Lorsque les agents et les gestionnaires immobiliers répertorient des biens immobiliers, leur objectif ultime est de trouver rapidement des locataires et des acheteurs qualifiés.
Lorsque les agents et les gestionnaires immobiliers répertorient des biens immobiliers, leur objectif ultime est de trouver rapidement des locataires et des acheteurs qualifiés. Leurs efforts marketing, qu'ils soient traditionnels ou numériques, visent à attirer des acheteurs potentiels et à se classer en tête des listes de biens immobiliers.
Cependant, ce n'est pas toujours le cas, les agents immobiliers et les vendeurs ayant du mal à trouver des clients crédibles. Les techniques traditionnelles de recherche de biens immobiliers souffrent de plusieurs limitations qui privent les acheteurs et les vendeurs de leurs droits. Par exemple, leur portée limitée ne permet pas de connaître la valeur réelle d'un bien immobilier et les sentiments des clients.
L'intelligence artificielle (IA) est le fer de lance de changements significatifs dans l'immobilier. Cette technologie a trouvé des applications dans l'évaluation, la gestion, la recherche et la recommandation de biens immobiliers. Les techniques d'IA telles que le computer vision, le machine learning (ML) et le natural language processing (NLP) fournissent au secteur de l'immobilier des outils qui révolutionnent rapidement l'expérience des clients.
En 2023, plus de 1.015 million de logements ont été mis en vente chaque mois aux États-Unis. Le volume, la dynamique du marché et les politiques gouvernementales ont un impact considérable sur les transactions immobilières. C'est pourquoi le secteur s'est tourné vers des technologies telles que l'IA pour relever ces défis.
Voici quelques-unes des applications de recherche et de recommandation de biens immobiliers alimentées par l'IA
Les consommateurs associent la personnalisation à des expériences positives. Les études de marché continuent de confirmer ces sentiments, les données montrant que le marketing personnalisé réduit les coûts d'acquisition des clients jusqu'à 50 % [1]. Au lieu d'une approche unique, la personnalisation des recherches de biens immobiliers exploite les données pour créer des recommandations uniques.
Les algorithmes de ML, tels que le filtrage basé sur le contenu et la collaboration, peuvent analyser les préférences des acheteurs, comme l'emplacement, les interactions, l'historique des recherches et les commentaires. La solution établit le profil du client et le met en relation avec le bien qui est susceptible de l'intéresser.
Les moteurs de recommandation immobilière proposent généralement des biens en utilisant un score de pertinence en fonction des préférences de l'utilisateur. Par exemple, si un utilisateur a recherché des maisons dans une localité spécifique et à un prix particulier, le système mettra en relation l'acheteur avec des biens présentant des caractéristiques similaires. La solution peut utiliser un algorithme tel que la sélection avide pour produire une liste diversifiée mais optimisée de biens à soumettre à l'attention de l'acheteur [2].
Inversement, il est également essentiel d'associer les agents immobiliers aux biens qu'ils sont susceptibles de vendre. Les algorithmes de ML peuvent recommander aux agents les biens qu'ils sont susceptibles de vendre rapidement [3]. Ces solutions aident les agents à entretenir les clients potentiels, sachant qu'ils obtiendront un pourcentage de réussite plus élevé grâce à des recommandations assistées par l'IA.
Les agents peuvent utiliser l'IA pour générer des listes de propriétés précises et ciblées. En plus de générer facilement des leads, des listes optimisées peuvent aider les acheteurs potentiels à trouver facilement un bien.
Il existe également des applications alimentées par l'IA qui aident les propriétaires à trouver les meilleurs agents immobiliers pour vendre leur bien. Ces applications utilisent l'expérience, la localité, le taux de réussite et les données d'accréditation pour recommander le meilleur agent aux propriétaires.
Les plateformes immobilières en ligne sont de plus en plus utilisées en raison de la pénétration de l'internet, de l'adoption des smartphones et des achats en ligne. En 2023, près de 100 millions de visites ont été enregistrées sur les trois principales plateformes immobilières en ligne aux États-Unis [4]. La National Association of Realtors a également estimé que 97 % des acheteurs de logement effectuent des recherches en ligne [5].
Au lieu de filtres de recherche rigides, l'IA peut permettre des recherches dynamiques qui élargissent les critères de recherche. L'IA peut prendre en compte les préférences de l'utilisateur, comme le temps de trajet, le budget mensuel et les équipements sociaux, réduisant ainsi le temps nécessaire aux acheteurs pour visualiser rapidement les propriétés pertinentes.
En outre, les solutions dotées d'algorithmes de reconnaissance d'images peuvent mieux extraire et étiqueter les photos des biens immobiliers. Ces données peuvent améliorer le filtrage grâce à des caractéristiques visuelles, ce qui permet aux utilisateurs de choisir des biens plus spécifiques [6].
Les entreprises proposent des milliers de biens immobiliers à leurs clients potentiels. Passer manuellement au crible les listes de biens immobiliers pour trouver celui qui convient le mieux aux acheteurs peut s'avérer difficile.
Les techniques de machine learning et de reconnaissance des formes peuvent analyser les données historiques et les comportements de recherche pour créer des listes personnalisées. Ces listes peuvent mettre en évidence des caractéristiques spécifiques susceptibles de correspondre aux préférences des clients. Par exemple, la solution peut mettre en évidence les propriétés situées à proximité des écoles et des bibliothèques pour une jeune famille à la recherche d'une maison en ville.
Le niveau de personnalisation peut s'étendre à des préférences subtiles que les acheteurs potentiels n'ont pas explicitement indiquées dans leur recherche. Par exemple, au-delà de la correspondance des mots clés, Crexi, une place de marché immobilière en ligne, utilise des algorithmes ML pour analyser les modèles de recherche, ce qui permet aux utilisateurs de voir les propriétés les plus pertinentes [7].
Avec une telle quantité d'informations en ligne, notamment des photos, des vidéos et des textes, la surcharge d'informations est une véritable préoccupation pour les acheteurs et les agents immobiliers. L'IA conversationnelle interagit avec les acheteurs et les vendeurs et répond aux données de l'utilisateur par la voix ou le texte. Parmi les exemples d'IA conversationnelle, on peut citer les assistants virtuels, les chatbots et les assistants vocaux, qui utilisent la ML et le NLP pour répondre aux données de l'utilisateur en langage naturel.
Voici quelques exemples de l'impact de l'IA conversationnelle sur la recherche et la recommandation de biens immobiliers:
Les chatbots peuvent servir de premier point de contact et recueillir des informations auprès des clients potentiels. Les algorithmes ML peuvent passer au crible les données pour identifier les acheteurs et les vendeurs potentiels. L'assistant virtuel peut qualifier et filtrer les pistes prometteuses, aidant ainsi les agents à dépenser leurs ressources plus efficacement.
Les principales plateformes d'annonces immobilières et les startups spécialisées dans la technologie immobilière s'efforcent d'exploiter la puissance de l'IA. La recherche et la recommandation de biens immobiliers sont des domaines dans lesquels l'IA a été utilisée pour améliorer la découverte de biens et optimiser les annonces.
Voici quelques entreprises qui utilisent l'IA pour la recherche et la recommandation de biens immobiliers.
La société de courtage immobilier utilise l'IA pour rendre l'achat et la vente d'un logement plus facile et moins stressant. L'assistant génératif alimenté par l'IA répond aux demandes des acheteurs. Par exemple, l'application mobile Redfin peut aider les acheteurs à se renseigner sur une annonce immobilière. L'outil d'IA peut répondre à des questions sur les équipements ou sur le district scolaire dans lequel se trouve le bien [8].
En plus, Redfin a incorporé un plugin ChatGPT qui accepte le langage naturel comme entrée. Les acheteurs peuvent décrire leurs préférences et trouver des annonces correspondant à leurs critères. Par exemple, un client peut voir les annonces correspondant à un terme de recherche tel que "budget inférieur à 400 000 $". Montrez-moi des maisons de ville rénovées de deux chambres à coucher avec des balcons ou des patios privés dans des zones accessibles à pied avec de nombreux cafés en plein air".
Zillow est une place de marché immobilière de premier plan, connue pour son outil d'estimation de la valeur des maisons, Zestimate, alimenté par l'IA. Outre les résultats obtenus par l'entreprise grâce à l'IA, David Beitel, directeur technique de l'entreprise, prévoit des opportunités uniques grâce à l'IA générative [10].
L'outil de recherche en langage naturel de l'entreprise est également alimenté par l'IA, ce qui permet aux chasseurs de maisons de rechercher des biens immobiliers en utilisant le langage naturel. L'entreprise utilise également des algorithmes de ML pour son moteur de recommandation. Cette fonction analyse de vastes ensembles de données et les fait correspondre aux préférences des acheteurs, améliorant ainsi le parcours d'achat d'un client.
Cette société de courtage immobilier de premier plan utilise l'IA pour améliorer la productivité des agents. CompassAI exploite ses vastes ensembles de données pour aider les agents à automatiser leurs flux de travail. Son assistant virtuel alimenté par l'IA peut prendre en charge la communication avec les clients et contribuer à l'élaboration de listes de propriétés efficaces [11].
Compass gère également un studio vidéo alimenté par l'IA qui aide les agents à développer des vidéos de marketing. La plateforme génère des vidéos automatiquement grâce à la vision artificielle et à la reconnaissance de phrases par l'IA [12].
Les vidéos sont très utiles pour la recherche d'un bien immobilier, car elles aident les clients à en comprendre les caractéristiques. Les agents peuvent publier des vidéos sur différentes plateformes afin de tirer parti de l'essor des recherches vidéo.
La recherche et la recommandation de propriétés alimentées par l'IA consistent à offrir une attention personnalisée à l'acheteur d'une maison. Les algorithmes de ML peuvent analyser des ensembles de données pour déterminer les préférences des clients. Les marchés immobiliers en ligne et les sociétés de courtage utilisent des systèmes de recommandation pour mettre en évidence les propriétés présentant les caractéristiques préférées des acheteurs.
Les principales sociétés immobilières et les startups ont créé des outils qui ajoutent une touche personnalisée aux recherches de biens immobiliers. Les progrès réalisés dans le domaine du langage naturel ont permis aux acheteurs d'utiliser des phrases pour rechercher un bien immobilier. Cela rend la recherche immobilière plus personnalisée et interactive, en permettant aux utilisateurs de spécifier leurs propres critères.
1. What is personalization? | McKinsey
2. Helping Buyers Explore the Real Estate Market via Personalized Recommendation Diversity - Zillow Tech Hub
3. Personalized Likely-to-Sell: Elevating Real Estate Recommendations with “Likely-to-Win” | by AI@Compass
4. Most popular real estate websites in the U.S. by visits 2023 | Statista
5. Real Estate in a Digital Age
6. AI for Real Estate Property Search
7. Eight Ways AI Will Impact Commercial Real Estate | Crexi
8. Introducing Ask Redfin, an AI-Powered Tool to Quickly Answer Questions About For-Sale Homes
9. Redfin Launches ChatGPT Plugin to Help People Find Their Next Home
10. How Zillow Group is thinking about AI and the future of real estate – GeekWire
11. Case Study: Compass Enhances Agent Productivity with AI - AIX | AI Expert Network
12. Compass Launches AI-Powered Video Studio
