Y es que para ser competitivo y alcanzar las metas de productividad se necesita más que experiencia y buenos contactos. Poner la tecnología a favor del negocio es una necesidad, más que una opción en los tiempos que corren.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning es un campo de la inteligencia artificial que tiene como función descubrir patrones. ¿Qué beneficios trae esta capacidad? El principal, la posibilidad de hacer predicciones.
Sabemos que en el negocio inmobiliario la oportunidad de adelantarnos un paso a las necesidades del cliente es clave. Por ello, el machine learning es una excelente herramienta.
El machine learning procesa diferentes formatos de información: videos, datos, imágenes.
Y lo mejor de todo, no importa que tan grande o pequeño sea tu negocio, se adapta a sus requerimientos y recursos.
El machine learning, además, tiene la cualidad de trabajar con cantidades masivas de datos y encontrar cualquier combinación de patrones. Es posible autogestionar y no necesita que la programemos necesariamente para una función.
Esto quiere decir que por sí mismo, el machine learning toma los datos que estén disponibles y va generando un número de patrones infinitos. Luego se utilizan estos datos y se toman decisiones o determinan estrategias más precisas.
Beneficios del machine learning en el sector inmobiliario
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En general este campo de la inteligencia artificial tiene mucho alcance en cualquier sector comercial u operativo. Y el sector inmobiliario no escapa de esta tendencia. Pero, ¿específicamente cómo beneficia a un negocio de bienes raíces?
Análisis de clientes potenciales
El machine learning trabaja con información que proveen clientes y usuarios que han hecho contacto con la inmobiliaria. A partir de estos patrones predice cómo se comportan en general los prospectos y cuáles son sus necesidades.
También es posible predecir el próximo paso que darán luego de una propuesta o siguiente contacto de la inmobiliaria. Este tipo de tecnología es bastante precisa y está en mejora continua.
Mientras más se implemente, más acertados serán sus pronósticos.
Óptima gestión de usuarios
Son muchas las actividades que el agente tiene que cumplir y muchos los detalles que tiene que revisar. Pero al implementar el machine learning le deja a la tecnología los procesos más repetitivos para que los haga más sencillos.
Un ejemplo claro es la gestión de usuarios. Con esta herramienta se automatizan procesos y respuestas a ciertos patrones, después, lo único que tiene que hacer el agente, es monitorear.
Mejor calidad de atención
Con el ML encargándose del análisis de datos, los agentes se concentran en mejorar la calidad de la atención. Y es que con la información de primera mano que ofrece la tecnología, se adelantan a las necesidades del cliente.
Existen tres tipos de algoritmos del machine learning: supervisado, sin supervisión y por refuerzo.
Con la data ya analizada y las proyecciones ya hechas, el agente debe preocuparse por tomar las mejores decisiones, por superar las expectativas del cliente y resolver sus requerimientos con mayor celeridad.
La información veraz es una ventaja competitiva crucial y el machine learning la pone en manos de los agentes.
Automatizar procesos
Esta tecnología permite de la misma manera automatizar ciertos procesos. A veces los agentes tienen que detener todo para hacer tareas pequeñas y aplicando el machine learning se evitan ciertos pasos que distraen la atención.
Imagina que un agente tiene que invertir tiempo en chequear cliente por cliente quien estuvo interesado en cierta propiedad. Abrir fichas, leer y buscar tomará un buen tiempo. Con el machine learning este proceso tomará segundos.
Seguridad anti fraudes
Los negocios, en la actualidad, no solo tienen que preocuparse por ser productivos y competitivos. También tienen que preocuparse por no ser un objetivo de fraudes. Con la digitalización se han especializado este tipo de delitos y hay que protegerse.
Con el aprendizaje automático se identifican patrones incongruentes que encajan con un perfil fraudulento. Esto permite levantar alertas oportunas y minimizar las posibilidades de pérdidas comerciales o financieras.
¿Cómo aplicar el machine learning al sector inmobiliario?
Aplicar el machine learning al negocio inmobiliario requiere de planificación. Ciertamente es una herramienta con alcance y es escalable, pero solo ofrecerá los resultados esperados si se implementa correctamente.
Lo primero es hacer un diagnóstico de la inmobiliaria. Entender el presente de la agencia y saber el punto al que se quiere llegar. Después es importante asesorarse con expertos en inteligencia artificial para elegir la herramienta más adecuada.
En el mercado existen distintas opciones, pero estas tienen que adaptarse a los recursos y necesidades de la inmobiliaria.
El aprendizaje automático puede aplicarse a distintas áreas del negocio como la gestión de clientes y propiedades. También al marketing y a áreas operativas. Ve siempre de menos a más para aprovechar todas las ventajas de la tecnología.
Conclusión
Como muchos negocios, el inmobiliario está cambiando a una gestión basada en datos. ¿Y cómo manejar datos más eficientemente? Pues mediante la tecnología como el machine learning.
Con las ventajas que ofrece el machine learning se optimizan procesos y la gestión de tareas, se minimizan errores. Gracias a esto, además, se mejora la calidad de la atención al cliente y se incrementa la productividad.
El machine learning se autogestiona y tiene la capacidad de trabajar con una gran cantidad de datos. Analiza y pronóstica para que agentes y agencias tomen las decisiones más acertadas.
La tecnología está cambiando definitivamente el negocio inmobiliario. Por ello tienes que implementar en tu negocio herramientas digitales que sumen y te ayuden a cumplir tus metas de venta.
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