Las soluciones que damos a nuestros clientes desde Tinsa Digital son 100% personalizadas y por ello nos gusta que los clientes nos planteen retos tan interesantes como éste. La propuesta era ambiciosa (valoración automática masiva y una solución de Location Intelligence para analizar la información). Pero el verdadero desafío lo marcaba el plazo para realizarlo: solo tres días.

Preparación y enriquecimiento del dataset

En esta ocasión el reto era muy exigente, nuestro cliente necesitaba en menos de 3 días la valoración masiva de más de 300.000 viviendas, todo un desafío ya que una parte del trabajo, la más importante, consistía en procesar su información, analizarla, limpiarla y enriquecerla para poder utilizarla y sacarle partido. El uso de técnicas basadas en inteligencia artificial fue crítico en este trabajo, ya que en pocas horas nuestra aplicación había enriquecido el listado de activos facilitado por el cliente con información catastral y datos comprobados por Tinsa Digital.

¿Cómo lo hicimos? Nuestros algoritmos procesaron el dataset del cliente para poder estructurar la información, sobre todo el dato relacionado con la ubicación del activo. Una vez realizado el trabajo de separación de la información que podíamos usar, procesamos las direcciones con nuestro callejero enriquecido con datos de las valoraciones de Tinsa. Por ejemplo: si hemos tasado anteriormente una vivienda en el edificio donde se ubica el activo del cliente, sabemos si tiene ascensor, el estado de conservación y los costes de construcción. Esta información es fundamental para mejorar la precisión de cualquier modelo de valoración automática.

Muchos de los activos que valoramos usando métodos automáticos ya los ha tasado Tinsa en alguno de los mercados donde opera por lo que podemos recuperar los datos comprobados aportados por el tasador en el momento de la visita. Esta información comprobada se refiere no solo a la superficie, sino también a la distribución, estado de conservación y otras características como ascensor, zonas comunes/deportivas, piscina, etcétera. Tras más de 35 años tasando viviendas, Tinsa tiene una gran base de datos comprobados que nos permite enriquecer el dataset del cliente. Para los activos de los que no disponemos de información interna, empleamos la aportada por el cliente o la información catastral. 

Este trabajo de limpieza, estructuración y enriquecimiento hace no mucho tiempo hubiera sido inviable realizarlo porque se habrían necesitado muchas personas dedicadas a revisar activo a activo, lo cual lo haría inabarcable tanto por coste como por recursos. La tecnología nos ha ayudado notablemente a ofrecer al cliente un servicio crítico para poder valorar la gran mayoría de sus activos gracias al análisis masivo de la información.

El resultado de este proceso fue la generación de un nuevo dataset con toda la información estructurada, en la que cada activo está identificado doblemente con el ID de trabajo de Tinsa Digital y el ID proporcionado con el cliente. Y, en segundo lugar, porque tenemos una elevada capacidad de procesamiento, superior a las 15.000 valoraciones/hora.

Valoración automática de la cartera

La segunda fase consistió en valorar masivamente los 300.000 inmuebles. Para ello, una AVM como la nuestra se hace indispensable por dos motivos. Primero, porque somos capaces de cubrir con una precisión muy elevada todo el territorio nacional gracias al uso sólo de tasaciones y de algoritmos que emplean técnicas de machine learning. Además tenemos una capacidad de procesado superior a las 15.000 valoraciones/hora.

De esta forma, en menos de 15 horas fuimos capaces de valorar la cartera al completo y enriquecerla activo a activo y zona a zona con los Insights residenciales que el cliente nos había solicitado más otros indicadores adicionales que nosotros le propusimos de carácter socioeconómico, demográfico o, por ejemplo, un scoring inmobiliario propio de Tinsa Digital. El dataset inicial se completó con insights de rentabilidad, la previsión de comportamiento en los próximos 12 meses y su liquidez, entre otros. También se incluyó información zonal sobre vivienda más habitual o la renta media de las familias, no solo de las zonas administrativas (barrio, distritos…) donde se ubicaba la cartera, sino también de las zonas Tinsa, que son segmentaciones geográficas por características y comportamientos homogéneos a partir de información exclusiva procedente de nuestra actividad.

Con toda esta propuesta nuestro cliente ya podía segmentar su cartera por todos los indicadores necesarios, tanto activo a activo como por zonas de comportamiento homogéneo de valor.

Entra en acción la tecnología de Location Intelligence

Para ayudar al cliente a segmentar de la forma más eficaz la cartera según sus indicaciones utilizamos algoritmos de machine learning y redes neuronales, que pudieron determinar con una precisión muy elevada cuáles eran las segmentaciones más óptimas. Además, esta tecnología nos permite indicar al cliente qué variables se han usado en cada caso para ofrecer la máxima transparencia e información.

¿Y ahora qué? Toda esta información es prácticamente inmanejable en un documento Excel y uno de los requisitos del proyecto era lograr agilidad en la toma de decisiones. Aquí fue donde el equipo de Research&Analysis de Tinsa Digital entró en acción.

Ejemplo de visualización de una cartera inmobiliaria con Tinsa Digital Analytics

Rescató toda la información y la subió a nuestra plataforma de Location Intelligence para facilitar al cliente esta tarea de segmentación y análisis. No es lo mismo trabajar en un Excel que en una aplicación de Location Intelligence,  donde gracias a recursos como mapas de calor cualquier usuario es capaz de tomar decisiones de forma mucho más intuitiva.

En cuestión de pocos minutos importamos el set de datos al completo (valores activo a activo, insights residenciales y la información propia del cliente así como las geometrías) y configuramos la aplicación según los requerimientos que habíamos definido en las reuniones de consultoría digital mantenidas previamente con el cliente. En estas sesiones identificamos los indicadores que pueden realizar las segmentaciones más eficaces de la cartera según las necesidades. De esta forma nos aseguramos de que las expectativas del cliente están alineadas con el proyecto y de que lo que recibe es 100% funcional desde el primer momento.

Resultado del reto: en menos de 3 días habíamos hecho el trabajo que al cliente le había supuesto el año pasado más de 5 meses. Y lo hicimos, además, enriqueciendo la propuesta original del cliente con Tinsa Digital Analytics, donde este trabajo cobra más sentido aún dada la facilidad a la hora de tomar decisiones.

Aunque no podamos decir qué cliente es, desde aquí le damos las gracias por haber confiado en Tinsa Digital para la gestión de este proyecto.

¿Tienes algún proyecto similar? Ponte en contacto con nosotros y te asesoraremos.