Data & AI voor Vastgoed

Optimale locatieplanning: Door gedurende 30 jaar miljoenen data over onroerend goed, macro- en data op te nemen, hebben we een model ontwikkeld dat voor elke locatie in het Verenigd Koninkrijk het optimale bouwplan kan voorspellen. Het model is getraind op basis van historische prestaties van woningbouwers. Het reduceert een langdurige, onzekere en arbeidsintensieve taak van weken tot uren.

De bezetting van verzorgingshuizen voorspellen: Door gebruik te maken van enorme hoeveelheden historische data in combinatie met contextuele data en werkgelegenheids-, financiële en data kan de bezetting van bedden in verzorgingshuizen in het hele Verenigd Koninkrijk over een periode van 4 jaar worden voorspeld. Dit maakt een veel intelligentere prioritering mogelijk van grondreserves en de aankoop van locaties voor diegenen die de juiste mix van variabelen combineren.

Voorspellen van locatiesucces: Voor ontwikkelaars van woningen voor gepensioneerden worden historische data en actuele contextuele data gebruikt om het waarschijnlijke financiële succes van een locatie beter te definiëren en te bepalen welke typen eenheden moeten worden gebouwd. Dit maakt het veel waarschijnlijker om succesvolle locaties te kiezen, de juiste prijs te bepalen en de mix van eenheden te bepalen.

Build-to-rent huurverlenging: Een reinforcement learning-engine die huurverlengingen prijst op basis van de huurder en zijn waargenomen betalingsbereidheid in plaats van alleen op basis van de bijzonderheden van de eenheid. Versnelt en verbetert de nauwkeurigheid van een handmatig benaderingsproces en levert zeer snel een sterke ROI.

Dynamische kamerprijzen voor studenten: Bepaal dynamisch de prijs van studentenkamers in een gebouw of campus op basis van de vraag, de gegevens van de eenheid, de verblijfsduur en de verwachte bezetting. Dramatisch minder klachten, meer tevredenheid en snellere verhuur van eenheden.

Micromarktbewegingen voorspellen: Inzetten van ons geavanceerde geautomatiseerde waarderingsmodel om over een periode van 5 jaar te voorspellen hoe commerciële markten waarschijnlijk zullen evolueren op hyperlokale schaal. Maakt zeer nauwkeurig portefeuillebeheer mogelijk op basis van marktvoorspellingen. Bepalen welke activa verkocht, geïnvesteerd of behouden moeten worden.

Intelligent activaregister: Voor harde kernactiva (boilers, liften, poorten, waterzuivering enz...) een data beoordeling van de ROI van elk activum. Dit wordt bereikt door de aanschaf-, onderhouds- en reparatiekosten over de levensduur van het bedrijfsmiddel te combineren voor alle gebouwen. Dit maakt een prioritering mogelijk van welke bedrijfsmiddelen het meest geschikt zijn voor welke omstandigheden.

GenAI lease ondervraging: Ontsluit de mogelijkheid om snel en efficiënt tientallen jaren aan historische leases in een natuurlijke taal te ondervragen. Gekoppeld aan API's in een leasebeheersysteem, factureringssysteem of CRM biedt het informatie op portefeuilleniveau binnen handbereik van de leidinggevenden. Hierdoor kunnen veel betere en snellere beslissingen worden genomen zonder te hoeven vertrouwen op verouderde data in statische dashboards.

BedrijfsmodelData klaar is voorData : Ervoor zorgen dat de organisatie beschikt over het juiste besturingsmodel, de juiste mogelijkheden, tools en systemen om data en AI optimaal te benutten. Ontwerp de diensten en processen om data te faciliteren. Dit wordt gedaan met consultants die afkomstig zijn uit de vastgoedsector en diepgaande inzichten hebben in de functies ervan. De juiste niveaus van data en geletterdheid bepalen die nodig zijn om toekomstige use cases te ontdekken. Dit wordt gekoppeld aan een duidelijke data en een governance-systeem om groei te bevorderen.