Как большие данные меняют недвижимость

То, как мы собираем и используем большие данные в сфере недвижимости, может помочь или навредить профессионалам с точки зрения понимания рынка и поведения потребителей.
1 min read
Real Estate data collection blog post

Традиционно агентства по недвижимости принимали решения, основанные на профессиональном опыте и исторических тенденциях. Сегодня анализ больших данных позволяет получать точные данные в режиме реального времени. Это, в свою очередь, дает возможность компаниям по недвижимости, инвесторам и застройщикам иметь четкое представление об основных возможностях, а также точно оценивать риски.  

Одно из основных влияний, которое большие данные оказывают на индустрию недвижимости, — это способность улавливать небольшие, но важные различия между районами. Раньше риелторские компании составляли однородные профили целых кварталов. Например, большие данные выявили ключевые различия между городскими кварталами — от уровня преступности до роста цен, кодексов зонирования и будущих инфраструктурных проектов. Эта способность оценивать инвестиционные возможности на микроуровне помогает, например, REIT (инвестиционным фондам недвижимости) увеличивать прибыль и дивиденды для акционеров.

Другое изменение заключается в том, что альтернативные данные позволяют компаниям делать прогнозы на основе точек данных из соцсетей, поисковых систем и других «нетрадиционных» источников. Многие компании используют этот тип данных для формирования прогнозного анализа и алгоритмических моделей, указывающих на будущие тенденции покупок, жизни и инвестиций.

Другие альтернативные источники данных включают:

  • Онлайн-опросы
  • Отзывы Yelp
  • Обзоры местных предприятий в онлайн-поиске

Это помогает определить тенденции на уровне городских кварталов, а не на уровне района. При использовании традиционных переменных, таких как доход домохозяйства, уровень вакантных площадей, год постройки, они могут прогнозировать стоимость недвижимости с предсказательной силой 40%. Согласно отчету McKinsey, нетрадиционные значения, более известные как альтернативные данные, могут стать мощным источником, например, для прогнозирования оценки недвижимости.  

6 способов использования больших данных в сфере недвижимости

№ 1. Расширение области анализа

Помимо повышения точности алгоритмов прогнозирования и проведения анализа для развития недвижимости, сейчас существует больше вариантов применения больших данных в сфере недвижимости. Например, анализ больших данных может помочь при оценке состояния ипотечной отрасли, страховых рисков, актуарных расчетов, а также при оценке покупательной способности медианных доходов домохозяйств на основе географии и других переменных.

№2: Оценка недвижимости

Как правило, при оценке дома профессионалы полагаются на свой опыт и знания. Часто также проводят сравнительный анализ рынка, принимая во внимание такие факторы, как район, магазины и близость к школам.

Но оценки недвижимости могут значительно выиграть от наборов данных, загруженных в модели ИИ и алгоритмы прогнозирования, которые позволят им основывать цены на текущих тенденциях. Соответствующие точки данных могут включать текущее предложение и спрос, объем продаж, характеристики собственности, колебания стоимости строительства.  

№3. Поиск жилья, маркетинг и продажи

Большие данные также могут улучшить маркетинг недвижимости. Например, аналитические инструменты, созданные для риэлторов, могут использовать поисковые системы и данные цифровой рекламы, чтобы помочь уточнить свою аудиторию и нацелиться на релевантных покупателей.

Некоторые аналитические инструменты, ориентированные на риелторов, меняют способ ведения бизнеса и принятия решений крупными игроками отрасли. Например, такие компании, как Anglo Saxon и Re/max, все чаще принимают решения, основанные на данных, а также оцифровывают процесс продаж. Эта модель включает отслеживание взаимодействия посетителей на сайтах конкурентов, а также взаимодействия пользователей и сообщений в соответствующих отраслевых объявлениях.

Другие используют альтернативные наборы данных для анализа предпочтений покупателей, бюджетов и даже уровня их заинтересованности в потенциальном заключении сделки. Для этого они просматривают Интернет на предмет таких показателей, как предварительное одобрение ипотеки, кредитные рейтинги и любые публичные записи, указывающие на предыдущее поведение потребителей.

№4: Ускорение развития недвижимости

Разработчики также определили ценность данных с точки зрения увеличения прибыли. Они получают чистые наборы данных, чтобы обучать сложный ИИ для различных целей, таких как определение участков земли, готовых для высокодоходных инвестиций. Системы могут идентифицировать такие возможности только на основе перекрестных ссылок на соответствующие наборы данных, такие как:

Документы местных властей, которые касаются инфраструктуры (например, что в непосредственной близости строится новый легкорельсовый транспорт).  

Тенденции в группах в социальных сетях, которые показывают повышенный интерес определенной демографической группы к жизни в этой конкретной области (например, врачей или студентов).  

Кроме того применение больших данных к жилой застройке означает, что она будет более точно соответствовать потребностям жителей. Данные позволяют застройщикам узнать не только, где строить, но и какие удобства потенциальные жильцы хотели бы видеть в своих домах. За счет строительства жилых домов, соответствующих тем удобствам и функциям, которые ожидают клиенты, эти проекты могут иметь более высокие цены.

№5: Снижение рисков на основе данных и страхование имущества

Получение точных и чистых наборов данных также может быть важным с точки зрения проведения прогнозного анализа финансовых рисков, связанных с инвестированием в определенные здания и проекты. Кроме того, аналитика больших данных может помочь страховым компаниям обеспечить правильную страховку для потенциальных покупателей или домовладельцев, а также помочь актуариям сделать более точные оценки.

№6: Цифровизация процессов управления

Компании в сфере недвижимости, особенно неторговые инвестиционные фонды, понимают важность больших данных и внедряют цифровую трансформацию. Организации полагаются на аналитику больших данных для оценки и прогнозирования возможностей строительства. Кроме того, алгоритмы больших данных можно использовать для анализа производительности каждого актива и уточнения его стратегий.

Проблемы аналитики в сфере недвижимости

Многие разработчики и инвесторы хватаются за возможность использовать большие данные. Однако часто наблюдается несоответствие между доступностью, качеством и точностью данных, а также возможностью своевременного извлечения наборов данных. Что касается последнего пункта, разработчикам и инвесторам необходим поток данных в режиме реального времени, который поможет оставаться на шаг впереди и определять потенциальные возможности раньше других.

И наоборот, предоставление алгоритмам прогнозирования данных, которые могут быть низкого качества или не совсем точными, может иметь серьезные последствия для анализа, предлагаемых действий и, в конечном итоге, для рентабельности инвестиций, сделанных на основе этих данных.

Преимущества больших данных в сфере недвижимости  

В последние годы рынок недвижимости, который раньше был в основном «кирпичом и раствором», начал генерировать огромное количество данных. К основным их «производителям» относятся:

  • Инвесторы
  • Розничные покупатели/продавцы
  • Посредники, такие как агенты/цифровые торговые площадки
  • Правительственные/строительные/районные сайты/архивы/базы данных

Самым большим преимуществом сбора данных в контексте этой «картины больших данных» является возможность для любой стороны сопоставить данные, полученные от различных «пользователей», и найти взаимосвязи, которые можно использовать в своих интересах. Вот как каждая группа решает эту задачу:

Преимущества больших данных для инвесторов  

Инвесторы используют данные из открытых источников, чтобы понять потребности и желания потребителей. Это связано с тем, что оценка рынка недвижимости очень часто может зависеть от меняющейся популярности. Например, инвесторы, которые собирали данные из соцсетей, указывающие на ажиотаж вокруг The Meat Packing District на Манхэттене до того, как он был облагорожен, смогли приобрести недвижимость в этом районе на раннем этапе и получить более высокий доход, чем ожидалось.

Преимущества больших данных для розничных покупателей/продавцов  

Веб-данные позволяют этим игрокам получить более четкое представление о текущем состоянии своего рынка. Продавцы могут использовать большие данные для оценки своей недвижимости на основе последних данных о продажах в своем районе. Они могут лучше понять интерес/спрос потребителей, просматривая данные поискового запроса. Все это может помочь им решить, является ли сейчас стратегически правильным время для продажи.

То же самое касается покупателей, использующих вышеупомянутые данные, чтобы определить, наступило ли сейчас “подходящее время” для покупки. Они также могут собирать информацию об исторических ценах на жилье в интересующем городе или по всей стране. Это может помочь лучше выбрать время для покупки, рассмотреть новые места для сделок, которые они, возможно, никогда ранее не рассматривали.

Преимущества больших данных посредников  

Будь то агент по недвижимости или торговая площадка, большие данные из открытых источников имеют решающее значение для их бизнес-модели. Риэлторы могут использовать поисковые запросы, ценообразование и кампании конкурентов для обоснования своих маркетинговых кампаний. В то время как торговые площадки могут использовать статистику поиска/продаж/работ, чтобы лучше обслуживать целевую аудиторию и адаптировать возможности своего инструмента.

Преимущества больших данных Builder  

Хоть строители и играют важнейшую роль на рынке недвижимости, они чрезвычайно уязвимы к тенденциям. Застройщики используют большие данные, чтобы опережать рыночные тенденции и оставаться прибыльными. Одним из примеров этого является сбор информации, проливающей свет на колебания цен или доступность сырья – например, древесины и цемента. Если они могут выявить отрицательное колебание, то получают возможность, например, работать над увеличением запасов указанного материала и/или улучшать свои производственные возможности.

Будущее больших данных в сфере недвижимости  

Большие данные будут и дальше использоваться для принятия бизнес-решений в сфере недвижимости:

  • Инвесторы. В будущем инвесторы будут выбирать проекты, основываясь на социальных настроениях, поисковых тенденциях и данных о продажах в реальном времени.  
  • Архитекторы. Они будут планировать квартиры, дома и проекты зданий на основе общественных/личных потребностей, которые становятся очевидными на веб-форумах. Студенты, которые считают, что совместная учеба, социальная деятельность и прием пищи важнее, чем большие личные пространства, будут влиять на дизайнеров, чтобы они создали такие пространства, например, в студенческом общежитии.  
  • Лица, ищущие убежища. Сюда входят арендаторы и покупатели или все, кто ищет крышу над головой на заранее определенный период времени. Эти люди будут продолжать использовать данные, поступающие от экономики совместного использования, для создания более рентабельных решений, которые соответствуют их динамичным потребностям как в географическом плане, так и с точки зрения временных ограничений. Подумайте о массовых движениях, основанных на данных, которые помогут воплотить эту идею в жизнь.

Подведем итоги

Применение аналитики больших данных к портфелю недвижимости — непростая задача. Алгоритмы обучения требуют сбора больших объемов высококачественных данных в режиме реального времени, чтобы модель машинного обучения (ML) работала должным образом. Кроме того, парсинг данных и их подготовка к аналитике требуют времени и могут быть дорогостоящими. И, наконец, как только вы получите необходимые наборы данных, интегрированные с нужными вам моделями, масштабирование операций по сбору данных может быть затруднено. Вот почему многие в сфере недвижимости, включая инвестиционные дома, REIT, строительные компании, разработчики, аналитические и программные компании, полностью отдают сбор данных на аутсорсинг. Они выбирают полную автоматизацию сбора данных, которая быстро становится отраслевым стандартом.  

Вас также может заинтересовать

How Tos

Как использовать прокси-серверы в Node.js

Скрейпинг веб-страниц как метод сбора данных часто затрудняется различными препятствиями, включая запреты на использование IP-адресов, геоблокировку и вопросы конфиденциальности. К счастью, прокси-серверы могут помочь вам справиться с этими проблемами. Они служат посредниками между вашим компьютером и Интернетом, обрабатывая запросы с использованием собственных IP-адресов. Эта функция не только помогает обойти ограничения и запреты, связанные с интеллектуальной […]
4 min read
How to Set Proxy in AIOHTTP
How Tos

Как настроить прокси-сервер в AIOHTTP

Узнайте из этого пошагового руководства, как настроить прокси-сервер в AIOHTTP
4 min read
Invoke-Webrequest With a Proxy
How Tos

Как использовать PowerShell Invoke-WebRequest с прокси-сервером

Командлет Invoke-WebRequest в PowerShell — удобный инструмент для отправки HTTP-запросов на веб-сайты. Если вы уже пользуетесь прокси-сервисами Bright Data, вы можете использовать этот командлет с прокси-сервером, указав параметр -Proxy, а затем сведения о прокси-сервере.
4 min read