In der Real Estate Branche werden Daten ganz anders erfasst und genutzt, als beispielsweise im E-Commerce. Wie allmyhomes Einblicke gewinnt und für herausragende Experiences nutzt.

 

Die Nutzung von Big Data ist eine Möglichkeit, wie Technologie-Giganten wie Amazon, Facebook, Google oder Netflix Einblicke gewinnen können und auf dieser Grundlage personalisierte Empfehlungen für ihre Nutzer generieren. Dazu sind ein hohes Transaktionsvolumen und möglichst viele Interaktionen auf und mit der Plattform erforderlich. So entstehen eine aussagekräftige Stichprobe und ausreichend Rohdaten, die analysiert und zur Erkennung von Mustern genutzt werden können.

 

Anders als im E-Commerce oder etwa dem Konsumgüterhandel sind die Anzahl der Transaktionen im Immobilienbereich naturgemäß niedrig – denn die Anschaffung einer Wohnung ist für die meisten Menschen eine „Once in a lifetime“-Entscheidung. Verglichen mit dem durchschnittlichen Amazon-Warenkorb, der etwa ein USB Kabel und zwei Bücher enthält, ist der Preis einer neu entwickelten Wohneinheit exorbitant hoch. Und die so erfassbaren Daten sind entsprechend klein in Volumen und Frequenz – dafür aber von signifikanter Relevanz, zumal auch die Kaufentscheidung wesentlich mehr Überlegung und Emotion beinhaltet. Diese sinnvoll auszuwerten und dabei zu aussagekräftigen Schlussfolgerungen zu gelangen, ist eine der großen Herausforderungen der Branche. 

 

Dabei gibt es mehrere Möglichkeiten, mit solchen Small Data zu arbeiten, z.B. durch Fokussierung auf Basis von Hypothesen, welche auf Branchen-Erfahrungen beruhen. Weiterhin möglich ist die Kombination mehrerer Datenattribute, um eindeutige Erkenntnisse zu generieren, oder die Kopplung von proprietären, internen Datenpunkten an externe Daten – soweit verfügbar. Dazu können zahlreiche öffentliche Quellen herangezogen werden, etwa um Vergleichspreise für einzelne Objekte, z.B. für ein Penthouse in Berlin-Mitte, zu erhalten.

 

Damit allmyhomes Small Data sinnvoll nutzen kann, ist ein fundamentales Verständnis der Immobilienbranche erforderlich, welches in einem Datenmodell (als digitale Spezifikation) festgehalten wird und akkurat das Geschehen und bestimmte Geschäftsprozesse beschreibt. Allmyhomes involviert kontinuierlich relevante Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen, Kunden sowie Partner, um die Relevanz der Daten kontinuierlich zu validieren. Nicht alle Rohdaten sind jederzeit sinnvoll zu nutzen; so überprüft allmyhomes beispielsweise, wann welche Daten während eines Kaufprozess in welcher Form treibend sind. Das System muss kontinuierlich aktualisiert und auf neueste Erkenntnisse zugeschnitten werden. 

 

Datengetrieben zu sein bedeutet für allmyhomes auch, offen zu bleiben für unerwartete Ergebnisse, die sich ggf. der initialen Intuition entziehen. Denn je weniger Transaktionen stattfinden, desto wichtiger ist es, umfassende Rohdaten zu jedem Schritt zu sammeln, der rund um die Transaktion stattfindet. So kann geprüft werden, ob eine Hypothese, etwa in Bezug auf Kaufmotivation, sich bewahrheitet.  

 

Hier kommt schließlich der Vorteil einer end-to-end-Perspektive zum Tragen: Durch ein holistisches Verständnis der gesamten Immobilien-Transaktion kann die Qualität der gesammelten Daten durch das Heranziehen von Metadaten präzisiert werden. Durch den Kontext der gesamten Transaktion kann aus Small Data sogenannte Smart Data entstehen, welche zu einem grundlegenden Verständnis führen, was Käufer wirklich wollen.