Data Science × Immobilien

KI für Immobilienmakler: Ihre Daten verkaufen besser,
als Ihr bestes Bauchgefühl

6 Module. 6 Probleme, die jeder Makler kennt. 6 datengestützte Lösungen, die aus Ihrer CRM-Historie, Ihren Portal-Statistiken und öffentlichen Marktdaten konkreten Mehrumsatz machen, und zwar ohne neue Software und ohne Umbruch.

Gesamtes Umsatzpotenzial pro Jahr
€0
Für ein Maklerbüro mit 32 Vertriebsmitarbeitern · aus hinterlegten Annahmen hergeleitet
Auf einen Blick

Immobilien-Zahlen, die für sich sprechen

Ausgangspunkt ist ein mittelgroßes Maklerbüro: 32 Vertriebsmitarbeiter, 450 Transaktionen pro Jahr, Fokus auf Großstadt + Umland.

6
Module
1.350
Transaktionen analysiert
€915.700
Umsatzpotenzial/Jahr
4 Wo.
Pilot-Zeitrahmen
Die 6 Module

Jedes Modul löst ein konkretes Makler-Problem

Klicken Sie auf ein Modul, um den vollständigen Anwendungsfall als interaktives Notebook mit Code, Visualisierungen und Geschäftseffekt zu sehen.

Modul 01
Verkaufsdauer-Prediction
Gradient Boosting sagt für jedes Objekt die Vermarktungsdauer vorher, und zwar mit Konfidenzintervall. Für den Eigentümer-Pitch, der Alleinaufträge gewinnt.
€323.000
Zusätzl. Umsatz/Jahr
XGBoostQuantile Regression
Modul 02
Lead-Scoring & Käufer-Matching
Random Forest erkennt aus 14 Verhaltenssignalen, welche Anfragen zu Käufern werden. Top-20% der Leads enthalten 68% aller Abschlüsse.
€206.000
Zusätzl. Umsatz/Jahr
Random ForestLead Scoring
Modul 03
Angebotspreis-Optimierung
Nicht "Was ist es wert?" sondern "Bei welchem Preis maximiere ich €/Tag?" Preis-Dauer-Kurven pro Mikrolage zeigen den optimalen Punkt.
€89.200
Zusätzl. Umsatz/Jahr
OptimierungElastizität
Modul 04
Akquise-Prediction
Wo verkauft der Markt in 6 Monaten? Aus Bestands- und Marktdaten (Haltedauer, Demografie, Marktdynamik) die vielversprechendsten Mikrolagen finden.
€127.500
Zusätzl. Umsatz/Jahr
XGBoostPropensity Model
Modul 05
Exposé-Performance
Welche Fotos, Texte und Reihenfolge erzeugen die meisten Anfragen? Computer Vision + NLP auf 2.000 Exposés. Datengestützte Qualitätskontrolle.
€76.500
Zusätzl. Umsatz/Jahr
CV + NLPA/B Testing
Modul 06
Markt-Timing-Forecast
LSTM-Zeitreihenmodell prognostiziert Nachfrage und Angebot pro Stadtteil × Objekttyp 8 Wochen voraus. Optimal inserieren statt sofort inserieren.
€93.500
Zusätzl. Umsatz/Jahr
LSTMZeitreihen
Umsatzpotenzial nach Modul: Gesamtübersicht
Interaktiv

Der Immobilien-Simulator

S01-S04
Vier Simulationen, alle Annahmen offen
Vermarktungsdauer als Durchsatz, Preisstrategie im Szenarienvergleich, Besichtigungskosten und die Jahresprovision unter Unsicherheit: Stellen Sie die Regler auf die Größenordnung Ihres Büros ein. Jeder Rechenweg steht unter der Simulation.
Alle vier Simulationen öffnen →
Unser Ansatz

Keine Theorie, sondern Ergebnisse in 4 Wochen

Wir arbeiten mit den Daten, die Sie bereits haben. Ihr CRM, Ihre Portal-Statistiken, öffentliche Marktdaten. Keine Anbieterbindung.

🏠
Branchenwissen + Data Science
Wir verstehen Akquise, Exposés und Eigentümer-Gespräche. Unsere Modelle lösen echte Makler-Probleme, keine akademischen Übungen.
⚡
Ergebnis vor Perfektion
In 4 Wochen liefern wir ein Pilot-Dashboard mit echten Zahlen. Sie sehen den ROI, bevor Sie investieren. Kein 6-Monats-Konzept.
🔒
Ihre Daten bleiben Ihre Daten
DSGVO-konform, keine Cloud-Pflicht, keine Weitergabe. Die Modelle laufen auf Ihrer Infrastruktur oder gehostet nach Ihren Regeln.
Belege & Quellen

Woher die Branchen-Werte stammen

Die Hebel der Modellrechnung orientieren sich an veröffentlichten Studien und Fallberichten. Jede im Text genannte Fremd-Kennzahl ist hier mit ihrer Quelle belegt und damit nachprüfbar.

  • Kreissparkasse Köln, 2023 (über 1.000 Objekte): +5% über Marktwert verkauft in ~63 Tagen, +10% erst in ~281 Tagen und zu 97% des Werts.
  • ImmoScout24/Handelsblatt, 2023: ~12% der Inserate mit Preissenkung.
  • Zillow Research: liegengebliebene überteuerte Objekte verkaufen ~5% unter Liste. Das beste Listing-Fenster verkauft ~2 Wochen schneller und erzielt +1,6-1,7 %.
  • Redfin/VHT: Profi-Fotos verkaufen 32% schneller.
  • Rightmove, 2013: Grundrisse steigern Anfragen um bis zu +93%.
  • SmartZip/RISMedia, 2022: Prognose-Farming mit Lift 4,6× gegenüber der Basisrate.
  • InsideSales: Antwort in unter 5 Minuten qualifiziert Leads 21× häufiger als nach 30 Minuten.
  • NAR Member Profile, 2024: Median 10 Transaktionen je Makler und Jahr (US).
  • immoverkauf24/Baufi24: übliche Provision 3,57% je Seite.
  • IVD: ~405.000 Vermittlungen, ~€95 Mrd. Volumen/Jahr.
  • CBRE/QUIS: Vermarktungsdauer im Band 65-90 Tage.
  • Destatis/Branchenstatistik: ~600.000 Wohnungstransaktionen auf ~43 Mio. Wohnungen pro Jahr (~1,6 % Umschlag).

Die Kennzahlen anderer Märkte und Anbieter dienen als Plausibilitätsanker der Hebel. Auf das Muster-Büro übertragen sind sie nicht. Alle EUR-Beträge dieser Seiten sind Modellrechnungen auf die im Disclaimer genannten Annahmen. Abrufdatum der Quellen: 2026-08-14.

Hinweis zum Kontext dieses Portfolios

Die sechs Module zeigen anhand eines fiktiven mittelgroßen Maklerbüros (32 Vertriebsmitarbeiter, 450 Transaktionen pro Jahr, Großstadt + Umland), wie Data Science und KI entlang des Makler-Geschäfts eingesetzt werden können, von der Verkaufsdauer-Prognose bis zum Markt-Timing.

Alle Zahlen, Datensätze und Ergebnisse sind vollständig fiktiv. Sie dienen ausschließlich dazu, die Methodik und die Art des erzielbaren Effekts zu veranschaulichen. Ein Versprechen ist damit nicht verbunden.

In einem realen Projekt ist die Marktkenntnis Ihres Büros der entscheidende Faktor: Welche Daten liegen in Ihrem CRM und Ihren Portal-Statistiken? Wie laufen Akquise und Vermarktung? Wo entsteht der größte Hebel? Bei den Alleinaufträgen, bei der Lead-Qualität oder bei der Preisstrategie?

Dieses Portfolio zeigt, welche Fragen Data Science im Maklergeschäft beantworten kann. Die konkreten Antworten entstehen erst mit Ihren Daten.

Der erste Schritt zum Verkaufen mit Daten

Ein Daten-Workshop (1 Tag), ein Pilot (4 Wochen), ein Ergebnis in Euro. Sie sehen den Wert, bevor Sie sich entscheiden.

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