不動産データアナリティクスとは？初心者のための完全ガイド

不動産データアナリティクスとは、不動産および不動産管理業者が様々なソースから1つのユーザーインターフェースに業務データを収集し、主要な指標を分析して不動産動向、人口統計、経済指標などの市場に関するインサイトを取得して、不動産の売買、賃貸、管理に関してデータ主導の意思決定を行うのに役立つ特定のソフトウェアソリューションを指します。

このような専門的なソリューションは、多くの場合、独自のアナリティクスモジュールを提供しますが、今日の最高の不動産データアナリティクスソフトウェアは、高度なビジネスインテリジェンス (BI) と組み込みアナリティクスツールを活用して、最高クラスのダッシュボード、レポーティング、データビジュアライゼーションをソフトウェアに統合し、インサイトの探索、分析、共有をさらに強力なものにしています。

不動産データアナリティクスは今日どのように使用されているのか？

不動産および不動産管理アナリティクスは、もはや直感や、静的なスプレッドシートやレポートに依存して意思決定を行いたくない業界の専門家にとって、重要なツールになっています。

これらのツールは、エージェント、家主、一般的な不動産管理業者に、現在の不動産市場をよりよく分析するために、過去のデータや購買行動の傾向を使用する機能を提供します。また、重要な点として、在庫動向や潜在的なリスティングの予測を可能にし、手作業でレポートやスプレッドシートを更新することなく、これらの指標をリアルタイムに1箇所で追跡することができます。

現在、世界の不動産ビジネスインテリジェンスソフトウェアの市場規模は、2023年の45億ドル (約6,700億円) から2032年には158億ドル (2兆3,700億円) に拡大すると予測されており (Dataintelo調べ)、意思決定を支援するツールの採用に対する業界内の関心の高さを表しています。

不動産データアナリティクスは何に使用できるのか？6つの実例

不動産データアナリティクスは、不動産業界の多くの企業にとって状況を変えつつあります。物件の適切な価格設定から市場動向の把握に至るまで、1つの統合プラットフォームでデータをより簡単に利用、分析、共有できるようにするだけで、主要業績評価指標の追跡 (一般的な例としてはKPIダッシュボードの利用) や、全体的なビジネス関連の意思決定が容易になります。

ここでは、不動産データアナリティクスの実例を6つ紹介します。

1)　よりスマートな不動産の評価

不動産の真の価値を見出すには、適切な評価が不可欠です。従来の不動産評価戦略は、鑑定士の経験と人間の直感に頼っており、主にスプレッドシートやWord文書などの静的な形式の分析レポートを使用していました。最新のデータアナリティクスプラットフォームを使用することで、不動産管理業者は、インタラクティブなダッシュボード、レポート、データビジュアライゼーション (グラフ、チャート、ヒートマップなど) ソフトウェアにより、複雑な情報を視覚的に表現し、より使用しやすく魅力的な形式に濃縮することで、不動産評価のプロセスと精度を高めることができます。ここでは、より多くの人々がダッシュボードを閲覧し、データをドリルスルーしたりフィルタリングしたりして、過去の売上、市場動向、近隣のインサイトをリアルタイムで分析することができます。このようなデータの整理と利用可能性は、最終的に、買い手と売り手がより良い投資のために、より良い情報に基づいた不動産評価の決定を下すのに役立ちます。

2)　予測分析による市場動向に対する深いインサイトの取得

不動産管理責任者は、過去の物件データを理解することで、より優れた予測分析モデルを開発し、今後そして潜在的な市場動向を予測して、理解することができます。過去の販売データや市場状況などをインタラクティブな形式 (リアルタイムに更新されるダッシュボードやレポート対静的なスプレッドシート) でより簡単に分析し、不動産市場の将来の傾向を予測することができます。簡単に言えば、リアルタイムのデータを備えることで、投資家や企業が住宅の傾向を追跡し、新たなホットスポットを発見して、戦略的計画を改善するために将来の価格の動きを予測するのに役立ちます。

3)　リスク軽減の強化

データアナリティクスは、不動産管理業者が物件地域の経済的安定性、犯罪率、環境リスクを評価するのにも役立ちます。これらのアナリティクスは、潜在的なリスク要因を事前に発見し、投資の不確実性を低減することで、リスクの高い物件についてより適切な判断を下すのに役立ちます。

4)　不動産管理の最適化

データアナリティクスは、作業を自動化し、予測的インサイトを提供することで、不動産管理を簡素化します。家主や不動産管理責任者は、データアナリティクスツール、IoTセンサー、メンテナンス記録を利用して、修繕が必要な時期を予測し、資源の消費を監視することができます。こうした問題を早期に把握し解決することは、コスト削減とテナント満足度の向上に役立ちます。

5)　パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス

正確なデータアナリティクスにより、不動産管理業者は買い手とテナントの嗜好や行動をより深く理解することができます。この貴重なデータを活用することで、不動産の専門家は、特定の顧客層向けに物件の特徴を調整し、賃貸価格を最適化して、より優れたマーケティング戦略を立て、全体的な顧客満足度を高めることができます。

6)　データ主導の投資戦略

不動産市場では、市場の変動に対する深い理解と、物件の評価を見極める目が求められます。予測データアナリティクスを活用することで、投資家は高利回りの物件を特定し、家賃収入の可能性を評価して、収益を最大化できる立地を選択することができます。さらに、データアナリティクスは、不動産管理業者がポートフォリオを最適化し、最大のリターンを得るためにどの物件を保有、売却、取得するかを決定するのにも役立ちます。

不動産アナリティクスが重要な理由

不動産アナリティクスは、適切なソリューションによって、市場の変化をより正確に予測し、業務の非効率性をピンポイントで指摘して、改善の機会を明らかにし、過去の実績を解明するために極めて重要です。

ビジネスインテリジェンスダッシュボード、データストーリーテリング、さらにはAIアナリティクス提供するBIツールを使用することで、不動産管理業者は、不動産データを視覚的に探索し、不動産の傾向や統計に深い文脈を提供して、不動産における予測分析のために高度なデータサイエンスやモデリング技術を導入するためのより優れた方法を提供することができます。

Yellowfinは特に、洗練されたダッシュボード、データストーリーテリング、AIアナリティクス機能をビジネスインテリジェンス製品に組み込んでおり、不動産ビジネスインテリジェンス戦略の中で高度なアナリティクスの活用を目指す不動産業者やソフトウェアプロバイダーにとって強力なツールになっています。

不動産のためのアクセス可能なAI: Yellowfinは、データアナリティクスの専門知識に乏しい不動産の専門家の参入障壁を低くします。自然言語を利用したガイド付きNLQ機能は、AIを利用してユーザーがデータセットに適切な質問を作成する支援をします。これにより、不動産の専門家は、不動産データや市場傾向、投資機会を照会し、不動産ビジネスインテリジェンスダッシュボード内で求めている適切で正確な回答を生成することができます。

自動化された不動産アナリティクス: Yellowfinの自動化されたビジネスモニタリングは、シグナル機能を使用して、データ内の重要なパターンや異常を自律的に特定して伝えることができます。これにより、不動産管理の専門家は、不動産市場データ、不動産評価、取引履歴に関するアラートを設定し、ビジネスインテリジェンスユーザーにとって複雑な不動産データアナリティクスタスクを簡素化することができます。

予測的不動産インサイト: 機械学習や自然言語を活用することで、Yellowfinは不動産価値、市場需要、投資収益の傾向に関する説明を自動生成し、自動インサイト機能を使用して、エンドユーザーに特定の不動産データセットの重要性を比較し、より多くの人々が不動産ビジネスインテリジェンスプラットフォーム内でインサイトにアクセスし、積極的な意思決定のためにデータを活用できるようにします。

最終的に、不動産管理ソフトウェアツールは、不動産および不動産管理業者の関係者が収益を高め、これを最大化し、テナントの満足度を向上させるように設計されています。しかし、すべての不動産データアナリティクスソフトウェアが同じというわけではありません。市場で最も優れた選択肢は、全体的なプラットフォームの一部として組み込みアナリティクスソリューションを活用し、次のセクションで説明する最高クラスのビジネスインテリジェンス機能を提供しています。

不動産データアナリティクスの例: Socienta ケーススタディ

アラブ首長国連邦を拠点とするプロップテック企業であるSocientaは、不動産および不動産組合管理会社向けに会計、財務、リース、調達、ベンダー管理、カスタマーエクスペリエンスプロセスを1つのプラットフォームで管理できる業務パフォーマンス管理SaaS製品を提供しています。

Socientaの進化の一環として、同社は既存のSaaSプラットフォームに不動産ビジネスインテリジェンスコンポーネントを構築し、ユーザーに同じユーザーエクスペリエンス内で別のモジュールを提供して、リアルタイムのダッシュボードやレポートでデータを収集し、豊富なデータビジュアライゼーションを活用して、簡単に一目で分析し、業務や不動産データ全般の可視性を向上させることを目指しました。

しかし、Socientaは、不動産および不動産管理顧客へのサービス提供に重点を置く中で、顧客の様々なデータシステムから手動でデータを取得し、カスタマイズしたレポートを作成するなど、時間のかかるプロセスに振り回されていました。このデータは、彼らがレポートを作成するまでに古くなっていることが多く、より優れた専門的なBIソリューションが必要とされていました。

Socientaは、ビジネスインテリジェンスベンダーとしてYellowfin BIを選択し、Yellowfinの組み込みアナリティクスツールを既存のSaaSプラットフォームおよびユーザーエクスペリエンスにホワイトラベル化して組み込み、Yellowfinの機能を活用して、より簡単にアクセスできるアナリティクスダッシュボード、豊富なビジュアライゼーションツール、マルチテナント機能など、顧客の複雑なデータ要件を満たすことを目指しました。

Socientaは現在、Yellowfin BIとの統合により、ソフトウェア製品に幅広いアナリティクス機能を提供しており、以下のような新しい機能や利点を利用できるようになりました。

• 完全に組み込まれたダッシュボードと拡張されたデータビジュアライゼーション機能
• 不動産管理顧客向けにカスタマイズされたレポート機能によりシームレスなユーザーエクスペリエンスを実現
• Socientaの既存のプラットフォームと外観が一致するホワイトラベルBI

組み込みビジネスインテリジェンスが、SocientaのSaaS製品を最高クラスの不動産アナリティクスプラットフォームに変革した方法について、より詳細な情報は、Socientaのケーススタディ全文をご確認ください。

不動産データアナリティクスの今後

組み込みアナリティクスおよびビジネスインテリジェンスは急速に進化を続けており、データ主導ツールやインサイトにより、不動産や不動産管理を含む複数の事業分野の変革を支援しています。

ビジネスインテリジェンスダッシュボードや豊富なビジュアライゼーションの他にも、AIアナリティクスの活用など、不動産データアナリティクスソリューションには、不動産管理業者のデータアナリティクスやレポーティングプロセスをさらに強化する多くの手段があります。

例えば、Socientaは、自然言語クエリ (NLQ) など、Yellowfin BI統合のいくつかの高度な機能を活用し、平易な言葉で実用的な推奨事項を生成することを検討しています。これにより、不動産管理者、エージェント、投資家は、ソリューションを使用してテナントエクスペリエンスをさらに最適化し、業務を合理化して、不動産価値を高めることができます。

Yellowfinを活用した不動産ビジネスインテリジェンスの探索

Yellowfinは、豊富な機能を備えたビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスプラットフォームであり、不動産管理業者がより優れたレポート作成やデータ主導の意思決定を行うのに役立つ機能を備えています。Yellowfinが不動産業界のお客様にどのような支援をしてきたのかについて、より詳細な情報は、弊社担当までお問い合わせください。

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