Tradicionalmente, as empresas imobiliárias tomaram decisões com base na experiência profissional, e nas tendências históricas. Atualmente, as grandes análises de dados permitem obter dados precisos em tempo real. Isto, por sua vez, permite às empresas imobiliárias, investidores e promotores imobiliários ter uma imagem clara das principais oportunidades, bem como uma avaliação precisa dos riscos.
Um dos principais impactos que os grandes dados estão a ter na indústria imobiliária é a capacidade de captar diferenças pequenas, mas cruciais entre bairros. Anteriormente, as empresas imobiliárias traçavam o perfil de bairros inteiros de forma homogénea. Os grandes dados expuseram, por exemplo, os principais diferenciadores entre blocos de cidades. Das taxas de criminalidade à valorização dos preços, códigos de zoneamento e futuros projetos de infraestruturas. Esta capacidade de avaliar oportunidades de investimento a um nível micro está a ajudar os Fideicomissos de Investimento Imobiliário (REITs, por sua sigla em inglês) a aumentar os retornos e dividendos para os acionistas, por exemplo.
Outra alteração é que os dados alternativos permitem às empresas fazer previsões baseadas em pontos de dados dos meios de comunicação social, motores de busca e outras fontes “não tradicionais”. Muitas empresas estão a aproveitar este tipo de dados para construir análises preditivas e modelos algorítmicos que indicam as tendências futuras de compra, vida e investimento.
Outras fontes de dados alternativas incluem:
- Inquéritos em linha
- Avaliações de Yelp
- Avaliações de pesquisa em linha de empresas locais
Isso pode ajudá-los a identificar tendências a nível de blocos de cidades e não a nível de bairros. Quando variáveis tradicionais como o rendimento familiar, a taxa de vacância, o ano em que foi construída são utilizadas, podem prever valores imobiliários com um poder de previsão de 40%. De acordo com um relatório McKinsey, valores não tradicionais, mais conhecidos como dados alternativos, podem tornar-se uma fonte poderosa para prever avaliações imobiliárias, por exemplo.
6 maneiras como os grandes dados estão a ser alavancados no sector imobiliário
#1: mbito de análise mais amplo
Para além de melhorar a precisão dos algoritmos de previsão e análises de impulso para a promoção imobiliária, existem agora mais aplicações para grandes dados no sector imobiliário. Por exemplo, análises de grandes dados podem ajudar na avaliação do estado da indústria hipotecária, avaliação de risco de seguros, cálculos atuariais, bem como na avaliação do poder de compra dos rendimentos familiares medianos com base na geografia e outras variáveis.
#2: Avaliações de propriedades
Tipicamente, os profissionais confiarão na sua experiência e conhecimentos para avaliar uma casa. Muitas vezes também realizarão uma análise comparativa do mercado, tendo em conta fatores como a vizinhança, lojas, e proximidade de escolas.
Mas as avaliações de propriedades podem beneficiar grandemente de conjuntos de dados que podem ser alimentados em modelos de IA e algoritmos de previsão que lhes permitem basear os preços nas tendências atuais. Os pontos de dados relevantes podem incluir a oferta e a procura atuais, o volume de vendas, as características da propriedade, ou o custo flutuante da construção a acrescentar.
#3: Prospeção, marketing, e vendas ao domicílio
Os grandes dados também podem melhorar a forma como as propriedades são comercializadas. Ferramentas analíticas construídas para agentes imobiliários, por exemplo, podem utilizar motores de busca, e dados de publicidade digital para os ajudar a refinar a sua audiência e a visar compradores relevantes.
Algumas ferramentas analíticas focadas em imóveis estão a mudar a forma como os grandes atores da indústria fazem negócios e tomam decisões. Por exemplo, empresas como a Anglo Saxon e Re/max estão cada vez mais a tomar decisões mais orientadas para os dados, bem como a digitalizar o processo de vendas. Este modelo inclui o rastreio das interações dos visitantes em sítios web concorrentes, bem como o rastreio da interação dos usuários e o envio de mensagens em anúncios relevantes da indústria.
Outros estão a utilizar conjuntos de dados alternativos para analisar as preferências dos compradores, orçamentos, e mesmo o seu nível de compromisso para potencialmente fechar um negócio. Para o fazer, fazem um scan à web em busca de indicadores tais como a pré-aprovação hipotecária, pontuações de crédito, e quaisquer registos públicos que indiquem o comportamento anterior do consumidor.
#4: Impulsionar o desenvolvimento imobiliário
Os promotores também identificaram o valor que os dados têm em termos de aumento das margens de lucro. Estão a adquirir conjuntos de dados limpos a fim de alimentar e treinar IA sofisticada para uma variedade de usos, tais como identificar parcelas de terra maduras para um investimento de alto rendimento. Os sistemas só podem identificar tais oportunidades com base em referências cruzadas de conjuntos de dados relevantes como, por exemplo:
Registos do governo local relativos a infraestruturas (digamos que está a ser construído um novo metropolitano ligeiro em estreita proximidade).
As tendências dos grupos de meios de comunicação social mostram um interesse crescente por parte de uma certa demografia em viver nesta área em particular (digamos, médicos ou estudantes).
Não só isso, mas a aplicação de grandes dados a empreendimentos residenciais significa que o empreendimento será mais afinado às necessidades dos seus residentes. Os dados permitem aos promotores descobrir não só onde construir, mas também que comodidades os potenciais residentes gostariam de ter nos seus edifícios. Ao desenvolver residências que se alinhem com as comodidades e características que os clientes esperam, estes projetos podem exigir preços mais elevados.
#5: Mitigação de riscos e seguro de propriedade
A obtenção de conjuntos de dados precisos e limpos pode também ser importante em termos de criação de análises preditivas relativas aos riscos financeiros de investimento em certos edifícios e projetos. Além disso, as grandes análises de dados podem ajudar as companhias de seguros a fornecer o seguro certo para potenciais compradores ou proprietários, e ajudar aos atuários a fazer melhores avaliações.
#6: Digitalização dos processos de gestão
As empresas imobiliárias, especialmente os fundos de investimento não negociáveis, compreendem a relevância dos grandes dados e estão a abraçar a transformação digital. As empresas dependem de grandes análises de dados para avaliar e prever oportunidades de construção. Além disso, grandes algoritmos de dados podem ser utilizados para analisar o desempenho de cada ativo e refinar as suas estratégias.
Os desafios da análise imobiliária
Muitos promotores e investidores estão a aproveitar a oportunidade para tirar partido de grandes dados. Contudo, existe frequentemente uma desconexão entre a disponibilidade, qualidade e exatidão dos dados, bem como a capacidade de extrair conjuntos de dados de forma atempada. Sobre este último ponto, os promotores e investidores precisam de um afluxo de dados em tempo real que os possa ajudar a manter-se à frente da curva, identificando potenciais oportunidades antes de outros.
Inversamente, a alimentação de dados de algoritmos de previsão que podem ser de baixa qualidade ou não ser totalmente exatos pode ter efeitos nefastos na análise, nas ações sugeridas e, em última análise, no ROI derivado de investimentos feitos com base nestes dados.
As vantagens dos grandes dados no setor imobiliário
O que costumava ser um empreendimento de tijolos e argamassas, na sua maioria, o mercado imobiliário começou a gerar enormes quantidades de dados na web nos últimos anos. Os principais “produtores de dados” incluem:
- Investidores
- Compradores/vendedores retalhistas
- Intermediários tais como agentes/mercados digitais
- Governo/construção/zonamento de sítios web/arquivos/bancos de dados
A maior vantagem da coleta de dados da web no contexto deste “grande quadro de dados”, é a capacidade que qualquer parte tem de cruzar pontos de dados destes diferentes “usuários”, e encontrar correlações que podem ser aproveitadas em seu benefício. Eis como cada grupo está a conseguir isto:
Grandes benefícios dos dados do investidor
Os investidores estão a utilizar dados de fonte aberta a fim de compreender as tendências e desejos dos consumidores. Isto deve-se ao facto de as avaliações do mercado imobiliário poderem muito frequentemente depender da mudança da popularidade. Por exemplo, os investidores que recolheram dados dos meios de comunicação social apontando para a propaganda em torno de ‘The Meat Packing District’ em Manhattan antes de este ser gentrificado foram capazes de obter propriedades nessa área no início do processo e gerar receitas mais elevadas do que o previsto.
Benefícios dos grandes dados para compradores/vendedores retalhistas
Os dados da web permitem a estes atores obter uma imagem mais clara do estado atual do seu mercado. Os vendedores podem utilizar grandes dados a fim de fixar o preço dos seus bens com base em dados de vendas recentes na sua área. Podem compreender melhor os interesses/demanda dos consumidores consultando os dados de pesquisa, por exemplo, ‘condomínios à venda em Dallas’. Tudo isto pode ajudá-los a decidir se agora é o momento estrategicamente certo para vender.
O mesmo se aplica aos compradores que podem utilizar os pontos de dados acima mencionados para discernir se agora é o “momento certo” para comprar. Podem também coletar informações relativas aos preços históricos das casas na sua cidade ou estado de interesse ou em todo o país. Isto pode ajudá-los a comprar melhor a tempo, bem como a considerar novos lugares para comprar, que talvez nunca tenham considerado anteriormente.
Benefícios dos grandes dados para os intermediários
Quer se trate de um agente imobiliário ou de um mercado, os grandes dados de fonte aberta são cruciais para o seu modelo de negócio. Os corretores podem utilizar consultas de pesquisa, preços e campanhas da concorrência a fim de informar as suas campanhas de marketing. Enquanto os mercados podem utilizar estatísticas de pesquisa/venda/trabalho a fim de melhor servir o público-alvo e adaptar as capacidades da sua ferramenta.
Benefícios dos grandes dados para o construtor
Os construtores, embora cruciais para o mercado imobiliário, são extremamente vulneráveis às tendências. Utilizam grandes dados para antecipar as tendências do mercado e para se manterem rentáveis. Um exemplo disto é a recolha de informação que esclarece a flutuação de preços ou a disponibilidade de matérias-primas, como a madeira e o cimento. Se conseguirem identificar uma flutuação negativa, podem trabalhar para construir os seus armazéns do referido material, e/ou melhorar as suas capacidades de produção interna, por exemplo.
O futuro dos grandes dados no sector imobiliário
Os grandes dados continuarão a informar as decisões comerciais em todos os setores da indústria imobiliária:
- Investidores: Os futuros investidores escolherão projetos baseados fortemente no sentimento social, tendências de pesquisa, e dados de vendas em tempo real.
- Arquitetos: Planearão apartamentos, casas, e projetos de construção baseados em necessidades comunitárias/pessoais que se tornem aparentes em fóruns web. Os estudantes que acreditam que o estudo comunitário, as atividades sociais e a alimentação são mais importantes do que os grandes espaços privados, influenciarão os desenhadores a criar esses espaços nos alojamentos dos estudantes, por exemplo.
- Buscadores de asilo: Isto inclui inquilinos e compradores ou qualquer pessoa que procure um teto por um período de tempo pré-designado. Estas pessoas continuarão a aproveitar os dados provenientes da economia de partilha para criar soluções mais rentáveis e adequadas às suas necessidades dinâmicas tanto geograficamente, como em termos de restrições de tempo. Pense em movimentos de base orientados pelos dados para ajudar a trazer esta ideia para uma realidade funcional.
Em conclusão
Aplicar uma análise de grandes dados a uma carteira imobiliária não é uma tarefa fácil. Os algoritmos de capacitação requerem a coleta de grandes quantidades de dados em tempo real e de alta qualidade para que um modelo de Aprendizagem de Máquinas [ML] funcione corretamente. Além disso, a limpeza dos dados e a sua preparação para análise leva tempo e pode ser uma tarefa dispendiosa. E finalmente, uma vez integrados os conjuntos de dados necessários com os modelos desejados, a escala das suas operações de coleta de dados pode ser complicada. É por isso que muitos na indústria imobiliária, incluindo casas de investimento, REITs, empresas de construção, promotores, e empresas analíticas e de software estão a externalizar completamente a sua coleta de dados. Estão a optar pela completa automatização da coleta de dados, que se está a tornar rapidamente num padrão da indústria.
