Data & AI para inmobiliarias

Planificación óptima: A través de la ingesta de millones de data inmobiliarios, macro y microdatos durante 30 años, hemos creado un modelo que puede predecir la planificación óptima de una parcela residencial en cualquier lugar del Reino Unido. El modelo se basa en los resultados históricos de los constructores de viviendas. Esto reduce de semanas a horas una tarea larga, incierta y laboriosa.

Predicción de la ocupación de residencias: Utilización de grandes cantidades de data históricos de ocupación combinados con data contextuales, así como data empleo, financieros y data suelo para predecir la ocupación de camas en residencias de ancianos de todo el Reino Unido durante un periodo de 4 años. Esto permite una priorización mucho más inteligente de los bancos de suelo y la compra de terrenos a aquellos que combinan la combinación adecuada de variables.

Predicción del éxito del emplazamiento: Para los promotores de viviendas para jubilados, utiliza data históricos y data contextuales oportunos para definir mejor el probable éxito financiero de un emplazamiento y define qué tipos de unidades deben construirse. De este modo, es mucho más probable elegir emplazamientos de éxito, fijar precios adecuados y definir la combinación de unidades.

Renovación de contratos de alquiler: Un motor de aprendizaje por refuerzo que fija el precio de las renovaciones de contrato en función del inquilino y de su disposición percibida a pagar, en lugar de basarse únicamente en los datos de la unidad. Acelera y mejora la precisión de un proceso manual aproximado y ofrece un fuerte retorno de la inversión con extrema rapidez.

Precios dinámicos de habitaciones para estudiantes: Defina dinámicamente el precio de las habitaciones de estudiantes en un edificio o campus en función de la demanda, los datos de la unidad, la duración de la estancia y la ocupación prevista. Reduce drásticamente las reclamaciones, aumenta la satisfacción y permite un alquiler más rápido de las unidades.

Predecir los movimientos de los micromercados: Desplegando nuestro avanzado Modelo de Valoración Automatizada para predecir a lo largo de un periodo de 5 años cómo es probable que evolucionen los mercados comerciales a escala hiperlocal. Permite una gestión muy precisa de la cartera en función de las predicciones del mercado. Definir qué activos deben venderse, invertirse o mantenerse.

Registro inteligente de activos: Para los activos duros principales (calderas, ascensores, compuertas, tratamiento de aguas, etc.), una revisión analítica de data del rendimiento de la inversión de cada activo. Esto se consigue combinando los costes de adquisición, mantenimiento y reparación a lo largo de la vida útil del activo en todas las propiedades. Esto permite priorizar qué activos se adaptan mejor a qué circunstancias.

Interrogación de arrendamientos GenAI: Desbloquea la capacidad de interrogar rápida y eficientemente décadas de arrendamientos históricos en un lenguaje natural. Junto con las API en un sistema de gestión de arrendamientos, facturación o CRM, proporciona información a nivel de cartera al alcance de los ejecutivos. Esto permite una toma de decisiones mucho mejor y más rápida sin depender de data obsoletos en cuadros de mando estáticos.

Modelo operativo preparado paraData : Garantizar que la organización cuenta con el modelo operativo, las capacidades, las herramientas y los sistemas adecuados para aprovechar al máximo los data y la AI. Diseñar los servicios y procesos para facilitar el conocimiento de data datos. Esto se hace con consultores que proceden del sector inmobiliario y tienen un profundo conocimiento de sus funciones. Evaluar los niveles adecuados de madurez y alfabetización de data necesarios al tiempo que se descubren futuros casos de uso. Esto se combina con una estrategia de data clara y un sistema de gobernanza para promover el crecimiento.