OPERACIONES INMOBILIARIAS Y EFICIENCIA

OPERACIONES INMOBILIARIAS Y EFICIENCIA

Tener acceso a las operaciones inmobiliarias puede ayudar a la eficiencia de procesos en compañías de todo tipo.

En Conento, en colaboración con Abacus Consulting, hemos desarrollado una herramienta que permite tener acceso a las altas y bajas de inmuebles en toda la geografía española.

La información es obtenida a través de monitorización de distintas fuentes:

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La información de la dirección puede llegar hasta el número del portal.

Además del número del portal (o dirección más amplia), por ejemplo, en el caso de viviendas, el tipo de variables que disponemos para cada registro puede ser algo de este estilo:

  • ID Provincia (código numérico)
  • Localidad
  • URL (código inmueble)
  • Tipo de inmueble (piso, chalet, etc.)
  • Precio
  • Metros
  • Número de habitaciones
  • Número de baños
  • Profesional o Particular
  • Teléfono
  • Momento de la operación (puede bajar a detalle minuto)

Lo podemos tratar como un ejemplo de Big Data:

  • Volumen (400.000 registros que se mueven cada mes – nuevos o vendidos)
  • Variedad (múltiples fuentes, con distinta estructura en los datos)
  • Velocidad (disponemos del dato al minuto

Una vez se dispone de la BBDD completa, se puede comenzar haciendo una segmentación y clasificar así las secciones censales de más a menos “calientes”, en cuanto que se vendan más o menos viviendas.

También se pueden hacer predicciones de nuevas operaciones (qué zonas son propensas a operaciones inmobiliarias).

Se pueden hacer predicciones de los precios de las viviendas en base a aquellas que se están vendiendo.

Si eres tú el que quieres vender tu casa, podrías calcular la probabilidad de que se venda al precio que estás poniendo.

Podemos conocer también cuál es el tipo de vivienda que más se está vendiendo en cada zona e inferir con algún algoritmo matemático qué tipo de familias nuevas predominan en las distintas secciones censales.

Podríamos estimar movimientos poblacionales.

Combinando con datos exógenos, podríamos asignar a los códigos postales el % segundas viviendas respecto al total y poder estimar este dato fragmentado con más detalle.

Con datos de los puntos de interés por zonas (por ejemplo hospitales, colegios, comercios, etc.) podríamos ver si alguno de ellos correlaciona más con la probabilidad de venta. Interesante esto para saber también en qué tipo de zona es bueno comprar una vivienda.

Podríamos también fusionar estas BBDD con datos propios del CRM del cliente.

Al ser datos geográficos, la solución puede tener una visualización muy atractiva.

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Este tipo de solución podría ser interesante para muchas compañías. Por ejemplo, las energéticas, que saben que cuando una persona vende una casa, va a llegar alguien nuevo a quién poder ofrecer los servicios de gas y/o luz (¡luchar por evitar una baja!). Podrían utilizar estos datos para enriquecer la información que tengan los vendedores.

Lo mismo para empresas de telefonía, aseguradoras, bancos, mudanzas, compañías diseño de interiores, etc.

Se trataría de utilizar este tipo de datos, ricos y rápidos, para hacer los procesos más eficientes.   

También se pueden recoger estos datos de operaciones inmobiliarias para locales y oficinas, de gran interés para empresas que trabajan B2B.

Lo interesante es que el dato se puede actualizar con la frecuencia que se desee, al ser una tecnología que funciona en tiempo real.

 

 

 

Comentarios

  1. Buenas tardes Macarena.
    Me interesa mucho el articulo, pero no veo por ningún lado el nombre de la herramienta inmobiliaria que comentas.
    Por favor, échame una mano

    1. Hola Mikel. Es una herramienta desarrollada por Conento. No tiene un nombre especial. Si te interesa saber más, hablamos por e-mail ¿Te parece?

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