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Data Science: Clave para entender el mercado inmobiliario

El análisis de datos se ha convertido en un elemento clave para el desarrollo de las compañías en diversos sectores.

Por: Coldwell Banker Commercial México

29 / 06 / 2022

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El análisis de datos se ha convertido en un elemento clave para el desarrollo de las compañías en diversos sectores. Tradicionalmente, en el sector inmobiliario, se ha trabajado con un análisis de datos históricos que reflejan la variabilidad de los índices de ocupación, los precios de venta y renta de las propiedades, entre otros factores. El Big Data ayudará a la integración de nuevas fuentes de datos que se han vuelto clave para una correcta estimación de la evolución del mercado inmobiliario.

De acuerdo con el estudio Global PropTech Survey de KPMG, el 49 por ciento de las empresas considera la inteligencia artificial, el Big Data y el análisis de datos o Data Science, como se le conoce a la recopilación y análisis de estos, con el fin de tomar decisiones de negocio informadas, como factores clave que transformarán el mercado inmobiliario. Sin embargo, estas herramientas están apenas cobrando importancia en el sector inmobiliario, principalmente dadas las tendencias que se pueden identificar al integrar información que antes podría considerarse no tan relevante al momento de realizar una inversión.

“Ser demasiado lento al momento de identificar sutiles tendencias de mercado significa dejar dinero sobre la mesa. Por otro lado, ser el primero en aprovechar una atractiva (y quizás inesperada) oportunidad puede significar una gran ventaja”, establece McKinsey en un análisis sobre cómo el Big Data está transformando a la industria inmobiliaria.

En primera instancia, el análisis de datos conlleva un mayor entendimiento del cliente, sus características y motivaciones. A través de un análisis de datos efectivo, una compañía puede determinar el tipo de comprador con el que está tratando y el por qué, dónde y cómo busca comprar. Sin embargo, la información disponible para las compañías puede ofrecer conocimiento mucho más significativo.

De acuerdo con la consultora, la integración de variables como la disponibilidad de tiendas de autoservicio, el número de cafeterías en un radio determinado e incluso el tono de las reseñas de restaurantes y negocios cercanos a un desarrollo pueden ayudar a determinar el grado de apreciación o depreciación de la propiedad con mayor confiabilidad.

El estudio establece que, mientras que factores directamente relacionados tanto con la propiedad (antigüedad e índice de ocupación) como con el cliente potencial (nivel de ingresos) representan el 40 por ciento del valor predictivo de un análisis de datos, datos como la calidad de servicios alrededor de la propiedad y la dispersión de los mismos puede llegar a representar hasta el 60 por ciento. “Esta información no es tradicionalmente considerada como inmobiliaria. Sin embargo, combinando estos datos se puede, de manera más acertada, comprobar hipótesis de áreas con un mayor potencial de apreciación”, señala el artículo de McKinsey.

A través de un análisis completo que considere información 100 por ciento inmobiliaria, combinada con datos del entorno en el que se encuentra la propiedad, es posible determinar con mayor precisión el valor real del activo y como se puede comparar el mismo con una propiedad con las mismas características, amenidades e incluso una ubicación relativamente similar.

 

 

FUENTES: 

https://prinex.com/el-big-data-en-el-sector-inmobiliario/

https://www.mckinsey.com/industries/real-estate/our-insights/getting-ahead-of-the-market-how-big-data-is-transforming-real-estate

https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/uk/pdf/2019/11/global-proptech-survey-2019.pdf

 

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