Comment le Big Data bouleverse l’immobilier

La manière dont nous recueillons et utilisons des mégadonnées dans le secteur immobilier peut aider ou desservir les professionnels au niveau de leur compréhension du marché et du comportement des consommateurs.
Haim Treistman
Haim Treistman | Sales Director
10-Dec-2020

Traditionnellement, les sociétés immobilières prennent des décisions fondées sur leur expérience professionnelle et sur des tendances historiques. Aujourd’hui, l’analyse de Big Data permet d’obtenir des données précises en temps réel. Cela permet aux sociétés immobilières, aux investisseurs et aux développeurs, de disposer d’une image claire des principales opportunités, ainsi que d’une évaluation précise des risques.

L’un des principaux impacts du Big Data sur le secteur immobilier est la capacité d’identifier des différences mineures mais significatives entre des quartiers. Auparavant, les sociétés immobilières profilaient des quartiers entiers de manière homogène. Le Big Data a permis de mettre en évidence les principaux facteurs de différenciation entre certains pâtés de maison, par exemple. Des taux de criminalité à l’évaluation des prix en passant par les codes de zonage et les futurs projets d’infrastructures. Cette capacité à évaluer les opportunités de placement à l’échelle micro aide les FPI (fiducies de placement immobilier) à augmenter les rendements et les dividendes au profit des actionnaires, par exemple.

Un autre changement est que les données alternatives permettent aux entreprises de faire des prédictions sur la base de points de données provenant des réseaux sociaux, des moteurs de recherche et d’autres sources « non conventionnelles ». De nombreuses entreprises exploitent ce type de données pour élaborer des analyses prédictives et des modèles algorithmiques indiquant les tendances futures en matière d’achats, de modes de vie et d’investissements.

Autres sources de données alternatives :

  • Enquêtes en ligne
  • Commentaires sur Yelp
  • Analyses des recherches en ligne relatives aux entreprises locales

Cela peut les aider à identifier des tendances au niveau du pâté de maison plutôt qu’au niveau du quartier. Des variables traditionnelles comme le revenu des ménages, le taux de vacance et l’année de construction permettent de prédire les valeurs immobilières avec une puissance prédictive de 40 %. Selon un rapport McKinsey, des valeurs non conventionnelles, mieux connues sous le nom de données alternatives, pourraient notamment devenir une source puissante de prédiction des valorisations immobilières.

6 manières dont le Big Data est utilisé dans l’immobilier

6 manières dont le Big Data est utilisé dans l’immobilier

Non seulement le Big Data permet d’améliorer la précision des algorithmes prédictifs et d’effectuer des analyses pour le développement immobilier, mais il existe désormais davantage d’applications pour le Big Data dans l’immobilier. Par exemple, l’analyse de mégadonnées peut faciliter l’évaluation de l’état du secteur des crédits immobiliers, des risques d’assurance, améliorer les calculs des actuaires ainsi que l’estimation du pouvoir d’achat des ménages moyens en fonction de leur emplacement géographique et d’autres variables.

2. Évaluations de biens

Généralement, les professionnels s’appuient sur leur expérience et leur expertise pour évaluer un bien. En outre, ils réalisent souvent une analyse comparative du marché, en tenant compte de facteurs tels que le quartier, les magasins et la proximité des écoles.

Mais les évaluations immobilières pourraient grandement bénéficier de jeux de données pouvant être intégrés à des modèles d’IA et à des algorithmes prédictifs permettant de baser les prix sur les tendances actuelles. Les points de données pertinents peuvent inclure des paramètres supplémentaires telles que l’offre et la demande actuelles, le volume des ventes, les caractéristiques des biens, les fluctuations des coûts de construction.

3. Prospection, marketing et ventes d’habitations

Le Big Data peut également améliorer le marketing des biens. Les outils d’analyse conçus pour les agents immobiliers, par exemple, peuvent faire intervenir des moteurs de recherche et des données publicitaires en ligne afin d’identifier plus précisément le public cible et de cibler les acheteurs pertinents.

Certains outils d’analyse dédiés aux agents immobiliers modifient la façon dont les grands acteurs du marché font des affaires et prennent des décisions. Par exemple, des entreprises comme Anglo Saxon et Re/max prennent de plus en plus de décisions axées sur les données et numérisent leur processus de vente. Ce modèle comprend le suivi des interactions des visiteurs sur les sites web des concurrents ainsi que le suivi des interactions des utilisateurs et des messages envoyés en réponse à certaines publicités.

D’autres utilisent des jeux de données alternatifs pour analyser les préférences des acheteurs, leurs budgets, voire leur niveau d’engagement à conclure un contrat potentiel. Pour ce faire, ils recherchent sur Internet des indicateurs tels que la pré-approbation de prêts hypothécaires, les cotes de crédit, ou tout autre document public ayant trait aux comportements antérieurs des consommateurs.

4. Dynamisation du développement immobilier

Les développeurs ont également bien compris à quel point les données peuvent leur être profitables en termes d’augmentation des marges bénéficiaires. Ils s’approvisionnent en jeux de données propres afin d’alimenter et de former des algorithmes d’IA sophistiqués destinés à diverses utilisations, telles que le repérage de parcelles intéressantes pour un investissement à haut rendement. Les systèmes ne peuvent identifier de telles opportunités que sur la base de recoupements de jeux de données pertinents, tels que :

Les dossiers des autorités locales concernant les infrastructures (par exemple, une nouvelle ligne de tramway est en cours de construction à proximité).

Les tendances observées sur les groupes de réseaux sociaux montrent un intérêt accru d’un certain public (par exemple, les médecins ou les étudiants) à vivre dans une zone donnée.

Plus encore, l’application du Big Data au développement résidentiel signifie que le développement sera plus adapté aux besoins de ses résidents. Les données permettent aux développeurs de savoir non seulement où construire, mais aussi de déterminer les équipements dont les résidents potentiels aimeraient disposer dans leurs immeubles. En développant des résidences comportant les équipements et les caractéristiques attendues par les clients, il est possible d’imposer des prix plus élevés.

5. Atténuation des risques et assurance des biens avec les données

L’obtention de jeux de données précis et propres peut également être important en termes de création d’analyses prédictives relatives aux risques financiers liés à l’investissement dans certains bâtiments et projets. En outre, l’analyse de Big Data peut aider les compagnies d’assurance à fournir la bonne assurance pour les acheteurs potentiels ou les propriétaires, et aider les actuaires à faire de meilleures évaluations.

6. Numérisation des processus de gestion

Les sociétés immobilières, en particulier les fonds de placement d’actifs non côtés, comprennent la pertinence du Big Data et adoptent la transformation numérique. Les entreprises s’appuient sur l’analyse de Big Data pour évaluer et prévoir les opportunités de développement. En outre, des algorithmes de Big Data peuvent être utilisés pour analyser les performances de chaque actif et affiner les stratégies concernées.

Les défis de l’analyse immobilière

De nombreux développeurs et investisseurs sautent sur l’occasion d’exploiter le Big Data. Cependant, il existe souvent un décalage entre la disponibilité, la qualité et l’exactitude des données, ainsi que la capacité d’extraire des jeux de données en temps opportun. Sur ce dernier point, les développeurs et les investisseurs ont besoin d’un flux de données en temps réel, susceptible de les aider à garder une longueur d’avance en identifiant les opportunités potentielles avant les autres.

À l’inverse, l’utilisation de données de mauvaise qualité ou quelque peu imprécises dans des algorithmes prédictifs peut avoir des conséquences désastreuses sur l’analyse, les actions suggérées et, au final, le retour sur investissement résultant des investissements réalisés sur la base de ces données.

Les avantages du Big Data dans l’immobilier

Le secteur immobilier, qui était autrefois, pour l’essentiel, une affaire de BTP, a commencé à générer d’énormes quantités de données web au cours des dernières années. Les principaux « producteurs de données » sont les suivants :

  • Investisseurs
  • Acheteurs/revendeurs
  • ntermédiaires, par exemple agents immobiliers ou marchés en ligne
  • Sites/archives/bases de données gouvernementaux/de construction/de zonage

Le plus grand avantage de la collecte de données web dans le contexte de cette « vision du Big Data » est la capacité à recouper des points de données de ces différents « utilisateurs » et à trouver des corrélations qui peuvent être exploitées à son propre profit. Voici comment chaque groupe peut obtenir cela :

Avantages du Big Data pour les investisseurs

Les investisseurs utilisent les données open source pour comprendre les tendances, les besoins et les désirs des consommateurs. Cela est dû au fait que les valorisations, sur le marché immobilier, peuvent souvent reposer sur une popularité changeante. Par exemple, les investisseurs qui ont collecté des données des réseaux sociaux indiquant un engouement pour le « Meat Packing District » à Manhattan avant que celui-ci ne s’embourgeoise ont pu acquérir des biens dans ce secteur dès le début du processus et générer des revenus plus élevés que prévu.

Avantages du Big Data pour les acheteurs/revendeurs

Les données web permettent à ces acteurs du marché d’obtenir une image plus claire de l’état actuel de leur secteur. Les revendeurs peuvent utiliser le Big Data pour tarifer leurs biens en fonction des données de vente les plus récentes de leur région. Ils peuvent mieux comprendre l’intérêt/la demande des consommateurs en consultant des données de recherche, par exemple, « appartements à vendre à Dallas ». Tous ces éléments peuvent les aider à décider s’il s’agit du bon moment pour vendre, stratégiquement parlant.

Il en va de même pour les acheteurs qui peuvent utiliser ces mêmes points de données pour déterminer si le moment est venu d’acheter. Ils peuvent également recueillir des renseignements sur l’historique des prix des habitations dans la ville ou la région de leur choix, ou bien dans tout le pays. Cela peut les aider à mieux déterminer le timing de leurs achats et à considérer de nouveaux emplacements dans lesquels ils n’avaient peut-être jamais envisagé d’acheter auparavant.

Avantages du Big Data pour les intermédiaires

Un agent immobilier ou un société qui exploite un marché en ligne a besoin de gros volumes de données open source pour affiner son modèle économique. Les agents immobiliers peuvent utiliser des requêtes de recherche, des données de tarification et des campagnes de la concurrence pour les besoins de leurs propres campagnes marketing. Les marchés en ligne peuvent mettre à profit les statistiques de recherche/vente/main-d’œuvre afin de mieux servir les publics cibles et d’adapter les capacités de leurs outils.

Les avantages du Big Data pour les constructeurs

Les constructeurs ont certes une importance capitale sur le marché immobilier, mais ils sont extrêmement vulnérables aux tendances. Ils utilisent le Big Data pour anticiper les tendances du marché et pour rester rentables. Ils peuvent par exemple collecter des informations qui mettent en évidence la fluctuation des prix ou la disponibilité de matières premières comme le bois ou le ciment. S’ils peuvent identifier une fluctuation négative, ils peuvent par exemple s’efforcer de développer leurs magasins qui vendent la matière première en question et/ou d’améliorer leurs capacités de production en interne.

L’avenir du Big Data dans l’immobilier

Le Big Data va continuer à éclairer les décisions des entreprises dans l’ensemble du secteur immobilier :

  • Investisseurs : à l’avenir, les investisseurs choisiront des projets fortement influencés par le sentiment social, les tendances de recherche et les données de ventes en temps réel.
  • Architectes : ils planifieront des appartements, des maisons, et des projets de construction sur la base de besoins communautaires/personnels qui émergeront dans des forums sur Internet. Les étudiants qui considèrent que l’étude en groupe, les activités sociales et la nourriture sont plus importantes que les grands espaces privés, influenceront les concepteurs pour qu’ils créent des espaces adaptés dans les résidences estudiantines, par exemple.
  • Les gens qui recherchent un logement : locataires, acheteurs, ou toute personne qui veut avoir un toit au-dessus de sa tête pour une période définie à l’avance. Ces personnes continueront à exploiter les données issues de l’économie du partage afin de créer des solutions plus rentables qui répondent à leurs besoins dynamiques, tant géographiquement qu’en termes de contraintes de temps. Réfléchissez à la manière dont les données peuvent influer sur les mouvements effectués sur le terrain pour que cette idée devienne réalité.

Au final

Il n’est pas facile d’appliquer l’analyse de Big Data à la gestion d’un portefeuille immobilier. Les algorithmes d’apprentissage nécessitent la collecte de gros volumes de données de qualité élevée en temps réel pour qu’un modèle d’apprentissage automatique fonctionne correctement. En outre, le nettoyage des données et leur préparation pour l’analyse prennent du temps et peuvent s’avérer coûteux. Enfin, une fois que vous avez intégré les jeux de données requis dans les modèles souhaités, il peut s’avérer compliqué d’adapter vos opérations de collecte de données à des volumes supérieurs. C’est la raison pour laquelle beaucoup d’entreprises, dans le secteur immobilier, notamment des sociétés d’investissement, des fonds d’investissement immobilier, des entreprises de construction, des développeurs, et des entreprises d’analyse et de conception logicielle, externalisent totalement leur collecte de données. Ils optent pour une automatisation complète de la collecte de données, ce qui devient rapidement une norme dans ce secteur.

Haim Treistman
Haim Treistman | Sales Director

Experienced Business Development Director with a demonstrated history of working in the online sales industry both in SaaS, and Marketing companies. Strong business development and professional skills in negotiation, and performance-based marketing, sales, media buying, and management.

Vous pourriez aussi être intéressé par

Data delivering

Pourquoi recourir à des proxys pour utiliser des services de streaming ?

Les services de streaming sont aujourd’hui plus populaires que jamais, notamment dans le domaine du gaming et de la vidéo.
Python web scraping guide

Le web scraping avec Python : guide pour débutants

Apprenez à faire du web scraping avec Python afin de recueillir rapidement des données sur plusieurs sites web, ce qui vous permet d’économiser du temps et des efforts.

Le scraping de données en temps réel

La technologie du web scraping, c’est-à-dire de la collecte automatisée de gros volumes de données publiques sur Internet, n’est plus à présenter. Diverses sociétés proposent des services de web scraping et un nombre croissant d’entreprises y recourent désormais. Cependant, le web scraping peut être utilisé de différentes manières : ainsi, certains utilisateurs peuvent se contenter de […]

Les 9 plus grands mythes au sujet du web scraping

Le web scraping a mauvaise réputation parce qu’il peut être utilisé à des fins malveillantes. Mais le web scraping peut également être utilisé à bon escient ! Dans ce post, nous allons dissiper quelques mythes répandus sur le web scraping afin que vous puissiez comprendre comment cette technologie peut être utilisée à bon escient
Youtube Scraper

L’importance du web scraping pour le commerce en ligne

Nous assistons aujourd’hui à un changement de paradigme technologique accompagné d’innovations qui conduisent les entreprises à repenser leurs pratiques. Internet a pris le pas sur l’environnement
Web scraping with PHP

Le web scraping avec PHP : un guide pas-à-pas

Apprenez à créer et à programmer facilement votre propre web scraper en PHP, à partir de zéro.

Guide pour le Scraping avec Java

Vous ne savez pas quels outils télécharger pour vous aider à créer un environnement Java idéal pour la collecte de données ? Vous ne voyez pas clairement comment extraire/analyser des points de données au format HTML, puis les convertir au format CSV ? Ce post vous aidera à mettre les choses au point.
What is alternative data

Que sont les données alternatives et comment les utiliser ?

Les sociétés d’investissement surveillent les médias sociaux, les moteurs de recherche ainsi que les données de demande des consommateurs, et reçoivent des alertes en temps réel lorsque les entreprises de leur portefeuille sont mentionnées. Voici comment.