big data et immobilier : quelles innovations transforment le secteur ?

Trouver un bien en quelques minutes, tout savoir du quartier environnant ou encore connaître le prix de son appartement dans un an : le big data transforme le secteur de l’immobilier. Les agences immobilières comme les clients bénéficient de nouveaux services.

Lorsqu’on recherche une maison, nos attentes sont souvent les mêmes : trouver vite tout en disposant d’informations détaillées sur le quartier qui nous fait de l’oeil. Heureusement pour nous des start-ups ont cerné ces attentes et proposent des services B2C innovants. Aux Etats-Unis, Opendoor mise sur sa capacité à déterminer le juste prix d’un bien pour l’acheter cash à un particulier, “en une minute”. Le site d’annonces immobilières Zillow prédit l’évolution des prix à un an pour tout le continent nord-américain. En France, Noam aide les montpelliérains à localiser un appartement, une maison ou un local commercial disponible en fonction de leurs caractéristiques et de leur situation vis-à-vis des transports, des commerces et d’autres services. La transparence s’invite également dans le secteur avec des plateformes comme Rentswatch qui propose un comparatif européen des loyers.

Les professionnels de l’immobiliers adoptent le big data

En B2B les innovations émergent également. On peut citer SamartZip qui propose aux agences immobilières de cerner les 20% de clients potentiels sur une zone à partir de données concernant leur âge, la date de fin de leur crédit immobilier, leur situation familiale, etc. Des intermédiaires entre les particuliers et les professionnels voient le jour. Les datascientists et développeurs de MeilleursAgents.com ont développé une offre d’accompagnement à l’achat, la vente et à la location, ainsi que des cartes interactives des métropoles françaises couplant loyers et prix au mètre carré par station de transport public pour faciliter le choix de l’emplacement d’un futur lieu de vie.

La quête de l’indice de qualité de vie

Quel est le produit qui fera la différence dans le secteur ? Proposer un indice de qualité de vie à un endroit donné. Il croiserait des informations sur le marché et sur le quartier recherché ainsi que les contenus publiés par ses habitants. Qui ne rêverait pas d’avoir en un clic les avis sur les restaurants, les écoles ou encore les professionnels de santé d’un quartier ?  Le résultat combinera ainsi une sélection de biens ultra personnalisée pour l’acheteur potentiel avec la dose de subjectivité que les algorithmes ne peuvent pas traduire. Quel acteur trouvera la formule magique pour développer cet indice ?

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