Stratégies de tarification basées sur l'IA dans le secteur de l'immobilier

Les immeubles à louer (BTR) représentent une tendance en forte croissance dans le secteur immobilier, caractérisée par des propriétés spécifiquement construites pour la location à long terme plutôt que pour la vente. Ces projets s'adressent à un nombre croissant de locataires, notamment des jeunes professionnels, des familles et des retraités en fin de carrière, qui privilégient la commodité, la flexibilité et la gestion professionnelle de l'immeuble.

L'utilisation de l'IA pour déterminer les prix de location dans les immeubles BTR représente une innovation significative dans le secteur immobilier. Elle permet d'optimiser le prix des loyers en analysant une multitude de facteurs tels que les tendances du marché, les conditions économiques locales, les équipements de l'immeuble, les caractéristiques démographiques du locataire et son historique de location. Ce système garantit des prix de location compétitifs et équitables, s'ajustant dynamiquement aux changements en temps réel de l'offre et de la demande, et s'adaptant à la volonté de payer du locataire.

L'objectif principal de tous les opérateurs de BTR est d'atteindre une occupation complète avec les loyers les plus élevés possibles, aussi rapidement que possible. Le risque potentiel de sous ou sur-prix est élevé, entraînant des vides et des retards coûteux.

La détermination du prix des baux pour les immeubles de bureaux à l'aide des méthodes existantes basées sur des feuilles de calcul présente plusieurs défis importants. La fixation du prix se fait au niveau de l'unité individuelle (mais répartie sur l'ensemble de l'immeuble) plutôt que de comprendre véritablement les particularités du locataire et de l'unité. L'approche traditionnelle est très manuelle et nécessite une collecte et une analyse approfondies de data , ce qui prend du temps et est sujet à des erreurs humaines. Les gestionnaires immobiliers doivent constamment surveiller les tendances du marché, les indicateurs économiques locaux et les prix pratiqués par la concurrence, ce qui conduit souvent à des ajustements fréquents.

En outre, la tarification est actuellement basée sur un ensemble étroit de caractéristiques du marché telles que la concurrence et les spécificités de l'immeuble (par exemple, la proximité de l'ascenseur, l'étage, la présence d'un balcon, etc.) plutôt que sur les données démographiques du locataire (par exemple, l'emploi, la situation familiale / maritale / le revenu / la durée d'occupation) et l'historique du locataire (s'il a négocié un bail, ses revenus, la durée du bail ou s'il a déposé une réclamation). Ce processus manuel peut entraîner des réactions tardives aux changements du marché, ce qui entraîne soit une surévaluation des prix qui conduit à des annulations, soit une sous-évaluation des prix, ce qui réduit les revenus potentiels.

En outre, l'absence d'analyse en temps réel sur le site data signifie que les décisions en matière de prix peuvent ne pas refléter avec précision les conditions actuelles du marché, ce qui entraîne des inefficacités et des pertes financières potentielles. Dans l'ensemble, les approches existantes non seulement augmentent la charge de travail opérationnelle, mais diminuent également la capacité à optimiser les revenus locatifs et à maintenir la compétitivité sur le marché dynamique de l'immobilier locatif.

Artefact a développé plusieurs solutions avancées pour la fixation des prix de location dans les applications BTR, y compris la segmentation de la clientèle, les prévisions et l'apprentissage par renforcement. Une approche progressive peut également s'avérer particulièrement efficace, permettant aux gestionnaires immobiliers de commencer par des méthodes plus simples et d'adopter progressivement des techniques plus sophistiquées à mesure que la disponibilité du site data et la maturité du système augmentent. Toutes les solutions proposées s'appuient sur les méthodes traditionnelles de tarification en exploitant les facteurs spécifiques aux locataires, notamment leur volonté de payer, les données démographiques et l'historique des locataires.

En tenant compte d'une multitude de variables telles que l'emplacement, les commodités, les taux d'occupation historiques et les données démographiques des locataires, les modèles de tarification pilotés par l'IA offrent une précision et une adaptabilité bien supérieures aux méthodes traditionnelles. Principalement, ces stratégies avancées :

La segmentation peut être un outil puissant pour soutenir la fixation des prix de location. En regroupant des unités présentant des caractéristiques similaires (par exemple, la taille, les équipements et l'emplacement dans le complexe), ainsi qu'en regroupant des clients similaires sur la base de leurs revenus et de leurs caractéristiques démographiques, vous pouvez commencer à identifier des modèles au sein des groupes et adapter la tarification en conséquence. Cette approche offre une vision beaucoup plus riche du marché de la location, permettant aux agents de fixer des prix de location rentables mais compétitifs, plutôt que d'appliquer une "stratégie unique".

La tarification par segment est facile à mettre en œuvre et à comprendre pour les utilisateurs finaux. Toutefois, l'efficacité du regroupement dépend fortement de la qualité et de l'exhaustivité du site data. Des données inexactes, obsolètes ou incomplètes ( data ) peuvent conduire à des regroupements mal formés, ce qui se traduit par des stratégies de tarification sous-optimales.

Si la segmentation de la clientèle nous aide à comprendre les tendances actuelles du marché en matière de prix de location, la prévision de la demande va plus loin. En utilisant les grands registres existants de baux historiques data, les indicateurs économiques et les plans de développement futurs pour la région, nous pouvons prédire de manière fiable comment la demande pour un bien immobilier particulier peut changer au fil du temps et, par conséquent, comment la tarification peut être optimisée pour répondre à la demande. Les facteurs clés à inclure dans l'analyse sont les suivants

Comme pour la segmentation, l'efficacité des prévisions dépend fortement de la qualité et de l'exhaustivité des registres historiques des baux disponibles. Pour obtenir des informations fiables, il faudra que des professionnels compétents les contrôlent et les affinent en permanence afin de s'assurer qu'elles restent efficaces et pertinentes dans des conditions de marché changeantes.

Les systèmes d'apprentissage par renforcement (RL) peuvent s'avérer très efficaces pour mettre en œuvre des stratégies de tarification dynamique dans les propriétés BTR, en particulier lorsqu'il y a beaucoup d'appartements à gérer. Ces systèmes peuvent être conçus pour fonctionner à l'intérieur de fourchettes de prix prédéfinies, ce qui permet de garantir que les prix des baux restent compétitifs tout en évitant des fluctuations drastiques qui pourraient dissuader les locataires potentiels. En analysant en permanence et en temps réel data les tendances du marché, le comportement des locataires et les taux d'occupation, les algorithmes de RL ajustent les prix à l'intérieur de ces fourchettes afin d'optimiser les revenus et de maintenir des niveaux d'occupation élevés.

Dans la pratique, un agent RL est déployé de la manière décrite ci-dessous :

L'utilisation de la RL pour fixer les prix de location des biens immobiliers présente plusieurs complexités et risques, notamment la nécessité de disposer de grandes quantités de données de haute qualité ( data ) afin que l'agent puisse apprendre et s'adapter en permanence. Pour atténuer le risque de fluctuations radicales des prix au fur et à mesure que l'agent apprend dans l'environnement réel, les ajustements des prix de location doivent être maintenus dans une fourchette étroite afin d'éviter le mécontentement des locataires et l'instabilité du marché. En outre, le maintien d'une présence humaine dans la boucle permet d'obtenir des résultats équitables et solides dans le cadre de la stratégie de fixation des prix. Des formations périodiques doivent être organisées pour intégrer de nouvelles informations sur le site data et s'adapter à l'évolution des conditions du marché.

Si le regroupement et les prévisions sont des méthodes utiles pour fixer le prix des baux, car elles fournissent des informations précieuses sur les tendances du marché et la segmentation des locataires, elles sont souvent insuffisantes pour prendre en compte les préférences individuelles des locataires. Les agents RL excellent toutefois dans ce domaine en calibrant dynamiquement l'élasticité de la demande par rapport au prix pour chaque locataire. Ils peuvent ainsi proposer des stratégies de tarification personnalisées qui reflètent plus précisément les comportements et les préférences de chaque locataire, ce qui permet de proposer des solutions de location plus efficaces et mieux adaptées.

Alors que le secteur des BTR continue de croître, l'intégration de l'IA dans les stratégies de tarification promet de rationaliser les opérations, de réduire la vacance et de contribuer à un marché locatif plus efficace et plus réactif.

Artefact est une société de conseil mondiale de premier plan data qui se consacre à l'accélération de l'adoption de data et de l'IA afin d'avoir un impact positif sur les personnes et les organisations. Nous sommes spécialisés dans la transformation data et le marketing data afin d'obtenir des résultats commerciaux tangibles sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'entreprise. Artefact offre l'ensemble le plus complet de solutions data, fondées sur une science data approfondie et des technologies d'IA de pointe, en réalisant des projets d'IA à grande échelle dans le secteur de l'immobilier au Royaume-Uni.

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Nos travaux antérieurs vont de l'élaboration de stratégies dynamiques ( data) avec nos clients - leur indiquant où jouer et comment gagner sur les marchés qu'ils ont choisis - à des changements opérationnels majeurs, tels que l'établissement de nouvelles armes et propositions commerciales. Nous avons travaillé à chaque étape du cycle de vie d'un bien immobilier, de l'acquisition du terrain à l'entretien courant, et avons collaboré avec nos clients pour améliorer scientifiquement ces processus.