Das Portal Homeday hat ein Tool vorgelegt, das eine genaue Marktpreisermittlung einer Immobilie ermöglichen soll. Der Homeday-Preisatlas eröffne Immobilienmaklern und -eigentümern eine neue Transparenz bei der Preisfindung, so das Unternehmen.
Die Preisschätzungen beruhen laut Homeday auf einer Machine Learning Technologie; der Algorithmus berücksichtige über 150 Merkmale.
Immobilienmakler könnten mit dem Preisatlas plausibel Preisverhandlungen führen und valide Preisentwicklungen ihren Kunden näher bringen. Immobilieneigentümer könnten zeitnah entscheiden, ob es sich lohne, zu verkaufen.
„Mit dem Preisatlas gibt es erstmals vollständige Transparenz. Jeder kann nachvollziehen, wie sich die Preise in der direkten Nachbarschaft entwickeln oder wie viel das eigene Haus wert ist. Das ist einzigartig für den deutschen Immobilienmarkt. Bislang gibt es das nur in anderen Ländern wie den USA“, sagt Steffen Wicker, Gründer und CEO von Homeday.
Realistische Preisvorstellungen entwickeln
Der Preisatlas ermögliche damit, mehr über den Immobilienmarkt und den Immobilienwert des Objekts zu erfahren. Immobilien-Profis könnten das Tool nutzen, um mit ihren Kunden reflektierter über Immobilienpreise zu sprechen. Zudem könnten sie überzogene Preisvorstellungen anhand der genauen Marktpreise aus dem Preisatlas erklären und den richtigen Verkaufspreis festsetzen.
„Wir sorgen nicht nur für Transparenz im Markt, sondern gehen gleich mit gutem Beispiel voran. Im Gegensatz zu anderen Anbietern von Bewertungen weisen wir die Fehlerraten unserer Berechnungen aus. So kann jeder nachvollziehen, wie genau unsere Homeday-Preise sind. Immobilien-Profis können gegenüber ihren Kunden auf die Genauigkeit und Fehlerraten unserer Homeday-Preise verweisen und so plausibel darlegen, wie sich der Preis zusammensetzt. Damit profitieren Immobilienmakler von unserem Preisatlas und können sich stärker auf die vertrauensvolle Zusammenarbeit mit ihren Kunden konzentrieren“, so Wicker weiter.
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Die Preisberechnungen erfolgen laut Homeday auf Basis eines selbst entwickelten Algorithmus. Der auf Machine Learning basierende Ansatz berücksichtige über 150 Merkmale.
So beeinflussten etwa die Quadratmeterzahl, die Anzahl der Zimmer, der Abstand zu Nahverkehrsmitteln, die Anzahl der Schulen und die Entfernung zu Parks den Immobilienwert und damit den Preis innerhalb einer Wohngegend. Der Algorithmus kombiniere alle relevanten Merkmale miteinander, sodass viel genauere Preisschätzungen als bislang im Markt möglich seien. (bk)
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