Treffen Sie bessere strategische Entscheidungen durch präzise Vorhersagen von Miet- und Preisentwicklungen auf Mikroebene
/ KI-gestützte Marktprognosen
Investitionsentscheidungen in der Immobilienbranche sind Wetten auf die Zukunft. Traditionelle Marktberichte sind oft veraltet, sobald sie veröffentlicht werden, und betrachten meist nur großräumige, makroökonomische Trends. Sie können nicht beantworten, wie sich die Mieten in einem bestimmten Stadtviertel oder sogar in einer bestimmten Straße in den nächsten 3-5 Jahren entwickeln werden. Diese Informationslücke führt zu einem hohen Maß an Unsicherheit bei langfristigen Investitionen.
Ein KI-Prognosemodell analysiert kontinuierlich Hunderte von Frühindikatoren, die die zukünftige Entwicklung eines Immobilienmarktes beeinflussen: Baugenehmigungen, Bevölkerungs- und Arbeitsplatzwachstum, Zinsentwicklungen, Online-Suchvolumen nach Wohnungen und sogar die Anzahl neu eröffneter Cafés in einem Viertel. Durch die Anwendung von Zeitreihenanalysen und maschinellem Lernen prognostiziert die KI die wahrscheinlichste Miet- und Preisentwicklung für hyperlokale Märkte (bis auf Postleitzahl-Ebene) für die nächsten Jahre. Diese präzisen, granularen Prognosen ermöglichen es Investoren, "the next big thing" zu identifizieren, bevor es alle tun, und Risiken in stagnierenden Märkten frühzeitig zu erkennen.
Quelle: Laut Verein Deutscher Ingenieure (VDI) - Offizielle Quelle (Verein Deutscher Ingenieure (VDI))
Miet- und Preisprognosen auf Ebene von Stadtteilen und Postleitzahlen
Verarbeitet hunderte von Datenpunkten, die zukünftige Markttrends vorhersagen
Spezialisierte Modelle für Wohnen, Büro, Logistik und Einzelhandel
Visualisiert zukünftige Wachstums- und Schrumpfungsregionen auf einer Karte
Simuliert die Marktentwicklung unter verschiedenen ökonomischen Annahmen (z.B. Zinsanstieg)
Durchschnittliche Reduzierung des manuellen Aufwands
Implementierung: 1-2 Wochen
Reduzierung der operativen Betriebskosten
Amortisation: 3-6 Monate
Investment Management
Internationaler Immobilieninvestor
Das Unternehmen wollte in aufstrebende deutsche B-Städte investieren, hatte aber Schwierigkeiten, das zukünftige Wachstumspotenzial der einzelnen Städte und Stadtteile zu bewerten.
Einsatz einer KI-Marktprognose-Plattform zur Analyse der Top-20 deutschen Städte. Die KI analysierte sozioökonomische Trends, Bauaktivitäten und Nachfrageindikatoren.
Zugang zur Plattform (SaaS-Lösung)
Definition der relevanten Zielmärkte und Assetklassen
Integration eigener Portfoliodaten für Benchmarking (optional)
Schulung der Analysten zur Interpretation der Prognosen
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