AI Estratégias de precificação potencializadas no setor imobiliário

Os edifícios construídos para alugar (BTR) representam uma tendência de rápido crescimento no setor imobiliário, caracterizada por propriedades construídas especificamente para aluguel de longo prazo em vez de venda. Esses empreendimentos atendem a um grupo demográfico cada vez maior de locatários, incluindo jovens profissionais, famílias e aposentados, que priorizam a conveniência, a flexibilidade e um edifício administrado profissionalmente.

O uso do AI para determinar os preços de aluguel em edifícios BTR representa uma inovação significativa no setor imobiliário. Esse sistema otimiza os preços de aluguel analisando uma série de fatores, como tendências de mercado, condições econômicas locais, comodidades da propriedade, dados demográficos do locatário e histórico de locação. Esse sistema garante que os preços de aluguel sejam competitivos e justos, ajustando-se dinamicamente às mudanças em tempo real na oferta e na demanda, adaptando-se à disposição do locatário para pagar.

O objetivo principal de todos os operadores de BTR é atingir a ocupação total com os aluguéis mais altos possíveis, o mais rápido possível.

A determinação dos preços de locação para propriedades BTR usando os métodos existentes baseados em planilhas apresenta vários desafios significativos. A determinação de preços é feita em nível de unidade individual (mas espalhada por todo o edifício), em vez de compreender verdadeiramente as particularidades do locatário e da unidade. A abordagem tradicional é altamente manual, exigindo coleta e análise extensivas de data, o que consome muito tempo e está sujeito a erros humanos. Os gerentes de propriedades precisam monitorar constantemente as tendências do mercado, os indicadores econômicos locais e os preços da concorrência, o que geralmente leva a ajustes frequentes.

Além disso, a precificação atualmente se baseia em um conjunto restrito de propriedades de mercado, como a concorrência de mercado e as especificidades do edifício (por exemplo, proximidade do elevador, andar, presença de varanda etc.), em vez de explorar os dados demográficos do inquilino (por exemplo, emprego, família/estado civil/renda/duração da posse) e o histórico do inquilino (se ele negociou um contrato de locação, seus ganhos, tempo de locação ou apresentou uma reclamação). Esse processo manual pode resultar em reações tardias às mudanças do mercado, causando preços excessivos que levam a desocupações ou preços insuficientes, reduzindo a receita potencial.

Além disso, a falta de análise em tempo real significa que as decisões de preços podem não refletir com precisão as condições atuais do mercado, levando a ineficiências e possíveis perdas financeiras. De modo geral, as abordagens existentes não apenas aumentam a carga de trabalho operacional, mas também diminuem a capacidade de otimizar a receita de aluguel e manter a competitividade no dinâmico mercado de imóveis para locação.

O Artefact desenvolveu várias soluções avançadas para precificação de aluguéis em aplicativos BTR, incluindo segmentação de clientes, previsão e aprendizado por reforço. Uma abordagem em fases também pode ser particularmente eficaz, permitindo que os gerentes de propriedades comecem com métodos mais simples e adotem gradualmente técnicas mais sofisticadas à medida que a disponibilidade do data e a maturidade do sistema aumentam. Todas as soluções sugeridas se baseiam em métodos tradicionais de precificação, explorando fatores específicos do locatário, incluindo sua disposição a pagar, dados demográficos e histórico do locatário.

Ao considerar diversas variáveis, como localização, comodidades, taxas de ocupação históricas e dados demográficos dos locatários, os modelos de preços orientados pelo AI oferecem precisão e adaptabilidade muito além dos métodos tradicionais. Principalmente, essas estratégias avançadas:

A segmentação pode ser uma ferramenta poderosa para apoiar o preço do aluguel. Ao agrupar unidades com características semelhantes (por exemplo, tamanho, comodidades e localização dentro do empreendimento), bem como agrupar clientes semelhantes com base em suas rendas e características demográficas, o senhor pode começar a identificar padrões dentro dos grupos e adaptar os preços de acordo. Essa abordagem oferece uma visão muito mais rica do mercado de aluguéis, permitindo que os agentes estabeleçam preços de aluguel lucrativos e competitivos, em vez de uma estratégia de “tamanho único”.

O preço baseado em segmentos é fácil de implementar e entender para os usuários finais. No entanto, a eficácia do clustering depende muito da qualidade e da integridade do data. Um data impreciso, desatualizado ou incompleto pode levar a clusters mal formados, resultando em estratégias de preços abaixo do ideal.

Enquanto a segmentação de clientes nos ajuda a entender as tendências atuais do mercado para a precificação de aluguéis, a previsão da demanda vai além. Ao utilizar grandes registros existentes de histórico de data de locação, indicadores econômicos e planos de desenvolvimento futuro para a área, podemos prever com segurança como a demanda por uma determinada propriedade pode mudar ao longo do tempo e, consequentemente, como os preços podem ser otimizados para atender à demanda. Os principais fatores a serem incluídos na análise são:

Da mesma forma que a segmentação, a eficácia da previsão depende muito da qualidade e da integridade dos registros históricos de locação disponíveis. Insights confiáveis exigirão monitoramento contínuo e ajuste fino por profissionais qualificados para garantir que permaneçam eficazes e relevantes em condições de mercado em constante mudança.

Os sistemas de aprendizado por reforço (RL) podem ser altamente eficazes para implementar estratégias de preços dinâmicos em propriedades BTR, principalmente em situações em que há muitos apartamentos para gerenciar. Esses sistemas podem ser projetados para operar dentro de faixas de preços predefinidas, assegurando que os preços de locação permaneçam competitivos e, ao mesmo tempo, evitando flutuações drásticas que possam dissuadir possíveis locatários. Analisando continuamente as tendências do mercado, o comportamento dos locatários e as taxas de ocupação em tempo real, os algoritmos da RL ajustam os preços dentro dessas faixas para otimizar a receita e manter altos níveis de ocupação.

Na prática, um agente de RL seria implementado conforme descrito abaixo:

O uso da RL para definir preços de aluguel de propriedades introduz várias complexidades e riscos, incluindo a necessidade de grandes quantidades de data de alta qualidade para que o agente aprenda e se adapte continuamente. Para atenuar o risco de flutuações drásticas de preço à medida que o agente aprende no ambiente real, os ajustes de preço de aluguel devem ser mantidos em uma faixa estreita para evitar a insatisfação do locatário e a instabilidade do mercado. Além disso, a garantia de que a presença humana seja mantida no circuito apóia os resultados justos e robustos da estratégia de preços. Deve-se realizar um retreinamento periódico para incorporar novos data e adaptar-se às mudanças nas condições do mercado.

Embora o agrupamento e a previsão sejam métodos úteis para a precificação de aluguéis, fornecendo informações valiosas sobre as tendências do mercado e a segmentação de locatários, eles geralmente não atendem às preferências individuais dos locatários. No entanto, os agentes da RL se destacam nessa área, calibrando dinamicamente a elasticidade de preço da demanda de cada locatário. Isso permite que os agentes ofereçam estratégias de preços personalizadas que reflitam com mais precisão os comportamentos e as preferências individuais dos locatários, levando a soluções de locação mais eficazes e personalizadas.

Como o setor de BTR continua a crescer, a integração do AI nas estratégias de preços promete agilizar as operações, reduzir as vagas e contribuir para um mercado de aluguel mais eficiente e ágil.

A Artefact é uma empresa líder global em consultoria de data dedicada a acelerar a adoção da data e da AI para impactar positivamente as pessoas e as organizações. Somos especializados na transformação do data e do data marketing para gerar resultados comerciais tangíveis em toda a cadeia de valor da empresa. A Artefact oferece o conjunto mais abrangente de soluções data-driven, com base na ciência profunda da data e nas tecnologias de ponta da AI, realizando projetos AI em escala no setor imobiliário do Reino Unido.

Somos parceiros confiáveis de empresas imobiliárias nas classes de ativos residenciais, comerciais, industriais e especializados. Nossos parceiros incluem empresas listadas no FTSE 350 e organizações privadas de porte semelhante. Com mais de 20 anos de experiência no setor imobiliário, nossa equipe dedicada a propriedades inclui especialistas e profissionais credenciados em avaliações de propriedades, planejamento urbano, desenvolvimento e financiamento.

Nossos trabalhos anteriores vão desde o desenvolvimento de estratégias dinâmicas com nossos clientes - informando-os onde jogar e como vencer em seus mercados escolhidos - até grandes mudanças operacionais, como o estabelecimento de novos braços e propostas de negócios. Trabalhamos em todos os estágios do ciclo de vida da propriedade, desde a aquisição do terreno até a manutenção contínua, e trabalhamos com os clientes para aprimorar cientificamente esses processos.