Was fällt uns ein, wenn wir das Wort „Immobilien“ sagen?
Denken Sie an einen Makler im Hosenanzug und mit strahlend weißen Zähnen, der über einen gepflegten Rasen läuft?
Oder der Duft warmer Kekse, der von einem Tag der offenen Tür weht, an dem im Gras ein „Zu verkaufen“-Schild hängt?
Jahrzehntelang beruhte der Kauf und Verkauf von Immobilien stärker auf der Kunst der Intuition und retrospektiven Daten als auf der Wissenschaft der Echtzeit-Datenanalyse. In den letzten Jahren hat sich der Takt verschoben.
Nach Angaben der National Association of Realtors, 51 % der Immobilientransaktionen beginnen online. Der Fokus liegt nun auf der Mischung aus technologiegestützten Immobilienmarktplätzen wie Zillow und Data-Scraping-Technologien, um Vermutungen in fundierte Prognosen umzusetzen.
In diesem Beitrag befassen wir uns damit, wie Web Scraping Zillow Immobilienbewertungen, Markttrendanalysen, Nachbarschaftsverhalten und strategische Investitionen aufzeigt.
Warum sollten Sie als Makler, Unternehmen, Hauskäufer oder Investor Immobiliendaten sammeln?
Lass es uns herausfinden.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Immobiliendatenanalyse?
Der Prozess der Immobiliendatenanalyse umfasst das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten aus relevanten Quellen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Diese datengesteuerten Informationen ermöglichen Immobilienfachleuten und potenziellen Hauskäufern die Entscheidung fundierte Entscheidungen über Immobilienverkäufe, -käufe, -mieten und -verwaltung.
Warum Web Scrape Immobiliendaten?
Wie William Penn Adair sagt: „Finden Sie heraus, wohin die Menschen gehen, und kaufen Sie das Land, bevor sie dort ankommen.“
Es besteht jedoch ein Missverhältnis zwischen der Hyperverfügbarkeit von Daten und der allgemeinen Unfähigkeit, sie für schnelle, umsetzbare Erkenntnisse zu nutzen. Dies gilt insbesondere für Immobilien, wobei allein Zillow über mehr als 100 Millionen Wohnungen verfügt.
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein kleiner Immobilieninvestor, der nach Ihrer nächsten Investition in der Region sucht. Sie wissen, dass es da draußen verborgene Schätze gibt – Immobilien mit immensem Potenzial, die noch nicht jeder auf dem Radar hat. In der Regel können Sie sich auf einfache Angebote von Immobilien-Websites oder auf den Multiple Listing Service (MLS) verlassen, einen Dienst, den Immobilienmakler nutzen, um Informationen über Immobilien auszutauschen. Während diese traditionellen Quellen Ihnen einen Einblick in das aktuelle Marktangebot verschaffen können, geben sie Ihnen keinen großen Einblick in eine sinnvolle Investition für die Zukunft.
Hier können Sie die Leistungsfähigkeit von Web-Scraping-Tools wie Grepsr nutzen. Dabei handelt es sich um codelose und automatisierte Datenextraktionsalgorithmen, die riesige Marktplätze wie Zillow durchsuchen und Ihnen strukturierte Informationen liefern können. Sie finden Online-Daten zu jüngsten Verkäufen, demografischen Veränderungen in der Nachbarschaft und bevorstehenden Infrastrukturprojekten, die sich alle auf den Immobilienwert auswirken können.
Web Scrape Zillow für Immobilienerfolg
Das Tolle am Web Scraping von Zillow? Für Investoren und Forscher ist es demokratisiert Marktinformationen. Sie können auf detaillierte Immobiliendaten zugreifen, die bisher großen institutionellen Anlegern oder teuren Abonnementdiensten vorbehalten waren. Betrachten Sie das Spielfeld als eben.
Die Farbe Blau: Benutzerpräferenzen verstehen
Wussten Sie, dass sich Häuser mit in Hellblau oder Hellblau gestrichenen Räumen besser verkaufen?
Das ist wahr.
Zillow analysierte für seine Farbanalyse 2017 landesweit über 32.000 Fotos verkaufter Häuser, um festzustellen, wie sich bestimmte Farben im Vergleich zu Häusern mit weißen Wänden auf die durchschnittlichen Verkaufspreise auswirkten.
Unter allen untersuchten Farben erzielten Häuser mit blau getönten Badezimmern den höchsten Preisaufschlag und verdienten 5.440 US-Dollar mehr als erwartet.
Es gibt auch ein Zusammenhang zwischen der Außenfarbe eines Hauses und seinem Verkaufspreis. Der durchschnittliche Verkaufspreis von „Greige“-Häusern war 3.496 US-Dollar höher als bei vergleichbaren Häusern mit mittelbrauner oder hellbrauner Stuckfassade. Ein Haus mit einer Haustür in dunklen Marineblau- bis Schiefergrautönen wurde für 1.514 US-Dollar mehr verkauft als eines mit einer Haustür in Weißtönen.
Der Chefökonom von Zillow erklärt:
„Wände in frischen, natürlich wirkenden Farbtönen zu streichen, insbesondere in Blau- und Hellgrautönen, lässt ein Zuhause nicht nur größer wirken, sondern ist auch neutral genug, um zukünftigen Käufern zu helfen, sich vorzustellen, dort zu leben.“
Svenja Gudell
Dieser Grad an nuancierter Detailliertheit, der die psychologischen Farbmuster beim Hauskauf aufdeckt, wäre mit herkömmlichen Immobiliendatenquellen so gut wie unmöglich gewesen.
Green Cover: Ein Einblick in die Nachbarschaftsdynamik
Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie sind auf Wohnungssuche und zwei sehr ähnliche Häuser fallen Ihnen ins Auge. Einer von ihnen liegt an einer von Bäumen gesäumten Straße mit einem grasbewachsenen Park in der Nähe, und der andere ist auf einem kahlen Betonblock gebaut.
Zu welchem Haus tendieren Sie instinktiv?
Laut einer interessanten Studie könnte Ihre natürliche Neigung durch bares Geld gestützt werden.
Im Tagebuch, Urbane Forstwirtschaft und städtische BegrünungForscher untersuchten, wie Grünflächen den Wert von Häusern in Tausenden von Vierteln in den USA beeinflussen können
Eine Analyse von über 5.000 Zillow-Stadtvierteln in 44 Bundesstaaten ergab einige überraschende Trends. Man könnte meinen, dass es mit mehr Grünflächen und Freiflächen in einer Nachbarschaft einfach wäre, die Immobilienpreise in die Höhe zu treiben, oder? Behalten Sie Ihre Gartenhandschuhe. Die Studie ergab, dass Freiflächen und NDVI im Durchschnitt mit niedrigeren Immobilienwerten in Zillow-Vierteln verbunden waren. Der überwucherte, wilde Look schreckt manche Käufer ab.
Es gibt ein großes, aber ich komme hierher …
ABER die Daten zeigten, dass zwei spezifische grüne Einrichtungen Ihr Tascheneinkommen erhöhen könnten: Parks und Baumbestand.
Diese Studie ist ein Paradebeispiel dafür, wie Web Scraping Zillow kann:
- Stellen Sie detaillierte, nachbarschaftsbezogene Daten bereit einschließlich Details wie durchschnittliche Immobilienpreise, Vegetationsindizes, Baumbestand und das Vorhandensein von Parks.
- Ermöglichen Sie reproduzierbare, erweiterbare und richtlinienrelevante Erkenntnisse.
- Identifizieren Sie einzigartige Nachbarschaftsmerkmale die für die Attraktivität von Wohnimmobilien und die Wertsteigerung von Vermögenswerten von entscheidender Bedeutung sind.
Immobilienmarkttrends
Betrachten Sie Immobiliendaten als die Rohstoffe, aus denen ein Wettervorhersagemodell besteht.
Diese „Rohstoffe“ können durch Immobiliendatenextraktion gesammelt und analysiert werden, um Investoren, Immobilienmaklern und Maklern ein tiefgreifendes Verständnis des aktuellen Immobilien-„Klimas“ zu vermitteln. Diese detaillierten Einblicke funktionieren wie das Doppler-Radar eines Meteorologen und helfen ihm, Muster, Fronten und Systeme zu erkennen, während sie sich entwickeln.
Ein datengesteuertes Verständnis ermöglicht es Immobilienfachleuten, vorherzusagen, wie das Immobilienwetter in der Zukunft sein wird. Werden die Preise steigen oder fallen? Begünstigt der Markt Käufer oder Verkäufer? Was sind die angesagtesten Viertel?
Genauso wie Meteorologen aufkommende Stürme vorhersagen, kann ihnen diese Prognosefähigkeit dabei helfen, ihre Strategien und Taktiken anzupassen, bevor es zu Marktveränderungen kommt.
Beispielsweise gab es im Jahr 2020, als COVID-19 zuschlug, Berichte über eine Massenflucht aus den Städten in die Vororte. In einem von Zillow veröffentlichten Bericht bestätigten ihre Daten jedoch, dass diese Darstellung zu einfach sei – sie analysierten die Angebotsaktivität, die Wachstumsraten des Hauswerts, Seitenaufrufe und Mietpreise.
Ein Vergleich dieser Kennzahlen vor und während der Pandemie enthüllte aufkommende Muster, die den Mythos der weit verbreiteten Stadtflucht entlarvten.
Informierte Investitionsentscheidungen
Stellen Sie sich vor, Sie sind auf der Suche nach der perfekten Ferienunterkunft – einem stilvollen Bauernhaus im Upstate, einer sonnigen Strandwohnung in Florida oder einem gemütlichen Ski-Chalet in den Rocky Mountains.
Die Unterkünfte wurden erkundet und Sie sind bereit, ein Angebot abzugeben, um als Airbnb-Gastgeber bares Geld zu verdienen. Doch Ihre Träume vom Ferienhaus liegen plötzlich auf Eis. Die örtliche Stadtverwaltung verschärft die Vorschriften für kurzfristig vermietete Immobilien.
Als sich dieses Szenario in mehreren US-Städten abspielte, begannen Forscher, Daten von Immobilienriesen wie Zillow und Airbnb zu untersuchen. Sie analysierten die Transaktionsdaten von Zillow und die Mietangebote von Airbnb, um herauszufinden, wie Home-Sharing-Plattformen die Investition in Wohnraum grundlegend verändert haben.
Die Ergebnisse ihrer Studie? Die Obergrenze für Home-Sharing-Angebote führte zu einem Rückgang der Hauskäufe von Investoren um 11 %.
Diese Studie zeigt wie Web Scraping Zillow kann Ihnen datengesteuerte Erkenntnisse über das Anlegerverhalten, die Entscheidungsfindung und die Anpassung von Strategien entsprechend politischer Änderungen liefern.
Wettbewerbsfähige Preisanpassung
Ein wichtiger Teil der Führung eines Immobilienunternehmens ist die Beobachtung der Konkurrenz.
Wie bleiben Sie immer einen Schritt voraus?
Wenn du. .. hast Zugriff auf aktuelle Preisinformationen, verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil. Die Web-Scraping-Methode bietet eine leistungsstarke Lösung zum Sammeln und Analysieren von Immobiliendaten in Echtzeit und bietet Ihnen so die neuesten Zahlen, die den Markt beeinflussen.
Demokratisierung von Immobiliendaten mit Web Scraping
Ganz gleich, ob Sie auf der Suche nach der perfekten Nachbarschaft sind, aufstrebende Märkte ausfindig machen oder an Wohnungsbauvorschriften arbeiten, mit Web Scraping Zillow haben Sie Big Data immer zur Hand.
Vom Lernen, welche Farben mehr Häuser verkaufen, bis hin dazu, wie sich Parks und Bäume auf den Immobilienwert auswirken – beim Web Scraping ist jeder mit von der Partie.
Wir ziehen um Intuitionsbasierte Entscheidungen bis hin zu datengesteuerten Prognosen.
Jedes Immobilienunternehmen hat seine eigenen Datenherausforderungen und -anforderungen. Deshalb entwickeln wir bei Grepsr für unsere Kunden maßgeschneiderte Datenextraktionsstrategien basierend auf ihren Zielen. Bei uns können Sie auf die volle Leistungsfähigkeit der Zillow-Daten zugreifen, ohne dass Sie dafür interne technische Kenntnisse benötigen.
Die Zukunft der Immobilienbranche ist da – und mit Grepsr an der Spitze war sie noch nie so rosig.
