Um fator extremamente importante que pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso no investimento imobiliário: a definição do aluguel. Para maximizar a lucratividade da propriedade que você possui, é essencial adotar uma abordagem estratégica baseada em dados objetivos, em vez de confiar apenas em seus sentidos e em sua experiência. No entanto, muitos proprietários podem se deparar com problemas como não saber qual é o aluguel adequado ou ter dificuldades para diferenciar sua propriedade das propriedades concorrentes.
Neste artigo, a INA & Associates Ltd, que está envolvida diariamente em muitas transações imobiliárias, explica as limitações dos métodos convencionais de fixação de aluguéis e a nova prática comum de fixação de aluguéis usando análise de dados e IA (inteligência artificial) sob a perspectiva de um especialista. Este artigo lhe dará dicas concretas e práticas para ajudá-lo a ter sucesso em sua administração de aluguéis.
Até agora, os três principais métodos a seguir têm sido usados para definir os aluguéis. Essas são abordagens tradicionais que também são usadas na avaliação de propriedades, mas cada uma tem suas próprias vantagens e desvantagens.
Por muitos anos, as abordagens a seguir têm sido a base para a avaliação de aluguéis no setor imobiliário. Compreender as características de cada uma delas é importante para entender as vantagens da abordagem moderna.
| Metodologia | Visão geral | Características |
|---|---|---|
| Método de estimativa | O aluguel é calculado multiplicando-se o valor básico da propriedade (valor de mercado) pelo rendimento esperado e adicionando-se as despesas gerais necessárias (custos de manutenção, impostos etc.). | Como o método tem um forte foco na recuperação do investimento por parte do proprietário e calcula de trás para frente a partir dos custos, ele pode se desviar da demanda do mercado. |
| Método de comparação de casos de aluguel | O aluguel é ajustado comparando-o com o aluguel de mercado de propriedades semelhantes na vizinhança, levando em conta várias condições, como localização, idade, tamanho, instalações etc. | Esse é o método mais comum e intuitivo, mas é menos preciso em áreas rurais, onde há poucos exemplos adequados para comparação, ou para propriedades especiais. |
| Método de análise de receita | Esse método prevê a receita que a propriedade, principalmente lojas e escritórios, gerará e calcula o aluguel retroativamente a partir disso. | Essa abordagem é específica para imóveis comerciais e tem aplicação limitada a imóveis residenciais em geral. |
Embora esses métodos tradicionais tenham uma certa lógica, eles enfrentam algumas limitações significativas no mercado imobiliário complexo e volátil de hoje.
Primeiro, há a questão do frescor e da abrangência das informações. Tomando o método de comparação de casos de aluguel como exemplo, só é possível fazer referência aos casos contratados "passados". As tendências do mercado mudam constantemente e mesmo os dados de alguns meses atrás podem não refletir necessariamente os aluguéis justos atuais. Além disso, os recursos de pesquisa dos indivíduos são limitados e é praticamente impossível realizar uma análise exaustiva de todas as propriedades concorrentes no mercado.
Em segundo lugar, há uma falta de atribuição e objetividade. Em particular, o método de comparação de casos de aluguel é fortemente influenciado pela experiência e subjetividade da pessoa responsável pela avaliação, em termos de quais imóveis são considerados "semelhantes" e quais fatores são refletidos no preço e em que medida. Isso pode levar a variações no valor avaliado da mesma propriedade, dependendo da pessoa responsável, o que pode ser um obstáculo para que os proprietários tomem as melhores decisões.
A chave para superar esses desafios e obter uma definição mais precisa do aluguel é o uso da análise de dados e da tecnologia imobiliária.
Nos últimos anos, a transformação digital (DX) progrediu rapidamente no setor imobiliário, e novos serviços que utilizam big data estão sendo criados um após o outro. No campo da definição de aluguéis, em particular, os sistemas de avaliação de IA (Inteligência Artificial) estão atraindo atenção e têm grande potencial para resolver os problemas enfrentados pelos métodos convencionais.
Os sistemas de avaliação de aluguéis com IA aprendem com grandes quantidades de dados de propriedades, que variam de milhões a centenas de milhões de propriedades, e criam modelos estatísticos para calcular os aluguéis de forma objetiva e com alta precisão. O sistema é a evolução tecnológica definitiva do método de comparação de casos de aluguel.
A IA analisa instantaneamente volumes de dados que os humanos jamais poderiam processar. Ela integra e avalia uma ampla variedade de dados, incluindo não apenas casos contratados no passado, mas também informações sobre propriedades disponíveis no momento, dados demográficos, instalações do bairro, conveniência de transporte e até mesmo propaganda boca a boca na Internet, para derivar aluguéis apropriados de uma perspectiva multifacetada. Isso permite uma avaliação justa e altamente transparente que elimina a subjetividade da pessoa responsável.
| Itens de comparação | Avaliação convencional (método de comparação de estudo de caso de aluguel) | Avaliação de aluguel por IA |
|---|---|---|
| Quantidade de dados | Depende do conhecimento da pessoa responsável e do escopo da pesquisa | Big data de milhões a centenas de milhões de casos |
| Objetividade | Intervém a experiência e a subjetividade da pessoa responsável | Calculado objetivamente com base em modelos estatísticos |
| Velocidade | De dias a uma semana | Segundos para minutos |
| Previsão de futuro | Difícil | As flutuações futuras do aluguel podem ser previstas com base em tendências passadas. |
Alguns estudos relataram que a precisão das avaliações de aluguel por IA é igual ou melhor do que as avaliações feitas por especialistas, especialmente para condomínios padrão em áreas urbanas.
Os benefícios da análise de dados vão além do simples cálculo de aluguéis altamente precisos. Uma compreensão precisa da demanda do mercado pode levar a uma gestão mais estratégica dos aluguéis, ou seja, para evitar vacâncias emaximizar as receitas.
Por exemplo, a análise de dados pode avaliar quantitativamente o quanto a disponibilidade de instalações, como "internet gratuita" ou "caixas de entrega", afeta os aluguéis em uma determinada área ou layout. Isso permite determinar o investimento de capital econômico e aumentar a competitividade de uma propriedade. Também permite prever futuras mudanças no mercado, como flutuações sazonais de demanda ou planos de remodelação em grande escala na vizinhança, e desenvolver revisões proativas de aluguel e estratégias de recrutamento.
Os dados não se referem apenas à otimização do "ponto" de fixação dos aluguéis, mas também a uma bússola para compreender a gestão de aluguéis como um todo em termos de "linhas" e "planos", levando ao sucesso a longo prazo.
Este artigo explicou as limitações dos métodos tradicionais de fixação de aluguéis e como a análise de dados pode revolucionar a administração de aluguéis. Os dias em que se confiava apenas na experiência e na intuição acabaram, e tomar decisões com base em dados objetivos é agora um pré-requisito para o investimento bem-sucedido em propriedades.
| Pontos principais | Explicação |
|---|---|
| Limitações dos métodos convencionais | A atualidade e a abrangência das informações, bem como a individualidade das avaliações, eram problemas, e havia o risco de definir aluguéis que se desviavam da situação real do mercado. |
| Vantagens da análise de dados | Ao utilizar big data e IA, avaliações de aluguel objetivas e altamente precisas podem ser realizadas rapidamente, levando a contramedidas de vacância e maximizando os lucros. |
| Gerenciamento futuro de aluguéis | Ao posicionar os dados como parceiros na gestão e tomar decisões estratégicas, você pode esperar garantir ganhos estáveis mesmo em um mercado em rápida mudança. |
Nossa missão na INA&Associates Ltd. é combinar tecnologia e conhecimento especializado para fornecer soluções imobiliárias ideais, adaptadas à situação individual de cada cliente. Com a poderosa arma dos dados em mãos, ficaremos felizes em ajudar a conduzir seu investimento imobiliário ao sucesso.
P1: A análise de dados é eficaz para propriedades em áreas rurais ou com características exclusivas?
R1: Sim, ela é eficaz. Para propriedades em áreas rurais, onde há menos dados do que em áreas urbanas, ou para propriedades especiais, como apartamentos de grife, é difícil realizar uma análise uniforme. Entretanto, é justamente nessas situações que vale a pena a intervenção de um especialista. Tomamos decisões abrangentes com base nos resultados da análise de mercado macro usando IA, levando em conta perspectivas micro, como o valor específico da propriedade e as características locais. Ao mesmo tempo em que maximizamos o poder dos dados, usamos a experiência e a percepção de nossos recursos humanos para sugerir o aluguel ideal.
P2: É seguro confiar nos resultados das avaliações de IA?
A2: A avaliação por IA é uma ferramenta muito poderosa, mas não é uma panaceia. Os resultados da avaliação são apenas "previsões estatísticas baseadas em dados anteriores" e a decisão final deve ser tomada por um ser humano. É importante consultar um especialista para determinar o aluguel final, ao mesmo tempo em que se refere aos resultados dos cálculos da IA.
P3: Quais são os custos do comissionamento da análise de dados?
A3.O custo depende do escopo e do conteúdo da análise. Muitos serviços fornecem avaliações simples de aluguel gratuitamente. Por outro lado, se você precisar de uma consultoria abrangente, incluindo a compra, a administração e a venda de uma propriedade, forneceremos uma estimativa com base em suas circunstâncias individuais. A INA & Associates Ltd. proporá o melhor plano para você, dependendo de seus problemas e de seu orçamento, Não hesite em entrar em contato conosco primeiro.