L'intelligence artificielle dans l'immobilier

Examinez de plus près les applications potentielles de l'intelligence artificielle dans l'immobilier et la manière dont les courtiers et les agents peuvent tirer parti de l'IA pour améliorer leurs activités.
La révolution de l'intelligence artificielle (IA) est arrivée. Bien qu'elle n'en soit qu'à ses débuts, l'intelligence artificielle permet déjà de conduire des voitures, de détecter les cellules cancéreuses à un stade précoce, d'identifier intelligemment l'emplacement des magasins de détail et de mettre en place des systèmes domestiques à commande vocale qui déclenchent automatiquement des alarmes et des thermostats.

Cette technologie peut sembler intimidante pour de nombreux agents et courtiers immobiliers, mais une meilleure compréhension des applications potentielles de l'IA et de l'apprentissage automatique pourrait permettre de mieux apprécier les possibilités qui s'offrent à nous.

Alors que la véritable IA décrit une technologie capable de tirer des conclusions logiques et d'apprendre par elle-même, l’IA actuelle est en fait plus proche de l'apprentissage machine avancé avec des algorithmes sophistiqués qui traitent d'énormes quantités d'entrées prédéfinies ou de comportements d'utilisateurs pour faire des prédictions précises à court terme.

Aujourd'hui, dans le secteur de l'immobilier, l'apprentissage automatique aide déjà les agents à répondre plus rapidement aux questions des clients, aide les courtiers à commercialiser leurs annonces avec une plus grande précision.

L'IA transforme l'immobilier

Avec tous les yeux tournés vers l'IA, il est clair que cette technologie aura un impact considérable sur l'avenir de l'immobilier. La capacité de collecter, d'analyser et de tirer des enseignements d'un énorme afflux de données promet de rendre les agents plus efficaces, les courtiers plus stratégiques et les clients plus à même de vivre le processus d'achat et de vente avec beaucoup moins d'incertitude.

1. Améliorer la recherche de logement pour les clients

Depuis que les annonces sont disponibles en ligne, les acheteurs peuvent rechercher des maisons en sélectionnant des attributs tels que l'emplacement, le prix, la superficie et le nombre de chambres à coucher. Mais même en limitant la recherche de propriétés à ces paramètres, les chasseurs de maisons peuvent se retrouver avec des centaines de maisons à considérer, ou pire encore, filtrer des propriétés qui ne répondent pas aux critères de recherche.

Le machine learning a rendu ce processus beaucoup moins frustrant en analysant les schémas de recherche d'une personne et en créant une image plus précise de ce qu'elle veut vraiment. Zillow par exemple (entreprise d'annonce immobilière à Seattle), peut combiner les données de recherche d'un acheteur potentiel de maison avec celles d'acheteurs similaires pour produire une liste de propriétés que les prospects recherchent activement tout en les mettant en relation avec d'autres propriétés qui correspondent étroitement à leurs besoins - un peu comme Amazon recommande des livres qu'un client pourrait aimer lire.

Plusieurs entreprises ont développé des applications d'IA qui serviront d'interfaces conversationnelles avec les clients pour répondre à des questions simples et complexes, telles que "la maison a-t-elle une piscine" et "combien de voitures rentrent dans le garage ? Si un client veut savoir si la propriété a un jardin, ces plates-formes peuvent ajouter une couche de détails supplémentaires, comme le fait que le jardin comporte quatre chênes. Les agents en profitent lorsque les consommateurs peuvent rechercher des maisons avec plus de précision.

2. Identifier des clients potentiels forts pour les agents

La technologie de l'IA offre également un outil puissant pour aider les agents à révéler leurs clients idéaux. Le site de Zillow, par exemple, peut identifier une centaine de points de données qui distinguent l'acheteur ou le vendeur sérieux de ceux qui "rêvassent" ou font du "lèche-vitrine".

Certains systèmes utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour isoler les points de contact de grande valeur, ou d'humain à humain, des points de contact de faible valeur, afin d'identifier les contacts qui sont plus engagés avec l'agent. Ce moyen d'identification de précision aide les agents spécialisés, tels qu'un expert hyperlocal, à réduire le champ des clients potentiels qui correspondent à leur niche ou à leur domaine d'activité.

À l'avenir, un agent pourrait faire appel à un robot pour fixer les rendez-vous des clients par téléphone, dans n'importe quelle langue, en utilisant le CRM de la maison de courtage, ou croiser, lors d'une journée portes ouvertes, un robot bilingue qui fait office de traducteur pour les visiteurs parlant le mandarin.

3. Éliminer les préjugés dans le recrutement des agents

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique donnent aux courtiers un avantage dans le processus de recrutement en leur fournissant une analyse approfondie d'un marché et en leur montrant où la demande actuelle est la plus forte, la moins bien servie et celle qui devrait croître. Ainsi, les courtiers et les chefs d'équipe peuvent se lancer avec confiance dans ces domaines avec les nouvelles recrues. Les ordinateurs offrent également l'avantage d'éliminer les préjugés émotionnels du processus d'entretien avec les agents, aidant ainsi les courtiers à recruter les bons agents pour développer avec succès leur créneau.

Bien sûr, la personnalité et l'adéquation culturelle sont des variables qui requièrent un jugement humain, mais une analyse approfondie et impartiale peut éliminer les conjectures lorsqu'on examine l'historique des performances d'un agent.

4. Affiner le processus de transaction

L'objectif est d'aider les agents et les équipes à offrir à leurs clients l'expérience la plus transparente et sans surprise. Cet objectif peut être atteint grâce au machine learning qui permet des délais de clôture plus courts, des applications mobiles plus intelligentes, des contrôles de conformité solides, des rapports détaillés et des données auto-remplissables qui réduisent la saisie manuelle de données et les erreurs. En fin de compte, il aidera également les courtiers et les équipes à évaluer avec précision leurs performances en fournissant des rapports intelligents et solides.

5. Prévoir les évaluations et les valeurs de marché

En combinant les données de la GRC et du marché, la technologie de l'IA peut également aider les agents et les courtiers à mieux prédire la valeur future d'une maison sur un marché spécifique. Par exemple, le système peut synthétiser des informations provenant de diverses sources, notamment les transports, la criminalité locale, les écoles et l'activité du marché.

Comme la plupart des acheteurs considèrent une nouvelle maison comme un investissement, une prévision plus fiable de sa valeur future peut les rendre beaucoup plus confiants pour un achat aussi important.