Claves de la conferencia RICS Madrid – ¿Son los datos accionables en el Real Estate comercial?

La semana pasada tuve la oportunidad de participar en una mesa redonda en la conferencia de RICS en Madrid. El tema se centró en cómo la tecnología actual permite a los retailers o propietarios de Real Estate tomar decisiones. Tenemos que tener en cuenta que la industria de Real Estate asciende al 70% de la riqueza del mundo. En un entorno de recuperación económica y aumento del consumo es fácil pensar que una industria tan sólida está a salvo de la disrupción y realmente no necesita preocuparse por el futuro. Pueden estar en lo cierto, pero ¿están dejando escapar una gran oportunidad? ¿Están apostando los intereses de los stakeholders en base a intuición y experiencia?

Hoy en día hay proveedores que se centran en permitir que cualquier persona, independientemente de su industria o experiencia, pueda extraer información útil de los datos. Datos como perfiles sociodemográficos, de transacciones de tarjetas de crédito de los bancos o ubicación de los clientes de empresas de telecomunicación, están disponibles con un solo click. ¿Cómo pueden los retailers y los propietarios de Real Estate aprovechar estas tecnologías emergentes?

Podría parecer que los retailers son los que más valor pueden extraer de este tipo de datos. Son los que pueden centrarse en clusters de clientes objetivo en sus áreas de influencia, o alinear la marca y el mix de productos con los clientes que quieren atraer. Con respecto a los datos de bancos y empresas de telecomunicación, los retailers podrían predecir fácilmente el comportamiento de los consumidores para llegar a un cliente potencial en el momento exacto con el mensaje más relevante. Por ejemplo, podrían llegar a un consumidor premium a través de su smartphone el día antes de que pase por un centro comercial determinado.

Como era de esperar durante la conferencia, la audiencia declaró que esto podría ser revolucionario para los retailers, pero ¿por qué los propietarios se deberían de preocupar? Después de todo, los rendimientos de sus activos son sólidos y están creciendo. Me encantaría compartir un par de ejemplos de cómo la combinación de datos de proveedores de telecomunicaciones con modelos gravitacionales avanzados podría ayudar a los propietarios a minimizar el riesgo y aumentar los beneficios.

landing-franchise-03

Imaginemos un fondo de inversión inmobiliaria que está considerando adquirir un centro comercial regional. Podría considerar el rendimiento actual y crear una imagen del cliente objetivo, definir la mezcla de marcas, etc. O podría tener en cuenta (utilizando los datos de las empresas de telecomunicaciones) cómo fluctúan las áreas de influencia del activo -y todas las de sus competidores más cercanos- durante la semana, mes o año. Por lo tanto, podrían identificar aquellos clientes que durante eventos clave (por ejemplo, Navidad) están dispuestos a visitar a un competidor y calcular las renovaciones que tendrían que llevarse a cabo en el centro comercial para atraer a esos clientes.

Los modelos gravitacionales avanzados permitirían a los propietarios simular cómo se modificarían sus áreas de influencia por reformas en el activo o por cambios en la mezcla de marcas. De esta manera, podrían calcular la inversión total requerida para optimizar el área de influencia del activo y negociar términos de arrendamiento – para diferentes locales – en función de los clientes potenciales atraídos en cada escenario.

Si tiene alguna pregunta o simplemente desea saber cómo Geoblink está resolviendo estos desafíos para los propietarios y retailers, no dude en ponerse en contacto conmigo, estaré encantado de discutir cómo estos datos podrían ayudar a su organización.