Door gebruik te maken van geavanceerde technologieën kunnen vastgoedorganisaties veel sneller gedetailleerd inzicht verkrijgen en weloverwogen beslissingen nemen. In deze blog leg ik uit waarom rapportages en overzichten gegenereerd vanuit standaard property management software niet afdoende zijn om concurrerend te blijven en hoe je de kracht van data-analyse optimaal kan inzetten voor jouw vastgoedonderneming.
Het vermogen om trends te begrijpen, risico’s te beheren en kansen te identificeren is een krachtig instrument om je strategie snel aan te kunnen passen aan de wensen van de markt. Door gebruik te maken van geavanceerde technologieën kunnen vastgoedorganisaties veel sneller gedetailleerd inzicht verkrijgen en weloverwogen beslissingen nemen. In deze blog leg ik uit waarom rapportages en overzichten gegenereerd vanuit standaard property management software niet afdoende zijn om concurrerend te blijven en hoe je de kracht van data-analyse optimaal kan inzetten voor jouw vastgoedonderneming.
Voorspellen met AI
Standaard property management software genereert uitsluitend generieke rapporten opgebouwd uit statische data. En dat werkt goed, wanneer uitsluitend het doel is om terug te kijken naar een bepaalde periode. Maar om de toekomst te kunnen gaan voorspellen is meer nodig. Dit vereist historische gegevens uit verschillende databases, waarbij zelf verkregen data goed kan worden gecombineerd met informatie vanuit openbare bronnen.
Na het verzamelen, voorbereiden en valideren van de relevante, historische data kunnen de voorspellende algoritmes worden geïmplementeerd in de bedrijfsprocessen. Met behulp van machine learning en AI kunnen patronen in de data worden herkend en wordt het mogelijk om toekomstige waarden te gaan voorspellen. Hierbij is het wel van belang om de uitkomsten voortdurend te monitoren en bij te stellen om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid continue te kunnen waarborgen.
In de praktijk
Leegstand voorspellen
AI kan modellen ontwikkelen die leegstand voorspellen op basis van openbare informatie, zoals lokale economische omstandigheden, markt- en seizoen trends gecombineerd met huurdersgedrag verzameld uit jouw eigen databases. Dit stelt de vastgoedonderneming in staat om vroegtijdig in te grijpen met marketing- en huurprijsstrategieën of incentives om leegstand te verminderen of zelfs te voorkomen.
Huurderstevredenheid verbeteren
Door huurdersfeedback en reviews te analyseren, kan AI helpen bij het identificeren van patronen die wijzen op mogelijke ontevredenheid en het voorspellen welke huurders het risico lopen hun huurcontract te beëindigen. Hierdoor kunnen de beheerders van het object proactieve maatregelen en gerichte acties nemen om de tevredenheid te verbeteren en de retentie van huurders te verhogen.
Proactief onderhoud uitvoeren
AI kan voorspellen wanneer een gebouw onderhoud nodig heeft, gebaseerd op historische meldingen en klachten van huurders samen met informatie over eerdere reparaties en ingeplande onderhoudsbeurten. Dit helpt om proactief onderhoud uit te voeren voordat er daadwerkelijke problemen ontstaan, wat kostbare noodreparaties kan voorkomen en de levensduur van het vastgoedobject kan verlengen.
Financiële planning optimaliseren
AI kan financiële gegevens uit de eigen property management database analyseren om nauwkeurige prognoses te maken van toekomstige inkomsten, uitgaven, risico’s en rendementen. Dit ondersteunt vastgoedbedrijven bij het maken van gedegen en onderbouwde financiële plannen en bij het nemen van geïnformeerde beslissingen om de vastgoedportefeuille optimaal te kunnen exploiteren.
Dat wil ik ook, maar hoe nu verder?
Het implementeren van voorspellende data-analyse in een organisatie vereist een combinatie van innovatieve technologie, hoogwaardige expertise en strakke organisatorische aanpassing. Daarnaast is het belangrijk goed na te denken over de benodigde technische infrastructuur en waar de verzamelde informatie uit eigen databases en externe bronnen moeten worden geïntegreerd. En hoe zorg je ervoor dat de noodzakelijke kennis van en ervaring met analyse en modellering met behulp van AI in je organisatie haalt. En als laatste – bereid de beleidsmakers van de organisatie goed voor, zodat zij kunnen vertrouwen op de kracht van voorspellende data-analyse en minder vaak beslissingen nemen (alleen) op basis van intuïtie en ervaring.
