Data Science × Nieruchomości

AI dla pośredników nieruchomości: Państwa dane sprzedają lepiej
niż najlepsza intuicja

6 modułów. 6 problemów, które zna każdy pośrednik. 6 rozwiązań opartych na danych, które przekształcają historię CRM, statystyki portali i publiczne dane rynkowe w konkretny dodatkowy przychód, bez nowego oprogramowania i bez zakłóceń.

Łączny potencjał przychodu rocznie
€0
Dla biura pośrednictwa z 32 agentami · wyprowadzone z udokumentowanych założeń
Skrótowo

Liczby z rynku nieruchomości, które mówią same za siebie

Punktem wyjścia jest średniej wielkości biuro pośrednictwa: 32 agentów, 450 transakcji rocznie, koncentracja na dużym mieście i okolicach.

6
Moduły
1 350
Przeanalizowane transakcje
915 700 €
Potencjał przychodu/rok
4 tyg.
Czas trwania pilota
6 modułów

Każdy moduł rozwiązuje konkretny problem pośrednika

Proszę kliknąć wybrany moduł, aby zobaczyć pełny interaktywny notebook z kodem, wizualizacjami i business impactem.

Moduł 01
Prognoza czasu sprzedaży
Gradient boosting przewiduje czas sprzedaży każdej nieruchomości, wraz z przedziałem ufności. Dla rozmowy z właścicielem, która wygrywa umowy na wyłączność.
323 000 €
Dodatkowy przychód/rok
XGBoostQuantile Regression
Moduł 02
Lead scoring i dopasowanie kupujących
Random forest rozpoznaje na podstawie 14 sygnałów behawioralnych, które zapytania staną się kupującymi. Top 20% leadów zawiera 68% wszystkich transakcji.
206 000 €
Dodatkowy przychód/rok
Random ForestLead Scoring
Moduł 03
Optymalizacja ceny ofertowej
Nie "Ile to jest warte?", lecz "Przy jakiej cenie maksymalizuję €/dzień?" Krzywe cena-czas dla mikrolokalizacji pokazują optymalny punkt.
89 200 €
Dodatkowy przychód/rok
OptymalizacjaElastyczność
Moduł 04
Prognoza akwizycji
Gdzie rynek sprzeda w ciągu 6 miesięcy? Z danych portfela i rynku (okres posiadania, demografia, dynamika rynku) wyłaniamy najbardziej obiecujące mikrolokalizacje.
127 500 €
Dodatkowy przychód/rok
XGBoostPropensity Model
Moduł 05
Skuteczność ofert
Które zdjęcia, teksty i kolejność generują najwięcej zapytań? Computer vision + NLP na 2 000 ofertach. Kontrola jakości oparta na danych.
76 500 €
Dodatkowy przychód/rok
CV + NLPA/B Testing
Moduł 06
Prognoza timingu rynku
Model szeregów czasowych LSTM prognozuje popyt i podaż dla dzielnicy × typu nieruchomości 8 tygodni naprzód. Publikować optymalnie, nie natychmiast.
93 500 €
Dodatkowy przychód/rok
LSTMSzeregi czasowe
Potencjał przychodu według modułu: przegląd całościowy
Interaktywnie

Symulator nieruchomości

S01-S04
Cztery symulacje, wszystkie założenia jawne
Czas sprzedaży jako przepustowość, scenariusze strategii cenowej, koszty prezentacji i roczna prowizja w niepewności: proszę ustawić suwaki na skalę Państwa biura. Każdy sposób liczenia stoi pod swoją symulacją.
Otwórz wszystkie cztery symulacje →
Nasze podejście

Zamiast teorii: wyniki w 4 tygodnie

Pracujemy na danych, które już Państwo mają. CRM, statystyki portali, publiczne dane rynkowe. Bez vendor lock-in.

🏠
Wiedza branżowa + data science
Rozumiemy akwizycję, oferty i rozmowy z właścicielami. Nasze modele rozwiązują prawdziwe problemy pośredników, a nie akademickie ćwiczenia.
⚡
Wynik przed perfekcją
W 4 tygodnie dostarczamy pilotażowy dashboard z prawdziwymi liczbami. Widzą Państwo ROI, zanim Państwo zainwestują. Bez 6-miesięcznej fazy koncepcyjnej.
🔒
Państwa dane pozostają Państwa danymi
Zgodność z RODO, bez przymusu chmury, bez przekazywania danych. Modele działają na Państwa infrastrukturze albo są hostowane według Państwa zasad.
Dowody i źródła

Skąd pochodzą wartości branżowe

Dźwignie wyliczenia modelowego opierają się na opublikowanych badaniach i raportach. Każda obca liczba wymieniona w tekście ma tu swoje źródło, gotowe do samodzielnej weryfikacji.

  • Kreissparkasse Köln, 2023 (ponad 1 000 nieruchomości): +5% powyżej wartości rynkowej sprzedaje się w ~63 dni, +10% dopiero w ~281 dni i za 97% wartości.
  • ImmoScout24/Handelsblatt, 2023: ~12% ofert z obniżką ceny.
  • Zillow Research: zalegające przecenione nieruchomości sprzedają się ~5% poniżej ceny ofertowej, najlepsze okno startu sprzedaje ~2 tygodnie szybciej, a oferty w najlepszym oknie osiągają +1,6-1,7%.
  • Redfin/VHT: profesjonalne zdjęcia sprzedają 32% szybciej.
  • Rightmove, 2013: rzuty mieszkań zwiększają zapytania nawet o +93%.
  • SmartZip/RISMedia, 2022: predykcyjny farming z liftem 4,6× ponad stopę bazową.
  • InsideSales: odpowiedź poniżej 5 minut kwalifikuje leady 21× częściej niż po 30 minutach.
  • NAR Member Profile, 2024: mediana 10 transakcji na agenta rocznie (USA).
  • immoverkauf24/Baufi24: zwyczajowa prowizja 3,57% od strony.
  • IVD: ~405 000 pośredniczonych transakcji, ~95 mld € wolumenu/rok.
  • CBRE/QUIS: czas sprzedaży w paśmie 65-90 dni.
  • Destatis/statystyka branżowa: ~600 000 transakcji mieszkaniowych na ~43 mln mieszkań rocznie (~1,6% obrotu).

Liczby z innych rynków i od innych dostawców służą jako kotwice wiarygodności dźwigni, natomiast nie są przenoszone na biuro wzorcowe. Wszystkie kwoty w euro na tych stronach to wyliczenia modelowe na założeniach z disclaimera. Data pobrania źródeł: 2026-08-14.

Uwaga dotycząca kontekstu tego portfolio

Sześć modułów pokazuje na przykładzie fikcyjnego średniej wielkości biura nieruchomości (32 doradców, 450 transakcji rocznie, duże miasto + okolice), jak data science i AI mogą wspierać biznes pośrednika: od prognozy czasu sprzedaży po timing rynku.

Wszystkie liczby, zbiory danych i wyniki są całkowicie fikcyjne. Służą wyłącznie zilustrowaniu metodyki i rodzaju możliwego efektu. Nie są obietnicą.

W realnym projekcie decydującym czynnikiem jest znajomość rynku Państwa biura: Jakie dane są w CRM i statystykach portali? Jak przebiega akwizycja i marketing? Gdzie jest największa dźwignia: umowy na wyłączność, jakość leadów czy strategia cenowa?

To portfolio pokazuje, na jakie pytania data science może odpowiedzieć w biznesie pośrednika. Konkretne odpowiedzi powstają dopiero z danymi Państwa biura.

Pierwszy krok do sprzedaży opartej na danych

Warsztat danych (1 dzień), pilot (4 tygodnie), wynik w euro. Widzą Państwo wartość, zanim Państwo zdecydują.

Zarezerwuj warsztat danych →