movi-image-big-data-compra-vivienda-1
Envia'ns suggerències
Habitatge
3 min del teu temps

Com el Big Data pot ajudar-te a comprar una casa al millor preu

17/10/2019

L’ús de la tecnologia al mercat immobiliari permet anticipar gustos i tendències de compra.

Ni som pols ni ens hi convertirem. Al segle XXI som dades i en dades ens convertirem. Si més no, és el que el Big Data ha vingut a demostrar. Tot i que és present en tots els mercats, n’hi ha un que és especialment sensible: l’immobiliari. El Big Data transforma les dades en informació i els problemes en solucions, ja que és possible identificar els problemes o interpretar els comportaments d’una manera més eficaç per adoptar millors decisions en un futur.

A més, el Big Data no es cenyeix a la quantitat o al volum, sinó a l’ús que es fa d’aquesta capacitat. És a dir, sense anàlisi, no hi ha Big Data. Parlem d’una ‘ciència’ de mesurament la finalitat de la qual és aportar respostes basades en informació real. Un punt de referència, un far que projecta llum sobre un mar d’informació que fins al moment roman ingovernable o invisible. Una cosa imprescindible davant d’una de les decisions més importants pel ciutadà: comprar una casa.

Rigor i anticipació

Perquè el mercat immobiliari està ple de variables. Per això, gràcies a l’ús del Big Data el sector pot conèixer el comportament dels compradors potencials per elaborar ofertes personalitzades per a cada usuari, mitjançant aquestes noves eines, més evolucionades i molt fàcils d’utilitzar. I, alhora, oferir informació més precisa i rigorosa sobre el seu valor de mercat. Una cosa de gran valor davant d’una de les decisions que més estrés i frustració pot generar en el potencial comprador.

A més, el Big Data aplicat al mercat immobiliari ha aconseguit una cosa especialment valuosa: anticipar tendències i necessitats. Analitzant els criteris de cerca dels navegadors tothom guanya. Especialment temps, des del punt de vista del que busca com del que ofereix. Quin tipus d’immobles són els més buscats?  De quantes habitacions? En quins barris? Amb quines prestacions? Una informació que permet establir el seu valor de manera més rigorosa i anticipar els gustos de la gent.

 

movi-image-big-data-compra-vivienda-2

 

Preguntes amb resposta

Quants immobles es venen o lloguen en una determinada zona? A quin preu? Quin marge de negociació mitjà s’estableix entre el preu de sortida i el final? Aquestes són, de fet, algunes de les qüestiones que Betterplace vol respondre, facilitant la presa de decisions estratègiques basades en localització. Aquesta proptech és una de les empreses que s’ha fet un espai en el mercat amb el Big Data, permetent, entre altres, la cerca del lloc ideal per obrir un comerç.

Un altre exemple: una aplicació que explora propietats en barris i carrers a través d’un buscador Big Data (Homexplorer). Alhora, analitza el preu de les propietats i la tendència de la zona. A més, monitora el mercat amb alertes personalitzades de tal manera que guarda cerques, recomanacions, valoracions i tendències de preu i rendibilitat. Per últim, decideix. 

Aquesta espècie d’assessor immobiliari digital troba la propietat que més s’adapta a les necessitats del client, en la localització i moment adequat.

Una aplicació explora propietats en barris i carrers a través d’un buscador Big Data.

En el nou escenari que el Big Data ha creat en el mercat immobiliari també destaca TerceroB, empresa participada per Idealista, que recopila informació procedent de nombroses bases de dades d’immobiliàries, incloses les dades del cadastre i del Ministeri d’Hisenda. Amb aquesta informació TerceroB elabora informes de valoració d’immobles, amb diversos graus de fiabilitat, i els posa a l’abast de particulars, inversors, promotors, agències o administracions públiques.

En definitiva, el Big Data s’ha convertit en un element estratègic en el mercat immobiliari. Una eina que sacseja els fonaments d’un sector que durant dècades havia quedat potser excessivament estàtic i opac. Avui s’obre al mercat i projecta llum i informació en forma de dades que ajuden de manera exponencial a una millor presa de decisions als dos costats de l’experiència de compra.

Fotografies d'Aidan Hancock i Timon Studler a Unsplash
-Temes relacionats-
up