‘Mercado inmobiliario necesita identificar qué información le es útil'

‘Mercado inmobiliario necesita identificar qué información le es útil'

Rubén Frattini explicó cómo se unen el ‘big data’ y ‘machine learning’ para transformar el sector.

Tres tendencias ganadoras del año en el sector inmobiliario

Sector inmobiliario

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123RF

Por: Paola Rueda Polo
03 de julio 2019 , 10:14 a.m.

Durante el lanzamiento de la alianza entre Metrocuadrado.com y LoQueNecesito.co, se llevó a cabo la presentación del nuevo producto de las dos compañías, denominado Match Inmobiliario. Se trata de una plataforma que conectará a clientes interesados en comprar vivienda con entidades financieras que pueden darles su crédito hipotecario, así como con proyectos a su alcance.

El evento contó con la participación de Rubén Frattini, fundador del laboratorio de herramientas tecnológicas inmobiliarias Pirelabs.com (Property Innovation Real Estate Labs), quien estuvo a cargo de la conferencia principal, ‘Big data y machine learning para venta masiva de vivienda’. En entrevista con EL TIEMPO explicó cómo las herramientas tecnológicas están revolucionando la venta de inmuebles.

¿Por qué implementar ‘big data’ en el sector inmobiliario?

El big data es ir a buscar datos que ya existen. En ocasiones se buscan datos que no terminan sirviendo para nada, y hay que se inteligentes a la hora de encontrarlos para que sean útiles. En el mundo hay mucha información, y en el caso del real estate, tener una infinidad de parámetros para buscar una información a veces no es necesario. Hay que tener los puntos acertados: perfil de la persona, definiciones del prospecto de comprador para que, al usar un bot, este vaya a la información precisa; si no, se termina dispersando en un mar de información que no conduce a nada.

¿Qué es el ‘machine learning’?

El machine learning es el proceso en el cual la computación va entendiendo lo que la persona va diciendo. Lo que hace es tomar datos que existen en la nube, de los que nunca nos damos cuenta, que cada vez que usamos nuestro smartphone dejamos una huella; esa huella va indicando una trazabilidad de nuestros hábitos y nuestras costumbres, la tecnología va aprendiendo dónde hacemos clic y sobre nuestras preferencias.

El mercado inmobiliario necesita identificar los compradores potenciales, necesita saber qué información sirve y qué información no es válida

¿En qué momento se unen ‘big data’ y ‘machine learning’ en el sector inmobiliario?

Los bots son el primer proceso del machine learning. La gente a veces no se da cuenta, pero hasta la quinta o séptima línea, es un bot el que nos va contestando, no una persona. Todo lo que nosotros le estamos diciendo al computador, lo va aprendiendo, compilando, y va creando respuestas automáticas, por lo que nosotros creemos que es una persona la que nos está respondiendo. Por otro lado, el big data entra en que hoy acumulamos mucha información, datos, fotos, videos, etc.

En todo ese proceso, en algún punto, el mercado inmobiliario necesita identificar los compradores potenciales, necesita saber qué información sirve y qué información no es válida o útil.

¿Cómo mejora la experiencia del cliente con el uso de estas herramientas?

Evita pérdida de tiempo y frustración. La gente está cansada de que la llamen a ofrecerle algo que no quiere, para un presupuesto fuera de su alcance. Ese tipo de cosas producen frustración. La ventaja de usar machine learning es que hay una respuesta rápida, se aprende de lo que quiere el cliente y se analiza el big data, lo que permite tener en un mapa clientes con datos muy precisos.

Actualmente, los clientes quieren transparencia, no les gusta que les quieran vender un auto rojo cuando buscan uno azul, o que les quieran vender una casa oscura cuando buscan luz. El proceso de tener bien depurados los datos del cliente evita pérdidas de tiempo, lo cual permite ganar dinero y tener resultados más efectivos.

¿Cómo pueden estas herramientas convertir la venta de vivienda en algo masivo?

Sabiendo lo que la gente quiere y siendo predictivo, les das a las personas la información precisa. La gente evita ir a los locales inmobiliarios, evita tener largas esperas; lo que hace LoQueNecesito.co (LQN) es evitar que la gente tenga que perder tiempo buscando un crédito hipotecario. Es decir, sabiendo lo que el cliente nos transmite a través de las redes sociales o de la información que contesta es más fácil llevarle la información precisa y concreta.

¿Cómo va a impactar el nuevo producto de Metrocuadrado.com y LoQueNecesito.co el sector inmobiliario?

Una de las cosas que me fascinan cuando recorro Latinoamérica es ver la cantidad de tiempo, inteligencia y recursos que se ponen para mejorar los servicios. Hay mucha gente detrás de eso que no se ve, y nosotros creemos que todas esta iniciativas lo que hacen es mejorar el mercado, sumarle mayor transparencia, darles agilidad a las cosas y entregar productos más precisos y concretos para que la gente tome decisiones.

Lo que hemos visto con Metrocuadrado y LQN en conversaciones previas es que, inevitablemente, el producto va a ayudar a que las cosas mejoren.

PAOLA RUEDA POLO 
METROCUADRADO

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