La estimación del precio de las propiedades con base en técnicas avanzadas de machine learning permite mejorar considerablemente las estrategias de comercialización de las compañías de la industria de bienes raíces.
Los mercados inmobiliarios están influidos por complejos factores económicos, sociales y políticos, y deben adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado teniendo en cuenta la incertidumbre como un componente principal dentro de la evaluación de riesgos.
Establecer las estrategias necesarias para supervisar y responder a las amenazas potenciales es fundamental para anticiparse al futuro, por lo que tener información que facilite la toma de decisiones tangibles de negocio es estratégico para las organizaciones.
Datos para estimar el precio adecuado
Los conjuntos de datos inmobiliarios suelen ser heterogéneos, incompletos y dispersos, por lo que garantizar la calidad y coherencia de los datos es crucial para la eficacia de los modelos de aprendizaje automático.
Así, determinar el valor de mercado de las propiedades que se ofrecen en venta o renta a través de factores como las amenidades, la ubicación, el tamaño, la orientación, los servicios o la presencia de zonas verdes desempeña un papel crucial a la hora de fijar el precio adecuado de una vivienda.
Actualmente, el desarrollo tecnológico y la capacidad de recolección continua de datos permiten implementar soluciones tecnológicas data-driven basadas en técnicas avanzadas de machine learning, las cuales facilitan estimar el precio objetivo de venta o renta en función de los factores incrementales que afectan al precio de una propiedad. Según los datos analizados, y teniendo en cuenta la gran importancia del ámbito local de la comercialización en esta industria, se puede indicar que más del 50% del precio actual de una vivienda procede del costo del terreno y de los impuestos, sobre todo en un momento de elevada demanda.
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| % del precio | |
|---|---|
| Recámaras y tamaño | +33% |
| Precio base | +30% |
| Amenidades | +9% |
| Altura | +4% |
| Tasa de interés | +3% |
| Orientación | 0% |
| Distancia al centro | −5% |
| Distrito o zona | −15% |
Adaptar la oferta al perfil del comprador
Las empresas deben aprender a adaptar sus estrategias de crecimiento identificando las necesidades en función del perfil de los potenciales compradores, para personalizar y discriminar la oferta comercial, lo que permite acortar el proceso de compra.
Sin duda, el impacto financiero del tiempo de permanencia del inventario en el mercado es uno de los principales factores que pueden influir en el precio de venta, sobre todo en un escenario de tasas de interés más altas y por más tiempo, como el actual.
La incorporación de algoritmos de machine learning permite identificar patrones de comportamiento que facilitan fijar los precios de una forma más precisa y rápida, lo que incrementa la velocidad de respuesta de las compañías a lo largo del proceso de venta.
En este caso, la mejora del ajuste en el precio de venta alcanzó un +8.63% utilizando redes neuronales, ya que el aprendizaje de los algoritmos es continuo.
Si, además, se considera otro factor fundamental en la estimación del precio, como es la adaptación de la oferta según las características de las propiedades, se podrán establecer estrategias comerciales con un mayor nivel de personalización, lo que incide en una mejor respuesta por parte de la demanda.
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| Rentabilidad | % del inventario | % de los ingresos | |
|---|---|---|---|
| Tipo 1 | 1.15 | 4.5% | 5.2% |
| Tipo 2 | 1.12 | 8.7% | 9.7% |
| Tipo 3 | 0.97 | 14.9% | 14.5% |
| Tipo 4 | 1.16 | 16.9% | 19.5% |
| Tipo 5 | 0.66 | 26.1% | 17.3% |
| Tipo 6 | 1.17 | 28.9% | 33.8% |
Así, aplicando técnicas de machine learning de clasificación sobre la oferta y la demanda, se pueden llegar a mejorar hasta un +17.0% los índices de rentabilidad, según el tipo de inventario; de igual manera, al identificar aquellos segmentos de propiedades menos rentables, las compañías pueden priorizar estratégicamente los recursos en los productos con mayor potencial de rendimiento.
Procesos de compra más ágiles
Por lo tanto, la implementación de técnicas de machine learning en la industria de real estate permite adaptar las compañías a unos procesos de compra más ágiles, algo que ocurre en todas las industrias. Para ello, se deben establecer flujos de recolección continua de datos de calidad que permitan alimentar las bases de datos, en tiempo real, tanto de la oferta como de la demanda, y que mejoren la calidad y la precisión de los algoritmos de estimación de precio.
Además, la identificación de segmentos de potenciales compradores con base en sus intereses sobre real estate permitirá elaborar estrategias de contacto que optimicen los ingresos y la eficiencia en función de la oferta y la demanda. Así, las empresas se podrán concentrar en la comercialización de propiedades que maximicen la rentabilidad y fortalezcan las estrategias de revenue growth.
Los momentos de alta dinamización del mercado suelen presionar los precios al alza, lo que puede dificultar la identificación de los riesgos de sobrecalentamiento a los que se enfrenta la industria. Sin duda, la implementación de tecnología y la buena gestión de los datos abren nuevas oportunidades de crecimiento para las compañías de la industria inmobiliaria.
