IMMOBILIARE 4.0

I big data cambiano i servizi del real estate. Ma l’Italia è 10 anni dietro UK

I big data stanno cambiando le modalità operative del settore immobiliare. I siti di locazione e compravendite offrono valutazioni economiche degli immobili sempre più “calate” nel contesto dei servizi circostanti. Ma non sempre ci sono gli strumenti e le competenze per leggere la mole dei dati. L’Italia è 10 anni indietro sui Paesi anglosassoni. Ma qualcosa si muove

di Adriano Lovera

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(sarayut_sy - stock.adobe.com)

I big data stanno cambiando le modalità operative del settore immobiliare. I siti di locazione e compravendite offrono valutazioni economiche degli immobili sempre più “calate” nel contesto dei servizi circostanti. Ma non sempre ci sono gli strumenti e le competenze per leggere la mole dei dati. L’Italia è 10 anni indietro sui Paesi anglosassoni. Ma qualcosa si muove


3' di lettura

L’analisi dei big data sta cambiando il volto del settore immobiliare. Investitori e sviluppatori hanno fame di indicazioni per capire come e dove pianificare gli investimenti. I property manager li vogliono per gestire i patrimoni nella direzione dell’efficienza energetica. Agenti e consumatori finali li utilizzano quando comprano e vendono casa, sia per cercare quella giusta sia per valutarla al prezzo più coerente. Il mondo anglosassone è davanti a noi di almeno dieci anni, ma molto si sta muovendo anche in Italia.

Gli attori in campo

I nostri portali maggiori, come Casa.it o Immobiliare.it, svolgono servizi b2b di analisi dei dati. Sono nate diverse startup, come Colouree. E tante società stanno cambiando pelle per entrare nella partita. Tra le ultime c’è Homepal, nata nel 2014 per favorire gli scambi tra privati, che da oggi promette servizi di analisi dei dati agli operatori specializzati. «Le istituzioni finanziarie guardano sempre più all’immobiliare come un elemento core della propria attività» dichiara il ceo, Monica Regazzi. «Homepal offrirà una piattaforma ready to use e personalizzata che può essere implementata in poco tempo a seconda delle esigenze».

Al lavoro su questo versante c’è anche Agentpricing, il servizio di valutazione immobiliare tra i più usati dagli agenti, con 2.500 clienti all’attivo. «Attualmente il nostro algoritmo proprietario – racconta il fondatore, Patrick Albertengo – restituisce i risultati analizzando essenzialmente le caratteristiche dell’immobile e confrontandole con dati di mercato. Dal 2020, l’analisi sarà ancora più raffinata perché aggiungeremo l’elaborazione relativa a dati esterni, dalla vicinanza ai mezzi pubblici alla presenza di negozi e servizi».

A livello di portali di ricerca, Casa.it ha da poco potenziato la propria funzionalità di ricerca degli immobili, aggiungendo criteri finora mai usati dai principali database di settore, come la vicinanza a fermate della metropolitana, la prossimità a scuole (dell’infanzia, elementari e medie), supermercati, persino a colonnine di ricarica delle auto elettriche, uno dei trend futuri della mobilità. «L’errore più grande sarebbe pensare che questi strumenti siano semplici, quasi un’estensione di Google Maps – spiega al Sole 24 Ore l’ad Luca Rossetto –. Sapete quanto ci abbiamo messo a implementare la funzione? Un anno di lavoro. Ma ora abbiamo un bel margine di vantaggio sui concorrenti»

Il proptech

L’ultima edizione del “Proptech monitor” redatta da Rec (Real estate center), del Politecnico di Milano, riporta investimenti pari a 9 miliardi di dollari in società del proptech, che di big data si nutrono, nei primi 6 mesi del 2019. Un dato simile a quello della società americana Absolute reports, secondo cui il settore IT all’interno dell’immobiliare arriverà a un valore di 10 miliardi di dollari entro il 2024. Perché è così importante? «Confrontandoci con sviluppatori e investitori, spesso raccogliamo un’autentica frustrazione nel constatare il gap tra la mole di dati oggi disponibili e la difficoltà a sfruttarli per ottenere informazioni rapide e concretamente fruibili» scrivono gli analisti di McKinsey nel report “How big data is transforming real estate”.

Secondo lo studio, paragonando due edifici simili e ugualmente appetibili se valutati secondo le variabili tradizionali (canone d’affitto per metro quadrato, vacancy rate) il risultato cambia sensibilmente se si aggiungono criteri non convenzionali, come la valutazione media su Tripadvisor dei bar e ristoranti vicini, la presenza di pompe di benzina comode, negozi di alimentari raggiungibili e piedi, concessioni comunali per la futura costruzione di piscine. L’edificio che vince su questi aspetti ha un potenziale di rendimento doppio rispetto all’altro, solo nel giro di 3 anni.

I big data, inoltre, promettono anche di creare lavoro all’interno del settore. «Diverse realtà si stanno attrezzando per attirare nuovi profili specializzati nel data analytics» ha testimoniato Stefano Bellintani, professore al Politecnico di Milano, durante l’ultima presentazione del Proptech monitor 2019. Ma c’è ancora tanta strada da compiere. Secondo l’ultimo rapporto “Big Data Analytics & Business Intelligence” della School Management del Politecnico di Milano, in cima all’elenco delle società che investono in questo segmento e si dotano di profili idonei (Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist) ci sono banche (28%), manifatturiero (24%), telco e media (14%), servizi, Gdo e retail (8%), assicurazioni (6%), utility (6%) e Pa e sanità (5%). L’immobiliare non è ancora citato.

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