Apa yang terlintas di benak kita saat mengucapkan kata “real estate”?
Apakah Anda membayangkan seorang agen real estat dengan setelan celana panjang dan gigi putih berkilau berjalan melintasi halaman rumput yang terawat?
Atau aroma kue hangat yang tercium dari open house dengan tanda “Dijual” tergantung di rerumputan?
Selama beberapa dekade, pembelian dan penjualan real estate lebih mengandalkan seni intuisi dan data retrospektif dibandingkan ilmu analisis data real-time. Dalam beberapa tahun terakhir, kecepatannya telah berubah.
Menurut Asosiasi Nasional Realtors, 51 % transaksi real estat dimulai secara online. Fokusnya saat ini adalah pada perpaduan pasar real estat yang didukung teknologi seperti Zillow dan teknologi pengikisan data untuk mengubah perkiraan menjadi perkiraan yang tepat.
Dalam posting ini kita melihat caranya Pengikisan Web Zillow Penilaian real estate, analisis tren pasar, perilaku lingkungan dan investasi strategis.
Mengapa Anda harus mengumpulkan data real estat sebagai agen, bisnis, pembeli rumah, atau investor?
Mari kita cari tahu.
Daftar Isi
Apa itu analisis data real estat?
Proses analisis data real estat melibatkan pengumpulan, analisis, dan interpretasi data dari sumber yang relevan untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Informasi berbasis data ini memberdayakan para profesional real estate dan calon pembeli rumah untuk mengambil keputusan membuat keputusan berdasarkan informasi tentang penjualan, pembelian, persewaan, dan manajemen properti.
Mengapa Web Mengikis Data Real Estat?
Seperti yang dikatakan William Penn Adair, “Cari tahu ke mana orang akan pergi dan belilah tanah sebelum mereka tiba di sana.”
Namun, terdapat ketidakcocokan antara ketersediaan data yang berlebihan dan ketidakmampuan umum untuk menggunakannya untuk menghasilkan wawasan yang cepat dan dapat ditindaklanjuti. Hal ini terutama berlaku di bidang real estate, dengan Zillow sendiri yang memiliki lebih dari 100 juta rumah.
Bayangkan Anda adalah seorang investor real estate kecil yang sedang mencari investasi berikutnya di area tersebut. Mereka tahu bahwa ada permata tersembunyi di luar sana – properti dengan potensi besar yang belum diketahui semua orang. Biasanya, Anda dapat mengandalkan daftar sederhana dari situs web real estat atau pada Multiple Listing Service (MLS), layanan yang digunakan agen real estat untuk berbagi informasi tentang properti. Meskipun sumber-sumber tradisional ini dapat memberi Anda wawasan tentang penawaran pasar saat ini, sumber-sumber tersebut tidak memberi Anda banyak wawasan tentang investasi bijak untuk masa depan.
Di sinilah Anda dapat memanfaatkan kekuatan alat pengikis web seperti Grepsr. Ini adalah algoritma ekstraksi data tanpa kode dan otomatis yang dapat mencari pasar besar seperti Zillow dan memberi Anda informasi terstruktur. Anda akan menemukan data online mengenai penjualan terkini, perubahan demografis lingkungan sekitar, dan proyek infrastruktur yang akan datang, yang semuanya dapat memengaruhi nilai properti.
Web Scrape Zillow untuk Kesuksesan Real Estat
Hal hebat tentang web scraping Zillow? Bagi investor dan peneliti memang demikian mendemokratisasi informasi pasar. Anda dapat mengakses data real estat terperinci yang sebelumnya disediakan untuk investor institusi besar atau layanan berlangganan yang mahal. Anggaplah lapangan permainannya seimbang.
Warna Biru: Memahami Preferensi Pengguna
Tahukah Anda bahwa rumah dengan ruangan bercat biru muda atau biru muda lebih laris?
Ini benar.
Untuk Analisis Warna 2017, Zillow menganalisis lebih dari 32.000 foto rumah yang terjual secara nasional untuk menentukan bagaimana warna tertentu memengaruhi harga jual rata-rata dibandingkan dengan rumah berdinding putih.
Dari semua warna yang diteliti, rumah dengan kamar mandi berwarna biru mencapai harga premium tertinggi, menghasilkan $5,440 lebih banyak dari yang diharapkan.
ada juga hubungan antara warna eksterior rumah dan harga jualnya. Harga jual rata-rata rumah “Greige” adalah $3.496 lebih tinggi dibandingkan rumah sejenis dengan eksterior semen berwarna coklat sedang atau coklat muda. Sebuah rumah dengan pintu depan dalam nuansa biru laut tua hingga abu-abu dijual seharga $1.514 lebih mahal daripada rumah dengan pintu depan dalam nuansa putih.
Kepala ekonom Zillow menjelaskan:
“Mengecat dinding dengan warna-warna segar dan tampak alami, terutama biru dan abu-abu muda, tidak hanya membuat rumah terasa lebih besar, namun juga cukup netral untuk membantu calon pembeli membayangkan tinggal di sana.”
Svenja Gudell
Tingkat detail yang berbeda-beda ini, yang mengungkap pola warna psikologis pembelian rumah, hampir mustahil dilakukan dengan sumber data real estat tradisional.
Sampul Hijau: Wawasan tentang Dinamika Lingkungan
Bayangkan ini: Anda sedang berburu rumah dan dua rumah yang sangat mirip menarik perhatian Anda. Salah satunya berada di jalan yang ditumbuhi pepohonan dengan taman berumput di dekatnya, dan yang lainnya dibangun di atas balok beton kosong.
Rumah mana yang secara naluriah Anda sukai?
Menurut sebuah penelitian yang menarik, kecenderungan alami Anda dapat didukung oleh uang tunai yang dingin.
Di buku harian itu, Kehutanan kota dan penghijauan kotaPara peneliti meneliti bagaimana ruang hijau dapat mempengaruhi nilai rumah di ribuan lingkungan di seluruh Amerika Serikat
Analisis terhadap lebih dari 5.000 lingkungan Zillow di 44 negara bagian mengungkapkan beberapa tren yang mengejutkan. Anda mungkin berpikir bahwa dengan lebih banyak ruang hijau dan ruang terbuka di suatu lingkungan, akan mudah untuk menaikkan harga real estat, bukan? Simpan sarung tangan berkebun Anda. Studi tersebut menemukan bahwa, rata-rata, ruang terbuka dan NDVI dikaitkan dengan nilai properti yang lebih rendah di lingkungan Zillow. Tampilannya yang liar dan lebat membuat beberapa pembeli takut.
Ada yang besar, tapi aku datang ke sini...
TAPI data menunjukkan bahwa dua fasilitas ramah lingkungan tertentu dapat meningkatkan pendapatan kantong Anda: taman dan pepohonan.
Studi ini adalah contoh utama tentang bagaimana web scraping yang dapat dilakukan Zillow:
- Berikan data terperinci berbasis lingkungan termasuk rincian seperti harga rata-rata properti, indeks vegetasi, tutupan pohon dan keberadaan taman.
- Memungkinkan wawasan yang dapat direproduksi, diperluas, dan relevan dengan kebijakan.
- Identifikasi karakteristik lingkungan yang unik yang penting untuk daya tarik properti residensial dan peningkatan nilai aset.
Tren pasar real estat
Bayangkan data real estat sebagai bahan mentah yang membentuk model prakiraan cuaca.
“Bahan mentah” ini dapat dikumpulkan dan dianalisis melalui ekstraksi data real estat untuk memberikan pemahaman mendalam kepada investor, agen real estat, dan pialang tentang “iklim” real estat saat ini. Wawasan terperinci ini bekerja seperti radar Doppler milik ahli meteorologi, membantu mereka mengidentifikasi pola, front, dan sistem seiring perkembangannya.
Pemahaman berbasis data memungkinkan para profesional real estate memprediksi seperti apa cuaca real estate di masa depan. Akankah harga naik atau turun? Apakah pasar memihak pembeli atau penjual? Lingkungan manakah yang paling panas?
Sama seperti ahli meteorologi yang memprediksi badai yang akan datang, kemampuan perkiraan ini dapat membantu mereka menyesuaikan strategi dan taktik sebelum terjadi perubahan pasar.
Misalnya, pada tahun 2020, ketika COVID-19 menyerang, terdapat laporan eksodus massal dari kota ke pinggiran kota. Namun, dalam laporan yang diterbitkan oleh Zillow, data mereka menegaskan bahwa representasi ini terlalu sederhana - mereka menganalisis aktivitas listing, tingkat pertumbuhan nilai rumah, tampilan halaman, dan harga sewa.
Perbandingan metrik ini sebelum dan selama pandemi mengungkap pola-pola baru yang membantah mitos eksodus perkotaan yang meluas.
Keputusan investasi yang terinformasi
Bayangkan Anda sedang mencari persewaan liburan yang sempurna - rumah pertanian bergaya di Bagian Utara, kondominium pantai yang cerah di Florida, atau chalet ski yang nyaman di Pegunungan Rocky.
Properti telah dipilih dan Anda siap mengajukan penawaran untuk mulai mendapatkan uang tunai sebagai tuan rumah Airbnb. Namun impian Anda untuk memiliki rumah liburan tiba-tiba tertahan. Pemerintah kota setempat memperketat peraturan untuk properti sewa jangka pendek.
Ketika skenario ini terjadi di beberapa kota di AS, para peneliti mulai memeriksa data dari raksasa real estate seperti Zillow dan Airbnb. Mereka menganalisis data transaksi Zillow dan daftar persewaan Airbnb untuk mengetahui bagaimana platform berbagi rumah telah mengubah investasi perumahan secara mendasar.
Hasil studi mereka? Pembatasan penawaran home sharing menyebabkan pembelian rumah investor turun sebesar 11 %.
Studi ini menunjukkan caranya Web Scraping Zillow dapat memberi Anda wawasan berbasis data tentang perilaku investor, pengambilan keputusan, dan penyesuaian strategi sesuai dengan perubahan kebijakan.
Pencocokan harga yang kompetitif
Bagian penting dalam menjalankan bisnis real estat adalah memantau persaingan.
Bagaimana Anda tetap selangkah lebih maju?
kalau sudah Akses ke informasi harga saat ini, mendapatkan keunggulan kompetitif. Metode web scraping menawarkan solusi ampuh untuk mengumpulkan dan menganalisis data real estat secara real time, memberi Anda angka-angka terbaru yang mempengaruhi pasar.
Mendemokratisasikan Data Real Estat dengan Web Scraping
Baik Anda mencari lingkungan yang sempurna, mencari pasar negara berkembang, atau mengerjakan kode perumahan, Web Scraping Zillow menyediakan data besar di ujung jari Anda.
Dari mempelajari warna mana yang menjual lebih banyak rumah hingga bagaimana taman dan pepohonan memengaruhi nilai properti, web scraping melibatkan semua orang.
Kami sedang bergerak Dari keputusan berdasarkan intuisi hingga perkiraan berdasarkan data.
Setiap perusahaan real estate memiliki tantangan dan persyaratan datanya sendiri. Itu sebabnya di Grepsr kami mengembangkan strategi ekstraksi data yang disesuaikan untuk klien kami berdasarkan tujuan mereka. Bersama kami, Anda dapat mengakses kekuatan penuh data Zillow tanpa memerlukan pengetahuan teknis internal.
Masa depan real estat telah tiba – dan dengan Grepsr sebagai pemimpinnya, masa depan tidak pernah secerah ini.
