Por: Ricardo Crespo, PhD; co-fundador y asesor científico en NEUREN: AI for Real Estate; profesor Asociado Departamento de Ingeniería Geoespacial y Ambiental, Universidad de Santiago.
Los clientes están más exigentes y demandan viviendas que se acerquen a sus gustos e intereses personales. Esta es una frase que he escuchado últimamente a propósito de lo revolucionada e inestable que se encuentra la industria inmobiliaria nacional.
Pero inmediatamente nos hacemos la siguiente pregunta: ¿qué instrumentos podemos utilizar para medir estas preferencias? Una opción obvia que se nos viene a la mente es el uso de encuestas, y cierto, es una opción válida, pero siempre volvemos al tema de los costos y la escalabilidad de estas metodologías. Las encuestas son caras y sus resultados son más bien descriptivos y no siempre explicativos.
Los métodos estadísticos de IA y económicos han abordado esta problemática desde hace ya mucho tiempo. Los llamados modelos hedónicos de precios de propiedades, han sido ampliamente reconocidos en la literatura científica como un método confiable de valoración monetaria de las preferencias de los clientes por los diferentes atributos de un bien o servicio.
Los economistas lo llaman la “la disponibilidad a pagar”. Por ejemplo, ¿qué valoran más las personas?: el tamaño de una propiedad o la cercanía al centro de la ciudad (como una medida de accesibilidad). En un lenguaje más económico esta pregunta se formularía como: ¿cuánto estás dispuesto a pagar por una propiedad más grande? y ¿cuánto estarías dispuesto a pagar por una propiedad con mejor accesibilidad?
Hace muy poco tiempo realizamos un estudio para el Gran Santiago. Quisimos estudiar el efecto que tiene la cercanía de las propiedades a la Plaza Baquedano. Un punto que se asocia a buena accesibilidad a transporte público, comercio, universidades, clínicas y acceso a autopistas. Sin embargo, la Plaza Baquedano también ha sido históricamente un punto de celebraciones o disturbios masivos.
Los resultados nos indicaron que los habitantes de Las comunas de Vitacura, Las Condes y La Reina valoran negativamente la cercanía a Plaza Baquedano. Dicho de otra manera, si pudiesen vivir aún más lejos de la Plaza Baquedano, lo harían. En el otro extremo, en la valoración positiva, se encuentra las comunas de Lo Barnechea y Peñalolén.
Pero los resultados nos llevan a un análisis aún más interesante dado que podemos complementar esta información con la valoración de las personas por cada tipología de vivienda. Por ejemplo, en la búsqueda de nuevos paños por parte de las inmobiliarias, podemos hacer uso de esta metodología para evaluar las diferentes tipologías a construir según la localización geográfica del paño.
La búsqueda de la mejor combinación de tipologías de un proyecto y el precio de venta puede ser automatizada en la misma evaluación económica del proyecto de manera de incorporar la cuantificación económica de las preferencias. Este es un ejemplo de la importancia de los datos. Las empresas inmobiliarias deben comprender la relevancia que tiene una buena gestión de sus propios datos.
