Con inteligencia artificial, empresas del sector inmobiliario impulsan sus ofertas de venta

La predicción de precios y comportamiento del mercado y la optimización del gasto de marketing son algunos de los usos que se le dan a la inteligencia artificial en el sector inmobiliario.

Bogotá, 30 de mayo de 2023. Habi, comprador y vendedor de vivienda usada en Colombia y México, es pionero en el uso de inteligencia artificial para procesos inmobiliarios en el país. La compañía ha aprovechado la capacidad de obtener y procesar datos que tiene para desarrollar modelos de inteligencia artificial que ayudan a simplificar procesos internos para poder darles mejores soluciones a sus clientes.

Uno de los principales proyectos de inteligencia artificial que Habi ha desarrollado, es un modelo basado en machine learning que permite entender la dinámica de mercado de cada inmueble, entendiendo sus particularidades y características específicas. Con estos modelos, es posible comprender y predecir, para cada inmueble, elementos como precios, rotación y tiempos en diferentes etapas del proceso, así como entender el contexto y las dinámicas del mercado. Con este entendimiento, la compañía le brinda un manejo único a cada inmueble y determina el precio y tiempos óptimos según su situación de mercado.

Habi utiliza estos modelos para hacer las ofertas a sus clientes para comprar sus inmuebles. De esta manera, la oferta que realizan está basada en millones de datos que comprenden tanto el dinamismo del mercado como las características específicas de cada vivienda. Actualmente el 80% de sus ofertas se hacen a partir de esta inteligencia artificial y el 20% restante utiliza otro modelo similar semi automatizado que se optimiza constantemente. El uso de esta tecnología para determinar precios permite que las ofertas sean cada vez más acertadas, ya que están basadas en datos reales y actualizados, que entienden el funcionamiento del mercado en la zona específica donde se encuentra el inmueble.

“Con este acercamiento, lo que buscamos es traer cada vez más seguridad al mercado inmobiliario y precios justos a los vendedores, pues darle información basada en datos a nuestros clientes les permitirá tomar mejores decisiones sobre la compra y venta de su vivienda. Este proyecto, que es la base de la innovación que trae el modelo compra de Habi, es solo una de las maneras en las que el sector proptech está utilizando modelos tecnológicos basados en datos”, aseguró Juan Sokoloff, VP de Data, analítica y pricing de Habi.

La compañía también ha comenzado a implementar inteligencia artificial en sus procesos internos de mercadeo, utilizando modelos estadísticos y de machine learning que se alimentan de datos día a día para tomar mejores decisiones sobre las inversiones que realiza el equipo. Esta tecnología permite determinar de manera automática e inteligente cuánto y cómo se debe invertir el dinero en cada canal de adquisición para obtener un mayor flujo de clientes optimizando el gasto.

El modelo funciona, por un lado, prediciendo el número de leads que se estima traer a partir de los gastos de mercadeo. Por otra parte, se enfoca en optimizar dicho gasto. Es decir, dado un presupuesto de gasto en marketing, el modelo permite determinar cuánto deberíamos invertir en cada canal, de tal manera que se maximice el número de leads traídos, asegurando un costo por lead saludable, según nuestras definiciones de negocio.

“En Habi estamos buscando apoyarnos en datos y tecnología para mejorar cada uno de nuestros procesos y hemos encontrado en el uso de inteligencia artificial y los modelos de predicción una herramienta muy útil para optimizar nuestros procesos de alocación de presupuesto de mercadeo. Esto nos está permitiendo atraer clientes de forma financieramente sostenible y nos permite invertir y explorar cada vez más canales de adquisición”, afirmó Juan Soler, Chief Marketing Officer de Habi.

Asimismo, la compañía recientemente anunció que Propiedades.com, portal inmobiliario filial de Habi en México, empezó a utilizar Chat GPT para facilitar la inscripción de inmuebles y mejorar las descripciones al momento de publicar.