Il mercato dell’Ai in Italia è cresciuto del 52% nel 2023, raggiungendo un valore di 760 milioni di euro, dopo un incremento del 32% nel 2022. La maggior parte degli investimenti riguarda soluzioni di analisi testuale, agenti conversazionali e progetti di generative Ai, che rappresentano ancora solo il 5% del totale (Fonte evento Regold di idealista).
Tra le tante funzioni offerte dall’Ai, l’analisi predittiva è sotto i riflettori, perché considerata come uno strumento capace di semplificare e potenziare i processi, tra cui la commercializzazione degli immobili.
La cessione e l’acquisizione di un immobile, sia esso commerciale o residenziale è infatti legata a una pluralità di servizi che dipendono dalla conoscenza del mercato, dalle relazioni, dalla capacità di leggere i trend e se possibile anticiparli per massimizzare i risultati, minimizzando i rischi.
Dare in pasto all’Ai un enorme quantità di dati sullo storico può permette di raffinare questo processo, tanto da permette di trovare l’inquilino o l’occupier potenzialmente più interessato?
La risposta sembra essere positiva, perché ciò che viene restituito dall’Ai sono numeri, che predicono il valore più coerente, chi sarà la persona o società potenzialmente più interessata, anche quanto tempo potrà servire per commercializzare un certo immobile.
Dalla valutazione al marketing
Nella commercializzazione degli immobili tutto parte dalla valutazione delle proprietà. Secondo MorningStar, i modelli di valutazione automatizzati (Avm) utilizzano l’Ai per analizzare una grande quantità di dati, inclusi vendite passate, caratteristiche delle proprietà e tendenze di mercato. Ciò porta a valutazioni della proprietà accurate e aggiornate, riducendo gli errori e velocizzando il processo.
Gli algoritmi considerano variabili come le tendenze economiche, i tassi di interesse, gli sviluppi urbanistici e molte altre dimensioni e ne deriva una valutazione coerente e che ha quindi molte più probabilità di concludere con successo le operazioni di vendita.
Verso un target sempre più segmentato
Come ogni operazione di vendita, anche la commercializzazione degli immobili si rivolge a target definiti. L’analisi predittiva lavora, in questo senso, per creare campagne di marketing più mirate in base alle preferenze e ai comportamenti degli acquirenti o dei potenziali inquilini.
Si può parlare di una vera e propria roadmap, che aiuta chi commercializza gli immobili ad allocare le risorse sui lead che hanno maggiori probabilità di conversione.
In definitiva, gli strumenti di analisi predittiva portano l’analisi dei dati a un livello superiore per stimare i risultati futuri in base a come si sono verificati gli eventi passati e presenti.
Una sorta di calcolo delle probabilità raffinato, che dovrebbe mettere da parte ciò che potenzialmente non serve, per concentrare le decisioni su ciò che ha più probabilità di funzionare.
Probabilità che restano comunque legate al soddisfare i bisogni delle persone. nel corso della EFL spring conference 2024, l’evento annuale della Federazione europea per l’abitare Alex Marchesini, ceo di Planet Smart City – Digital ha definito che: “Per consentire una corretta applicazione delle tecnologie digitali al comparto immobiliare di tipo tradizionale, è necessario partire dall’analisi delle esigenze e dei bisogni del mondo circostante. Per fare questo, bisogna effettuare indagini conoscitive molto approfondite per singola necessità, spacchettandole nei diversi segmenti di mercato in cui si andrà potenzialmente a operare (dall’affordable al midmarket, al luxury, passando per il direzionale, il commerciale e l’hospitality, tanto per citarne alcuni). Ognuno di questi segmenti ha esigenze diverse che vanno studiate e approfondite prima di individuare i prodotti digitali più adatti a ciascun comparto. In questo contesto, l’intelligenza artificiale, sia essa predittiva che generativa, rappresenta uno strumento potentissimo in supporto a questa operazione. Non solo. L’intelligenza predittiva, attraverso l’analisi prospettica dei dati dei residenti, consente di migliorare la customer experience del cliente e, a tendere, di disporre di una enorme base di dati potenzialmente monetizzabile dai gestori di grandi complessi immobiliari”.
