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 - ohne neue Software, 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 - 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
Unser Ansatz

Keine Theorie - 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 - zum Nachprüfen.

  • 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; Listings im besten Fenster erzielen +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 - sie sind nicht auf das Muster-Büro übertragen. 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 - keine Versprechen.

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 - Alleinaufträge, Lead-Qualität oder 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

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