Marketing et Ventes
Évaluation immobilière par machine learning
Pourquoi choisir entre la machine et l'expert quand vous pouvez avoir les deux ?
Pour protéger la confidentialité, nous pouvons modifier certains détails tout en préservant l'essence de notre contribution principale.
Contexte & Objectifs
Un leader des services immobiliers passait à côté d'opportunités à forte marge dans ses efforts commerciaux. L'évaluation des biens à la vente et à la location reposait encore principalement sur l'intuition humaine.
Leur outil existant enregistrait la valeur des transactions mais n'offrait que peu de recommandations ou d'estimations. De plus, la qualité des données restait un problème persistant.
Nous avons donc conçu un système d'estimation sur mesure.
Approche
Le nettoyage et l'harmonisation des bases de données de biens et de transactions ont posé les bases du projet.
À partir de là, nous avons intégré l'expertise métier dans l'outil via du feature engineering et incorporé les critères de prix des experts immobiliers.
Nous avons ensuite comparé deux solutions pour évaluer la faisabilité technique et l'efficacité de l'estimation des biens
La première utilisait un modèle de régression simple, permettant au client de comprendre pleinement le calcul des résultats.
La seconde intégrait un composant de machine learning pour évaluer les caractéristiques des biens en combinaison avec les critères des experts. Plus complexe et donc moins "explicable" pour un non-initié, elle offrait des estimations bien plus précises.
Notre client a finalement choisi la seconde solution.
Résultats
En moins de quatre semaines, nous avons livré un outil automatisé prêt au déploiement, dont la précision d'estimation offre un avantage concurrentiel majeur en termes de:
Qualité de l'estimation basée sur la donnée
Vitesse de la première estimation
Pour garantir la confidentialité, nous modifions parfois certains détails dans nos études de cas.