{"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\/fr\/blog\/ai-powered-pricing-strategies-in-the-property-sector\/","title":{"rendered":"Strat\u00e9gies de tarification bas\u00e9es sur l'IA dans le secteur de l'immobilier"},"content":{"rendered":"

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

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

Directeur et chef de la propri\u00e9t\u00e9 \u00e0 Artefact UK<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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

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

MANAGER CONSULTANT \u00c0 ARTEFACT UK<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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

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

Scientifique senior Data \u00e0 Artefact UK<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Les immeubles \u00e0 louer (BTR) repr\u00e9sentent une tendance en forte croissance dans le secteur immobilier, caract\u00e9ris\u00e9e par des propri\u00e9t\u00e9s sp\u00e9cifiquement construites pour la location \u00e0 long terme plut\u00f4t que pour la vente. Ces projets s'adressent \u00e0 un nombre croissant de locataires, notamment des jeunes professionnels, des familles et des retrait\u00e9s en fin de carri\u00e8re, qui privil\u00e9gient la commodit\u00e9, la flexibilit\u00e9 et la gestion professionnelle de l'immeuble.<\/p>\n<\/div>

L'utilisation de l'IA pour d\u00e9terminer les prix de location dans les immeubles BTR repr\u00e9sente 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 march\u00e9, les conditions \u00e9conomiques locales, les \u00e9quipements de l'immeuble, les caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques du locataire et son historique de location. Ce syst\u00e8me garantit des prix de location comp\u00e9titifs et \u00e9quitables, s'ajustant dynamiquement aux changements en temps r\u00e9el de l'offre et de la demande, et s'adaptant \u00e0 la volont\u00e9 de payer du locataire.<\/p>\n<\/div>

Le d\u00e9fi<\/h2><\/div>

L'objectif principal de tous les op\u00e9rateurs de BTR est d'atteindre une occupation compl\u00e8te avec les loyers les plus \u00e9lev\u00e9s possibles, aussi rapidement que possible. Le risque potentiel de sous ou sur-prix est \u00e9lev\u00e9, entra\u00eenant des vides et des retards co\u00fbteux.<\/p>\n<\/div>

La d\u00e9termination du prix des baux pour les immeubles de bureaux \u00e0 l'aide des m\u00e9thodes existantes bas\u00e9es sur des feuilles de calcul pr\u00e9sente plusieurs d\u00e9fis importants. La fixation du prix se fait au niveau de l'unit\u00e9 individuelle (mais r\u00e9partie sur l'ensemble du b\u00e2timent), ce qui ne permet pas de bien comprendre les particularit\u00e9s du locataire et de l'unit\u00e9. L'approche traditionnelle est tr\u00e8s manuelle, exigeant une collecte et une analyse data approfondies, qui prennent du temps et sont sujettes \u00e0 l'erreur humaine. Les gestionnaires immobiliers doivent constamment surveiller les tendances du march\u00e9, les indicateurs \u00e9conomiques locaux et les prix de la concurrence, ce qui conduit souvent \u00e0 des ajustements fr\u00e9quents.<\/p>\n<\/div>

En outre, la tarification est actuellement bas\u00e9e sur un ensemble \u00e9troit de caract\u00e9ristiques du march\u00e9 telles que la concurrence et les sp\u00e9cificit\u00e9s du b\u00e2timent (par exemple, la proximit\u00e9 de l'ascenseur, l'\u00e9tage, la pr\u00e9sence d'un balcon, etc.) plut\u00f4t que sur les donn\u00e9es d\u00e9mographiques du locataire (par exemple, l'emploi, la situation familiale \/ maritale \/ le revenu \/ la dur\u00e9e d'occupation) et l'historique du locataire (s'il a n\u00e9goci\u00e9 un bail, ses revenus, la dur\u00e9e du bail ou s'il a d\u00e9pos\u00e9 une r\u00e9clamation). Ce processus manuel peut entra\u00eener des r\u00e9actions tardives aux changements du march\u00e9, ce qui entra\u00eene soit une sur\u00e9valuation des prix qui conduit \u00e0 des annulations, soit une sous-\u00e9valuation des prix, ce qui r\u00e9duit les revenus potentiels.<\/p>\n<\/div>

En outre, l'absence d'analyse en temps r\u00e9el signifie que les d\u00e9cisions en mati\u00e8re de prix peuvent ne pas refl\u00e9ter avec pr\u00e9cision les conditions actuelles du march\u00e9, ce qui entra\u00eene des inefficacit\u00e9s et des pertes financi\u00e8res potentielles. Dans l'ensemble, les approches existantes augmentent non seulement la charge de travail op\u00e9rationnelle, mais diminuent \u00e9galement la capacit\u00e9 \u00e0 optimiser les revenus locatifs et \u00e0 maintenir la comp\u00e9titivit\u00e9 sur le march\u00e9 dynamique de l'immobilier locatif.<\/p>\n<\/div>

La solution : La suite d'outils de strat\u00e9gie de tarification dynamique de Artefact<\/h2><\/div>

Artefact a d\u00e9velopp\u00e9 plusieurs solutions avanc\u00e9es pour la fixation des prix de location dans les applications BTR, y compris la segmentation de la client\u00e8le, les pr\u00e9visions et l'apprentissage par renforcement. Une approche progressive peut \u00e9galement s'av\u00e9rer particuli\u00e8rement efficace, permettant aux gestionnaires immobiliers de commencer par des m\u00e9thodes plus simples et d'adopter progressivement des techniques plus sophistiqu\u00e9es au fur et \u00e0 mesure que la disponibilit\u00e9 de data et la maturit\u00e9 du syst\u00e8me augmentent. Toutes les solutions propos\u00e9es s'appuient sur les m\u00e9thodes traditionnelles de tarification en exploitant les facteurs sp\u00e9cifiques aux locataires, notamment leur volont\u00e9 de payer, les donn\u00e9es d\u00e9mographiques et l'historique des locataires.<\/p>\n<\/div>

En tenant compte d'une multitude de variables telles que l'emplacement, les commodit\u00e9s, les taux d'occupation historiques et les donn\u00e9es d\u00e9mographiques des locataires, les mod\u00e8les de tarification pilot\u00e9s par l'IA offrent une pr\u00e9cision et une adaptabilit\u00e9 bien sup\u00e9rieures aux m\u00e9thodes traditionnelles. Principalement, ces strat\u00e9gies avanc\u00e9es :<\/p>\n<\/div>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Augmentez vos revenus et r\u00e9duisez les vides en utilisant des algorithmes sophistiqu\u00e9s pour optimiser la tarification, en veillant \u00e0 ce que les propri\u00e9t\u00e9s restent occup\u00e9es ;<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Rendez l'ensemble de la strat\u00e9gie de tarification plus pr\u00e9visible et plus fiable en tirant parti d'une approche data-driven ;<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    R\u00e9duire consid\u00e9rablement le temps n\u00e9cessaire pour prendre des d\u00e9cisions en mati\u00e8re de prix, ce qui permet aux cadres de se concentrer sur des initiatives plus strat\u00e9giques, telles que la s\u00e9lection de nouveaux sites pour l'expansion.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

    <\/span><\/div>

    Solution 1 : Tarification bas\u00e9e sur la segmentation de la client\u00e8le<\/h3><\/div>

    La segmentation peut \u00eatre un outil puissant pour soutenir la fixation des prix de location. En regroupant des unit\u00e9s pr\u00e9sentant des caract\u00e9ristiques similaires (par exemple, la taille, les \u00e9quipements et l'emplacement dans le complexe), ainsi qu'en regroupant des clients similaires sur la base de leurs revenus et de leurs caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques, vous pouvez commencer \u00e0 identifier des mod\u00e8les au sein des groupes et adapter la tarification en cons\u00e9quence. Cette approche offre une vision beaucoup plus riche du march\u00e9 de la location, permettant aux agents de fixer des prix de location rentables mais comp\u00e9titifs, plut\u00f4t que d'appliquer une \u201cstrat\u00e9gie unique\u201d.<\/p>\n<\/div>

    La tarification par segment est facile \u00e0 mettre en \u0153uvre et \u00e0 comprendre pour les utilisateurs finaux. Toutefois, l'efficacit\u00e9 du regroupement d\u00e9pend fortement de la qualit\u00e9 et de l'exhaustivit\u00e9 de la data. Des data inexactes, obsol\u00e8tes ou incompl\u00e8tes peuvent conduire \u00e0 des regroupements mal form\u00e9s, ce qui se traduit par des strat\u00e9gies de tarification sous-optimales.<\/p>\n<\/div>

    Solution 2 : Pr\u00e9vision intelligente de la demande<\/h3><\/div>

    Si la segmentation de la client\u00e8le nous aide \u00e0 comprendre les tendances actuelles du march\u00e9 en mati\u00e8re de prix de location, la pr\u00e9vision de la demande va encore plus loin. En utilisant de vastes registres de baux historiques data, des indicateurs \u00e9conomiques et des plans de d\u00e9veloppement futurs pour la r\u00e9gion, nous pouvons pr\u00e9dire de mani\u00e8re fiable comment la demande pour un bien immobilier particulier peut \u00e9voluer dans le temps et, par cons\u00e9quent, comment la tarification peut \u00eatre optimis\u00e9e pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande. Les facteurs cl\u00e9s \u00e0 inclure dans l'analyse sont les suivants :<\/p>\n<\/div>

    • <\/i><\/span>
      \n

      Tendances historiques :<\/strong> Recherchez les tendances \u00e0 la hausse ou \u00e0 la baisse des loyers en fonction de facteurs tels que la saisonnalit\u00e9 ou les cycles \u00e9conomiques.<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      Pipeline de d\u00e9veloppement :<\/strong> Tenez compte des d\u00e9veloppements futurs dans la r\u00e9gion. Les nouveaux projets de construction pourraient augmenter l'offre et affecter les loyers. \u00c0 l'inverse, un manque de nouveaux logements pourrait faire grimper les prix.<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      Donn\u00e9es d\u00e9mographiques sur les clients :<\/strong> En combinant les informations issues de la segmentation de la client\u00e8le et des pr\u00e9visions, vous pouvez affiner votre strat\u00e9gie de tarification pour chaque segment de consommateurs. Par exemple, vous pouvez pr\u00e9voir une croissance plus rapide des loyers pour les ensembles immobiliers dot\u00e9s d'\u00e9quipements pris\u00e9s par les jeunes professionnels.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

      Comme pour la segmentation, l'efficacit\u00e9 des pr\u00e9visions d\u00e9pend fortement de la qualit\u00e9 et de l'exhaustivit\u00e9 des registres historiques des baux disponibles. Pour obtenir des informations fiables, il faudra que des professionnels comp\u00e9tents les contr\u00f4lent et les affinent en permanence afin de s'assurer qu'elles restent efficaces et pertinentes dans des conditions de march\u00e9 changeantes.<\/p>\n<\/div>

      Solution 3 : BTR Dynamic Lease Pricing Asset<\/h3><\/div>

      Les syst\u00e8mes d'apprentissage par renforcement (RL) peuvent s'av\u00e9rer tr\u00e8s efficaces pour mettre en \u0153uvre des strat\u00e9gies de tarification dynamique dans les propri\u00e9t\u00e9s BTR, en particulier lorsqu'il y a beaucoup d'appartements \u00e0 g\u00e9rer. Ces syst\u00e8mes peuvent \u00eatre con\u00e7us pour fonctionner \u00e0 l'int\u00e9rieur de fourchettes de prix pr\u00e9d\u00e9finies, ce qui permet de garantir que les prix des baux restent comp\u00e9titifs tout en \u00e9vitant des fluctuations drastiques qui pourraient dissuader les locataires potentiels. En analysant en permanence et en temps r\u00e9el les tendances du march\u00e9, le comportement des locataires et les taux d'occupation, les algorithmes de RL ajustent les prix \u00e0 l'int\u00e9rieur de ces fourchettes afin d'optimiser les revenus et de maintenir des niveaux d'occupation \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n<\/div>

      Dans la pratique, un agent RL est d\u00e9ploy\u00e9 de la mani\u00e8re d\u00e9crite ci-dessous :<\/p>\n<\/div>

      <\/span><\/div>