Cómo aplicar el Machine Learning al sector inmobiliario

Los algoritmos cada vez tienen mayor peso en nuestras vidas, incluido el sector inmobiliario. En este artículo vamos a repasar las tendencias para el 2019 del aprendizaje automático en Real Estate y cómo ya están funcionando en la plataformas de anuncios de Google y de Facebook.

Big Data y Machine Learning para tasar una promoción inmobiliaria

Por un lado, tenemos la recolección de datos a gran escala con métodos de Big Data. Y por el otro lado, tenemos los algoritmos que realizan los cálculos de cuánto puede valer un inmueble, según los datos recolectados.

Estas operaciones realizadas por ordenadores tienen en cuenta múltiples variables como antigüedad del inmueble, barrio, superficie, categoría, entre otras. Introduciendo estos datos, machine learning pueden predecir cuánto costará un bien raíz en un tiempo determinado, la evolución de precios en la zona, a cuanto podemos vender nuestros inmuebles… O de la parte del comprador, su capacidad de endeudamiento y el valor aproximado de su hipoteca.

Por tanto, el Big Data y el Machine Learning con gran importancia para los actores del mercado de Real Estate como socimis, promotoras inmobiliarias o bancos.

Además, desde el 1 de enero de 2018, la nueva Circular del Banco de España obliga a la banca a tener mayor provisiones que antes. Por tanto, el cálculo exacto de las pérdidas se debe prever con anticipación.

Aquí, es donde entra en juego los cálculos algorítmicos, anticipándose al mercado y a los ciclos económicos. Y un paso más, adelantando la demanda que habrá en nuestra próxima promoción.

El objetivo: las bases de datos

Como ya hemos comentado la gasolina que mueve al algoritmo son los datos. Por ello, para una promotora inmobiliaria es vital conseguir todas las bases de datos posibles, tanto públicas como privadas, y gestionar con diligencia las suyas propias. La unión de datos externos e internos es lo que dará la inteligencia al análisis de  machine learning. Eso sí, debe ser un dato actualizado y relevante; una vez se cuenta con los números se pueden cruzar para obtener conclusiones.

El futuro pasa por conseguir una actualización cada vez más rápida de las bases de datos. Además, de ser capaz de detectar incoherencias o errores en estas fuentes de información. Sin olvidar, de cómo ir optimizando los procesos que se aplican.

Machine Learning en Facebook y Google

Existen muchas maneras de automatizar servicios en el sector inmobiliario. Por ejemplo, los chatbots se usan cada vez más. Pero una manera práctica de comenzar a manejarse con algoritmos de predicción es con las plataformas de anuncios de Facebook y de Google. Estas herramientas aplican sus poderosos algoritmos a la hora de segmentar las audiencias y aumentar las ventas.

Es decir, tanto la red social como el buscador entienden que deben centrar sus algoritmos comerciales a que el comprador contacte con el consumidor que esté más predispuesto a adquirir su servicio. Tanta importancia tiene que el 80% de los ingenieros de machine learning en EEUU trabajan en estas dos empresas.

Clasificación inteligente de audiencias en Facebook

La optimización de los anuncios en Facebook permiten activar campañas más eficientes. Gracias a que la empresa de Mark Zuckerberg también es propietaria de Instagram y Messenger, el algoritmo decide impactar en la aplicación y en el momento que garantice el menor precio, y por tanto, menor coste por lead. Además asegura que el contenido del anuncio sea relevante al usuario y de su interés.

De cara a obtener el mejor resultado, Facebook recomienda realizar tests A/B para encontrar los anuncios con mayor grado de conversión. Esto nos permite tener control sobre su algoritmo de Big Data. Cabe recordar que lo que ha servido para una campaña de anuncios inmobiliarios, puede no servir para otra.

Mejoras inteligentes en Google Ad Manager

En septiembre de 2018, Google anunció que aplicaría más inteligencia artificial para servir sus anuncios de PPC. Es decir, Google Ad Manager permite editar de forma más personalizada nuestros anuncios. Por ejemplo, ahora, se pueden agregar hasta 15 titulares con 4 descripciones de 90 caracteres para que generen todo tipo de combinaciones.

¿Para qué sirven tantos copies? Fácil, Google irá aprendiendo de los términos y la intención de búsqueda del usuario. De esta manera, cuando aparezca nuestro anuncio, el buscador entregará la conjunción entre titular y descripción que tenga más probabilidades de convertir.

Esta novedad permite que más profesionales inmobiliarios alejados del marketing digital puedan comenzar a utilizar este tipo de anuncios. Además, que entrega más tiempo a los publicistas digitales para diseñar mejor sus estrategias.

Además Google tiene una función beta donde el propio sistema de machine learning genera anuncios de forma automática, optimizando al extremo la conversión. De esta forma se reduce el tiempo de configuración de campañas empleándolo en tareas más productivas.

¿Estás interesado en cómo el Machine Learning puede ayudar a tu promotora inmobiliaria? Si te ha parecido interesante ese artículo, por favor, deja tu comentario en la parte de abajo y comparte este post.

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