{"id":2134,"date":"2018-05-04T07:56:58","date_gmt":"2018-05-04T07:56:58","guid":{"rendered":"https:\/\/datamarket.at\/?p=2134"},"modified":"2020-11-17T17:15:41","modified_gmt":"2020-11-17T17:15:41","slug":"daten-immobilienwirtschaft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datamarket.at\/en\/2018\/05\/04\/daten-immobilienwirtschaft\/","title":{"rendered":"Wie Daten die Immobilienwirtschaft ver\u00e4ndern"},"content":{"rendered":"

Datenbasierte Erkenntnisse k\u00f6nnen die Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Gesch\u00e4ftsbereichen erheblich verbessern. Das Feld der Immobilienwirtschaft ist hierbei keine Ausnahme. Im heutigen Beitrag sehen wir uns Entwicklungen rund um den Immobilienmarkt genauer an.<\/p>\n

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CC0 via pixabay.com<\/p><\/div>\n

Sie suchen eine neue Wohnung? Ein zentrales Kriterium, ob Ihre neue Traumwohnung tats\u00e4chlich Top oder doch eher Flop ist, stellt die Umgebung dar, in der sie sich befindet:<\/p>\n

Komme ich vom neuen Standort rasch ins B\u00fcro? Welche \u00d6ffis finden sich in der N\u00e4he? Wie sieht es mit der Infrastruktur ums Eck aus? Ist ein Supermarkt rasch erreichbar? Und wer sind eigentlich meine neuen Nachbar_innen?<\/p>\n

Daten als Entscheidungsgrundlage<\/b><\/h2>\n

Im Immobiliengesch\u00e4ft ging es immer schon recht zentral um den Standort. Mit ihm steht und f\u00e4llt der Wert einer Immobilie. Diesen Wert m\u00f6glichst pr\u00e4zise bestimmen zu k\u00f6nnen, war und ist Aufgabe und Herausforderung in der Immobilienwirtschaft.<\/p>\n

Daten, vor allem Echtzeitdaten, bieten ein beispielloses Potenzial zur Verbesserung von Immobilienentwicklungsentscheidungen, insbesondere durch bessere Prognosen f\u00fcr die Geb\u00e4udenutzung, eine genauer Einsch\u00e4tzung der Kaufkraft der Nutzer*innen von Immobilien sowie eine bessere Risikobewertung von Immobiliennutzer*innen.<\/p>\n

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CC0 via pixabay.com<\/p><\/div>\n

Dadurch entstehen v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten: Aus der Sicht der Immobilienentwicklung ist die Identifizierung von Beziehungen zwischen Bewegung, kommerziellen Transaktionen, sozialen Aktivit\u00e4ten und Immobilienwerten ein potenzieller Spielver\u00e4nderer, der einerseits den Wert und die Qualit\u00e4t der st\u00e4dtischen Umwelt erh\u00f6hen wird \u2013 und andererseits wirtschaftlich im Feld f\u00fcr massive Ver\u00e4nderungen sorgen wird.<\/p>\n

Jene, die mit ihren Gesch\u00e4ftsmodellen auf Daten setzen, haben die Nase vorne. Unternehmen, die diesen Zug verpassen, werden in bereits sehr absehbarer Zeit das Nachsehen haben.<\/p>\n

Weitere Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Daten im Immobilienbereich<\/b><\/p>\n

Wesentliche Anwendungsm\u00f6glichkeiten finden sich abseits der begehrten Hintergrundinformationen und Standortanalysen in den Bereichen Online-Auftritt und -Angebote und Handy-Apps. Aktuell wird vor allem durch die pr\u00e4ziseren Informationen profitiert. Es wird aber nicht mehr lange dauern, bis beispielsweise auch Erstbegehungen via Virtual Reality-App m\u00f6glich sein werden.<\/p>\n

Beispiele datengetriebener Immobilien-Unternehmen in \u00d6sterreich<\/b><\/h2>\n
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CC0 via pixabay.com<\/p><\/div>\n

Abschlie\u00dfend m\u00f6chten wir noch zwei \u00f6sterreichische Beispiele f\u00fcr datengetriebene Immobilienunternehmen vorstellen: Checkmyplace.com und Zoomsquare.com.<\/p>\n

Auf das bereits erw\u00e4hnte Feld der begehrten und f\u00fcr die Immobilienwirtschaft so zentralen Umgebungsanalyse hat sich in \u00d6sterreich ein Anbieter spezialisiert:<\/p>\n

Checkmyplace.com<\/a>
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Das Wiener Start-up Checkmyplace.com bietet datenbasierte Antworten auf eingangs erw\u00e4hnte Fragen rund um den Wert einer Immobilie (datengetriebene Immobilien- und Standortbewertung). Die junge Truppe um Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer J\u00f6rg Bu\u00df, mit dem wir f\u00fcr diesen Beitrag gesprochen haben, sind Profis, wenn es darum geht, aus Daten wichtige Informationen darzustellen. Entwickelt wurde Checkmyplace.com seit 2012, anfangs mit Unterst\u00fctzung in Form einer Wirtschaftsagentur-F\u00f6rderung. Offizieller Launch und Gr\u00fcndung fanden schlie\u00dflich Ende 2014 statt.<\/p>\n

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Checkmyplace.com<\/p><\/div>\n

Checkmyplace.com Zielgruppen und Kund*innen<\/b><\/p>\n

Bis heute verlassen sich bereits 10 Immobilienportale auf ihre Umgebungsanalyen, etwa der Standard, der Bazar und die Salzburger Nachrichten (B2C). Zu ihren zentralen Kund_innen z\u00e4hlen jedoch auch sehr wesentlich B2B Makler, Immobilien Sachverst\u00e4ndige und Bautr\u00e4ger. Auch als Einzelperson kann man Ihre Dienste in Anspruch nehmen. Auf checkmyplace.com l\u00e4sst sich direkt eine Umgebungsanalyse f\u00fcr einen bestimmten Standort erstellen. Das Ergebnis wird als PDF verschickt.<\/p>\n

Das Gesch\u00e4ft geht gut; aktuell werden die Dienste in erster Linie national angeboten, doch das Interesse an Internationalisierung ist durchaus gro\u00df.<\/p>\n

Checkmyplace.com Datenbasis<\/b><\/p>\n

F\u00fcr ihre Immobilien- und Standortbewertungen greift das junge Unternehmen unter anderem auf Daten wie Verkehrsanbindung und Infrastruktur, Preisentwicklungen am Immobilienmarkt sowie Umwelteinfl\u00fcsse und Demographie der Umgebung zu. Verwendet werden sowohl Open Data (bspw. data.gv.at und opendataportal.at) als auch kommerzielle Daten. Selbstgenerierte Daten werden verkauft. Als fehlende Daten wurden vor allem Grundbuchdaten und Kaufvertr\u00e4ge angemerkt, da es hierf\u00fcr keine strukturierten Datens\u00e4tze gibt.<\/p>\n

Ein weiterer fr\u00fcher heimischer Player am Feld ist:<\/p>\n

Zoomsquare.com <\/b><\/a><\/h2>\n

Vor rund 5 Jahren setzen die Gr\u00fcnder Andreas Langegger und Christoph Richter ihre erste Idee um, Endkund*innen eine zentrale Immobiliensuchmaschine anzubieten, die ein wenig wie eine Singleb\u00f6rse funktionierte. Das erste Konzept und der Schwerpunkt auf Mietobjekte ging nicht ganz so auf, wie erwartet, verriet uns Andreas Langegger beim Gespr\u00e4ch und fasste zusammen: \u201cKund*innen wollen browsen, nicht matchen\u201d.<\/p>\n

\"Screenshot<\/a>

Zoomsquare.com<\/p><\/div>\n

Zoomsquare.com Zielgruppen und Kund*innen<\/b><\/p>\n

Als erfahrene Jungunternehmer nahmen sie die gemachten Erfahrungen um sich in Richtung des Bedarfs zu orientieren: Bautr\u00e4ger*innen und Makler*innen als zentrale Zielgruppen. In diesem Segment herrscht gro\u00dfer Konkurrenzdruck. Bautr\u00e4ger erhalten daher bessere Konditionen, wenn Immobilien bereits vor Baubeginn verkauft werden. Aber auch aus Endkund*innen-Sicht gab es keine Plattform, die sich exklusiv um Kaufoptionen annimmt. Diese L\u00fccke schlie\u00dft Zoomsquare.com mit seinem neuen Schwerpunkt. Um dem neuen Konzept gerecht werden zu k\u00f6nnen, wurde Zoomsquare 2017 zudem an zwei neue Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer*innen \u00fcbergeben, deren Hintergrund besser zum neuen Bedarf passt: Anita K\u00f6rbler und J\u00fcrgen Leger.<\/p>\n

Zoomsquare.com Datenbasis<\/b><\/p>\n

W\u00e4hrend Zoomsquare f\u00fcr seine ersten Jahre sehr wesentlich auf Open Data setze, basiert es inzwischen fast nur noch auf geschlossenen \/ kommerziellen Daten (beispielsweise Bautr\u00e4gerdaten). Daten kommen inzwischen direkt \u00fcber eine Schnittstelle, es werden aber weiterhin Daten zum Mietmarkt im Hintergrund generiert und Auswertungen angeboten.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Datenbasierte Erkenntnisse k\u00f6nnen die Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Gesch\u00e4ftsbereichen erheblich verbessern. Das Feld der Immobilienwirtschaft ist hierbei keine Ausnahme. Im heutigen Beitrag sehen wir uns Entwicklungen rund um den… Read more »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[111,110,106],"class_list":["post-2134","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-news","tag-app","tag-daten-und-neue-geschaeftsmodelle","tag-immobilienwirtschaft"],"translation":{"provider":"WPGlobus","version":"3.0.0","language":"en","enabled_languages":["de","en"],"languages":{"de":{"title":true,"content":true,"excerpt":false},"en":{"title":false,"content":false,"excerpt":false}}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2134","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2134"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2134\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2159,"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2134\/revisions\/2159"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2134"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2134"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamarket.at\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2134"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}