Lo intuíamos, ahora lo podemos demostrar

Hasta hace unos años intuíamos el precio de mercado de una vivienda, por ciertos aspectos de la propia vivienda y por comparativa con otras similares en la misma zona.

Los profesionales del sector, agentes inmobiliarios y tasadores, utilizan testigos para poder afinar esa valoración, con datos concretos.

En la actualidad, el big data supone una revolución en la forma de comprender la realidad, basándose en información recolectada a lo largo del tiempo.

Ahora es más fácil demostrar la idoneidad de un precio, calculado con muchas más variables y con un muestreo mucho más amplio.

análisis mercado inmobiliario

Dos viviendas de una misma calle, a la misma altura, una en cada lado de la acera, similares en sus características, pueden tener precios totalmente distintos. ¿hasta dónde es capaz el big data inmobiliario de analizar valores específicos?

Small data y big data inmobiliario

El uso de los datos para valorar una vivienda, es algo que las inmobiliarias y las tasadoras llevan haciendo años.

Se puede decir que se ha estado utilizando small data para poder valorar viviendas de zonas concretas.

Las tasaciones* se han nutrido de testigos (tradicionalmente 6) y ahora pueden enriquecer la información con mayor volumen de datos.

En el caso de las inmobiliarias, los datos analizados sobre oferta y demanda, permiten adecuar las necesidades de los clientes a la existencia de viviendas que les puedan interesar.

Y aquellas inmobiliarias que trabajan en un sistema de compartición de exclusivas (MLS), disponen de información agregada sobre no sólo la oferta de la zona, sino de lo que se ha vendido en los últimos años.

Asociaciones inmobiliarias como AINA o Afilia, que siguen este método de trabajo desde hace años y en las que colaboran una treintena de agencias, disponen de miles de datos de inmuebles tramitados, en cada una de las zonas en las que realizan su labor de asesoramiento inmobiliario.

Sus análisis comparativos de mercado** son por lo tanto más fiables que aquellos que sólo tienen acceso a sus propios datos.

Pese a la mayor cantidad de datos que se manejan en la actualidad y, el menor sesgo estadístico, se sigue planteando si en la valoración del precio de una vivienda, es más relevante analizar la Subjetividad de los compradores o la racionalidad de los datos.

El big data inmobiliario es el micro análisis de datos: mucha información almacenada y etiquetada (la estadística es más exacta cuantos más datos segmentados.) sobre una zona determinada.

Ese análisis de datos, tiene su complemento perfecto con el análisis del comportamientos humano; ambos deben ir juntos.

Ni el más experto de los inmobiliarios puede dar en el clavo al valorar una vivienda si no tiene datos ara comparar, ni la más potente fórmula estadística, con miles de datos, puede ofrecer un valor válido para todos los compradores.

La potencia del big data la estamos aprendiendo con análisis que ofrecen emergentes empresas, como urban Data Analytics, que demuestran un mayor precio de las viviendas que se encuentran en un entorno cercano a colegios:

Analizador de precios de la vivienda en Madrid, en función de su cercanía a colegios y al tipo de colegio.

 

La cercanía a un colegio, no deja de ser uno más de los

factores de decisión de compra de vivienda.

A la hora de escoger un lugar de residencia, también pesan mucho otros factores, como:

  • cercanía a transporte público (autobuses urbanos, bocas de metro, tranvía)
  • accesos en coche,
  • antigüedad,
  • superficie,
  • estado de conservación,
  • acabados de la vivienda, suelos y paredes, las puertas y ventanas,
  • iluminación,
  • calidades: armarios, sanitarios, calefacción,
  • si se ha reformado
  • altura del piso,
  • orientación,
  • vistas,
  • edificio: estado de la fachada, estructura,
  • zonas comunes,
  • características: jardín, terraza, piscina, ascensor, aire acondicionado,
  • eficiencia energética….
  • zona: calidad del entorno, actividad comercial, áreas ajardinadas, equipamientos, servicios, líneas de transporte público, contaminación sonora, parcelas sin edificar, tránsito peatonal, índice de criminalidad, cantidad de zonas verdes, distancias a los diferentes servicios,
  • Tipo de Vecinos o preferencia por no tener vecinos.

El inconsciente y las emociones gobiernan la decisión de compra de vivienda

Cada una de estas variables puede ser medible; lo que es diferente es el peso que cada comprador aplicaría para calcular su precio ideal.

La relevancia de ciertas características, varía en función de la ubicación, siendo muy importante el tipo de calefacción en el norte y el aire acondicionado en el sur.

Entre las diferentes valoraciones, destaca la que se establece en función del estilo de vida deseado por quienes buscan su nuevo hogar.

Existe una Diferente Ponderación, según las prioridades de los compradores; hay quien prefiere casas bonitas, no necesariamente grandes, otros que quieren grandes espacios abiertos, unos quieren estar en el centro de la urbe y otros en sitios tranquilos, alejados del ruido.

El big data es capaz de recoger datos de la mayoría de las características y de todo aquello que se pueda medir.

Pero el resultado debe ser analizado subjetivamente y aplicado de forma personalizada.

Los métodos de análisis automático han mejorado mucho, por todas las variables introducidas y la magnitud de los datos manejados, pero un dato automatizado, cuando se trata de valorar un bien tan valioso emocionalmente como la vivienda, se queda cojo sin el bastón de la experiencia y conocimiento.

valoracion-corelogic-propertywatch


Anotaciones:

*Tasación = certificado que compara el piso visitado con otros inmuebles (testigos) en venta o testigos próximos de similares características, estado y antigüedad

**Análisis comparativo de mercado inmobiliario: estudio para establecer el precio de mercado de una propiedad inmobiliaria, habitualmente enfocado a decidir con el propietario, el precio de salida del inmueble al mercado.

En todo caso, el precio de mercado es al que está dispuesto a pagar un comprador.

Resumen
Título del Artículo
Big data para el análisis del mercado inmobiliario
Descripción
El análisis estadístico de datos para conocer el mercado inmobiliario. Big & small data inmobiliario.
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