¿Cómo usar Big Data para identificarOportunidades de Inversión Inmobiliaria?
Big Data es la palabra de moda en la era digital y de la IA, es uno de los términos más mencionados y su impacto está redefiniendo las estrategias de negocios y la toma de decisiones, y por supuesto también en el sector inmobiliario.
Los datos puestos en contexto permiten comprender una determinada situación de negocio, y esto es lo que se conoce como ‘información’. Esos datos en información derivan en ‘conocimiento’ con modelos predictivos, que permiten predecir conductas, hechos. Con este conocimiento se intentará influir para mejorar los objetivos de negocio y específicamente en el sector inmobiliario para identificar nuevas oportunidades de inversión.
Este es el ciclo de mejora continua del Big Data, los datos se recopilan, se analizan, y son utilizados para generar mejoras constantes en los procesos y decisiones bien informadas, lo que a su vez genera más datos y fortalece aún más el ciclo.
A continuación, abordamos cómo el Big Data impacta en el sector inmobiliario:
¿Qué es el Big Data y Cuál es su impacto?
El Big Data se refiere al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos. Las principales características, conocidas como las V del Big Data:
- Volumen: bases de datos con millones de registros de transacciones, tasaciones y anuncios de portales.
- Velocidad: La rapidez con la que los datos se procesan y analizan en tiempo real o casi real.
- Variedad: Los datos tienen diversos formatos, Hay datos de ventas que son datos estructurados, imágenes de propiedades (no estructurados), y reseñas en redes sociales (semiestructurados).
- Veracidad: la calidad y confiabilidad de los datos. Datos inconsistentes en precios de mercado pueden distorsionar análisis predictivos.
- Valor: la utilidad de los datos.
Para 2025 se estima que cada persona interactuará con un dispositivo conectado unas 4800 veces al día, es decir lo que equivale a cada 18 segundos. Se espera, que haya más de 150.000 millones de dispositivos conectados a la red, lo que incrementará el volumen de datos.
Con tantos dispositivos conectados, el Big Data será esencial para poder predecir comportamientos y optimizar procesos en tiempo real. Los datos pueden ayudar a ajustar precios dinámicamente o personalizar la experiencia del inversor o reducir el riesgo de inversión. En definitiva, los inversores pueden tomar decisiones más fundamentadas, minimizando riesgos y maximizando los rendimientos. Por otro lado, los consumidores demandan experiencias más personalizadas y eficientes.
Casi el 90% de los datos que tenemos hoy se han generado en los dos últimos años, lo que da una idea del volumen de crecimiento de los datos. Hay casi un 60% de los datos que no son utilizados en el análisis, lo que también da una idea de la importancia de la veracidad y el valor de los datos que se generan.
En España el mercado PropTech (Tecnología aplicada al sector inmobiliario) está en plena expansión, impulsado por la integración de los datos y de tecnologías avanzadas que transforman la manera en que se gestionan y operan las operaciones inmobiliarias.
El análisis predictivo para prever tendencias del Mercado Inmobiliario
Uno de los impactos claves del Big Data en la inversión inmobiliaria es la anticipación en las tendencias del mercado.
Para construir modelos predictivos precisos, hay que combinar distintas fuentes de información, hay que analizar los datos históricos del mercado para considerar el comportamiento de los ciclos inmobiliarios, la evolución de los precios de compra y de alquiler. Es importante analizar indicadores socioeconómicos y sociodemográficos como movimientos migratorios, crecimiento o envejecimiento de la población. Otros datos alternativos como las redes sociales para la percepción de la zona, sensores para el análisis de tráfico.
La predicción es clave, analicemos de manera sencilla cómo un modelo predictivo permite al inversor detectar las tendencias en dos zonas para alquilar y obtener rentabilidad a largo plazo. Por ejemplo, hay dos zonas para decidir invertir: el modelo detecta que el barrio A, actualmente con precios bajos, muestra un incremento del 10% en los próximos 5 años debido a la llegada de nuevas infraestructuras (línea de metro, peatonalización y centros comerciales). En cambio, el barrio B, aunque tiene precios actuales más altos, presenta estancamiento debido a la falta de inversión pública. El modelo sugiere comprar en el barrio A, ya que la revalorización esperada y la creciente demanda de alquiler garantizan una mayor rentabilidad. Es importante finalmente contrastar los resultados del modelo con otros factores cualitativos, en este caso de ejemplo el inversor puede recopilar planes urbanísticos municipales y realizar visitas a la zona.
En conclusión, el análisis predictivo permitió al inversor tomar una decisión basada en datos, minimizando riesgos y asegurando una inversión rentable en el sector inmobiliario.
Este tipo de modelos se está volviendo cada vez más común en fondos de inversión, consultoras inmobiliarias, optimizando la selección de activos y maximizando el retorno.
Marketing y personalización de la experiencia del usuario
Con Big Data, se puede crear una experiencia personalizada para cada comprador o arrendador. Gracias a los datos y al comportamiento en línea, las plataformas inmobiliarias pueden recomendar propiedades adaptadas a las preferencias y necesidades de cada cliente. Hay un dato clave, más del 90% de los usuarios prefieren comprar en webs que ofrezcan recomendaciones y ofertas personalizadas.
Las plataformas inmobiliarias hoy en día, ya muestran los anuncios preferentes basados en el historial de búsqueda de cada usuario. Analizan los patrones de búsqueda para ofrecer anuncios dirigidos a los diferentes segmentos de usuarios. Es decir, con el Big Data, se puede hacer una segmentación avanzada de los clientes.
El portal inmobiliario Idealista, por ejemplo, ofrece mapas interactivos que muestran la evolución de los precios en diferentes barrios y ciudades, ayudando a los usuarios a identificar oportunidades de inversión.
El Big Data permite optimizar las campañas publicitarias a través de publicidad dirigida en redes Sociales. Al analizar los datos de comportamiento de los usuarios, se pueden crear anuncios personalizados. Google Analytics puede analizar el tráfico web y proporcionar información sobre qué páginas visitan más los usuarios, lo que ayuda a ajustar las campañas publicitarias en tiempo real.
Es posible crear programas de fidelización de clientes, por ejemplo, si un cliente ha visitado varios anuncios de inmuebles sin tomar una decisión, un agente inmobiliario puede enviar un correo electrónico personalizado con nuevas propiedades que coincidan con sus criterios, junto con detalles de los cambios recientes en el mercado.
Conclusiones
El Big data seguirá evolucionando. Tendremos experiencias interactivas según datos previos, con chatbots podemos tener marketing conversacional que personalizan las respuestas en tiempo real. Con el machine learning una predicción más precisa de los precios y las tendencias del mercado.
El Big Data ya no es solo una ventaja estratégica en el sector inmobiliario, sino que se está convirtiendo en un requisito esencial para mantener la competitividad. Los algoritmos predictivos analizarán grandes volúmenes de datos en tiempo real para identificar oportunidades de inversión con menor riesgo.
El Big Data no reemplaza la experiencia de nuestros expertos del sector, pero sí se ha convertido en una herramienta indispensable para optimizar estrategias, mejorar la toma de decisiones y reducir la incertidumbre en un mercado tan dinámico como el inmobiliario.
El análisis de datos masivos está revolucionando los procesos de tasación inmobiliaria, permitiendo valorar propiedades con mayor precisión y en menos tiempo, gracias a modelos que integran información histórica, comparables del mercado y variables contextuales en tiempo real.
Fuentes:
Macrodatos para el desarrollo sostenible | Naciones Unidas
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