Una buena gestión de los datos con los que cuenta una agencia inmobiliaria permite optimizar la toma de decisiones, mejorar la eficiencia y potenciar los ingresos. La Inteligencia Artificial es una buena aliada en el proceso si sabemos cómo utilizarla. Carlos Álvarez, socio Director en CMA tech & Santa Clara Properties y ex-Google, dio las claves en la ponencia Cuadros de mando con IA que impartió en el último Fotocasa Pro Academy Day de Barcelona.
El dato como punto de partida
Para hacer un cuadro de mando inmobiliario partiremos de los datos. ¿Qué datos son los que más nos interesan para nuestra estrategia comercial? ¿De dónde los sacamos? ¿Qué hacemos con ellos? Álvarez señaló 5 puntos a tener muy en cuenta:
- Tener un objetivo de negocio: el cuadro de mando es una herramienta que debe tener retorno.
- Cuidar el origen de los datos. No vale cualquier fuente.
- Decidir cuándo y dónde analizar el dato.
- La correlación no implica causalidad.
- Contar con profesionales especializados en tratamiento y gestión de datos porque es importante saber analizarlos y estructurarlos.
¿Qué fuentes de datos tenemos?
Las fuentes de los datos tienen que ser lo más fiables posible si queremos que el cuadro de mando sea realmente útil. Algunas de ellas son:
- Datos extraídos de los CRM inmobiliarios.
- Bases de datos externas. Del Catastro, el Instituto Nacional de Estadística o Google Trends se pueden extraer datos interesantes en función de los objetivos de la agencia.
- Redes sociales. En ellas se observa y analiza el comportamiento del usuario y puede servir para entender cómo somos desde el punto de vista emocional y adaptar el mensaje, las fotografías de los inmuebles, etc.
- Plataformas de publicidad digital.
Limpieza y homogeneización de los datos
Si ya hemos decidido qué datos y de dónde nos interesan, el siguiente paso es la limpieza de datos en la que tendremos que eliminar duplicados, corregir los valores nulos, eliminación de outliers (valores extremos que se desvían de la tendencia general) y normalizar los formatos.
Tras ello llega el momento de la homogeneización y el procesamiento que incluye la transformación en datos estructurados que podamos leer e interpretar (CSV, SQL, API) y la integración de todas las fuentes que llegan de distintos sitios.
Enriquecimiento con IA
Una vez que tenemos todos los datos juntos y uniformes, gracias a la Inteligencia Artificial podemos enriquecerlos multiplicando su valor analítico. Algunas de las herramientas y técnicas de IA aplicadas al sector inmobiliario que explicó Álvarez son las siguientes:
- Google Vertex AI: que permite entrenar y desplegar modelos de machine learning. Algunas de sus aplicaciones son la predicción de precios de venta y alquiler, la clasificación de clientes según comportamiento o probabilidad de compra o análisis de imágenes de anuncios, entre otras.
- Open AI (GPT-4, Codex, DALL-E): ofrece la posibilidad de generar insights automáticos y entre sus aplicaciones destaca la capacidad de automatizar informes del mercado inmobiliario, configuración de chatbots para agencias o el análisis de comentarios y reseñas en base al sentimiento que transmiten.
Como vemos, según Álvarez “la IA nos aporta información enriqueciendo los datos que tenemos previamente” y ya podemos visualizarlos en un cuadro de mando o dashboard como por ejemplo Power BI (u otros) para establecer la estrategia empresarial.
La IA en las áreas clave de la agencia
Dependiendo del área clave de la agencia inmobiliaria y de sus objetivos del momento existen unas herramientas de IA y unos indicadores más adecuados que otros y de los que Álvarez dio algunas pinceladas.
Captación
Mediante OpenAI GPT-4 se pueden configurar respuestas automáticas a leads interesados en vender, con Google Vertex la segmentación de clientes para personalizar ofertas o crear chatbots en WhatsApp para responder dudas en tiempo real. Algunos de los KPIs más interesantes en captación son el número de propiedades captadas por mes, el precio medio de captación, el ratio de conversión de leads, el tiempo promedio, etc.
Venta
En la venta de inmuebles la IA sirve para realizar un seguimiento del proceso comercial y del cierre de operaciones. Por ejemplo, es posible crear modelos predictivos para estimar el tiempo óptimo de venta, automatizar e-mails con respuestas personalizadas o analizar las emociones de potenciales compradores en base a sus interacciones, no solo por escrito sino incluso por el tono de voz.
El cuadro de mando con estos datos sirve para llegar al objetivo final, que es vender el inmueble en el menor tiempo posible, y permite tener más control sobre cómo va ir nuestro negocio.
Alquiler
Respecto al alquiler, la Inteligencia Artificial en el tratamiento de los datos también tiene mucho que decir. Mediante la IA podremos crear modelos de scoring para evaluar la fiabilidad de los inquilinos, predecir impagos o automatizar recordatorios de pagos y vencimiento de contratos, por ejemplo.
Opciones de visualización del dashboard
Álvarez aconseja elegir herramientas que ofrezcan datos visualmente atractivos, comparables, dinámicos, con mapas… de este modo en el cuadro de mando se puede identificar rápidamente tendencias y saber dónde atacar para cumplir objetivos. Algunas de las más habituales son Power BI, Tableau, Google Data Studio (Looker), Metabase o los dashboards personalizados de Python.
