Василій
Василій
IT Sales Manager
09.11.2022

Які переваги дає Big Data у сфері нерухомості

Василій
Василій
IT Sales Manager
09.11.2022
09.11.2022
1889
11 мін
0

Методологія обробки та аналізу величезних масивів даних, відома як Big Data, дає можливість ріелторам підвищити ефективність свого бізнесу та зменшити видатки. Це вже не просто лістинг - мова йде про недосяжний раніше рівень аналітики ринку та розумний пошук об’єктів, продавців і покупців. Варто лише обрати правильні дані та правильні інструменти. 

Що таке Big Data

Big Data (“Великі дані”) – це термін, яким позначають інструменти і практику обробки велетенських обсягів структурованої та неструктурованої інформації будь-якого змісту. Дані обробляються через спеціальні аналітичні платформи та алгоритми машинного навчання. 

Йдеться про дійсно величезні обсяги даних, які не можуть ефективно оброблятись людьми “вручну”. Big Data характеризується трьома властивостями: великими об’ємами, різноманітністю (від таблиць Excel, до фото та відеоматеріалів) та швидкістю надходження.

Якщо говорити про нерухомість, то це не лише структуровані об’яви, витягнуті з лістингів, оголошень та сайтів нерухомості. Аналізується також інформація з:

  • урядових сайтів,
  • соцмереж, де вивчаються профілі покупців, продавців, інвесторів тощо,
  • бізнес-довідників,
  • архівів,
  • баз даних,
  • фінансово-економічних журналів тощо.

Ці дані не є централізованими, зберігаються у різних місцях, мало пов’язані між собою. І лише автоматизована система в даному випадку може швидко знайти корисну інформацію, обробити, структурувати її та видати корисні результати.

Як диджиталізувати сферу нерухомості?

Методи Machine Learning та data-аналізу можуть дати нові можливості як забудовникам, так і агенціям нерухомості.

Цікаво? Звертайтесь до нас за безкоштовною консультацією.

Big Data: як це працює

Дані беруться переважно з відкритих джерел в мережі. Чим більше фактів – тим ліпше, тому важливо стежити за своєчасним оновленням інформації. Чималу увагу також треба приділити її зберіганню та аналізу. Якщо говорити про агентство нерухомості, то джерелом даних може бути CRM-система, через яку проводяться операції з клієнтами. Якщо така система працює декілька років, то збирає об’ємні архіви даних, що характеризують стан ринку. 

Обробляти Big Data можно за допомогою спеціалізованих платформ на кшталт Apache Hadoop, Cassandra або Spark. Аналізувати їх також допомагають різноманітні алгоритми машинного навчання та штучний інтелект. 

Аналітику Big Data використовують по-різному. Наприклад, за її допомоги можна з’ясувати, яким компаніям незабаром знадобляться нові приміщення. В такому випадку платформа має провести щодо низки підприємств ціле дослідження:

  • провести аналіз сторінок у соцмережах, встановити кількість персоналу, інформацію про пошук нових працівників, площу приміщень, що займає кожна компанія.
  • здійснити моніторинг вакансій від цих компаній на відкритих майданчиках.
  • проаналізувати інформацію щодо відкриття філіалів, регіональне розширення тощо.

Усі ці дані будуть зібрані, співставлені та проаналізовані, аби визначити компанію, що з найбільшою ймовірністю потребуватиме нових площ в осяжному майбутньому. І це лише один з можливих кейсів використання технології, насправді можливості для аналітики безмежні. 

Переваги Big Data у сфері нерухомості

Пошук перспективних клієнтів – не єдина перевага Big Data у сфері нерухомості. Скажімо, аналізуючи статистику пошуку та транзакцій, технологія дозволяє зрозуміти різні моделі поведінки людей, що шукають житло. Це дозволяє ріелтору правильно оцінити дії клієнтів (придивляються, “морочать голову”, готові купити / продати / орендувати) й зосередитись на перспективних клієнтах.

Перерахуємо найочевидніші переваги Big Data у нерухомості:

Ефективне просування об’єктів

Якісна аналітика дозволяє компаніям ліпше оцінити їх потреби, що дає змогу швидко знайти нерухомість, яка максимально відповідає їх вимогам. На основі певних фільтрів система може сама шукати клієнтів, і все, що залишиться – якісно прорекламувати об’єкт.

Наприклад, технологія здатна допомогти з житлом, яке ви не можете продати багато років. Аналіз величезної кількості даних дозволяє вивчити інформацію про потенційних покупців, що можуть ним зацікавитись, оцінити їх вік, стать, фінансовий стан тощо. На основі цих даних можна правильно побудувати маркетингову стратегію.

Оцінка вартості житла

Звичайно, професійні ріелтори здатні оцінити вартість житла на основі свого досвіду. При цьому враховуються такі показники, як район, площа квартири, кількість кімнат, наявність ремонту, інфраструктура тощо. Але є й інші моменти, які часто ігноруються, що впливає на точність оцінки, через що продавець може втратити гроші, чи покупець – переплатити.

Автоматизований розрахунок вартості житла розв’язує ці проблеми. При оцінюванні він враховує як наявні тенденції, так й дані різноманітних прогнозів:

  • попит на аналогічне житло;
  • пропозиція нерухомості;
  • обсяг продажу у певному місті / районі аналогічного житла;
  • опис житла;
  • ринкові цикли тощо.

Це дає змогу поставити ринкову ціну, за яку реально можна продати житло, не образивши ані продавця, ані покупця. Результат – рієлтор отримає не лише комісійні, але й схвальні відгуки на різних ресурсах.

Автоматизований розрахунок вартості житла також потрібен у випадках, коли продається нерухомість, в якої мало аналогів на ринку. 

Інвестиції

Джерела часто суперечать одне одному, й якщо бізнес-аналітик недостатньо обережний, може використовувати в аналізі помилкові дані. Штучний інтелект за допомогою алгоритмів машинного навчання здатен впоратися з проблемою. Обробляючи велику кількість даних, він може виокремити достовірні джерела, правильно їх інтерпретувати.

Це дозволить інвестору ліпше зрозуміти:

  • вартість житла,
  • у якому районі / регіоні ліпше купити квартиру,
  • зросте чи впаде ціна нерухомості за кілька років,
  • чи варто вкладати в об’єкт кошти,
  • у якій валюті ліпше брати кредит тощо.

Таким чином, за допомогою наукових інструментів (Big Data, штучний інтелект, алгоритми машинного навчання) інвестор може відмовитись від придбання об’єктів з високим рівнем ризику, знайти прибуткове житло.

Відбір орендарів

Оренда житла пов’язана з певними ризиками, найпоширеніші з яких – несвоєчасна оплата оренди, псування житла / майна, ризик здати хату шахраям або злочинцям. Тому неправильний вибір орендарів замість прибутку здатен обернутися проблемами.

Орендодавець завдяки Big Data може уникнути несподіваних проблем. Система здатна відшукати, перевірити будь-які дані про орендарів, що є в інтернеті, й на основі аналізу запропонувати найліпший варіант дій. Об’єктивний аналіз Big Data здатен не лише показати прибуток від оренди житла, а й розрахувати видатки (квартплата, податок, ремонт тощо).

Мінімізація ризиків

Ріелторські компанії, що використовують Big Data, отримують комплексні дані про загальний стан об'єкта. Це дозволяє оцінити:

  • чи потребує він реконструкції,
  • якщо так – коли планується ремонт,
  • чи є вже план реконструкції,
  • чи виділені кошти на капітальний ремонт.

Ці дані можна використовувати для оцінки стану й віку нерухомості, маркетингової стратегії. Так, якщо реконструкція планується найближчим часом, є сенс трохи притримати нерухомість, щоб потім продати її вигідніше. 

Аналогічну роботу можна провести на будь-якому етапі девелоперського проекту. Система перевіряє надійність не лише компанії, а й пов’язаних з нею осіб – наявність шахрайських схем, порушення будівельних норм, судові процеси. Виявивши небезпеку, попереджає ріелторів, покупців житла.

Big Data: поліпшення якості роботи з клієнтами

Дані, зібрані з систем CRM, соцмереж та інших платформ можна використати, щоб поліпшити якість обслуговування клієнтів. Ріелтори можуть не лише визначити їх потреби, а й пропонувати клієнтам цікаві персональні пропозиції. Також варто подбати про швидкий зворотний зв'язок, щоб мати змогу домовитись про огляд житла, зустріч щодо підписання угоди, про будь-які інші питання. Це значно поліпшує шанси на успішну угоду.

Big Data для забудовників

Будівництво без якісного аналізу може призвести до надмірних витрат, що негативно позначиться на прибутку забудовника. Штучний інтелект, працюючи з Big Data, здатен правильно:

  • визначити – що, де й коли варто будувати;
  • підказати, який тип споруд найліпше підходять для тієї чи іншої місцевості (варіант фундаменту, кількість поверхів тощо);
  • з’ясувати проблеми, з якими може зіштовхнутись забудовник – наявність конкурентів, певних заборон;
  • підрахувати вартість будівельних матеріалів, робіт тощо.

Об’єктивна інформація допоможе правильно розрахувати видатки, побудувати маркетингову стратегію, розпочати й завершити будівництво в заплановані терміни.

І наостанок

Застосування аналітики Big Data у сфері нерухомості – складне завдання. Щоб штучний інтелект та алгоритми машинного навчання працювали як належно, треба забезпечити майже безперебійний збір великого обсягу інформації у режимі реального часу. Аби максимально уникнути помилок, варто подбати про якість цих даних. Вчасне виявлення потенційних можливостей й впровадження нових прогресивних рішень допоможе завжди бути на крок попереду конкурентів, надавати якісний сервіс.

Традиційний збір інформації, її підготовка до аналітики та застосування отриманих результатів займає забагато часу та коштів. Вихід – заздалегідь автоматизувати роботу агентства нерухомості, що допоможе якісно працювати з актуальною інформацію. Не варто шукати подібні рішення навмання, краще звернутися за консультацією для обізнаних фахівців.

Як вам стаття?
Давайте обговоримо Ваш проєкт
Натискаючи кнопку “Відправити”, ви даєте згоду на обробку особистих даних. Детальніше
Коментарі
(0)
Будьте першими, хто залишить коментар
wezom logo
Залишились питання?
Залиште контактні дані. Наш менеджер зв'яжеться та проконсультує вас.
Підписуйтесь на розсилку Айтижблог
blog subscriber decor image
Бажаєте отримувати цікаві статті?
Натискаючи кнопку “Відправити”, ви даєте згоду на обробку особистих даних. Детальніше
Слідкуйте за нами у соціальних мережах
Цей сайт використовує cookie-файли для більш комфортної роботи користувача. Продовжуючи переглядати сайт, Ви погоджуєтеся на використання cookie.