que ser proactivos dentro de su base de datos altamente cultivada, y estar en el lado de la tecnología de una manera u otra.

¿Cómo puede un agente mantenerse al día con todos los contactos?

Sin embargo, el problema aquí es autoexplicativo: cuando hay una base de datos de muchos cientos, o un millar o más, contactos, ¿Cómo podría esperar un agente obtener el momento adecuado para la llamada o el correo electrónico bien recibido que recibe el cliente potencial justo en el punto más alto de estar más que preparado para comprar o vender una casa? La solidez de la propia base de datos minuciosamente ensamblada del agente significa que es probable que haya varias docenas de oportunidades perdidas para mostrar una casa y cerrar una venta por comisión cada año.

Gestionar los datos: Data Science

Una empresa nueva de Durham, Carolina del Norte, que ha estado ganando notoriedad desde su exitosa financiación y lanzamiento en 2016 se llama Firts. Utilizando Machine Learning y Data Science Analytics para monitorear más de 700 factores personales, First da lo que define como el 20% mejores agentes inmobiliarios, aquellos con las grandes bases de datos, una especie de asistente de inteligencia artificial para revisar constantemente esas bases de datos y decirles si y cuando deberían ponerse en contacto con un prospecto en particular. Actualmente la empresa gestiona una base de datos de aproximadamente 214 millones de estadounidenses que, en un grado u otro, son compradores y vendedores potenciales de viviendas.

El 10% de las startups PropTech en España ofrecen soluciones de Big Data

Empresas de Big Data startups PropTech en España

En España 18 startups de las 189 Mapa PropTech España se dedican al Big Data, el sector representa en éste momento el 10,5 % del total. A continuación el listado completo:

• Madiva: CRM online
• Urban data analytics : visualización, análisis y desarrollo de producto a partir de datos.
• Tercero b: valoración, estudios y desarrollo de sw
• Valoración.es: valoraciones y tasaciones gratuitas de casas.
• Iberotasa: tasación de viviendas, oficinas y naves industriales.
• Realo: estimaciones de valor sobre inmuebles. Ofrece un API.
• Precioviviendas: precio estimado del inmueble y oferta de agentes.
• Qasa: informes, certificados e inspecciones. Ofrece información por provincias.
• Visualurb.es: información urbanística, suelo.
• Betterplace: herramienta basada en Location Intelligence que ofrece soluciones de negocio
• dotGIS: proveedores de Sistemas de Información Geográfica (GIS)
• Geoblink: solución de Location Intelligence especializada en Retail, Real estate y FMCG
• Carto: Herramienta analítica que ofrece soluciones de negocio desplegar rápidamente las aplicaciones de ubicación.
• InAtlas: Big Data y compañía de análisis de ubicación que ofrece soluciones comerciales.
• Moca: comunicaciones móviles, análisis de audiencia basados en Wi-Fi y recomendaciones personalizadas.
• Restb: Inteligencia artificial para etiquetar y clasificar automáticamente las fotos de una propiedad
• Shoppermotion: tecnología de mapeo. Herramienta de análisis del comportamiento.
• Veltis: Rating inmobiliario: Determina la capacidad que tiene un activo inmobiliario de generar rentabilidad para hacer frente a los beneficios esperados, teniendo en cuenta sus riesgos inmobiliarios vinculados

Éstos pueden ser los primeros servicios de este tipo, pero puede estar seguro de que no serán los último. Proptech se ha vuelto global, con naciones como China y Hong Kong, grandes participantes. Aquí en la era de Google Home y Alexa, la ciencia de los datos y el aprendizaje automático continuarán expandiéndose en el panorama de la tecnología, y los agentes y agencias inteligentes deben prestar atención.

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