Smartere innsikt for boligutviklere ved hjelp av AI - Oppskriften handler om data
Dybdekunnskap om markedet er kritisk for å kunne selge boliger raskere og smartere. Boligutviklere som er mer fremoverlente bruker plattformer som gir svar på hvem kunden er, hvor de er og ikke minst hvordan de kan påvirkes best mulig. Vi har snakket med Dr. Walid Mustapha, VP Data Science hos Marketer Real Estate Technologies, om hvordan boligutviklere kan utnytte kunstig intelligens for å få svar på hva boligkjøperen vil ha, hvor du finner dem og hva de kan være villige til å betale.
- Boligutviklere behøver ikke å ansette kostbare teknologer. De kommer langt med datadrevne plattformer som er brukervennlige og klare til bruk, sier Walid. Han viser til en tydelig trend der de smarteste boligutviklerne skaffer seg innsikt om hva kundene virkelig vil ha, og basert på dette utvikler prosjekter som møter og overgår disse forventningene. - Oppskriften handler om data: hvilken data en har, hvilken data som boligutviklere skaffer seg, og hvordan data kan gjøres om til verdifull innsikt.
Innsikt fra store datamengder
Dr. Walid Mustapha, VP Data Science hos MarketerEinar Aslaksen
Noe av det som gjør at Marketer kan tilby sine kunder unik verdi er en egen avdeling som leverer automatiserte prognoser og analyser ved hjelp av store datamengder samt maskinlæring.
-Innsikten hjelper kundene våre å jobbe smartere. Vi bruker utforskende dataanalyse for å identifisere mulighetsrommet for verdiskaping i dataen, for deretter å utvikle kommersielle produkter som skaper merverdi for våre kunder om det markedet de jobber i.
Datakildene består av Marketer sin database med historisk markedsførings-, salgs- og transaksjonsdata fra både brukt- og nybolig de seneste årene, integrert med datakilder fra mange offentlige tjenester. Denne dataen presenteres for maskinlæringsmodeller som blir mer og mer presise i takt med hvor mye data modellene presenteres for.
Det kan hentes ut data som gir oversikt over hva som er solgt til hvilken pris, salgstid og resultater fra markedsføringen - både fra Marketer sine produkter og tjenester, men også opp mot andre objekter i samme område - og faktorer som har påvirket salgshastigheten og prisingen på prosjektet.
- Vi har også et oversiktsbilde som forteller kundene hva som skjer i markedet nå. Det kan gi et tegn på når markedet tilsier at prisene burde heves. Alt dette gjør at utbygger kan kontrollere risikoen i salgsprosessen og samtidig maksimere verdipotensialet i prosjektet.
Bruker maskinlæring for å sette riktig pris på boligen
Teamet har utviklet mange banebrytende maskinslæringsmodeller, og flere er på vei. - Det handler om alt fra å kunne estimere verdien på boligen, for å finne svarene på hva som gjør at flere blir interessert i annonsene, til språkanalyser som svarer på hvilke formuleringer i annonsen som mennesker helst klikker på. Innsikten gjør at selger kan forbedre sitt tilbud i sanntid.
Datagrunnlaget er viktig både der og da, og det gir smarte svar til neste salg eller planleggingen av kommende boligprosjekter. - Dataen kan, koplet med innsikten fra maskinslæringsmodellene, estimere riktig prising på enhetene, optimal størrelse på enhetene, og hvordan de skal markedsføres for å sikre flest mulig interessenter. Basert på det, kan AI-systemet estimere den optimale porteføljesammensetningen for utbyggere.
Automatisierte kampanjer
Den stadige utviklingen av nye og spennende funksjoner kommer fortløpende inn i plattformen M360 som er selskapets ende-til-ende løsning for utbyggere. Dette er innovasjoner som har stor verdi i det kommersielle arbeidet. - Vi lager for eksempel verktøy som gjør at kunder som kjører kampanjene via Marketer-plattformen får automatisk forslag på hvilke bilder de burde bruke, samt tekst og beskrivelse, og får ferdige utkast på de annonsene som vil gi den beste responsen.
