{"id":126452,"date":"2024-08-30T11:52:35","date_gmt":"2024-08-30T10:52:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/blog\/ai-powered-pricing-strategies-in-the-property-sector\/"},"modified":"2024-09-24T14:18:17","modified_gmt":"2024-09-24T13:18:17","slug":"ai-powered-pricing-strategies-in-the-property-sector","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/ai-powered-pricing-strategies-in-the-property-sector\/","title":{"rendered":"AI Estrat\u00e9gias de precifica\u00e7\u00e3o potencializadas no setor imobili\u00e1rio"},"content":{"rendered":"

Autor<\/strong><\/h2><\/div>\"Image\"

Christopher de Gruben<\/h3><\/div>

Diretor e Chefe de Propriedade na Artefact UK<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Autor<\/strong><\/h2><\/div>\"Image\"

Nimesh Patel<\/h3><\/div>

GERENTE DE CONSULTORIA DA ARTEFACT UK<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Autor<\/strong><\/h2><\/div>\"Image\"

Aditi Chetty<\/h3><\/div>

Cientista s\u00eanior do Data no Artefact Reino Unido<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Os edif\u00edcios constru\u00eddos para alugar (BTR) representam uma tend\u00eancia de r\u00e1pido crescimento no setor imobili\u00e1rio, caracterizada por propriedades constru\u00eddas especificamente para aluguel de longo prazo em vez de venda. Esses empreendimentos atendem a um grupo demogr\u00e1fico cada vez maior de locat\u00e1rios, incluindo jovens profissionais, fam\u00edlias e aposentados, que priorizam a conveni\u00eancia, a flexibilidade e um edif\u00edcio administrado profissionalmente.<\/p>\n<\/div>

O uso do AI para determinar os pre\u00e7os de aluguel em edif\u00edcios BTR representa uma inova\u00e7\u00e3o significativa no setor imobili\u00e1rio. Esse sistema otimiza os pre\u00e7os de aluguel analisando uma s\u00e9rie de fatores, como tend\u00eancias de mercado, condi\u00e7\u00f5es econ\u00f4micas locais, comodidades da propriedade, dados demogr\u00e1ficos do locat\u00e1rio e hist\u00f3rico de loca\u00e7\u00e3o. Esse sistema garante que os pre\u00e7os de aluguel sejam competitivos e justos, ajustando-se dinamicamente \u00e0s mudan\u00e7as em tempo real na oferta e na demanda, adaptando-se \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o do locat\u00e1rio para pagar.<\/p>\n<\/div>

O desafio<\/h2><\/div>

O objetivo principal de todos os operadores de BTR \u00e9 atingir a ocupa\u00e7\u00e3o total com os alugu\u00e9is mais altos poss\u00edveis, o mais r\u00e1pido poss\u00edvel.<\/p>\n<\/div>

A determina\u00e7\u00e3o dos pre\u00e7os de loca\u00e7\u00e3o para propriedades BTR usando os m\u00e9todos existentes baseados em planilhas apresenta v\u00e1rios desafios significativos. A determina\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os \u00e9 feita em n\u00edvel de unidade individual (mas espalhada por todo o edif\u00edcio), em vez de compreender verdadeiramente as particularidades do locat\u00e1rio e da unidade. A abordagem tradicional \u00e9 altamente manual, exigindo coleta e an\u00e1lise extensivas de data, o que consome muito tempo e est\u00e1 sujeito a erros humanos. Os gerentes de propriedades precisam monitorar constantemente as tend\u00eancias do mercado, os indicadores econ\u00f4micos locais e os pre\u00e7os da concorr\u00eancia, o que geralmente leva a ajustes frequentes.<\/p>\n<\/div>

Al\u00e9m disso, a precifica\u00e7\u00e3o atualmente se baseia em um conjunto restrito de propriedades de mercado, como a concorr\u00eancia de mercado e as especificidades do edif\u00edcio (por exemplo, proximidade do elevador, andar, presen\u00e7a de varanda etc.), em vez de explorar os dados demogr\u00e1ficos do inquilino (por exemplo, emprego, fam\u00edlia\/estado civil\/renda\/dura\u00e7\u00e3o da posse) e o hist\u00f3rico do inquilino (se ele negociou um contrato de loca\u00e7\u00e3o, seus ganhos, tempo de loca\u00e7\u00e3o ou apresentou uma reclama\u00e7\u00e3o). Esse processo manual pode resultar em rea\u00e7\u00f5es tardias \u00e0s mudan\u00e7as do mercado, causando pre\u00e7os excessivos que levam a desocupa\u00e7\u00f5es ou pre\u00e7os insuficientes, reduzindo a receita potencial.<\/p>\n<\/div>

Al\u00e9m disso, a falta de an\u00e1lise em tempo real significa que as decis\u00f5es de pre\u00e7os podem n\u00e3o refletir com precis\u00e3o as condi\u00e7\u00f5es atuais do mercado, levando a inefici\u00eancias e poss\u00edveis perdas financeiras. De modo geral, as abordagens existentes n\u00e3o apenas aumentam a carga de trabalho operacional, mas tamb\u00e9m diminuem a capacidade de otimizar a receita de aluguel e manter a competitividade no din\u00e2mico mercado de im\u00f3veis para loca\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div>

A solu\u00e7\u00e3o: O conjunto de ferramentas de estrat\u00e9gia de pre\u00e7os din\u00e2micos do Artefact<\/h2><\/div>

O Artefact desenvolveu v\u00e1rias solu\u00e7\u00f5es avan\u00e7adas para precifica\u00e7\u00e3o de alugu\u00e9is em aplicativos BTR, incluindo segmenta\u00e7\u00e3o de clientes, previs\u00e3o e aprendizado por refor\u00e7o. Uma abordagem em fases tamb\u00e9m pode ser particularmente eficaz, permitindo que os gerentes de propriedades comecem com m\u00e9todos mais simples e adotem gradualmente t\u00e9cnicas mais sofisticadas \u00e0 medida que a disponibilidade do data e a maturidade do sistema aumentam. Todas as solu\u00e7\u00f5es sugeridas se baseiam em m\u00e9todos tradicionais de precifica\u00e7\u00e3o, explorando fatores espec\u00edficos do locat\u00e1rio, incluindo sua disposi\u00e7\u00e3o a pagar, dados demogr\u00e1ficos e hist\u00f3rico do locat\u00e1rio.<\/p>\n<\/div>

Ao considerar diversas vari\u00e1veis, como localiza\u00e7\u00e3o, comodidades, taxas de ocupa\u00e7\u00e3o hist\u00f3ricas e dados demogr\u00e1ficos dos locat\u00e1rios, os modelos de pre\u00e7os orientados pelo AI oferecem precis\u00e3o e adaptabilidade muito al\u00e9m dos m\u00e9todos tradicionais. Principalmente, essas estrat\u00e9gias avan\u00e7adas:<\/p>\n<\/div>

  • <\/i><\/span>
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    Aumente a receita e reduza os vazios aproveitando algoritmos sofisticados para otimizar os pre\u00e7os, garantindo que as propriedades permane\u00e7am ocupadas;<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Torne toda a estrat\u00e9gia de pre\u00e7os mais previs\u00edvel e confi\u00e1vel, aproveitando a abordagem data-driven;<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
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    Reduzir drasticamente o tempo necess\u00e1rio para tomar decis\u00f5es sobre pre\u00e7os, liberando os executivos para se concentrarem em iniciativas mais estrat\u00e9gicas, como a sele\u00e7\u00e3o de novos locais para expans\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

    <\/span><\/div>

    Solu\u00e7\u00e3o 1: Pre\u00e7os orientados pela segmenta\u00e7\u00e3o de clientes<\/h3><\/div>

    A segmenta\u00e7\u00e3o pode ser uma ferramenta poderosa para apoiar o pre\u00e7o do aluguel. Ao agrupar unidades com caracter\u00edsticas semelhantes (por exemplo, tamanho, comodidades e localiza\u00e7\u00e3o dentro do empreendimento), bem como agrupar clientes semelhantes com base em suas rendas e caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas, o senhor pode come\u00e7ar a identificar padr\u00f5es dentro dos grupos e adaptar os pre\u00e7os de acordo. Essa abordagem oferece uma vis\u00e3o muito mais rica do mercado de alugu\u00e9is, permitindo que os agentes estabele\u00e7am pre\u00e7os de aluguel lucrativos e competitivos, em vez de uma estrat\u00e9gia de \u201ctamanho \u00fanico\u201d.<\/p>\n<\/div>

    O pre\u00e7o baseado em segmentos \u00e9 f\u00e1cil de implementar e entender para os usu\u00e1rios finais. No entanto, a efic\u00e1cia 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 estrat\u00e9gias de pre\u00e7os abaixo do ideal.<\/p>\n<\/div>

    Solu\u00e7\u00e3o 2: Previs\u00e3o inteligente de demanda<\/h3><\/div>

    Enquanto a segmenta\u00e7\u00e3o de clientes nos ajuda a entender as tend\u00eancias atuais do mercado para a precifica\u00e7\u00e3o de alugu\u00e9is, a previs\u00e3o da demanda vai al\u00e9m. Ao utilizar grandes registros existentes de hist\u00f3rico de data de loca\u00e7\u00e3o, indicadores econ\u00f4micos e planos de desenvolvimento futuro para a \u00e1rea, podemos prever com seguran\u00e7a como a demanda por uma determinada propriedade pode mudar ao longo do tempo e, consequentemente, como os pre\u00e7os podem ser otimizados para atender \u00e0 demanda. Os principais fatores a serem inclu\u00eddos na an\u00e1lise s\u00e3o:<\/p>\n<\/div>

    • <\/i><\/span>
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      Tend\u00eancias hist\u00f3ricas:<\/strong> Procure tend\u00eancias de crescimento ou decl\u00ednio do aluguel com base em fatores como sazonalidade ou ciclos econ\u00f4micos.<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
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      Pipeline de desenvolvimento:<\/strong> Leve em conta os futuros desenvolvimentos na \u00e1rea. Novos projetos de constru\u00e7\u00e3o podem aumentar a oferta e afetar as taxas de aluguel. Por outro lado, a falta de novas unidades pode elevar os pre\u00e7os.<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
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      Dados demogr\u00e1ficos dos clientes:<\/strong> Ao combinar os insights da segmenta\u00e7\u00e3o e previs\u00e3o de clientes, o senhor pode refinar ainda mais sua estrat\u00e9gia de pre\u00e7os para cada segmento de consumidores. Por exemplo, o senhor pode prever um crescimento mais r\u00e1pido do aluguel para clusters com comodidades populares entre jovens profissionais.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

      Da mesma forma que a segmenta\u00e7\u00e3o, a efic\u00e1cia da previs\u00e3o depende muito da qualidade e da integridade dos registros hist\u00f3ricos de loca\u00e7\u00e3o dispon\u00edveis. Insights confi\u00e1veis exigir\u00e3o monitoramento cont\u00ednuo e ajuste fino por profissionais qualificados para garantir que permane\u00e7am eficazes e relevantes em condi\u00e7\u00f5es de mercado em constante mudan\u00e7a.<\/p>\n<\/div>

      Solu\u00e7\u00e3o 3: BTR Dynamic Lease Pricing Asset<\/h3><\/div>

      Os sistemas de aprendizado por refor\u00e7o (RL) podem ser altamente eficazes para implementar estrat\u00e9gias de pre\u00e7os din\u00e2micos em propriedades BTR, principalmente em situa\u00e7\u00f5es em que h\u00e1 muitos apartamentos para gerenciar. Esses sistemas podem ser projetados para operar dentro de faixas de pre\u00e7os predefinidas, assegurando que os pre\u00e7os de loca\u00e7\u00e3o permane\u00e7am competitivos e, ao mesmo tempo, evitando flutua\u00e7\u00f5es dr\u00e1sticas que possam dissuadir poss\u00edveis locat\u00e1rios. Analisando continuamente as tend\u00eancias do mercado, o comportamento dos locat\u00e1rios e as taxas de ocupa\u00e7\u00e3o em tempo real, os algoritmos da RL ajustam os pre\u00e7os dentro dessas faixas para otimizar a receita e manter altos n\u00edveis de ocupa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div>

      Na pr\u00e1tica, um agente de RL seria implementado conforme descrito abaixo:<\/p>\n<\/div>

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