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Immobilier : le Big Data révèle s’il vaut mieux vendre ou louer sur AirBnB

Des étudiants de la Cornell University sont parvenus à créer un outil comparatif permettant de déterminer s’il vaut mieux vendre une propriété ou la louer sur AirBnB. Découvrez comment fonctionne cet outil reposant sur le Big Data. 

Le Big Data est déjà largement utilisé dans l’industrie de l’immobilier. Des entreprises comme Zillow et Redfin permettent par exemple d’estimer le prix de vente ou de location d’une propriété en se basant sur les données historiques. À présent, des étudiants de la Cornell University sont parvenus à créer un outil permettant de déterminer s’il vaut mieux vendre, ou louer sur AirBnB le célèbre site basé sur l’économie de partage. Baptisé Real Estate Advisor, le site web permet de comparer le prix de vente et le prix de location sur AirBnB d’une propriété. Pour l’heure, cet outil est uniquement disponible à Los Angeles, mais une plateforme similaire pourrait rapidement voir le jour en France.

Immobilier : comment Real Estate Advisor calcule les revenus générés par une location sur AirBnB

Concrètement, le site calcule le prix de location potentiel sur AirBnB en se basant sur le nombre de chambres d’une propriété. Il prend également en compte la hausse des tarifs pendant les saisons touristiques.Le site s’appuie notamment sur les données fournies par insideairbnb.com qui permettent d’obtenir une estimation des prix des AirBnB dans chaque région. En effet, si une propriété est située près de maisons louées à prix d’or sur la plateforme, il est probable que cette propriété vaille également très cher. Le prix de location moyen des 5 propriétés les plus proches est utilisé comme référence.

Après avoir prédit le prix de location, le site estime également le taux d’occupation annuel de la propriété pour calculer la somme totale que peut rapporter sa location sur AirBnB en un an. En effet, en fonction du lieu où est située la propriété, ce taux varie. Par exemple, tout le monde veut louer un petit chalet de montagne pour Noël, mais la demande pour ce type de logements diminue fortement le reste de l’année. Pour estimer ce taux, la plateforme se base sur le nombre d’avis laissés chaque mois sur AirBnB pour les 5 propriétés les plus proches. Il est ensuite possible de calculer la somme totale que rapportera la location de la propriété sur AirBnB en un an.

Immobilier : comment Real Estate Advisor calcule le prix de vente d’une propriété

Pour prédire le prix de vente de cette même propriété, le site s’appuie sur les données récentes de l’immobilier local. De même, la plateforme est connectée à des sites comme Redfin, Zillow ou Trulia pour collecter des données requises comme la taille de la propriété, son type, son nombre de chambres et de salles de bain, ou encore son ancienneté. Les créateurs de l’outil ont également fait le choix d’ajouter la qualité des établissements scolaires du quartier en guise de critère.

Une fois les deux estimations effectuées, le site se charge de comparer quel sera le plus rentable entre la vente et la location sur AirBnB. Si l’utilisateur décide de mettre sa propriété en location sur AirBnB, l’outil lui indique quel sera le taux d’occupation annuel nécessaire pour atteindre la rentabilité. Notons que s’il est possible d’atteindre un taux d’occupation de 60% à 70%, AirBnB est toujours plus rentable.

Immobilier : Real Estate Advisor n’est pas encore parfait

Pour l’heure, Real Estate Advisor est encore loin d’être parfait. Certaines variables ne sont pas encore prises en compte, ce qui peut fausser les estimations. De plus, le modèle ne prend pas en compte le temps et les efforts nécessaires pour maintenir la propriété en état en cas de location.

La précision de cet outil pourra être améliorée au fil du temps à l’aide de nouvelles données. Par exemple, l’étage auquel est situé un appartement, la présence de privilèges comme une piscine ou le nombre de places de parking disponibles peuvent faire augmenter les prix de vente. De même, le revenu annuel généré par une location AirBnB est influencé par les coûts de maintenance ou la proximité d’attractions touristiques.

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