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Big Data para inmobiliarias

¿Sabes cómo sacarle partido en tu inmobiliaria?

Análisis de datos para inmobiliarias. Seguro que estáis cansados de oír hablar de Big Data, pero no te haces una idea de cómo sacarle partido en tu empresa. Para evitar aburrir con lo típico de ¿Qué es el Big Data?, ¿cómo funciona? vamos a plantear tres casos prácticos de cómo el Big Data puede mejorar el funcionamiento de vuestro día a día.

Antes de empezar cualquier proyecto de Big data, en IT Travel Services nos gusta decir que el Big Data no te soluciona la vida, pero ayuda, ¡y mucho!

Caso 1: ¿Tenéis problemas para captar propiedades?

​Una posible solución para intentar dar respuesta a uno de los principales retos a los que se enfrenta el sector (escasez de propiedades en zonas muy demandas) sería captar propiedades y propietarios en las RRSS.

¿Cómo?

Instalando y configurando una sonda que se encargue de recopilar información de publicaciones y tweets que contengan unas determinadas palabras, por ejemplo: vendo casa, piso en venta, etc, e incluso que incluya la zona: piso en venta en S’Escorxador. De esta forma la información que cumpla con los criterios establecidos se almacenará en una base datos con el nombre del usuario, localización, contenido del post, idioma, etc. Y cada vez que se incluya un nuevo registro se configurará el envío de un email que avise al responsable: «Se ha incluido una nueva propiedad!!». Pero claro, esto no funcionará si no va acompañado de una estrategia comercial posterior y de un esfuerzo por parte de todo el equipo.

Caso 2: ¿Os cuesta medir datos operativos?

Seguro que tenéis un CRM (si no es así, ya va siendo hora€), en el que se deberían reflejar todas las acciones comerciales realizadas por los agentes. Pero a la hora de obtener datos, casi seguro que exportáis a un Excel y ahí, con la ayuda de tablas dinámicas y muchas fórmulas obtenéis lo que estabais buscando.

¿Cómo evitar todo este trabajo manual?

En IT Travel Services, hemos automatizado todos estos procesos para evitar el trabajo manual nuestros clientes. Y lo realizamos de la siguiente forma: 1º identificamos todas las necesidades del cliente, 2º nos conectamos al CRM, 3º tratamos y depuramos toda la información, 4º Construimos los informes, paneles de control o dashboard con la información que el cliente necesita.

Con estos cuadros de mando podemos dar respuesta a todas estas preguntas, y muchas más:

  • ¿Qué tiempo necesito para vender una propiedad? ¿Y para alquilarla?
  • ¿Cuántas visitas se han realizado antes de llegar a vender una casa? ¿Y un chalet?
  • ¿Qué y/o cuantas acciones comerciales realizan los agentes cada día? ¿Y cada semana?
  • ¿Qué propiedades tiene una posibilidad de venta más alta? ¿Las tengo categorizadas en forma de semáforo rojo, amarillo, verde?

Caso 3: ¿Quieres saber cuáles son las zonas que mas se demandarán en los próximos años?

Un aspecto clave para mejorar rentabilidad, es poder adelantarse a la demanda del mercado. Si conociéramos que zonas son las que se van a demandar en futuro y podemos empezar a captar propiedades antes de que crezca la demanda, los beneficios que se obtendrán en el futuro serán mayores.

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¿Cómo podemos detectar que zonas se demandarán?

Con el análisis de datos para inmobiliarias, con la información demográfica, datos del sector inmobiliario (operaciones cerradas, precios de operaciones cerradas, etc) y aplicando técnicas de machine learning, podemos ser capaces de predecir, con un alto grado de fiabilidad, que zonas serán las más demandas en los próximos años.

Un dato muy importante que todavía no hemos comentado:

Gran parte del éxito de los proyectos de Big Data reside en el grado de implicación por parte del departamento de dirección, que deberá ser capaz de trasladar a todo su equipo.

En IT Travel Services ya hemos llevado cabo varios proyectos de Big Data para inmobiliarias con un resultado muy positivo para nuestros clientes.

Consulta el articulo completo y caso de éxito con uno de nuestros clientes: palmer Inmobiliaria.

Consulta nuestra página de Big Data para inmobiliarias.

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