Utilizzando Big Data, Intelligenza Artificiale e Machine Learning Engel & Völkers riesce a valutare fino a 100 immobili al secondo con una precisione media del 91%.

Engel & Völkers

Engel & Völkers, Gruppo internazionale  di intermediazione di immobili di pregio e pioniere nell’innovazione digitale del settore, ha stretto una partnership con Reopla, PropTech con sede a Torino parte del gruppo Sprengnetter, specializzata nella realizzazione di software all’avanguardia per il mercato immobiliare, per offrire ai propri clienti, a titolo gratuito, un servizio customizzato con stime sempre più accurate degli immobili e supportare la rete di agenti e consulenti presenti sul territorio.

Questo avviene tramite un’innovativa interfaccia digitale: Reopla mette infatti a disposizione di Engel & Völkers il suo AVM (Automated Valuation Model), un modello di valutazione automatica capace di calcolare in modo oggettivo e accurato il valore di uno o più immobili in pochi decimi di secondo, rielaborando grandi quantità di Big Data attraverso algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Una collaborazione iniziata in Germania e in Austria, dove il team di Reopla lavora a stretto contatto con la squadra di Sprengnetter all’AVM che il Gruppo ha messo a disposizione delle filiali locali di Engel & Völkers, e che ora si allarga anche al mercato italiano.

Reopla supporta Engel & Völkers e i suoi agenti in Italia con uno strumento che offre una prima valutazione rapida e affidabile, che i clienti finali possono consultare prima della fase di valutazione vera e propria e di consulenza con un professionista esperto. L’AVM di Reopla è in grado di valutare circa 100 immobili al secondo, con una precisione media del 91% e una percentuale di errore inferiore del 15% rispetto alla media del mercato.

Il nostro modello di valutazione AVM offre numerosi benefici a una società come Engel & Völkers che da un lato può offrire ai propri potenziali clienti una prima valutazione immobiliare automatica il più vicina possibile al reale valore di mercato del bene; dall’altro, può contare su uno strumento in grado di generare contatti qualificati per i propri agenti sul territorio”, ha spiegato Patrick Albertengo, Co-Founder e Amministratore Delegato di Reopla. “Inoltre, per le aziende, affidarsi all’AVM significa risparmiare sui costi per sostenere l’infrastruttura tecnologica necessaria e ridurre la complessità di gestione, affidandosi a professionisti con competenze specialistiche”.

La collaborazione con Reopla ci permette di fornire un migliore servizio d’intermediazione ai nostri clienti. Gli utenti che si connettono al nostro sito web, hanno a disposizione un valutatore online dal semplice utilizzo, progettato ad hoc per fornire in pochi passi una stima immobiliare gratuita”, ha aggiunto Christoph Feigenbutz, Country Director di Engel & Völkers Italia. “Questa è la base di partenza per ricevere una panoramica del valore della loro casa, prima di affidarsi alla valutazione più approfondita di uno dei nostri agenti e consulenti. Siamo ben consapevoli delle aspettative della nostra clientela, a cui rispondiamo prontamente, incrementando sempre di più la digitalizzazione dei nostri processi“.

L’AVM di Reopla può contare su un grande database: circa 1 miliardo di dati, che salgono a 9 miliardi se si considerano le risorse totali a disposizione dell’intero gruppo Sprengnetter, che ha acquisito la maggioranza di Reopla alla fine del 2021. Tra queste informazioni ci sono oltre 650.000 valori di compravendite avvenute negli ultimi 24 mesi, 9 milioni di prezzi di offerta registrati, rapporti inerenti la classe energetica degli edifici e dati di carattere socio-demografico riguardanti l’intero territorio nazionale.

La piattaforma AVM nasce dal lavoro di team di Data Analyst specializzati, con esperienza su vari mercati immobiliari in Italia e all’estero (in particolare Germania e Austria). Disponibile in modalità SaaS o pay-per-use, il sistema è in grado di elaborare i dati dell’immobile – come la superficie, l’indirizzo e la tipologia di immobile – e rielaborarli attraverso modelli matematici e statistici per fornire una valutazione automatica rapida, oggettiva e accurata.