Какие преимущества дает Big Data в сфере недвижимости

Методология обработки и анализа огромных массивов данных, известная как Big Data, дает возможность риелторам повысить эффективность своего бизнеса и снизить затраты. Это уже не просто листинг – речь идет о недосягаемом ранее уровне аналитики рынка и умном поиске объектов, продавцов и покупателей. Стоит лишь выбрать правильные данные и правильные инструменты. 

Что такое Big Data

Big Data (“Большие данные”) – это термин, которым обозначают инструменты и практику обработки гигантских объемов структурированной и неструктурированной информации любого содержания. Данные обрабатываются через специальные аналитические платформы и алгоритмы машинного обучения. 

Речь идет о действительно огромных объемах данных, которые не могут эффективно обрабатываться людьми “вручную”. Big Data характеризуется тремя свойствами: большими объемами, разнообразием (от таблиц Excel, до фото и видеоматериалов) и скоростью поступления.

Если говорить о недвижимости, то это не только структурированные объявления, извлеченные из листингов, объявлений и сайтов недвижимости. Анализируется также информация из:

• правительственных сайтов;
• соцсетей, где изучаются профили покупателей, продавцов, инвесторов и т.п;
• бизнес-справочников;
• архивов;
• баз данных;
• прессы и т. д.

Эти данные не централизованы, хранятся в разных местах, мало связаны между собой. И только автоматизированная система может быстро найти среди них важную информацию, обработать, структурировать ее и дать полезные результаты.

Big Data: как это работает

Данные берутся преимущественно из открытых источников в сети. Чем больше фактов – тем лучше, поэтому важно следить за своевременным обновлением информации. Немалое внимание также следует уделить ее хранению и анализу. Если говорить об агентстве недвижимости, то источником данных может быть CRM-система, через которую производятся операции с клиентами. Если такая система работает несколько лет, то собирает объемные архивы данных, характеризующие состояние рынка. 

Обрабатывать Big Data можно с помощью специализированных платформ типа Apache Hadoop, Cassandra или Spark. Анализировать их помогают различные алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект. 

Аналитику Big Data используют по-разному. Например, с ее помощью можно выяснить, каким компаниям вскоре понадобятся новые помещения. В таком случае платформа должна провести относительно ряда предприятий целое исследование:

• провести анализ страниц в соцсетях, установить количество персонала, информацию о поиске новых работников, площадь помещений, которую занимает каждая компания.
• осуществить мониторинг вакансий этих компаний на открытых площадках.
• проанализировать информацию об открытии филиалов, региональном расширении и т.д.

Все эти данные будут собраны, сопоставлены и проанализированы, чтобы определить компанию, которая с наибольшей вероятностью потребует новых площадей в обозримом будущем. И это лишь один из возможных кейсов использования технологии, на самом деле возможности для аналитики безграничны. 

Преимущества Big Data в сфере недвижимости

Поиск перспективных клиентов – не единственное преимущество Big Data в сфере недвижимости. Скажем, анализируя статистику поиска и транзакций, технология позволяет понять разные модели поведения людей, ищущих жилье. Это позволяет риэлтору правильно оценить действия клиентов (присматриваются, "морчат голову", готовы купить / продать / арендовать) и сосредоточиться на перспективных клиентах.

Перечислим самые очевидные преимущества Big Data в недвижимости:

Эффективное продвижение объектов

Качественная аналитика позволяет компаниям лучше оценить их потребности, что позволяет быстро найти недвижимость, максимально отвечающую их требованиям. На основе определенных фильтров система может сама искать клиентов и все, что останется – качественно подать объект.

К примеру, технология способна помочь с жильем, которое вы не можете продать много лет. Анализ огромного количества данных позволяет изучить информацию о потенциальных покупателях, которые могут им заинтересоваться, оценить их возраст, пол, финансовое состояние и т.д. На базе этих данных можно верно выстроить маркетинговую стратегию.

Оценка стоимости жилья

Конечно, профессиональные риэлторы способны оценить стоимость жилья на основе своего опыта. При этом учитываются такие показатели, как район, площадь квартиры, количество комнат, ремонт, инфраструктура и т.д. Но есть и другие моменты, которые часто игнорируются, что влияет на точность оценки, поэтому продавец может потерять деньги, а покупатель рискует переплатить.

Автоматизированный расчет стоимости жилья решает эти проблемы. При оценке он учитывает как существующие тенденции, так и данные различных прогнозов:

• спрос на аналогичное жилье;
• предложение недвижимости;
• объем продаж в определенном городе/районе аналогичного жилья;
• описание жилья;
• рыночные циклы и т.д.

Это позволяет поставить рыночную цену, за которую реально можно продать жилье, не обидев ни продавца, ни покупателя. Результат – риелтор получит не только комиссионные, но и положительные отзывы.

Автоматизированный расчет стоимости жилья также требуется в случаях, когда продается недвижимость, у которой мало аналогов на рынке. 

Инвестиции

Источники часто противоречат друг другу, и если бизнес-аналитик недостаточно осторожен, может использовать в анализе ложные данные. Искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения способен справиться с проблемой. Обрабатывая большое количество данных, он может выделить достоверные источники, правильно их интерпретировать.

Это позволит инвестору лучше понять:

• стоимость жилья,
• в каком районе / регионе лучше купить квартиру,
• вырастет или упадет цена недвижимости за несколько лет,
• стоит ли вкладывать в объект средства,
• в какой валюте лучше брать кредит и т.д.

Таким образом, с помощью научных инструментов (Big Data, искусственный интеллект, алгоритмы машинного обучения) инвестор может отказаться от приобретения объектов с высоким уровнем риска найти прибыльное жилье.

Отбор арендаторов

Аренда жилья связана с определенными рисками, наиболее распространенные из которых – несвоевременная оплата аренды, порча жилья/имущества, риск сдать дом мошенникам или преступникам. Поэтому неправильный выбор арендаторов вместо прибыли способен обернуться проблемами.

Арендодатель благодаря Big Data может избежать неожиданных проблем. Система способна отыскать и проверить любые данные об имеющихся в интернете арендаторах и на основе анализа предложить наилучшие варианты действий. Объективный анализ Big Data способен не только показать прибыль от аренды жилья, но и рассчитать расходы (квартплата, налог, ремонт и т.п.).

Минимизация рисков

Риэлторские компании, использующие Big Data, получают комплексные данные об общем состоянии объекта. Это позволяет оценить:

• нуждается ли он в реконструкции,
• если да – когда планируется ремонт,
• есть ли уже план реконструкции,
• выделены ли средства на капитальный ремонт.

Эти данные можно использовать для оценки состояния и возраста недвижимости, маркетинговой стратегии. Так, если реконструкция планируется в ближайшее время, есть смысл немного придержать недвижимость, чтобы потом продать ее выгоднее. 

Аналогичную работу можно провести на любом этапе девелоперского проекта. Система проверяет надежность не только компании, но и связанных с ней лиц – наличие мошеннических схем, нарушение строительных норм, судебные процессы. Обнаружив опасность, предупреждает риэлторов, покупателей жилья.

Big Data: улучшение качества работы с клиентами

Данные, собранные из систем CRM, соцсетей и других платформ, можно использовать, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Риелторы могут не только определить их потребности, но и предлагать клиентам интересные персональные предложения. Также стоит позаботиться о быстрой обратной связи, чтобы иметь возможность договориться об осмотре жилья, о встрече подписания соглашения,  и по любым другим вопросам. Это значительно улучшает шансы успеха сделки.

Big Data для застройщиков

Строительство без качественного анализа может привести к чрезмерным затратам, что отрицательно скажется на прибыли застройщика. Искусственный интеллект, работая с Big Data, способен правильно:

• определить – что, где и когда следует строить;
• подсказать, какой тип сооружений лучше всего подходят для той или иной местности (вариант фундамента, количество этажей и т.п.);
• установить проблемы, с которыми может столкнуться застройщик – наличие конкурентов, определенных запретов, проблем c инфраструктурой;
• подсчитать стоимость строительных материалов, работ и т.д.

Объективная информация поможет правильно рассчитать издержки, построить маркетинговую стратегию, начать и завершить строительство в запланированные сроки.

И в заключение

Применение аналитики Big Data в сфере недвижимости – сложная задача. Чтобы искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения работали как должно, нужно обеспечить почти бесперебойный сбор большого объема информации в режиме реального времени. Чтобы максимально избежать ошибок, следует позаботиться о качестве этих данных. Своевременное выявление потенциальных возможностей и внедрение новых прогрессивных решений поможет всегда быть впереди конкурентов, предоставлять качественный сервис.

Традиционный сбор информации, ее подготовка к аналитике и применение полученных результатов занимает слишком много времени и средств. Выход – заранее автоматизировать работу агентства недвижимости, что поможет качественно работать с актуальной информацией. Не стоит искать подобные решения наугад, лучше обратиться за консультацией к опытным экспертам.