En el presente momento, la importancia de los datos en la toma de decisiones es indiscutible. Con el advenimiento del big data y tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, industrias enteras, como la financiera, han experimentado una gran transformación. En este artículo, exploraremos qué capacidades impulsadas por el aprendizaje automático atraen más a las empresas de bienes raíces y las llevan a recurrir a la consultoría en análisis predictivo e inteligencia de mercado.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es un campo multidisciplinario que utiliza algoritmos estadísticos, técnicas de aprendizaje automático y datos fuente para anticipar la probabilidad de un evento específico. En términos más sencillos, permite que los sistemas y dispositivos pronostiquen eventos futuros basados en datos pasados. Las predicciones se basan en lo siguiente:

Para comprender la funcionalidad del análisis predictivo en bienes raíces, consideremos un ejemplo. Supongamos que hay 1000 residencias ubicadas en una región geográfica específica. Los sistemas basados en análisis predictivo utilizan modelos estadísticos para analizar datos pasados relacionados con la compra y venta de viviendas en esa área. Por ejemplo, podrían considerar las razones por las cuales los propietarios en la localidad suelen vender sus casas o la cantidad de proyectos de infraestructura próximos planificados en la región. Al aplicar diversos atributos estadísticos a estos datos obtenidos, se pueden generar valoraciones futuras.

Beneficios de usar el análisis predictivo en bienes raíces

La industria de bienes raíces, especialmente el sector residencial, ha experimentado una transformación significativa debido a la incorporación de tecnologías como la realidad virtual, el Internet de las cosas y la inteligencia artificial. El análisis predictivo ha desempeñado un papel vital al permitir que agentes, corredores, constructores, consultores y otras partes interesadas impulsen los ingresos a través de transacciones inmobiliarias.

Veamos algunas de las formas en que están aprovechando el análisis predictivo en la industria:

1.- Estimación del valor de la propiedad

Los agentes y corredores consideran diversos factores como el público objetivo, la ubicación y el tipo de vecindario al determinar el precio de venta de una propiedad. El análisis predictivo puede ayudar en la estimación del valor de la propiedad al permitir que los agentes identifiquen los patrones de gasto de los inversionistas, hábitos de desplazamiento y las áreas donde viven o trabajan grupos de ingresos medios o altos. Esto ayuda a estimar un valor de propiedad que se corresponda con las tasas del mercado.

2.- Evaluación de propiedades de alquiler
Los inquilinos necesitan una estimación precisa de los costos de alquiler asociados con una propiedad en particular. Los inversionistas, por otro lado, necesitan determinar la rentabilidad de invertir en un activo generador de ingresos en una ubicación demográfica específica. El análisis predictivo en bienes raíces puede abordar ambas preocupaciones. De hecho, los modelos de análisis predictivo pueden ayudar a identificar activos que se ajusten a las capacidades financieras de un inversor, al tiempo que proporcionan información sobre propiedades con los mayores retornos de inversión (ROI).

3.- Predicción de la apreciación de precios
Los conocimientos en tiempo real sobre el rendimiento de los activos son cruciales para cada transacción inmobiliaria, ya sea para un cliente que busca comprar una propiedad o un inversor potencial. El análisis predictivo en bienes raíces permite a los agentes y consultores analizar múltiples propiedades simultáneamente, lo que proporciona una comprensión integral de las tendencias de precios y la dinámica del mercado. Esto ayuda a tomar decisiones informadas al considerar la compra o venta de una propiedad.

4.- Mejora de la experiencia de búsqueda de vivienda

A medida que la penetración de internet llega a ciudades de nivel 2 y 3, los compradores de vivienda buscan cada vez más propiedades en línea antes de contactar a agentes inmobiliarios. El análisis predictivo en bienes raíces ha hecho posible comprender los requisitos de un cliente potencial antes de que se acerquen a un agente. La incorporación de tecnología de análisis predictivo en los portales inmobiliarios permite la recopilación y evaluación de datos sobre el comportamiento del usuario, preferencias de estilo de vida, rango de presupuesto y otros detalles clave. Con estos datos, los agentes pueden ofrecer sugerencias de propiedades y presentar proyectos que se ajusten a los requisitos de los consumidores, lo que ahorra tiempo al evitar tener que revisar cientos de listados de propiedades.

5.- Publicidad y marketing dirigido
Las campañas de publicidad y marketing inmobiliario buscan dirigirse a un segmento específico de clientes para aumentar las posibilidades de conversión. Sin embargo, no todas las visitas a un sitio web resultan en una venta, y no todos los clientes potenciales son de alta calidad. Para abordar esto, se puede incorporar el análisis predictivo en el marketing inmobiliario.

Aplicaciones del Análisis Predictivo en el Sector de Bienes Raíces Comerciales

El sector de bienes raíces comerciales requiere una inversión significativa, por lo que es crucial llevar a cabo una investigación de mercado y análisis financiero exhaustivos. Las herramientas de análisis predictivo con algoritmos avanzados pueden analizar una amplia variedad de datos e identificar riesgos y oportunidades potenciales, generando información valiosa para los inversores. A continuación, presentamos algunas formas en las que el análisis predictivo está ayudando a desarrollar el sector de bienes raíces comerciales.

1.- Genera Mapas de Calor
Los mapas de calor generados por el análisis predictivo en bienes raíces proporcionan a los inversores una representación visual de las áreas más prometedoras para inversiones comerciales. Al analizar diversas métricas, como tasas de ocupación, proximidad a centros de negocios, número de instituciones educativas cercanas, comercios minoristas y estadísticas de delincuencia, estos mapas de calor ofrecen información valiosa sobre oportunidades de inversión potenciales. Por ejemplo, si un cliente está buscando una localidad en Dubai con buen potencial de ingresos por alquiler, un mapa de calor generado por el análisis predictivo podría mostrar áreas y vecindarios que cumplan con estos criterios.

2.- Ayuda en el Análisis Específico de Inversiones
Al analizar datos sobre las preferencias de los compradores, el análisis predictivo puede ayudar a los constructores a tomar decisiones informadas sobre las comodidades y características que deben incluir en sus propiedades, como tecnología de hogares inteligentes, electrodomésticos eficientes en energía o espacios de vida al aire libre. Esto puede dar a los constructores una ventaja competitiva y ayudarles a adaptar sus ofertas para satisfacer las necesidades y deseos de su público objetivo.

3.- Mejora la Eficiencia de la Gestión de Propiedades
El análisis predictivo en bienes raíces también puede ayudar a predecir el momento óptimo para el mantenimiento y las reparaciones. Al analizar datos sobre el uso de equipos e identificar patrones de desgaste, los modelos predictivos pueden determinar cuándo es probable que un equipo falle y programar el mantenimiento antes de que se averíe. Esto no solo minimiza el tiempo de inactividad, sino que también prolonga la vida útil del equipo y reduce los costos de mantenimiento en general. Además, el análisis predictivo puede ayudar a los administradores de propiedades a optimizar el consumo de energía al analizar datos sobre patrones de consumo de energía y sugerir formas de reducir el desperdicio y ahorrar costos.

4.- Ayuda en la Gestión de Portafolios
Al analizar datos de diversas fuentes, incluidos indicadores económicos, demografía, tendencias del mercado y comportamiento del consumidor, el análisis predictivo puede ayudar a los administradores de portafolios a identificar riesgos y oportunidades potenciales para sus inversiones en bienes raíces. Esto les permite tomar decisiones informadas sobre la compra, venta o retención de activos en sus portafolios. Además, el análisis predictivo puede ayudar a los administradores a optimizar sus portafolios al identificar activos con bajo rendimiento y reasignar recursos a aquellos con alto rendimiento.

5.- Proyecta Gráficos de Ingresos
El análisis predictivo puede ayudar a proyectar un gráfico de ingresos para cualquier proyecto inmobiliario al analizar diversos factores, como tendencias del mercado, ubicación de la propiedad, oferta y demanda, historial de precios, indicadores económicos, entre otros. El gráfico de ingresos puede ayudar a inversores y desarrolladores a tomar decisiones informadas y predecir la rentabilidad futura del proyecto.

Desafíos del Uso del Análisis Predictivo

Si bien las nuevas tecnologías, como la tokenización inmobiliaria, ofrecen numerosos beneficios, también conllevan riesgos inherentes y preocupaciones de privacidad. En el caso del uso del análisis predictivo en bienes raíces, se discuten a continuación varios problemas relacionados con esta tecnología.

1.- Falta de Conciencia:
Aunque la tecnología en bienes raíces está revolucionando el sector, muchos agentes y empresas se muestran reacios a adoptar estos sistemas, ya sea porque desconocen la amplia variedad de conjuntos de datos disponibles o porque tienen habilidades analíticas y tiempo limitados para generar y evaluar información.

2.- Modelos Complejos:
El mercado inmobiliario es un campo muy vasto. Para cubrir una amplia región y generar información precisa y valiosa, se agregan numerosas variables de entrada a los modelos de análisis predictivo. Esto crea un modelo altamente complejo y costoso, lo que dificulta ligeramente el monitoreo.

3.-Riesgos de Datos:
En cuanto a los riesgos asociados con el análisis predictivo en bienes raíces, estos pueden dividirse en autenticidad y privacidad. Se obtendrán y evaluarán enormes conjuntos de datos de múltiples fuentes. Por lo tanto, puede haber riesgos de privacidad si los datos recopilados incluyen información no pública o personal. Además, la autenticidad y validez de los conjuntos de datos pueden ponerse en duda si no hay transparencia o procedimientos establecidos para recopilar datos.

Reflexiones Finales

La inteligencia empresarial y el análisis predictivo ya han tenido un impacto significativo en la industria inmobiliaria, proporcionando información valiosa y facilitando la toma de decisiones inteligentes para diversas partes interesadas. Desde decisiones de inversión hasta gestión de activos, el análisis predictivo tiene el potencial de identificar problemas clave y abordar sus causas fundamentales.

Sin embargo, hay desafíos asociados con esta tecnología que deben abordarse de manera estratégica. En lugar de adoptar enfoques ad hoc, las herramientas basadas en análisis predictivo deben implementarse de manera gradual, con un enfoque en mejorar la recopilación, almacenamiento y análisis de datos.

Si bien el análisis predictivo tiene el potencial de generar predicciones relevantes basadas en las prioridades de los clientes, el éxito en aprovechar estos modelos para impulsar ganancias depende de una estrategia digital bien definida y la integración efectiva de datos de diversas fuentes.

Como una tecnología emergente, el análisis predictivo está aquí para quedarse, ofreciendo beneficios significativos a aquellos que estén dispuestos a adoptarla.