AI-Strategien zur Preisgestaltung im Immobiliensektor

Build-to-Rent-Gebäude (BTR) sind ein schnell wachsender Trend im Immobiliensektor, der sich durch Immobilien auszeichnet, die speziell für die langfristige Vermietung und nicht für den Verkauf gebaut werden. Diese Projekte richten sich an eine wachsende Gruppe von Mietern, darunter junge Berufstätige, Familien und Rentner, die Wert auf Komfort, Flexibilität und ein professionell verwaltetes Gebäude legen.

Die Nutzung von AI zur Ermittlung der Mietpreise in BTR-Gebäuden stellt eine bedeutende Innovation in der Immobilienbranche dar. Es optimiert die Mietpreisgestaltung durch die Analyse einer Vielzahl von Faktoren wie Markttrends, örtliche Wirtschaftsbedingungen, Immobilienausstattung sowie demografische Merkmale und Vermietungshistorie der Mieter. Dieses System stellt sicher, dass die Mietpreise wettbewerbsfähig und fair sind und passt sich dynamisch an Echtzeitveränderungen von Angebot und Nachfrage sowie an die Zahlungsbereitschaft der Mieter an.

Das oberste Ziel aller BTR-Betreiber ist es, so schnell wie möglich eine Vollvermietung zu den höchsten erzielbaren Mieten zu erreichen, denn das Risiko einer Preisunter- oder -überschreitung ist hoch und führt zu kostspieligen Leerständen und Verzögerungen.

Die Ermittlung von Mietpreisen für BTR-Immobilien mit Hilfe bestehender, auf Tabellenkalkulationen basierender Methoden birgt einige erhebliche Herausforderungen. Die Preisermittlung erfolgt auf der Ebene der einzelnen Einheit (aber auf der Ebene des gesamten Gebäudes), anstatt die Besonderheiten des Mieters und der Einheit wirklich zu verstehen. Der traditionelle Ansatz ist in hohem Maße manuell und erfordert eine umfangreiche data Sammlung und Analyse, die sowohl zeitaufwändig als auch fehleranfällig ist. Immobilienverwalter müssen ständig Markttrends, lokale Wirtschaftsindikatoren und die Preisgestaltung der Konkurrenz beobachten, was häufig zu häufigen Anpassungen führt.

Darüber hinaus basiert die Preisgestaltung derzeit auf einer begrenzten Anzahl von Markteigenschaften wie Marktwettbewerb und Gebäudespezifika (z. B. Nähe zum Aufzug, Stockwerk, Vorhandensein eines Balkons usw.), anstatt die demografischen Daten des Mieters (z. B. Beruf, Familie / Familienstand / Einkommen / Dauer des Mietverhältnisses) und die Mieterhistorie (ob sie einen Mietvertrag ausgehandelt haben, ihr Einkommen, die Dauer des Mietverhältnisses oder eine Beschwerde) zu berücksichtigen. Dieser manuelle Prozess kann zu einer verzögerten Reaktion auf Marktveränderungen führen, was entweder zu überhöhten Preisen, die zu Leerstand führen, oder zu niedrigen Preisen, die die potenziellen Einnahmen verringern, führt.

Darüber hinaus bedeutet das Fehlen einer Echtzeitanalyse data , dass Preisentscheidungen möglicherweise nicht genau die aktuellen Marktbedingungen widerspiegeln, was zu Ineffizienzen und potenziellen finanziellen Verlusten führt. Insgesamt erhöhen die bestehenden Ansätze nicht nur die operative Arbeitsbelastung, sondern beeinträchtigen auch die Fähigkeit, die Mieteinnahmen zu optimieren und die Wettbewerbsfähigkeit auf dem dynamischen Mietmarkt zu erhalten.

Artefact hat mehrere fortschrittliche Lösungen für die Mietpreisgestaltung in BTR-Anwendungen entwickelt, darunter Kundensegmentierung, Prognosen und Reinforcement Learning. Ein schrittweiser Ansatz kann auch besonders effektiv sein, der es den Immobilienverwaltern ermöglicht, mit einfacheren Methoden zu beginnen und mit zunehmender Verfügbarkeit von data und zunehmender Systemreife schrittweise anspruchsvollere Techniken einzuführen. Alle vorgeschlagenen Lösungen bauen auf traditionellen Methoden der Preisgestaltung auf, indem sie mieterspezifische Faktoren wie Zahlungsbereitschaft, demografische Daten und Mieterhistorie berücksichtigen.

Durch die Berücksichtigung einer Vielzahl von Variablen wie Standort, Ausstattung, historische Belegungsraten und Mieterdemografie bieten AI-gesteuerte Preismodelle eine Präzision und Anpassungsfähigkeit, die weit über traditionelle Methoden hinausgeht. In erster Linie sind diese fortschrittlichen Strategien:

Die Segmentierung kann ein leistungsfähiges Instrument zur Unterstützung der Mietpreisgestaltung sein. Durch die Gruppierung von Einheiten mit ähnlichen Merkmalen (z. B. Größe, Ausstattung und Lage in der Siedlung) sowie durch die Gruppierung ähnlicher Kunden auf der Grundlage ihres Einkommens und ihrer demografischen Merkmale können Sie anfangen, Muster innerhalb der Gruppen zu erkennen und die Preisgestaltung entsprechend anzupassen. Dieser Ansatz bietet einen viel umfassenderen Überblick über den Mietmarkt und ermöglicht es den Maklern, rentable und dennoch wettbewerbsfähige Mietpreise festzulegen, anstatt eine "Einheitsstrategie" zu verfolgen.

Die segmentbasierte Preisgestaltung ist für die Endnutzer einfach zu implementieren und zu verstehen. Die Effektivität der Clusterbildung hängt jedoch stark von der Qualität und Vollständigkeit der data ab. Ungenaue, veraltete oder unvollständige data können zu schlecht gebildeten Clustern führen, was suboptimale Preisstrategien zur Folge hat.

Während die Kundensegmentierung uns hilft, aktuelle Markttrends für die Mietpreisgestaltung zu verstehen, geht die Nachfrageprognose einen Schritt weiter. Durch die Nutzung großer bestehender Register historischer Mietverträge data, wirtschaftlicher Indikatoren und zukünftiger Entwicklungspläne für das Gebiet können wir zuverlässig vorhersagen, wie sich die Nachfrage nach einer bestimmten Immobilie im Laufe der Zeit ändern kann und wie die Preisgestaltung folglich optimiert werden kann, um der Nachfrage gerecht zu werden. Die wichtigsten Faktoren, die in die Analyse einbezogen werden müssen, sind:

Ähnlich wie bei der Segmentierung hängt die Wirksamkeit der Prognosen in hohem Maße von der Qualität und Vollständigkeit der verfügbaren historischen Mietkataster ab. Zuverlässige Erkenntnisse erfordern eine kontinuierliche Überwachung und Feinabstimmung durch qualifizierte Fachleute, um sicherzustellen, dass sie auch unter veränderten Marktbedingungen wirksam und relevant bleiben.

Reinforcement-Learning-Systeme (RL) können sehr effektiv sein, um dynamische Preisstrategien für BTR-Immobilien zu implementieren, insbesondere in Situationen, in denen es viele Wohnungen zu verwalten gibt. Diese Systeme können so konzipiert werden, dass sie innerhalb vordefinierter Preisbänder arbeiten und sicherstellen, dass die Mietpreise wettbewerbsfähig bleiben, während drastische Schwankungen, die potenzielle Mieter abschrecken könnten, vermieden werden. Durch die kontinuierliche Analyse von Markttrends, Mieterverhalten und Belegungsraten in Echtzeit data passen die RL-Algorithmen die Preise innerhalb dieser Bandbreiten an, um die Einnahmen zu optimieren und eine hohe Belegungsrate zu erhalten.

In der Praxis würde ein RL-Agent wie unten beschrieben eingesetzt werden:

Die Verwendung von RL zur Festlegung von Mietpreisen für Immobilien birgt einige Komplexitäten und Risiken, darunter die Notwendigkeit einer großen Menge an qualitativ hochwertigen data , damit der Makler kontinuierlich lernen und sich anpassen kann. Um das Risiko drastischer Preisschwankungen zu mindern, während der Agent in der realen Umgebung lernt, sollten die Mietpreisanpassungen innerhalb einer engen Bandbreite gehalten werden, um Unzufriedenheit der Mieter und Marktinstabilität zu vermeiden. Darüber hinaus sollte sichergestellt werden, dass die menschliche Präsenz in der Schleife beibehalten wird, um faire und robuste Ergebnisse in der Preisstrategie zu erzielen. Regelmäßige Schulungen sollten durchgeführt werden, um neue data einzubeziehen und sich an die veränderten Marktbedingungen anzupassen.

Clustering und Prognosen sind zwar nützliche Methoden für die Mietpreisgestaltung, da sie wertvolle Einblicke in Markttrends und Mietersegmentierung bieten, aber sie greifen oft zu kurz, wenn es um individuelle Mieterpräferenzen geht. RL-Agenten zeichnen sich jedoch in diesem Bereich durch die dynamische Kalibrierung der Preiselastizität der Nachfrage für jeden Mieter aus. Dadurch können Makler personalisierte Preisstrategien anbieten, die das Verhalten und die Präferenzen der einzelnen Mieter genauer widerspiegeln, was zu effektiveren und maßgeschneiderten Mietlösungen führt.

Da der BTR-Sektor weiter wächst, verspricht die Integration von AI in die Preisstrategien, den Betrieb zu rationalisieren, Leerstände zu reduzieren und zu einem effizienteren und reaktionsfähigeren Mietmarkt beizutragen.

Artefact ist ein weltweit führendes data Beratungsunternehmen, das sich der beschleunigten Einführung von data und AI widmet, um Menschen und Organisationen positiv zu beeinflussen. Wir haben uns auf data Transformation und data Marketing spezialisiert, um greifbare Geschäftsergebnisse über die gesamte Wertschöpfungskette von Unternehmen zu erzielen. Artefact bietet das umfassendste Angebot an data-getriebenen Lösungen, die auf fundierter data Wissenschaft und innovativen AI Technologien basieren und AI Projekte in großem Umfang im Immobiliensektor in Großbritannien durchführen.

Wir sind vertrauenswürdige Partner für Immobilienunternehmen in den Bereichen Wohnen, Gewerbe, Industrie und spezielle Anlageklassen. Zu unseren Partnern gehören börsennotierte FTSE-350-Unternehmen und private Organisationen ähnlicher Größe. Unser engagiertes Immobilienteam verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in den Bereichen Immobilienbewertung, Stadtplanung, Entwicklung und Finanzierung und besteht aus Experten und Fachleuten.

Unsere bisherige Arbeit reicht von der Entwicklung dynamischer Strategien mit unseren Kunden ( data), die sie darüber informieren, wo sie spielen und wie sie auf den von ihnen gewählten Märkten gewinnen können, bis hin zu größeren operativen Veränderungen, wie der Einführung neuer Geschäftszweige und Angebote. Wir haben in jeder Phase des Immobilienlebenszyklus gearbeitet, vom Grundstückserwerb bis zur laufenden Instandhaltung, und wir haben mit unseren Kunden zusammengearbeitet, um diese Prozesse wissenschaftlich zu verbessern.