Prädiktive Analyse zur Mieterbindung

Reduzieren Sie die Mieterfluktuation um 20% durch proaktive Identifikation kündigungsgefährdeter Mieter

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Prädiktive Analyse zur Mieterbindung

0%
Zeitersparnis
20%
Kostensenkung
6-9 Monate
Amortisation
Professional business workspace with laptop showing property management software and analytics

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)

Analyse von Verhaltensdaten

Auswertung von Kommunikationshistorie, Zahlungsverhalten und Service-Anfragen

Churn-Score pro Mieter

Berechnet die individuelle Kündigungswahrscheinlichkeit für jeden Mieter

Frühwarn-Dashboard

Listet die Top-kündigungsgefährdeten Mieter für proaktive Maßnahmen auf

Analyse von Kündigungsgründen

Identifiziert die Haupttreiber für Fluktuation in Ihrem Portfolio

Zeitersparnis

0%

Durchschnittliche Reduzierung des manuellen Aufwands

Implementierung: 4-6 Wochen

Kosteneinsparung

20%

Reduzierung der operativen Betriebskosten

Amortisation: 6-9 Monate

Wohnungswirtschaft

Wohnungsunternehmen mit 15.000 Einheiten

Herausforderung

Eine hohe und unerklärliche Fluktuationsrate von 14% verursachte jährliche Kosten in Millionenhöhe.

Lösung

Einführung eines Churn-Prediction-Modells. Analyse der Mieterdaten der letzten 3 Jahre.

Ergebnisse

  • Die KI konnte Kündigungen mit einer Genauigkeit von 75% drei Monate im Voraus vorhersagen.
  • Ein gezieltes Kundenbindungsprogramm für die Top-10% der gefährdeten Mieter wurde aufgelegt.
  • Die Fluktuationsrate konnte innerhalb von 18 Monaten von 14% auf 11% gesenkt werden.

Implementierung in 7 Schritten

Häufige Fragen

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