Los edificios de alquiler representan una tendencia de rápido crecimiento en el sector inmobiliario, caracterizada por propiedades construidas específicamente para el alquiler a largo plazo en lugar de la venta. Estas promociones se dirigen a un grupo demográfico cada vez más numeroso de inquilinos, entre los que se incluyen jóvenes profesionales, familias y jubilados, que priorizan la comodidad, la flexibilidad y un edificio gestionado por profesionales.

El uso de AI para determinar los precios de arrendamiento en edificios BTR representa una importante innovación en el sector inmobiliario. Este sistema optimiza el precio de los alquileres analizando multitud de factores, como las tendencias del mercado, las condiciones económicas locales, los servicios del inmueble y los datos demográficos y el historial de arrendamientos de los inquilinos. Este sistema garantiza que los precios de arrendamiento sean competitivos y justos, ajustándose dinámicamente a los cambios en tiempo real de la oferta y la demanda, adaptándose a la disposición a pagar del inquilino.

El desafío

El objetivo primordial de todos los operadores de BTR es alcanzar la plena ocupación con los alquileres más altos posibles, lo antes posible, ya que el riesgo potencial de infravalorar o sobrevalorar es elevado, lo que provoca costosos vacíos y retrasos.

La determinación de los precios de arrendamiento de los inmuebles BTR mediante los métodos actuales basados en hojas de cálculo presenta varios retos importantes. La fijación de precios se realiza a nivel de unidad individual (pero repartida por todo el edificio) en lugar de comprender realmente las particularidades del inquilino y de la unidad. El enfoque tradicional es muy manual y requiere una amplia recopilación y análisis de datos en data , lo que lleva mucho tiempo y es propenso a errores humanos. Los administradores de fincas deben vigilar constantemente las tendencias del mercado, los indicadores económicos locales y los precios de la competencia, lo que suele dar lugar a frecuentes ajustes.

Además, la fijación de precios se basa actualmente en un conjunto limitado de características del mercado, como la competencia y las características específicas del edificio (por ejemplo, la proximidad al ascensor, la planta, la presencia de un balcón, etc.), en lugar de tener en cuenta los datos demográficos del inquilino (por ejemplo, trabajo, familia/estado civil/ingresos/duración de la tenencia) y su historial (si ha negociado un contrato de arrendamiento, sus ingresos, la duración del contrato o si ha presentado una reclamación). Este proceso manual puede dar lugar a reacciones tardías a los cambios del mercado, provocando sobreprecios que conducen a vacíos o infraprecios que reducen los ingresos potenciales.

Además, la falta de análisis en tiempo real en data implica que las decisiones de fijación de precios pueden no reflejar con exactitud las condiciones actuales del mercado, lo que genera ineficiencias y posibles pérdidas financieras. En general, los enfoques existentes no solo aumentan la carga de trabajo operativo, sino que también disminuyen la capacidad de optimizar los ingresos por alquiler y mantener la competitividad en el dinámico mercado inmobiliario de alquiler.

La solución: Artefact's suite of dynamic pricing strategy tools

Artefact ha desarrollado varias soluciones avanzadas para la fijación de precios de arrendamiento en aplicaciones BTR, como la segmentación de clientes, la previsión y el aprendizaje por refuerzo. También puede resultar especialmente eficaz un enfoque gradual, que permita a los administradores de propiedades empezar con métodos más sencillos y adoptar gradualmente técnicas más sofisticadas a medida que aumentan la disponibilidad de data y la madurez del sistema. Todas las soluciones propuestas se basan en los métodos tradicionales de fijación de precios y aprovechan factores específicos de los arrendatarios, como su disposición a pagar, sus características demográficas y su historial como inquilinos.

Al tener en cuenta multitud de variables, como la ubicación, los servicios, las tasas de ocupación históricas y los datos demográficos de los inquilinos, los modelos de fijación de precios basados en AI ofrecen una precisión y una adaptabilidad muy superiores a las de los métodos tradicionales. Principalmente, estas estrategias avanzadas:

  • Aumente los ingresos y reduzca los vacíos aprovechando sofisticados algoritmos para optimizar los precios, garantizando que los inmuebles permanezcan ocupados;

  • Haga que toda la estrategia de fijación de precios sea más predecible y fiable mediante un enfoque basado en data;

  • Reducir drásticamente el tiempo necesario para tomar decisiones sobre precios, liberando a los ejecutivos para que se centren en iniciativas más estratégicas, como la selección de nuevos emplazamientos para la expansión.

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Solución 1: Fijación de precios basada en la segmentación de clientes

La segmentación puede ser una poderosa herramienta de apoyo a la fijación de precios de arrendamiento. Agrupando unidades con características similares (por ejemplo, tamaño, servicios y ubicación dentro de la urbanización), así como agrupando clientes similares en función de sus ingresos y características demográficas, puede empezar a identificar patrones dentro de los grupos y adaptar los precios en consecuencia. Este enfoque proporciona una visión mucho más rica del mercado de alquiler, lo que permite a los agentes fijar precios de alquiler rentables pero competitivos, en lugar de una "estrategia de talla única".

La tarificación por segmentos es fácil de aplicar y comprender para los usuarios finales. Sin embargo, la eficacia de la agrupación depende en gran medida de la calidad y la exhaustividad de data. Si data es impreciso, obsoleto o incompleto, puede dar lugar a agrupaciones mal formadas, lo que se traduce en estrategias de fijación de precios subóptimas.

Solución 2: Previsión inteligente de la demanda

Mientras que la segmentación de la clientela nos ayuda a comprender las tendencias actuales del mercado para fijar los precios de arrendamiento, la previsión de la demanda va un paso más allá. Utilizando los grandes registros existentes de arrendamientos históricos data, los indicadores económicos y los futuros planes de desarrollo de la zona, podemos predecir con fiabilidad cómo puede cambiar la demanda de un inmueble concreto con el paso del tiempo y, en consecuencia, cómo optimizar los precios para satisfacer la demanda. Los factores clave que deben incluirse en el análisis son:

  • Tendencias históricas: Busque tendencias de crecimiento o descenso de los alquileres en función de factores como la estacionalidad o los ciclos económicos.

  • Desarrollo previsto: Tenga en cuenta los futuros proyectos en la zona. Los nuevos proyectos de construcción podrían aumentar la oferta y afectar a los precios de los alquileres. Por el contrario, la falta de nuevas unidades podría hacer subir los precios.

  • Datos demográficos de los clientes: Combinando la información obtenida de la segmentación de clientes y las previsiones, puede afinar aún más su estrategia de precios para cada segmento de consumidores. Por ejemplo, puede predecir un crecimiento más rápido de los alquileres en grupos con servicios populares entre los jóvenes profesionales.

Al igual que la segmentación, la eficacia de las previsiones depende en gran medida de la calidad y la exhaustividad de los registros históricos de arrendamientos disponibles. Para que las previsiones sean fiables, será necesario que profesionales cualificados las supervisen y ajusten continuamente, a fin de que sigan siendo eficaces y pertinentes en las cambiantes condiciones del mercado.

Solución 3: BTR Dynamic Lease Pricing Asset

Los sistemas de aprendizaje por refuerzo (RL) pueden ser muy eficaces para implantar estrategias de precios dinámicos en propiedades BTR, sobre todo en situaciones en las que hay muchos pisos que gestionar. Estos sistemas pueden diseñarse para operar dentro de bandas de precios predefinidas, garantizando que los precios de arrendamiento sigan siendo competitivos y evitando al mismo tiempo fluctuaciones drásticas que puedan disuadir a posibles inquilinos. Analizando continuamente en tiempo real data las tendencias del mercado, el comportamiento de los inquilinos y las tasas de ocupación, los algoritmos de RL ajustan los precios dentro de estas bandas para optimizar los ingresos y mantener altos niveles de ocupación.

En la práctica, un agente de RL se desplegaría como se describe a continuación:

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  • Formación: El historial data sobre precios de arrendamiento, tasas de ocupación, tendencias del mercado, comportamientos de los inquilinos y otros factores relevantes se utiliza para crear un entorno de simulación en el que el agente RL puede aprender y experimentar con diferentes estrategias de fijación de precios en una fase controlada, el agente interactúa con el entorno, recibiendo recompensas por decisiones eficaces de fijación de precios y una recompensa cero por resultados subóptimos, lo que le permite refinar su strategyt a través de un bucle de retroalimentación continua.

  • Despliegue en entorno real (es decir, dentro de un apartamento BTR):

    Despliegue inicial: El agente de RL entrenado se despliega en un entorno real con medidas de seguridad predefinidas. Por ejemplo, el agente puede ajustar inicialmente los precios dentro de una banda estrecha (por ejemplo, +/- 5%=). El agente Servicios el precio a un posible inquilino y ajusta sus precios en función de su respuesta.

  • Aprendizaje y adaptación continuos:

    Ajustes en tiempo real: El agente de RL aprende continuamente de las interacciones en tiempo real con los inquilinos. Cada oferta aceptada o rechazada proporciona información valiosa, lo que permite al agente perfeccionar su estrategia de precios de forma dinámica.

Utilizar la RL para fijar los precios de arrendamiento de los inmuebles introduce varias complejidades y riesgos, entre ellos la necesidad de disponer de grandes cantidades de información de alta calidad data para que el agente aprenda y se adapte continuamente. Para mitigar el riesgo de fluctuaciones drásticas de los precios a medida que el agente aprende en el entorno real, los ajustes de los precios de arrendamiento deben mantenerse dentro de una banda estrecha para evitar la insatisfacción de los inquilinos y la inestabilidad del mercado. Además, garantizar que se mantiene la presencia humana en el bucle favorece la obtención de resultados justos y sólidos en la estrategia de fijación de precios. Debe realizarse un reciclaje periódico para incorporar la nueva data y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.

Aunque la agrupación y la previsión son métodos útiles para la fijación de precios de arrendamiento, ya que proporcionan información valiosa sobre las tendencias del mercado y la segmentación de los inquilinos, a menudo se quedan cortos a la hora de abordar las preferencias individuales de los inquilinos. Sin embargo, los agentes de RL destacan en este ámbito al calibrar dinámicamente la elasticidad precio de la demanda de cada inquilino. Esto permite a los agentes ofrecer estrategias de precios personalizadas que reflejan con mayor precisión los comportamientos y preferencias individuales de los inquilinos, lo que conduce a soluciones de arrendamiento más eficaces y adaptadas.

A medida que el sector BTR sigue creciendo, la integración de AI en las estrategias de fijación de precios promete agilizar las operaciones, reducir las vacantes y contribuir a un mercado de alquiler más eficiente y receptivo.

¿Por qué Artefact?

Artefact es una consultora líder mundial data Compañia dedicada a acelerar la adopción de data y AI para influir positivamente en las personas y las organizaciones. Estamos especializados en data transformación y data marketing para impulsar resultados empresariales tangibles en toda la cadena de valor de la empresa. Artefact Servicios el conjunto más completo de soluciones impulsadas por data, construidas sobre una profunda data ciencia y tecnologías de vanguardia AI , realizando AI proyectos a escala en todo el sector inmobiliario del Reino Unido.

Somos socios de confianza de empresas inmobiliarias de los sectores residencial, comercial, industrial y de activos especializados. Entre nuestros socios se encuentran empresas que cotizan en el FTSE 350 y organizaciones privadas de tamaño similar. Con más de 20 años de experiencia en el sector inmobiliario, nuestro equipo especializado incluye expertos y profesionales colegiados en valoraciones inmobiliarias, urbanismo, desarrollo y financiación.

Nuestro trabajo previo abarca desde el desarrollo de estrategias dinámicas dirigidas por data con nuestros clientes -informándoles sobre dónde jugar y cómo ganar en los mercados elegidos- hasta importantes cambios operativos, como el establecimiento de nuevas ramas de negocio y propuestas. Hemos trabajado en todas las fases del ciclo de vida inmobiliario, desde la adquisición de terrenos hasta su mantenimiento, y hemos colaborado con clientes para mejorar científicamente estos procesos.

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