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« Le data mining pour l’agence immobilière », Hervé Parent PBA – Property Business Accelerator

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Les données disponibles grâce à l’Open Data constituent une mine d’or pour les professionnels qui savent les exploiter.

photo : journal de l'agencele data mining immobilier

La digitalisation de l’économie a généré des quantités gigantesques d’informations sur les personnes, leurs  comportements, sur les biens, les échanges, les valeurs… C’est ce que l’on appellele Big Data. Dans le même temps, la  politique de l’Open Data a rendu accessibles à tous de nombreuses bases de données jusque-là réservées à  l’Administration.

Le Data Mining est l’ensemble des techniques qui permettent l’exploitation de ces bases de données  et du Big Data. Data Mining est un terme anglo-saxon qui peut être traduit par « explorationde données »  ou « extraction de connaissances à partir de données ». Concrètement, c‘est une famille d’outils automatiques ou  semi-automatiques permettant l’analyse d’une grande quantité de données. L’objectif est de trouver des corrélations,  d’anticiper des tendances et de prendre des décisions fondées sur des informations fiables. Le Data Mining est avant tout un outil d’aide à la décision, précise William Violet d’Homiwoo. Ce que confi rme Ludovic Gauvin, le directeur  des données de Yanport, dont le métier est de structurer des données et de construire des outils pertinents pour aider  les professionnels de l’immobilier à prendre des décisions.

L’immobilier est particulièrement concerné

Les données existantes  utiles aux professionnels de l’immobilier concernent les biens, les prix, les annonces, les  personnes, les territoires… Pour les personnes, on peut connaître leur genre, leur âge, leur catégorie socio- professionnelle, mais aussi leur comportement notamment sur Internet et sur les réseaux sociaux. Toutes ces bases répondent bien aux définitions du Big Data, elles sont très grandes, et le Data Mining est nécessaire car leur  exploitation nécessite des outils complexes. Le nombre de bases intéressantes pour l’immobilier est croissant : «depuis trois ans, on a de plus en plus de visibilité sur les transactions » nous dit Pierrick Pretot, CEO du Prospecteur.

Connaître les valeurs, chercher des mandats, réaliser des études de marché

Les applications concrètes pour l’immobilier peuvent être regroupées suivant trois fonctions génériques : connaître les valeurs, chercher des mandats, réaliser des études de marché.

Connaître les valeurs, prix de vente ou loyers, permet de fiabiliser les évaluations, mais aussi de proposer des  estimations en ligne afin d’identifier les propriétaires qui ont un projet immobilier. Chercher des mandats, outre les estimations en ligne pour générer des leads, se fait au travers de l’analyse des comportements sur Internet ou  de bases de données comportementales. Réaliser des études de marché permet bien sûr de connaître sa zone pour mieux servir ses clients, mais aussi de publier du contenu riche, pertinent et actualisé, sur un site Internet, un blog  ou sur les réseaux sociaux.

Les bases de données utilisées sont tenues secrètes par les sociétés qui les exploitent, elles font partie de leur fonds  de commerce. Mais toutes analysent le fichier DVF, l’Insee, Data.gouv.fr, et les annonces. Certaines ont des  accords avec des banques et des compagnies d’assurance pour pouvoir exploiter leurs fichiers. Pour William Violet  d’Homiwoo, il y a trois principaux cas d’usages : capter du lead, professionnaliser les avis de valeur et réaliser des  observatoires de marché afin de faire du  SEO. Pour Ludovic Gauvin de Yanport, dans le futur on pourra également exploiter les données techniques du bâtiment, le BIM par exemple, afin d’affiner les évaluations et on disposera  d’indicateurs avancés en analysant les données de Google Trend.

Les méthodes d’analyses sont très complexes et les équipes comportent des ingénieurs et des mathématiciens de  haut niveau. Une des sociétés a conclu un partenariat avec l’École polytechnique pour mettre au points ses  méthodes d’analyse. La complexité vient du fait que la donnée n’est intéressante que si elle est croisée avec d’autres données. Pierrick Pretot décrit ainsi le processus du Data Mining : « Les données sont récupérées par des  robots, des Api ou en Open Data, elles sont ensuite stockées sur des serveurs dédiés, puis traitées pour être lisibles et enfin croisées avec d’autres données pour les faire parler ». Le Prospecteur récupère plus d’une centaine  d’événements ou signaux qui sont des précurseurs ou déclencheurs de transactions.

Des start-up qui se développent très rapidement

Les sociétés qui proposent du Data Mining aux professionnels de l’immobilier sont de jeunes start-up, à une  exception près. Elles se développent rapidement et font évoluer leurs offres de services pour plus de précision et  pour mieux répondre aux besoins des agences immobilières.

Les startup du data mining

 

 

 

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Hervé Parent

Hervé Parent, Associé de PBA - Property Business Accelerator.

Il a fondé en 2013, puis développé RENT- Real Estate & New Technologies, le salon des innovations et des nouvelles technologies pour l’immobilier.

Président de 2003 à 2013 de la Fédération française de l’Internet immobilier - FF2i et aujourd’hui associé de PBA – Property Business Accelerator société de conseils en innovation digitales pour l’immobilier

Diplômé HEC, Hervé Parent a dirigé le marketing de grandes sociétés de services immobiliers telles que Bourdais et Bazin. Depuis 1998, gérant du cabinet HP Conseils, il réalise de nombreuses missions dans le secteur de l’immobilier et plus particulièrement de l’Internet pour l’immobilier.

Conférencier, formateur et auteur de l’ouvrage « Le marketing de l’immobilier », Dunod.

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