Di recente si pone sempre di più l’enfasi sul potere dei dati raccolti attraverso la tecnologia e sul loro impiego nel settore immobiliare, per favorire trasparenza ed efficienza di mercato.
Ma quali sono i dati rilevanti per il settore immobiliare? Di che tipo di dati parliamo, quali utilizzi si possono immaginare e cosa significa in termini pratici che il loro utilizzo semplifica la vita agli attori della transazione immobiliare (chi compra/vende casa e i professionisti: costruttori, agenti, società di consulenza, … )?
Per spiegarlo in maniera semplice e pratica abbiamo pensato ad una serie di articoli sul tema ‘Dati & Immobiliare’.
Partiamo ad esempio da due tipologie di dati:
- i primi sono gli asking price, dati di cui i portali immobiliari hanno ampia disponibilità
- i secondi sono i dati di compravenduto
Definiamo ora queste categorie di dati, la loro differenza intrinseca e vediamo come possono essere utili in ambito immobiliare.
Cosa sono gli asking price?
Inglesismi a parte, partiamo dalla traduzione letterale del termine, che già di per se è molto esplicativa. L’asking price non è altro che il prezzo richiesto, ovvero l’importo che il venditore di una casa vuole che un acquirente paghi per acquistarla. Il prezzo richiesto – generalmente – è il prezzo che appare sull’annuncio di un portale immobiliare e non corrisponde al prezzo finale pagato dall’acquirente.
Perché prezzo richiesto e prezzo finale spesso non coincidono?
Il prezzo richiesto è la quantità di denaro che il venditore di casa spera di ottenere dalla vendita della propria casa. L’importo richiesto dipende da vari fattori:
- le condizioni di mercato attuali
- le dimensioni dell’immobile
- l’anno di costruzione e condizioni strutturali
- la geolocalizzazione
- le caratteristiche chiave dell’immobile
- le condizioni di un eventuale mutuo
- …
Case simili nella zona sono spesso un buon punto di partenza per determinare il prezzo di listino.
La maggior parte dei venditori di un immobile, però, ricaverà dalla transazione un prezzo finale diverso dal prezzo richiesto iniziale. Le trattative e le controproposte tra l’acquirente e il venditore probabilmente modificheranno infatti questo importo. Il prezzo richiesto può variare anche se il venditore della casa non riceve offerte sull’immobile. Ciò potrebbe richiedere al venditore di ridurre il prezzo di vendita.
Un’altra tipologia di dato, il Compravenduto
I dati di compravenduto – registrati da attori istituzionali come l’Agenzia delle Entrate – riportano in forma anonima il corrispettivo dichiarato delle transazioni immobiliari, desunto dalle Note di registrazione degli atti di compravendita. Il dato a cui si fa riferimento è il campo prezzo. Se quest’ultimo non risulta compilato, viene assunto come corrispettivo dichiarato il valore presente nel campo imponibile.
I valori immobiliari dichiarati sono esclusivamente quelli relative ad atti di compravendita a titolo oneroso nei quali tutti gli immobili sono trasferiti per intero (escludendo quindi atti nei quali sono compravendute quote immobiliari) e per il diritto di proprietà (esclusi quindi atti nei quali sono trasferiti altri tipi di diritto quali ad esempio nuda proprietà, usufrutto, diritto di superficie, diritto di abitazione, ecc.) e che inoltre costituiscano ‘negozi fiscali omogenei’ (non vi siano cioè diversi negozi fiscali nello stesso atto, come ad esempio atti nei quali più soggetti acquistano in regimi fiscali diversi).
Esempio di prezzo richiesto vs compravenduto
Supponiamo che Mario voglia mettere in vendita la propria casa. Parla con il suo agente immobiliare, che lo aiuta a determinare il valore della casa in base alle attuali condizioni di mercato. Una casa molto simile a quella di Mario, che è stata venduta circa un mese prima nella stessa zona, è stata valutata 200 mila euro. Tuttavia, la casa di Mario ha in più un posto auto e funzionalità aggiuntive. Mario e l’agente immobiliare decidono di mettere in vendita la casa a 230 mila euro. Questo è il prezzo richiesto o ‘asking price’ per la casa.
Mario e il suo agente immobiliare trovano un acquirente, in seguito a negoziazioni l’affare si chiude per 215 mila euro. Questo è il valore di transato o ‘compravenduto’.
Dati immobiliari: applicazioni e vantaggi
Abbiamo analizzato nel dettaglio due classiche tipologie di informazioni di una tipica transazione immobiliare. Già dalla presentazione è possibile intuire le potenzialità derivanti da un’applicazione di questi dati. Ma, vediamo nel dettaglio tutti i vantaggi che si potrebbero ottenere.
- Mitigazione dei rischi: l’analisi predittiva aiuta a ridurre il rischio quando si tratta di investimenti immobiliari e – grazie ai dati – agenti immobiliari e acquirenti hanno accesso a informazioni fondamentali sugli immobili riducendo le incognite.
- Valutazioni semplici e veloci: agenti immobiliari e investitori sono in grado di fare valutazioni accurate e non viziate, a vantaggio di acquirenti e venditori. Le istituzioni finanziarie si affidano ai dati per valutazioni e calcoli sui prestiti, riducendo al minimo perdite e inefficienze. I big data hanno la capacità di fare valutazioni basate su anni di dati di mercato, rendendoli uno strumento sia per gli acquirenti che per i venditori.
- Gli agenti immobiliari comprendono meglio le esigenze dei clienti: l’analisi predittiva fornita dai big data aiuta gli agenti immobiliari a capire meglio cosa vogliono i loro clienti e li aiuta a rispondere con offerte personali basate sui dati.
- Miglioramento della strategia di marketing: grazie ai dati gli agenti immobiliari e gli altri attori coinvolti nel mondo real estate possono seguire le attuali tendenze dei consumatori in modo più rapido e accurato.
- Utilizzo dei dati sui social media: dati come area geografica, età, sesso, interessi e preferenze possono essere utilizzati su social media e portali immobiliari per arrivare al giusto target e raggiungere un coinvolgimento ottimale.
- Un nuovo livello di servizi assicurativi: anche le compagnie assicurative che si occupano di assicurazioni sulla casa possono sfruttare i dati per analisi che li portano ad offerte efficienti ed ottimali.
Scopri di più su i dati immobiliari e il loro impiego. Continua a seguirci per nuovi articoli o vai su Wikicasa Dati
Web enthusiast, appassionata di viaggi, libri e scrittura. Siciliana d’origine, milanese d’adozione, dopo una laurea in Management presso l’Università Bocconi di Milano, entra a contatto col mondo delle startup e del Prop-tech. Oggi lavora come Consulente di Marketing.
