<img src="https://certify.alexametrics.com/atrk.gif?account=53pUm1a4KM+2vg" style="display:none" height="1" width="1" alt="">
TRG Blog

Cách thức phân tích dữ liệu thay đổi ngành bất động sản

Đăng bởi Rick Yvanovich vào

Ngành bất động sản hầu hết không được biết đến như là một ngành với chuyên sâu về công nghệ. Tuy nhiên, điều này có thể sẽ sớm không còn. Phân tích dữ liệu đang thay đổi cách thức các công ty bất động sản, khách hàng và tổ chức tài chính hoạt động trong lĩnh vực này.

data_analytics_for_real_estate_industry.jpg

Tạo giá trị gia tăng

Dữ liệu thông tin về bất động sản truyền thống đang trở nên thông dụng. Bất cứ ai có khả năng kết nối Internet có thể truy cập thông tin cơ bản về thị trường và bất động sản. Các công ty bất động sản cần phải cung cấp giá trị gia tăng thông qua các giải pháp tùy biến cao.

Phân tích dữ liệu có khả năng có thể biến đổi cách thức ngành bất động sản đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Ví dụ, một công ty bất động sản thương mại có thể làm gì khi khách hàng muốn chuyển đến một văn phòng mới? Theo truyền thống, các công ty sẽ đưa vào các yếu tố như ngân sách, vị trí ưa thích và không gian để lập một danh sách các khuyến nghị. Điều gì xảy ra nếu công ty cũng có thể giúp giải quyết những thách thức kinh doanh khác cho khách hàng?

Một trong những thách thức lớn cho các doanh nghiệp hiện nay là tuyển dụng và giữ chân nhân tài. Vì vậy, khách hàng có lẽ sẽ thích một địa điểm thuận tiện nhất cho tất cả nhân viên của họ. Nhân viên có thể nhập thông tin địa điểm nhà của họ, lịch trình của một ngày làm việc điển hình. Những thông tin này sẽ được sử dụng để phân tích, như lập bản đồ. Kết quả là một giải pháp cho không gian văn phòng với các vị trí được tối ưu cho việc di chuyển của nhân viên. Văn phòng mới có khả năng mang lại giá trị gia tăng cho việc thu hút và giữ chân nhân tài của khách hàng.

Đưa ra quyết định thông minh hơn

Thị trường bất động sản có một hệ thống dữ liệu khổng lồ của hàng triệu tài sản, khách hàng tiềm năng và người bán. Ngoài ra, có rất nhiều siêu dữ liệu cho từng tài sản và khách hàng. Nguồn dữ liệu thô này cung cấp cho các công ty những lợi thế cạnh tranh nhất định. Các công ty được trang bị với các hệ thống phân tích dữ liệutiên tiến có thể cạnh tranh bằng cách sử dụng dữ liệu để tìm kiếm thông tin hữu ích, cho phép giám đốc điều hành cấp cao để đưa ra quyết định chiến lược thông minh hơn liên quan đến đầu tư, quản lý tài chính, kinh doanh và tiếp thị, mua sắm, vv

Các khía cạnh tài chính của ngành bất động sản đã sớm sử dụng phân tích dữ liệu để giúp các nhà đầu tư và các tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Các ngân hàng ngày nay có cái nhìn chuyên sâu về giá trị của những tài sản bị tịch thu hơn trước. Thuật toán tính toán rủi ro được cải tiến để cung cấp đánh giá chính xác hơn về tài sản.

Phân tích dữ liệu cho phép thấu hiểu những thông tin về khách hàng mà trước đây chưa làm được. Nó có khả năng trình bày một bức tranh rõ ràng hơn về khách hàng nào,mua gì, khi nào, ở đâu, tại sao và như thế nào. Quan trọng hơn, phân tích dữ liệu có thể dự đoán ai sẽ mua hoặc bán nhà trong tương lai gần. Khả năng này có thể thay đổi đáng kể cách thức các công ty bất động sản tiếp cận khách hàng. Thay vì cố gắng để tiếp cận với một đối tượng chung chung, các công ty có thể nhắm đến những cá nhân cụ thể, những người có nhiều khả năng là khách hàng của họ.

Trao quyền cho khách hàng cá nhân

Phân tích dữ liệu một cách chi tiết mang lại lợi ích không chỉ cho công ty bất động sản mà còn cho cả khách hàng cá nhân. Nó tạo ra một cấp độ minh bạch chưa từng thấy và khả năng tiếp cận thông tin cho cả người mua và người bán. Ví dụ, chủ nhà có thể được cung cấp thông tin về giá trị tiềm năng tài sản của họ, cũng như các xu hướng trong tương lai.

Công ty bất động sản vẫn đang kinh doanh theo cách truyền thống có thể cảm thấy bị đe dọa bởi sự minh bạch. Tuy nhiên, mua nhà là một trong những giao dịch đắt tiền nhất mà một cá nhân thực hiện trong đời. Những công ty có thể làm cho quá trình dễ dàng hơn và cung cấp nhiều thông tin hơn có nhiều khả năng giành được khách hàng và tăng doanh số.

Tăng tầm nhìn trực tuyến

Internet đã trở thành điểm đến ưa thích của khách hàng cá nhân khi tìm kiếm bất động sản. Kết quả là, các đại lý bất động sản và các chuyên gia cần phải được tiếp cận trực tuyến, ngoài chiến thuật bán hàng tích cực kiểu cũ và các chiến dịch quảng cáo. Phân tích dữ liệu cho phép các đại lý hiểu những gì khách đang làm khi họ thực hiện tìm kiếm trực tuyến. Quan trọng hơn, các công cụ phân tích tiên tiến ngày nay có thể sản xuất thông tin mang tính hành động thời gian thực cho phép điều chỉnh hầu như hàng ngày của những thông tin hiện hữu hoặc trả phí.

Các ứng dụng Business Intelligence (BI) hoặc quản trị hiệu suất doanh nghiệp (EPM) với khả năng phân tích được tích hợp cho phép các công ty tận dụng tối đa thông tin dữ liệu của họ. Nếu bạn muốn biết thêm về cách BI và phân tích dữ liệu có thể thay đổi doanh nghiệp của bạn ngày hôm nay, xin vui lòng tải về tài liệu "Từ phản ứng đến chủ động – Business Intelligence ngày nay có nghĩa gì".

Choosing the right financial system: 5 key criteria for modern CFOs

Chủ đề: Hiệu suất doanh nghiệp, Chiến lược thấu hiểu kinh doanh

Sự kiện sắp tới:

Đăng ký nhận bài viết từ TRG

Sự kiện:

Các bài viết mới nhất

Bài viết xem nhiều nhất

Mục tiêu & Sứ mệnh

rick yvanovich resized 174

 Rick Yvanovich
//Người sáng lập & Giám Đốc Điều Hành//

Với trang blog của TRG International, sứ mệnh của chúng tôi là trở thành người bạn đồng hành đáng tin cậy và là người có thể cung cấp các giải pháp hoạt động tối ưu cho doanh nghiệp bạn. Chúng tôi sẽ đảm bảo rằng chúng tôi giúp doanh nghiệp của bạn càng ngày càng phát triển lớn mạnh hơn.

Đăng ký nhận bài viết từ TRG

Kết nối với chúng tôi