El marketing inmobiliario actual, en parámetros estrictamente digitales, encuentra en la inteligencia artificial uno de sus mejores aliados. El alcance de la IA (según su acrónimo en español) y las herramientas que proporcionará de aquí a un corto plazo aún están lejos de tocar su techo; ni siquiera los más avanzados desarrolladores y expertos en la materia pueden asegurar, promediando el primer cuarto de siglo XXI, los niveles máximos que tocarán sus estrategias aplicadas al mundo de los bienes raíces. Lo cierto es que la tecnología como factor innovador acompaña y hace más sencilla toda gestión profesional; desde la labor cotidiana más simple hasta la concreción de un modelo de negocio global y complejo. En este artículo de Oi Real Estate, veremos todo en machine learning inmobiliario ¿Cómo se aplica? Te invitamos a continuar leyendo para conocer mucho más.
En este artículo encontrarás:
¿De qué hablamos si hablamos de machine learning?
Al referirnos a machine learning, debemos considerar que se trata de tecnología basada en inteligencia artificial; mediante la cual los desarrolladores han hallado la forma de otorgar a un sistema o software la habilidad para detectar y ordenar patrones otorgados por usuarios de distinta índole y a través de las más variadas herramientas.
Estos datos son analizados de forma masiva y concluyen en información fidedigna. El objetivo: adelantarse y predecir conductas determinadas por parte de dichos usuarios y ejecutar así las respuestas adecuadas que podrán acelerar y mejorar cualquier diligencia.
Mediante dicha evaluación y una vez completado el proceso, cientos de eventuales clientes de una misma agencia podrían ver respondidas sus consultas y ser asistidos en sus dificultades simultáneamente. Esta posibilidad comercial, así como los beneficios reales que esta tecnología le proporciona a la industria actual, no hubieran podido ser imaginados ni siquiera por los más optimistas expertos en desarrollo cibernético.
¿Existen distintas clases de machine learning?
Al momento el machine learning puede clasificarse en tres tipos bastante diferenciados entre sí; que desarrollaremos brevemente a continuación.
- Bajo supervisión. Es una modalidad de entrenamiento que utiliza cantidades preestablecidas de data a través de tags.
- Sin supervisión. Es otra modalidad de entrenamiento que, como contrapunto al aprendizaje bajo supervisión, no utiliza tags o etiquetas para definir el patrón. En este sentido, la modalidad no supervisada se considera más compleja y pretende simular el modo de aprendizaje humano; o al menos acercarse lo más posible a él.
- Vía refuerzos. En esta tercera modalidad de machine learning, se prevé que los sistemas incorporen conocimientos en base a la experiencia que entre datos ofrecidos y respuestas ejecutadas conformarán cada proceso. Se aplicará un sistema de tecnología de prueba y error / recompensa que harán del software en cuestión una aplicación mejorada sobre la marcha.
Todo en machine learning inmobiliario
Estarás preguntándote… ¿cómo se aplica el machine learning al sector inmobiliario? A muchas agencias u oficinas de servicios inmobiliarios independientes les sorprende que, una vez interiorizadas en el tópico machine learning, puedan pasar a considerarse como compañías proptech. Te contaremos entonces cómo accionan estas modalidades tecnológicas en el circuito; y comprobarás que es muy probable que estés aplicándolo desde hace algún tiempo, acaso sin darte cuenta o como algo de lo más habitual.
- Proporciona a las agencias la capacidad de competir a nuevos niveles, sin un techo predeterminado.
- Ofrece datos concretos sobre cuál es la mejor instancia para contactar al cliente o interesado según su objetivo en la negociación.
- Podrás crear nuevas e innovadoras estrategias en marketing inmobiliario, ofreciendo a los clientes lo que están buscando; dado el conocimiento previo de sus gustos y preferencias.
- Funciona como una herramienta vinculante entre los distintos sectores satélites al real estate (construcción, arquitectura, decoración, profesionales legales como estudios contables o jurídicos).
- Permite que una agencia identifique su buyer persona de forma automatizada y descarta a quienes podrían ser desde lo superficial potenciales clientes.
- Alerta sobre negociaciones complejas o dificultosas de concretar; a la vez que señala un tiempo estimativo de gestión.
- Predice algunos entre muchos vaivenes del sector inmobiliario a nivel micro y macro; lo cual es conveniente a la hora de proyectar o reformar un modelo de negocio.
¿Cuáles son los mejores software de machine learning?
El mercado protech se encuentra en constante estado de ebullición. Entre cientos de miles de aplicaciones patentadas año a año, podremos señalar las más utilizadas a nivel global y por cierto las más populares en el sector inmobiliario.
Amazon Machine Learning
Estos servicios proveen hardware, mega capacidad de almacenamiento, base de datos disponibles y sincronización en tiempo real de mensajería y cola de consultas. Los usuarios pueden optar por tres tipos de interfaces y contar con su propia base de datos MySQL.
Google Cloud
Las consolas de Google Research se actualizan permanentemente y ofrecen a sus sistemas de machine learning inmejorables procesos de aprendizajes. Sus herramientas para el usuario gestionan datos y personaliza datos a escalas macro, tal vez como ninguna otra en el mercado.
Oryx 2
Al igual que el servicio propiciado por Google Cloud, dispone de un desarrollo de interfaces y de carga de grandes datos; ofreciendo un servicio de aplicaciones cifradas de un extremo a otro, encriptación, identificación y agrupación.
Una inversión media para grandes resultados
La inversión en machine learning nunca es mínima. Pero, si lo piensas, no podría considerarse como elevado un desembolso que transforme a una agencia convencional en una que podrá ascender a la clasificación protech o de avanzada. En cierto modo, tal vez resulte solo cuestión de tiempo hasta que todas y cada una de las oficinas en servicios en bienes raíces utilice para sus estrategias en marketing inmobiliario tecnología basada en machine learning ¿No te parece?
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