Reduzieren Sie die Mieterfluktuation um 20% durch proaktive Identifikation kündigungsgefährdeter Mieter
/ Prädiktive Analyse zur Mieterbindung
Mieterfluktuation ist teuer. Jeder Auszug verursacht Kosten für Renovierung, Mietausfall und Neuvermietung. Viele Kündigungen kommen für die Verwaltung überraschend. Es fehlt die Möglichkeit, unzufriedene Mieter zu identifizieren und gegenzusteuern, *bevor* sie die Kündigung einreichen.
Ein KI-Modell zur "Churn Prediction" analysiert kontinuierlich Daten aus Ihrem Verwaltungssystem, um Mieter mit hoher Kündigungswahrscheinlichkeit zu identifizieren. Die KI erkennt subtile Warnsignale, die Menschen oft übersehen: eine Zunahme von Service-Anfragen, verspätete Mietzahlungen oder eine ausbleibende Reaktion auf Kommunikationsversuche. Das System erstellt einen "Churn-Score" für jeden Mieter. Mieter mit einem hohen Score werden dem Management in einem Dashboard gemeldet, sodass proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung ergriffen werden können – sei es ein persönlicher Anruf, ein kleines Service-Angebot oder die schnelle Lösung eines lange schwelenden Problems.
Quelle: Laut Bundesministerium der Finanzen - Offizielle Quelle (Bundesministerium der Finanzen)
Auswertung von Kommunikationshistorie, Zahlungsverhalten und Service-Anfragen
Berechnet die individuelle Kündigungswahrscheinlichkeit für jeden Mieter
Listet die Top-kündigungsgefährdeten Mieter für proaktive Maßnahmen auf
Identifiziert die Haupttreiber für Fluktuation in Ihrem Portfolio
Durchschnittliche Reduzierung des manuellen Aufwands
Implementierung: 4-6 Wochen
Reduzierung der operativen Betriebskosten
Amortisation: 6-9 Monate
Wohnungswirtschaft
Wohnungsunternehmen mit 15.000 Einheiten
Eine hohe und unerklärliche Fluktuationsrate von 14% verursachte jährliche Kosten in Millionenhöhe.
Einführung eines Churn-Prediction-Modells. Analyse der Mieterdaten der letzten 3 Jahre.
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