Traditionell haben Immobilienunternehmen ihre Entscheidungen auf der Grundlage von Berufserfahrung und historischen Trends getroffen. Heute ermöglicht die Big-Data-Analyse den Erhalt genauer Daten in Echtzeit. Dies wiederum bietet Immobilienunternehmen, Investoren und Entwicklern die Möglichkeit, sich ein klares Bild von erstklassigen Gelegenheiten zu machen und Risiken genau zu bewerten.
Eine der wichtigsten Auswirkungen, die Big Data auf die Immobilienbranche hat, ist die Fähigkeit, kleine, aber entscheidende Unterschiede zwischen verschiedenen Straßenzügen zu erkennen. Früher haben Immobilienunternehmen ganze Stadtviertel einheitlich beschrieben. Big Data hat die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale zwischen den einzelnen Straßenzügen aufgedeckt. Von der Kriminalitätsrate bis hin zu Preissteigerungen, Bebauungsvorschriften und künftigen Infrastrukturprojekten. Diese Fähigkeit, Investitionsmöglichkeiten auf Mikroebene zu bewerten, hilft beispielsweise REITs (Real Estate Investment Trusts), ihre Renditen und Dividenden für die Aktionäre zu steigern.
Eine weitere Veränderung besteht darin, dass alternative Daten Unternehmen in die Lage versetzen, Vorhersagen auf der Grundlage von Datenpunkten aus sozialen Medien, Suchmaschinen und anderen „nicht-traditionellen“ Quellen zu treffen. Viele Unternehmen nutzen diese Art von Daten, um prädiktive Analysen und algorithmische Modelle zu erstellen, die auf zukünftige Kauf-, Lebens- und Investitionstrends hinweisen.
Andere alternative Datenquellen sind:
- Online-Umfragen
- Yelp-Bewertungen
- Online-Suchbewertungen von lokalen Unternehmen
Auf diese Weise können sie Trends auf der Ebene der einzelnen Straßenzüge und nicht auf der Ebene der Stadtviertel erkennen. Wenn traditionelle Variablen wie Haushaltseinkommen, Leerstandsquote und Baujahr verwendet werden, können sie Immobilienwerte mit einer Zuverlässigkeit von 40 % voraussagen. Einem McKinsey-Bericht zufolge können nicht-traditionelle Werte, besser bekannt als alternative Daten, eine leistungsstarke Quelle für die Vorhersage von Immobilienwerten werden..
6 Methoden zur Nutzung von Big Data in der Immobilienbranche
Nr. 1: Größere Analysemöglichkeiten
Neben der Verbesserung der Genauigkeit von Vorhersagealgorithmen und der Durchführung von Analysen für die Immobilienentwicklung gibt es jetzt mehr Anwendungen für Big Data im Immobilienbereich. So können Big-Data-Analysen beispielsweise bei der Bewertung des Zustands der Hypothekenbranche, bei der Bewertung von Versicherungsrisiken, bei versicherungsmathematischen Berechnungen sowie bei der Bewertung der Kaufkraft des mittleren Haushaltseinkommens auf der Grundlage von geografischen und anderen Variablen helfen.
Nr. 2: Immobilienbewertungen
In der Regel stützen sich Fachleute auf ihre Erfahrung und ihr Fachwissen, um ein Haus zu bewerten. Häufig führen sie auch eine vergleichende Marktanalyse durch, bei der Faktoren wie das Stadtviertel, Geschäfte und die Nähe zu Schulen berücksichtigt werden.
Immobiliengutachten können jedoch in hohem Maße von Datensätzen profitieren, die in KI-Modelle und Vorhersagealgorithmen eingespeist werden können, sodass sie die Preise auf aktuelle Trends stützen können. Zu den relevanten Datenpunkten gehören das aktuelle Angebot und die Nachfrage, das Verkaufsvolumen, die Eigenschaften der Immobilie, die schwankenden Baukosten und vieles mehr.
Nr. 3: Immobiliensuche, Marketing und Verkauf
Big Data kann auch die Vermarktung von Immobilien verbessern. Analysetools, die für Makler entwickelt wurden, können zum Beispiel Suchmaschinen und digitale Werbedaten nutzen, um ihre Zielgruppe zu verfeinern und relevante Käufer anzusprechen.
Einige auf Immobilienmakler ausgerichtete Analysetools verändern die Art und Weise, wie große Unternehmen der Branche Geschäfte machen und Entscheidungen treffen. So treffen beispielsweise Unternehmen wie Anglo Saxon und Re/max zunehmend datengesteuerte Entscheidungen und digitalisieren den Verkaufsprozess. Dieses Modell umfasst die Verfolgung von Besucherinteraktionen auf Webseiten von Mitbewerbern sowie die Verfolgung von Benutzerinteraktionen und Nachrichten auf relevanten Branchenanzeigen.
Andere nutzen alternative Datensätze, um Käuferpräferenzen, Budgets und sogar deren Engagement für einen möglichen Geschäftsabschluss zu analysieren. Zu diesem Zweck durchsuchen sie das Internet nach Indikatoren wie Hypothekenvorabgenehmigungen, Kreditwürdigkeit und öffentlichen Aufzeichnungen, die auf früheres Kundenverhalten hinweisen.
Nr. 4: Förderung der Immobilienentwicklung
Auch Bauunternehmer haben den Wert von Daten für die Steigerung ihrer Gewinnspannen erkannt. Sie beschaffen saubere Datensätze, um hochentwickelte KI für verschiedene Zwecke zu nutzen und zu optimieren, z. B. für die Identifizierung von Grundstücken, die für eine renditestarke Investition geeignet sind. Die Systeme können solche Gelegenheiten nur auf der Grundlage von Querverweisen auf relevante Datensätze identifizieren, wie beispielsweise:
Unterlagen der lokalen Behörden über die Infrastruktur (z. B. wenn in unmittelbarer Nähe eine neue Straßenbahn gebaut wird).
Trends in sozialen Medien, die zeigen, dass eine bestimmte Bevölkerungsgruppe ein gesteigertes Interesse daran hat, in diesem Gebiet zu leben (z. B. Ärzte oder Studenten).
Darüber hinaus bedeutet die Anwendung von Big Data auf die Entwicklung von Wohngebieten, dass die Entwicklung besser auf die Bedürfnisse der Bewohner abgestimmt wird. Mithilfe von Daten können Entwickler nicht nur herausfinden, wo sie bauen sollten, sondern auch, welche Annehmlichkeiten sich die potenziellen Bewohner in ihren Gebäuden wünschen. Durch die Entwicklung von Wohnungen, die mit den von den Kunden erwarteten Annehmlichkeiten und Merkmalen übereinstimmen, können diese Projekte höhere Preise erzielen.
Nr. 5: Datengestützte Risikominderung und Immobilienversicherungen
Die Beschaffung genauer und sauberer Datensätze kann auch für die Erstellung von Vorhersageanalysen in Bezug auf die finanziellen Risiken von Investitionen in bestimmte Gebäude und Projekte wichtig sein. Darüber hinaus können Big-Data-Analysen Versicherungsunternehmen dabei helfen, potenziellen Käufern oder Hausbesitzern die richtige Versicherung anzubieten und Versicherungsmathematikern dabei helfen, bessere Bewertungen vorzunehmen.
Nr. 6: Digitalisierung der Verwaltungsprozesse
Immobilienunternehmen, insbesondere Investmentgesellschaften, die nicht zum Handel zugelassen sind, verstehen die Bedeutung von Big Data und nehmen die digitale Transformation in Angriff. Die Unternehmen verlassen sich auf Big-Data-Analysen, um die Potenziale von Gebäuden zu bewerten und zu prognostizieren. Darüber hinaus können Big-Data-Algorithmen genutzt werden, um die Leistung der einzelnen Anlagen zu analysieren und ihre Strategien zu verfeinern.
Die Herausforderungen der Immobilienanalyse
Viele Entwickler und Investoren ergreifen die Gelegenheit, Big Data zu nutzen. Es besteht jedoch häufig eine Diskrepanz zwischen der Verfügbarkeit, Qualität und Genauigkeit der Daten sowie der Fähigkeit, Datensätze zeitnah zu extrahieren. In diesem letzten Punkt benötigen Entwickler und Investoren einen Zustrom von Echtzeitdaten, die ihnen helfen, der Zeit voraus zu sein und potenzielle Chancen vor anderen zu erkennen.
Umgekehrt kann die Bereitstellung von Daten, die von geringer Qualität oder ungenau sind, für Vorhersagealgorithmen fatale Auswirkungen auf die Analyse, die vorgeschlagenen Maßnahmen und letztlich auf die Rendite von Investitionen haben, die auf der Grundlage dieser Daten getätigt wurden.
Die Vorteile von Big Data in der Immobilienbranche
In den letzten Jahren hat der Immobilienmarkt, der früher größtenteils ein stationäres Geschäft war, begonnen, riesige Mengen an Webdaten zu erzeugen. Zu den wichtigsten „Datenproduzenten“ gehören:
- Investoren
- Einzelhandelskäufer/-verkäufer
- Zwischenhändler wie Makler/digitale Marktplätze
- Webseiten/Archive/Datenbanken von Behörden/Gebäuden/Bebauungsplänen
Der größte Vorteil der Webdatenerfassung im Zusammenhang mit diesem „Big-Data-Bild“ ist die Möglichkeit für alle Beteiligten, Datenpunkte von diesen verschiedenen „Nutzern“ miteinander zu vergleichen und Korrelationen zu finden, die zu ihrem Vorteil genutzt werden können. Im Folgenden wird erläutert, wie die einzelnen Gruppen dies bewerkstelligen:
Vorteile von Big Data für Investoren
Investoren nutzen Open-Source-Daten, um Verbrauchertrends, -wünsche und -bedürfnisse zu verstehen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Bewertungen auf dem Immobilienmarkt sehr oft von der sich ändernden Popularität abhängen können. So konnten Investoren, die Daten aus den sozialen Medien sammelten, die auf den Hype um den „Meat Packing District“ in Manhattan hinwiesen, bevor dieser gentrifiziert wurde, frühzeitig Immobilien in diesem Gebiet erwerben und höhere Einnahmen als erwartet erzielen.
Big-Data-Vorteile für Einzelhandelskäufer/-verkäufer
Webdaten ermöglichen es diesen Akteuren, sich ein klareres Bild von der aktuellen Lage ihres Marktes zu machen. Verkäufer können Big Data nutzen, um den Preis ihrer Immobilie auf der Grundlage der jüngsten Verkaufsdaten in ihrem Gebiet festzulegen. Sie können das Interesse und die Nachfrage der Verbraucher besser verstehen, indem sie sich die Daten von Suchanfragen ansehen, z. B. „Eigentumswohnungen zum Verkauf in Dallas“. All dies kann ihnen bei der Entscheidung helfen, ob jetzt der strategisch richtige Zeitpunkt für den Verkauf ist.
Das Gleiche gilt für Käufer, die anhand der oben genannten Daten feststellen können, ob jetzt der „richtige Zeitpunkt“ für einen Kauf ist. Sie können auch Informationen über die Preisentwicklung in der Stadt, im jeweiligen Bundesland oder im ganzen Land sammeln. Dies kann ihnen dabei helfen, Käufe zeitlich besser zu planen und neue Orte für den Kauf in Betracht zu ziehen, die sie bisher vielleicht nicht in Betracht gezogen haben.
Vorteile von Big Data für Makler
Ob es sich nun um einen Immobilienmakler oder einen Marktplatz handelt, umfassende Open-Source-Daten sind entscheidend für ihr Geschäftsmodell. Immobilienmakler können Suchanfragen, Preisangaben und Kampagnen von Mitbewerbern nutzen, um ihre Marketingkampagnen zu optimieren. Marktplätze können Such-/Verkaufs-/Arbeitsstatistiken nutzen, um ihre Zielgruppen besser zu bedienen und die Funktionen ihres Tools anzupassen.
Vorteile von Big Data für Bauunternehmen
Bauunternehmen sind zwar für den Immobilienmarkt von entscheidender Bedeutung, jedoch extrem anfällig für Trends. Sie nutzen Big Data, um Markttrends vorwegzunehmen und um rentabel zu bleiben. Ein Beispiel dafür ist das Sammeln von Informationen, die Aufschluss über die Preisschwankungen oder die Verfügbarkeit von Rohstoffen wie Holz und Zement geben. Wenn sie eine negative Fluktuation erkennen, können sie beispielsweise ihre Lagerbestände aufstocken und/oder ihre internen Produktionskapazitäten verbessern.
Die Zukunft von Big Data in der Immobilienbranche
Big Data wird auch in Zukunft Geschäftsentscheidungen in der gesamten Immobilienbranche beeinflussen:
- Investoren – In Zukunft werden Investoren Projekte vor allem auf der Grundlage sozialer Faktoren, Suchtrends und Echtzeit-Verkaufsdaten auswählen.
- Architekten – Wohnungen, Häuser und Bauprojekte werden auf der Grundlage von gemeinschaftlichen/persönlichen Bedürfnissen geplant, die in Webforen deutlich werden. Studenten, die der Meinung sind, dass gemeinschaftliches Lernen, soziale Aktivitäten und gemeinsames Essen wichtiger sind als große private Räume, werden die Planer beeinflussen, diese Räume beispielsweise in Studentenwohnungen zu schaffen.
- Wohnungssuchende – Dazu gehören Mieter und Käufer oder alle, die für einen bestimmten Zeitraum ein Dach über dem Kopf suchen. Diese Menschen werden weiterhin die Daten aus der Sharing Economy nutzen, um kostengünstigere Lösungen zu schaffen, die ihren dynamischen Bedürfnissen sowohl in geografischer Hinsicht als auch in Bezug auf zeitliche Beschränkungen entsprechen. Denken Sie an datengesteuerte Basisbewegungen, die dazu beitragen, diese Idee in die Tat umzusetzen.
Fazit
Die Anwendung von Big-Data-Analysen auf ein Immobilienportfolio ist keine leichte Aufgabe. Damit ein Modell des maschinellen Lernens [ML] richtig funktioniert, müssen für Trainingsalgorithmen große Mengen hochwertiger Echtzeitdaten gesammelt werden. Die Bereinigung der Daten und ihre Aufbereitung für die Analyse ist zudem zeitaufwändig und kann eine kostspielige Angelegenheit sein. Und schließlich kann die Skalierung der Datenerfassung kompliziert sein, sobald die erforderlichen Datensätze in die gewünschten Modelle integriert sind. Aus diesem Grund lagern viele Unternehmen der Immobilienbranche, darunter Investmenthäuser, REITs, Bauunternehmen, Bauträger sowie Analyse- und Softwareunternehmen, ihre Datenerfassung vollständig aus. Sie entscheiden sich für eine vollständige Automatisierung der Datenerfassung, die sich schnell zu einem Branchenstandard entwickelt.
