AI aangedreven prijsstrategieën in de vastgoedsector

Build-to-rent (BTR) gebouwen vertegenwoordigen een snelgroeiende trend in de vastgoedsector, gekenmerkt door eigendommen die specifiek gebouwd zijn voor verhuur op lange termijn in plaats van verkoop. Deze ontwikkelingen komen tegemoet aan een groeiende groep huurders, waaronder jonge professionals, gezinnen en gepensioneerden die gemak, flexibiliteit en een professioneel beheerd gebouw belangrijk vinden.

Het gebruik van AI voor het bepalen van huurprijzen in BTR-gebouwen is een belangrijke innovatie in de vastgoedsector. Dit optimaliseert de huurprijzen door een groot aantal factoren te analyseren, zoals markttrends, lokale economische omstandigheden, voorzieningen van het pand en demografische gegevens en huurgeschiedenis van de huurder. Dit systeem zorgt ervoor dat de huurprijzen concurrerend en eerlijk zijn en past zich dynamisch aan real-time veranderingen in vraag en aanbod aan, aan de betalingsbereidheid van de huurder.

De primaire doelstelling van alle BTR-operators is om zo snel mogelijk volledige bezetting te bereiken tegen de hoogst haalbare huurprijzen. Het potentiële risico op onder- of overprijzen is hoog, wat leidt tot kostbare leegstand en vertragingen.

Het bepalen van huurprijzen voor BTR-eigendommen met behulp van bestaande, op spreadsheets gebaseerde methoden brengt een aantal belangrijke uitdagingen met zich mee. De prijsbepaling wordt gedaan op het niveau van individuele eenheden (maar verspreid over het hele gebouw) in plaats van echt inzicht in de huurder en de bijzonderheden van de eenheid. De traditionele aanpak is zeer handmatig en vereist uitgebreide data verzameling en analyse, wat zowel tijdrovend als vatbaar voor menselijke fouten is. Vastgoedbeheerders moeten voortdurend markttrends, lokale economische indicatoren en concurrerende prijzen in de gaten houden, wat vaak leidt tot veelvuldige aanpassingen heen en weer.

Bovendien is de prijszetting momenteel gebaseerd op een beperkt aantal markteigenschappen, zoals concurrentie op de markt en specifieke kenmerken van het gebouw (bijv. de nabijheid van een lift, de verdieping, de aanwezigheid van een balkon, enz.) in plaats van de demografische gegevens van de huurder (bijv. werk, gezinssituatie / burgerlijke staat / inkomen / duur van het huurcontract) en de geschiedenis van de huurder (of ze over een huurcontract hebben onderhandeld, hun inkomsten, de duur van het huurcontract of een klacht hebben ingediend) in kaart te brengen. Dit handmatige proces kan resulteren in vertraagde reacties op veranderingen in de markt, waardoor ofwel een te hoge prijs wordt gehanteerd die leidt tot leegstand, ofwel een te lage prijs wordt gehanteerd, waardoor de potentiële inkomsten dalen.

Daarnaast betekent het gebrek aan realtime data analyse dat prijsbeslissingen mogelijk niet nauwkeurig de huidige marktomstandigheden weerspiegelen, wat leidt tot inefficiëntie en potentiële financiële verliezen. In het algemeen verhogen de bestaande benaderingen niet alleen de operationele werklast, maar verminderen ze ook het vermogen om de huurinkomsten te optimaliseren en concurrerend te blijven in de dynamische huurwoningenmarkt.

Artefact heeft verschillende geavanceerde oplossingen ontwikkeld voor leaseprijzen in BTR-toepassingen, waaronder klantsegmentatie, voorspelling en reinforcement learning. Een gefaseerde aanpak kan ook bijzonder effectief zijn, zodat vastgoedbeheerders kunnen beginnen met eenvoudigere methoden en geleidelijk geavanceerdere technieken kunnen invoeren naarmate de beschikbaarheid van data en de systeemvolwassenheid toenemen. Alle voorgestelde oplossingen bouwen voort op traditionele prijsbepalingsmethoden door gebruik te maken van huurderspecifieke factoren, zoals betalingsbereidheid, demografische gegevens en huurdersgeschiedenis.

Door rekening te houden met een groot aantal variabelen, zoals locatie, voorzieningen, historische bezettingsgraden en demografische gegevens van huurders, bieden AI-gestuurde prijsmodellen precisie en aanpassingsvermogen die veel verder gaan dan traditionele methoden. Deze geavanceerde strategieën:

Segmentatie kan een krachtig hulpmiddel zijn om huurprijzen te ondersteunen. Door eenheden met vergelijkbare kenmerken te groeperen (bijvoorbeeld grootte, voorzieningen en locatie binnen het project) en door vergelijkbare klanten te groeperen op basis van hun inkomen en demografische kenmerken, kun je beginnen met het identificeren van patronen binnen groepen en de prijsstelling dienovereenkomstig aanpassen. Deze aanpak geeft een veel rijker beeld van de huurmarkt, waardoor agenten winstgevende maar concurrerende huurprijzen kunnen vaststellen in plaats van een "one size fits all"-strategie.

Prijsstelling op basis van segmenten is eenvoudig te implementeren en te begrijpen voor eindgebruikers. De effectiviteit van clustering is echter sterk afhankelijk van de kwaliteit en volledigheid van de data. Onnauwkeurige, verouderde of onvolledige data kan leiden tot slecht gevormde clusters, wat resulteert in suboptimale prijsstrategieën.

Terwijl klantsegmentatie ons helpt inzicht te krijgen in de huidige markttrends voor leaseprijzen, gaat het voorspellen van de vraag een stap verder. Door gebruik te maken van grote bestaande registers met historische huurprijzen data, economische indicatoren en toekomstige ontwikkelingsplannen voor het gebied, kunnen we betrouwbaar voorspellen hoe de vraag naar een bepaald object in de loop van de tijd kan veranderen en hoe de prijsstelling kan worden geoptimaliseerd om aan de vraag te voldoen. Belangrijke factoren die in de analyse moeten worden meegenomen zijn:

Net als bij segmentatie is de effectiviteit van prognoses sterk afhankelijk van de kwaliteit en volledigheid van de beschikbare historische leaseregisters. Betrouwbare inzichten vereisen voortdurende controle en verfijning door ervaren professionals om ervoor te zorgen dat ze effectief en relevant blijven in veranderende marktomstandigheden.

Systemen op basis van versterkingsleren (RL) kunnen zeer effectief zijn voor het implementeren van dynamische prijsstrategieën voor BTR-vastgoed, vooral in situaties waar er veel appartementen te beheren zijn. Deze systemen kunnen worden ontworpen om te werken binnen vooraf gedefinieerde prijsbandbreedtes, zodat de huurprijzen concurrerend blijven en er geen drastische schommelingen optreden die potentiële huurders zouden kunnen afschrikken. Door continu real-time data over markttrends, huurdersgedrag en bezettingsgraden te analyseren, passen RL-algoritmes de prijzen binnen deze bandbreedtes aan om de inkomsten te optimaliseren en een hoge bezettingsgraad te behouden.

In de praktijk wordt een RL-agent ingezet zoals hieronder beschreven:

Het gebruik van RL voor het bepalen van huurprijzen voor eigendommen brengt verschillende complexiteiten en risico's met zich mee, waaronder de behoefte aan enorme hoeveelheden data van hoge kwaliteit, zodat de agent continu kan leren en zich kan aanpassen. Om het risico van drastische prijsschommelingen te beperken terwijl de agent leert in de live omgeving, moeten aanpassingen van de huurprijs binnen een smalle bandbreedte worden gehouden om ontevredenheid bij huurders en instabiliteit van de markt te voorkomen. Bovendien moet ervoor gezorgd worden dat de menselijke aanwezigheid in de lus behouden blijft om eerlijke en robuuste resultaten in de prijsstrategie te ondersteunen. Periodieke herscholing moet worden uitgevoerd om nieuwe data op te nemen en aan te passen aan veranderende marktomstandigheden.

Hoewel clustering en prognoses nuttige methoden zijn voor huurprijzen en waardevolle inzichten verschaffen in markttrends en huurderssegmentatie, schieten ze vaak tekort als het gaat om individuele huurdersvoorkeuren. RL-agenten blinken echter uit op dit gebied door de prijselasticiteit van de vraag voor elke huurder dynamisch te kalibreren. Hierdoor kunnen agenten gepersonaliseerde prijsstrategieën aanbieden die nauwkeuriger het gedrag en de voorkeuren van individuele huurders weerspiegelen, wat leidt tot effectievere en meer op maat gemaakte huuroplossingen.

Naarmate de BTR-sector blijft groeien, belooft de integratie van AI in prijsstrategieën de activiteiten te stroomlijnen, leegstand te verminderen en bij te dragen aan een efficiëntere en responsievere huurmarkt.

Artefact is een toonaangevende wereldwijde organisatie voor data consulting die zich richt op het versnellen van de toepassing van data en AI om mensen en organisaties positief te beïnvloeden. Wij zijn gespecialiseerd in data en data om tastbare bedrijfsresultaten te behalen in de gehele waardeketen van ondernemingen. Artefact services de meest uitgebreide reeks data oplossingen, gebaseerd op diepgaande data en geavanceerde AI , en levert AI op schaal in de vastgoedsector in het Verenigd Koninkrijk.

Wij zijn vertrouwde partners voor vastgoedbedrijven in de residentiële, commerciële, industriële en specialistische activaklassen. Tot onze partners behoren FTSE 350 beursgenoteerde bedrijven en particuliere organisaties van vergelijkbare omvang. Ons toegewijde vastgoedteam heeft meer dan 20 jaar ervaring in vastgoed en bestaat uit experts en registerprofessionals op het gebied van vastgoedwaarderingen, stedenbouw, ontwikkeling en financiering.

Ons eerdere werk varieert van het ontwikkelen van data-geleide dynamische strategieën met onze klanten - waarbij we hen informeren waar ze moeten spelen en hoe ze kunnen winnen in de door hen gekozen markten - tot grote operationele veranderingen, zoals het opzetten van nieuwe zakelijke armen en proposities. We hebben in elke fase van de vastgoedlevenscyclus gewerkt, van grondverwerving tot doorlopend onderhoud, en hebben met klanten samengewerkt om deze processen wetenschappelijk te verbeteren.