Os edifícios construídos para alugar (BTR) representam uma tendência de rápido crescimento no setor imobiliário, caracterizada por propriedades construídas especificamente para aluguel de longo prazo em vez de venda. Esses empreendimentos atendem a um grupo demográfico cada vez maior de locatários, incluindo jovens profissionais, famílias e aposentados, que priorizam a conveniência, a flexibilidade e um edifício gerenciado profissionalmente.

O uso do site AI para determinar os preços de aluguel em edifícios BTR representa uma inovação significativa no setor imobiliário. Isso otimiza o preço do aluguel analisando vários fatores, como tendências de mercado, condições econômicas locais, comodidades da propriedade, dados demográficos do locatário e histórico de locação. Esse sistema garante que os preços de aluguel sejam competitivos e justos, ajustando-se dinamicamente às mudanças em tempo real na oferta e na demanda, adaptando-se à disposição do locatário para pagar.

O desafio

O objetivo principal de todas as operadoras de BTR é atingir a ocupação total com os aluguéis mais altos possíveis, o mais rápido possível, pois o risco potencial de sub ou superfaturamento é alto, levando a vazios e atrasos dispendiosos.

A determinação dos preços de locação para propriedades BTR usando os métodos existentes baseados em planilhas apresenta vários desafios significativos. A determinação de preços é feita em nível de unidade individual (mas espalhada por todo o edifício), em vez de compreender verdadeiramente as particularidades do locatário e da unidade. A abordagem tradicional é altamente manual, exigindo uma extensa coleta e análise do site data , o que consome muito tempo e é propenso a erros humanos. Os gerentes de propriedades precisam monitorar constantemente as tendências do mercado, os indicadores econômicos locais e os preços da concorrência, o que geralmente leva a ajustes frequentes.

Além disso, os preços atualmente se baseiam em um conjunto restrito de propriedades do mercado, como a concorrência do mercado e as especificidades do edifício (por exemplo, proximidade do elevador, andar, presença de uma varanda etc.), em vez de explorar os dados demográficos do inquilino (por exemplo, emprego, família/estado civil/renda/duração da posse) e o histórico do inquilino (se ele negociou um contrato de locação, seus ganhos, tempo de locação ou apresentou uma reclamação). Esse processo manual pode resultar em reações tardias às mudanças do mercado, causando preços excessivos que levam a cancelamentos ou preços insuficientes, reduzindo a receita potencial.

Além disso, a falta de análise em tempo real do site data significa que as decisões de preços podem não refletir com precisão as condições atuais do mercado, levando a ineficiências e possíveis perdas financeiras. De modo geral, as abordagens existentes não apenas aumentam a carga de trabalho operacional, mas também diminuem a capacidade de otimizar a receita de aluguel e manter a competitividade no dinâmico mercado de imóveis para locação.

A solução: o conjunto de ferramentas de estratégia de preços dinâmicos da Artefact

Artefact desenvolveu várias soluções avançadas para precificação de aluguéis em aplicativos BTR, incluindo segmentação de clientes, previsão e aprendizado por reforço. Uma abordagem em fases também pode ser particularmente eficaz, permitindo que os gerentes de propriedades comecem com métodos mais simples e adotem gradualmente técnicas mais sofisticadas à medida que a disponibilidade do data e a maturidade do sistema aumentam. Todas as soluções sugeridas baseiam-se em métodos tradicionais de precificação, explorando fatores específicos do locatário, incluindo sua disposição a pagar, dados demográficos e histórico do locatário.

Ao considerar diversas variáveis, como localização, comodidades, taxas de ocupação históricas e dados demográficos dos locatários, os modelos de preços orientados pelo AI oferecem precisão e adaptabilidade muito além dos métodos tradicionais. Principalmente, essas estratégias avançadas:

  • Aumente a receita e reduza os vazios, aproveitando algoritmos sofisticados para otimizar os preços, garantindo que as propriedades permaneçam ocupadas;

  • Torne toda a estratégia de preços mais previsível e confiável, utilizando uma abordagem orientada por data;

  • Reduzir drasticamente o tempo necessário para tomar decisões sobre preços, liberando os executivos para se concentrarem em iniciativas mais estratégicas, como a seleção de novos locais para expansão.

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Solução 1: Preços orientados pela segmentação de clientes

A segmentação pode ser uma ferramenta poderosa para apoiar o preço do aluguel. Ao agrupar unidades com características semelhantes (por exemplo, tamanho, comodidades e localização dentro do empreendimento), bem como agrupar clientes semelhantes com base em suas rendas e características demográficas, é possível começar a identificar padrões dentro dos grupos e adaptar os preços de acordo. Essa abordagem oferece uma visão muito mais rica do mercado de aluguéis, permitindo que os agentes definam preços de aluguel lucrativos e competitivos, em vez de uma "estratégia única para todos".

O preço baseado em segmentos é fácil de implementar e entender para os usuários finais. No entanto, a eficácia do clustering depende muito da qualidade e da integridade do site data. Um site data impreciso, desatualizado ou incompleto pode levar a clusters mal formados, resultando em estratégias de preços abaixo do ideal.

Solução 2: Previsão inteligente de demanda

Enquanto a segmentação de clientes nos ajuda a entender as tendências atuais do mercado para a precificação de aluguéis, a previsão da demanda vai além. Ao utilizar grandes registros existentes de histórico de locação data, indicadores econômicos e planos de desenvolvimento futuro para a área, podemos prever com segurança como a demanda por uma determinada propriedade pode mudar ao longo do tempo e, consequentemente, como os preços podem ser otimizados para atender à demanda. Os principais fatores a serem incluídos na análise são:

  • Tendências históricas: Procure tendências no crescimento ou declínio do aluguel com base em fatores como sazonalidade ou ciclos econômicos.

  • Pipeline de desenvolvimento: Leve em conta os futuros desenvolvimentos na área. Novos projetos de construção podem aumentar a oferta e afetar as taxas de aluguel. Por outro lado, a falta de novas unidades pode elevar os preços.

  • Dados demográficos dos clientes: Ao combinar os insights da segmentação e previsão de clientes, você pode refinar ainda mais sua estratégia de preços para cada segmento de consumidores. Por exemplo, você pode prever um crescimento mais rápido do aluguel para clusters com comodidades populares entre jovens profissionais.

Da mesma forma que a segmentação, a eficácia da previsão depende muito da qualidade e da integridade dos registros históricos de locação disponíveis. Insights confiáveis exigirão monitoramento contínuo e ajuste fino por profissionais qualificados para garantir que permaneçam eficazes e relevantes em condições de mercado em constante mudança.

Solução 3: Ativo de precificação dinâmica de leasing do BTR

Os sistemas de aprendizado por reforço (RL) podem ser altamente eficazes para implementar estratégias de preços dinâmicos em propriedades BTR, principalmente em situações em que há muitos apartamentos para gerenciar. Esses sistemas podem ser projetados para operar dentro de faixas de preços predefinidas, assegurando que os preços de locação permaneçam competitivos e, ao mesmo tempo, evitando flutuações drásticas que possam afastar possíveis locatários. Analisando continuamente em tempo real data as tendências do mercado, o comportamento dos locatários e as taxas de ocupação, os algoritmos da RL ajustam os preços dentro dessas faixas para otimizar a receita e manter altos níveis de ocupação.

Na prática, um agente de RL seria implementado conforme descrito abaixo:

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  • Treinamento: O histórico data sobre preços de locação, taxas de ocupação, tendências de mercado, comportamentos dos locatários e outros fatores relevantes é usado para criar um ambiente de simulação no qual o agente de RL pode aprender e experimentar diferentes estratégias de precificação em uma fase controlada. O agente interage com o ambiente, recebendo recompensas por decisões de precificação eficazes e uma recompensa zero por resultados abaixo do ideal, o que permite refinar sua estratégia por meio de um loop de feedback contínuo.

  • Implantação em ambiente real (ou seja, em um apartamento BTR):

    Implementação inicial: o agente de RL treinado é implementado em um ambiente real com medidas de segurança predefinidas. Por exemplo, o agente pode inicialmente ter permissão para ajustar os preços em uma faixa estreita (por exemplo, +/- 5%=). O agente oferece o preço a um possível locatário e ajusta o preço de acordo com a resposta dele.

  • Aprendizado e adaptação contínuos:

    Ajustes em tempo real: O agente de RL aprende continuamente com as interações em tempo real com os locatários. Cada oferta aceita ou rejeitada fornece um feedback valioso, permitindo que o agente refine sua estratégia de preços de forma dinâmica.

O uso da RL para definir preços de aluguel de propriedades introduz várias complexidades e riscos, incluindo a necessidade de grandes quantidades de data de alta qualidade para que o agente aprenda e se adapte continuamente. Para atenuar o risco de flutuações drásticas de preço à medida que o agente aprende no ambiente real, os ajustes de preço de aluguel devem ser mantidos em uma faixa estreita para evitar a insatisfação do locatário e a instabilidade do mercado. Além disso, a garantia de que a presença humana seja mantida no circuito apóia os resultados justos e robustos da estratégia de preços. Deve-se realizar um retreinamento periódico para incorporar o novo data e adaptar-se às mudanças nas condições do mercado.

Embora o agrupamento e a previsão sejam métodos úteis para a precificação de aluguéis, fornecendo informações valiosas sobre as tendências do mercado e a segmentação de locatários, eles geralmente não atendem às preferências individuais dos locatários. No entanto, os agentes da RL se destacam nessa área, calibrando dinamicamente a elasticidade de preço da demanda de cada locatário. Isso permite que os agentes ofereçam estratégias de preços personalizadas que reflitam com mais precisão os comportamentos e as preferências individuais dos locatários, levando a soluções de locação mais eficazes e personalizadas.

Como o setor de BTR continua a crescer, a integração do AI nas estratégias de preços promete simplificar as operações, reduzir as vagas e contribuir para um mercado de aluguéis mais eficiente e ágil.

Por que Artefact?

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Nossos trabalhos anteriores vão desde o desenvolvimento de estratégias dinâmicas lideradas por data com nossos clientes - informando-os onde jogar e como vencer em seus mercados escolhidos - até grandes mudanças operacionais, como o estabelecimento de novos braços e propostas de negócios. Trabalhamos em todos os estágios do ciclo de vida da propriedade, desde a aquisição do terreno até a manutenção contínua, e trabalhamos com os clientes para aprimorar cientificamente esses processos.

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