Es importante desmitificar la aplicación de analíticas de Big Data en el sector inmobiliario. Muchas veces sigue percibiéndose como una caja negra inexpugnable que aporta resultados mágicos, lo cual nos lleva a hacer inversiones costosas en tecnología sin tener claros los objetivos estratégicos que queremos alcanzar con las soluciones de datos. La consecuencia de este enfoque suele ser una mezcla de desilusión y miedo, al sentirnos atrapados en inversiones inservibles. Para evitar esta frustración, es esencial identificar qué problemáticas podemos resolver en nuestros negocios inmobiliarios con datos. Y esto es sencillo, se reducen básicamente a dos: la mejora de nuestra toma de decisiones y la optimización de nuestras operaciones.
Tomar mejores decisiones
En un mundo cada vez más digital, disponemos de más datos y mayores capacidades analíticas para tomar decisiones precisas y adelantarnos a las tendencias del mercado.
1.1. Inteligencia de Clientes
Esta área abarca todo lo relacionado con conocer mejor a los clientes y potenciales clientes para adaptarnos mejor a ellos. Por un lado, se trata de identificar y captar leads de alto potencial. En una de las empresas de nuestro grupo, Deyde DataCentric, trabajamos en la identificación de personas con alta probabilidad de cambio de vivienda. Poder segmentar a este tipo de particulares multiplica por cuatro las conversiones de nuestras acciones de captación.
Otra dimensión de la “Customer Intelligence” es la mejora de la satisfacción del cliente que ya tenemos. Al analizar datos sobre las preferencias y comportamientos de los clientes, las empresas pueden personalizar sus servicios y productos para satisfacer mejor las necesidades individuales.
1.2. Mejorar la precisión en la valoración de propiedades
Uno de los mayores beneficios del Big Data en el sector inmobiliario es la mejora en la precisión de la valoración automatizada de propiedades. Anteriormente, las valoraciones se basaban en datos históricos y comparaciones con propiedades similares. Ahora, con el análisis de Big Data, se pueden considerar una amplia gama de factores, incluyendo las condiciones del mercado en tiempo real, las características específicas de la propiedad y las preferencias de los consumidores.
En Tinsa, utilizamos algoritmos avanzados y la mayor base de comparables actualizados del mercado para analizar estos datos y ofrecer valoraciones precisas y confiables. Es esencial combinar nuestros datos exclusivos con datos externos de oferta, demanda, categorización del entorno y riesgos ESG.
1.3. Prediciendo mejor el futuro
Esta es la parte analítica más avanzada. La analítica predictiva, unida a buenos datos, nos permite pronosticar el valor de una variable, por ejemplo, el precio de un inmueble en dos años. Mientras que la analítica prescriptiva nos permite escoger entre varios escenarios, por ejemplo, valorar entre varias carteras de inmuebles cuál tiene mayor probabilidad de revalorizarse o de obtener un mayor “yield”.
En una colaboración reciente con un gran desarrollador inmobiliario, utilizamos el análisis de datos para identificar las mejores ubicaciones para nuevos desarrollos residenciales. Al considerar factores como el crecimiento poblacional, las tendencias de compra y el acceso a servicios, pudimos ofrecer recomendaciones que resultaron en un aumento significativo en las ventas y retorno de la inversión.
Optimizar las operaciones
Los datos y los algoritmos ayudan a las empresas a obtener eficiencias y mejorar sus operaciones. Desde el seguimiento del rendimiento de un material de construcción, la planificación de proyectos, hasta la contratación de los mejores talentos, el Big Data puede mejorar la eficiencia interna y las operaciones.
En esta optimización, Tinsa es todo un ejemplo. El proceso de tasación está altamente automatizado y más de un 70% de los datos de una valoración se generan automáticamente y se sugieren al tasador para hacer su trabajo más sencillo.
Otra de las oportunidades que brindan las soluciones de datos está relacionada con la personalización de las operaciones para los usuarios, mejorando la experiencia y los tiempos. Un ejemplo de este tipo de servicios lo encontramos en la oferta de datos como servicio de Deyde DataCentric, que permite en un proceso de presupuestación online de un seguro de hogar el enriquecimiento de un montón de datos sobre un inmueble sin necesidad de pedírselos al usuario y mejorando el cálculo de riesgos.
En los procesos de atención a clientes y la inclusión de chatbots también hay experiencias interesantes. Pero no olvidemos que el motor de la Inteligencia Artificial son los datos, y que, si estos son malos, lo único que tendremos será estupidez artificial.
El Poder del Big Data en la Transformación Inmobiliaria
En conclusión, la aplicación de Big Data en el sector inmobiliario no debe ser vista como una solución mágica, sino como una herramienta poderosa que, bien utilizada, puede transformar significativamente la forma en que gestionamos nuestras operaciones y tomamos decisiones. Desmitificar su uso y entender sus verdaderas capacidades nos permite aprovechar sus beneficios reales, mejorando la precisión en las valoraciones, optimizando las operaciones y, en última instancia, proporcionando un mejor servicio a nuestros clientes. El futuro de la gestión inmobiliaria está en los datos, y la clave es saber cómo utilizarlos correctamente.