전통적으로 부동산 기업들은 전문적 경험과 역사적 추세를 바탕으로 의사결정을 해왔습니다. 오늘날 빅데이터 분석은 실시간으로 정확한 데이터를 얻을 수 있게 합니다. 이는 부동산 기업, 투자자, 개발자들이 주요 기회를 명확히 파악하고 정확한 위험 평가를 수행할 수 있도록 지원합니다.
빅데이터가 부동산 산업에 미치는 주요 영향 중 하나는 지역 간 미세하지만 결정적인 차이를 포착할 수 있는 능력입니다. 과거에는 부동산 기업들이 지역 전체를 균질하게 평가했습니다. 빅데이터는 예를 들어 도시 블록 간 핵심 차별화 요소를 드러냈습니다. 범죄율부터 가격 상승률, 구역 지정 규정, 향후 인프라 프로젝트까지 포함됩니다. 이러한 미시적 차원의 투자 기회 평가 능력은 REIT(부동산 투자 신탁)가 주주 수익과 배당금을 증가시키는 데 도움을 주고 있습니다.
또 다른 변화는 대체 데이터가 소셜 미디어, 검색 엔진 및 기타 ‘비전통적’ 출처의 데이터 포인트를 기반으로 예측을 가능하게 한다는 점입니다. 많은 기업들이 이러한 유형의 데이터를 활용하여 미래의 구매, 주거 및 투자 동향을 나타내는 예측 분석과 알고리즘 모델을 구축하고 있습니다.
기타 대체 데이터 소스로는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- 온라인 설문조사
- 옐프 리뷰
- 지역 업체에 대한 온라인 검색 리뷰
이를 통해 기업들은 동네 수준이 아닌 도시 블록 단위의 트렌드를 파악할 수 있습니다. 가구 소득, 공실률, 건축 연도 같은 전통적 변수를 사용할 경우 부동산 가치를 40%의 예측 정확도로 예측할 수 있습니다. 맥킨지 보고서에 따르면, 대체 데이터로 더 잘 알려진 비전통적 가치는 예를 들어 부동산 가치 예측을 위한 강력한 원천이 될 수 있습니다.
부동산 분야에서 빅데이터가 활용되는 6가지 방식
#1: 분석 범위 확대
예측 알고리즘의 정확도 향상과 부동산 개발 분석 추진 외에도, 현재 부동산 분야에서 빅데이터의 활용 범위가 더욱 확대되고 있습니다. 예를 들어, 빅데이터 분석은 모기지 산업 현황 평가, 보험 위험 평가, 보험 수리 계산은 물론, 지역 및 기타 변수를 기반으로 한 중간 가구 소득의 구매력 평가에도 도움이 될 수 있습니다.
#2: 부동산 평가
일반적으로 전문가들은 경험과 전문성을 바탕으로 주택을 감정합니다. 종종 인근 지역, 상점, 학교와의 접근성 등 요소를 고려한 비교 시장 분석도 수행합니다.
그러나 부동산 평가에는 AI 모델과 예측 알고리즘에 입력할 수 있는 부동산 데이터셋을 활용하면 현재 트렌드를 기반으로 가격을 산정하는 데 큰 도움이 됩니다. 관련 데이터 포인트로는 현재 공급량과 수요량, 판매량, 부동산 특성, 추가 건설 비용 변동 등이 포함될 수 있습니다.
#3: 주택 탐색, 마케팅 및 판매
빅데이터는 부동산 마케팅 방식도 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 중개인을 위해 개발된 분석 도구는 검색 엔진과 디지털 광고 데이터를 활용하여 대상 고객을 정밀화하고 관련 구매자를 타겟팅하는 데 도움을 줍니다.
일부 중개사 중심 분석 도구는 대형 업계 플레이어의 비즈니스 방식과 의사결정 방식을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, Anglo Saxon이나 Re/max 같은 기업들은 점차 데이터 기반 의사결정을 확대하고 판매 프로세스를 디지털화하고 있습니다. 이 모델에는 경쟁사 웹사이트 방문자 상호작용 추적과 관련 업계 광고에서의 사용자 상호작용 및 메시징 추적이 포함됩니다.
다른 업체들은 대체 데이터 세트를 활용해 구매자의 선호도, 예산, 심지어 거래 성사 가능성에 대한 의지 수준까지 분석하고 있습니다. 이를 위해 웹을 스캔하여 모기지 사전 승인, 신용 점수, 과거 소비자 행동을 나타내는 공개 기록 등의 지표를 수집합니다.
#4: 부동산 개발 촉진
개발사들도 데이터가 수익률 증대에 지닌 가치를 인식하고 있습니다. 고수익 투자에 적합한 토지를 정확히 찾아내는 등 다양한 용도로 정교한 AI를 훈련시키기 위해 깨끗한 데이터 세트를 확보하고 있습니다. 시스템은 다음과 같은 관련 데이터 세트를 교차 참조해야만 이러한 기회를 식별할 수 있습니다:
인프라 관련지방 정부 기록 (예: 인근에 경전철 건설 예정)
특정 인구 집단(예: 의사나 학생)이 해당 지역에 거주하려는 관심이 증가하는소셜 미디어 그룹 동향.
뿐만 아니라 주거 개발에 빅데이터를 적용하면 개발이 거주자의 요구에 더욱 정교하게 맞춰질 수 있습니다. 데이터를 통해 개발사는 건설 위치뿐만 아니라 잠재적 거주자들이 건물에 원하는 편의시설도 파악할 수 있습니다. 고객이 기대하는 편의시설과 특징을 반영한 주거 공간을 개발함으로써, 이러한 프로젝트는 더 높은 가격을 책정할 수 있습니다.
#5: 데이터 기반 위험 완화 및 부동산 보험
정확하고 깨끗한 데이터 세트를 확보하는 것은 특정 건물 및 프로젝트 투자와 관련된 재무적 위험에 대한 예측 분석을 생성하는 측면에서도 중요할 수 있습니다. 또한 빅데이터 분석은 보험사가 잠재적 구매자나 주택 소유자에게 적합한 보험을 제공하고, 보험계리사가 더 나은 평가를 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
#6: 관리 프로세스의 디지털화
부동산 기업, 특히 비상장 투자신탁(REIT)은 빅데이터의 중요성을 인식하고 디지털 전환을 추진 중입니다. 기업들은 빅데이터 분석을 통해 건물 투자 기회를 평가하고 예측합니다. 또한 빅데이터 알고리즘을 활용해 각 자산의 성과를 분석하고 전략을 개선할 수 있습니다.
부동산 분석의 과제
많은 개발사와 투자자들이 빅데이터 활용 기회를 적극적으로 모색하고 있습니다. 그러나 데이터의 가용성, 품질, 정확성과 시의적절한 데이터 추출 능력 사이에는 종종 괴리가 존재합니다. 특히 실시간 데이터 유입은 개발사와 투자자가 경쟁사보다 앞서 잠재적 기회를 포착하는 데 필수적입니다.
반대로 예측 알고리즘에 품질이 낮거나 완전히 정확하지 않은 데이터를 공급하면 분석 결과, 제안된 조치, 그리고 궁극적으로 이 데이터를 기반으로 한 투자에서 도출되는 ROI에 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다.
부동산에서 빅데이터의 장점
과거 대부분 오프라인 기반 사업이었던 부동산 시장도 최근 몇 년간 방대한 양의 웹 데이터를 생성하기 시작했습니다. 주요 ‘데이터 생산자’는 다음과 같습니다:
- 투자자
- 소매 구매자/판매자
- 중개사/디지털 마켓플레이스 등 중개자
- 정부/건물/구역 지정 관련 웹사이트/기록 보관소/데이터베이스
이러한 ‘빅데이터 환경’에서 웹 데이터 수집의 가장 큰 장점은 어느 한 주체라도 이러한 다양한 ‘사용자’들의 데이터 포인트를 교차 참조하고, 자신에게 유리하게 활용할 수 있는 상관관계를 발견할 수 있는 능력입니다. 각 그룹이 이를 달성하는 방법은 다음과 같습니다:
투자자 빅데이터 활용 효과
투자자들은 소비자 트렌드와 욕구를 이해하기 위해 오픈 소스 데이터를 활용합니다. 부동산 시장 가치는 종종 변화하는 인기에 의존하기 때문입니다. 예를 들어, 맨해튼 ‘미트패킹 디스트릭트’가 고급화되기 전 소셜 미디어에서 이 지역에 대한 열풍을 포착한 투자자들은 해당 지역 부동산을 조기에 확보하여 예상보다 높은 수익을 창출할 수 있었습니다.
소매 구매자/판매자의 빅데이터 혜택
웹 데이터는 이들이 시장 현황을 더 명확히 파악할 수 있게 합니다. 판매자는 해당 지역의 최근 거래 데이터를 기반으로 부동산 가격을 책정하기 위해 빅데이터를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 ‘달라스 매물 콘도’와 같은 검색어 데이터를 분석함으로써 소비자 관심/수요를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 모든 정보는 지금이 전략적으로 판매하기 적절한 시기인지 판단하는 데 도움이 됩니다.
구매자 역시 동일한 방식으로 상기 데이터 포인트를 활용해 지금이 구매하기 ‘적절한 시기’인지 판단할 수 있습니다. 관심 지역(도시/주) 또는 전국의 과거 주택 가격 정보를 수집할 수도 있습니다. 이를 통해 구매 시점을 더 효과적으로 ‘조정’할 수 있을 뿐만 아니라, 이전에는 고려하지 않았던 새로운 구매 지역을 검토할 수 있습니다.
중개업자의 빅데이터 활용 효과
부동산 중개업자든 마켓플레이스든, 방대한 오픈소스 데이터는 그들의 비즈니스 모델에 핵심적입니다. 중개업자는 검색어, 가격, 경쟁사 캠페인을 활용해 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 반면 마켓플레이스는 검색/판매/노동 통계를 활용해 타깃 고객층에 더 나은 서비스를 제공하고 플랫폼 기능을 맞춤화할 수 있습니다.
건설사 빅데이터 활용 효과
건설사는 부동산 시장에 핵심적이지만 시장 동향에 매우 취약합니다. 그들은 시장 동향을 예측하고 수익성을 유지하기 위해 빅데이터를 활용합니다. 예를 들어 목재나 시멘트 같은 원자재 가격 변동이나 공급 현황을 파악하는 정보 수집이 있습니다. 부정적 변동을 미리 인지하면 해당 자재의 재고를 확보하거나 사내 생산 능력을 향상시키는 등의 조치를 취할 수 있습니다.
부동산 산업에서 빅데이터의 미래
빅데이터는 부동산 산업 전반에 걸쳐 비즈니스 의사결정에 계속해서 정보를 제공할 것입니다:
- 투자자 – 향후 투자자들은 소셜 감성, 검색 트렌드, 실시간 판매 데이터를 중점적으로 고려하여 프로젝트를 선택할 것입니다.
- 건축가 – 웹 포럼에서 드러나는 공동체적/개인적 요구를 바탕으로 아파트, 주택 및 건축 프로젝트를 설계할 것입니다. 예를 들어, 넓은 개인 공간보다 공동 학습, 사교 활동, 식사가 더 중요하다고 생각하는 학생들의 의견이 학생 주택 설계에 반영될 것입니다.
- 주거 공간을 찾는 이들– 임차인, 구매자 또는 일정 기간 머무를 공간을 찾는 모든 사람을 포함합니다. 이들은 공유 경제에서 나오는 데이터를 지속적으로 활용하여 지리적, 시간적 제약 조건에 따른 변화하는 요구에 부합하는 비용 효율적인 해결책을 창출할 것입니다. 이러한 아이디어를 현실로 구현하기 위한 데이터 기반의 풀뿌리 운동을 생각해 보십시오.
결론
부동산 포트폴리오에 빅데이터 분석을 적용하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 머신러닝(ML) 모델이 제대로 작동하려면 대량의 실시간 고품질 데이터를 수집하여 알고리즘을 훈련시켜야 합니다. 또한 데이터 정제 및 분석 준비 과정은 시간이 소요될 뿐만 아니라 비용이 많이 드는 작업일 수 있습니다. 마지막으로, 필요한 데이터 세트를 원하는 모델과 통합한 후에도 데이터 수집 작업의 확장은 복잡할 수 있습니다. 이 때문에 투자사, 리츠(REITs), 건설사, 개발사, 분석 및 소프트웨어 기업을 포함한 부동산 업계의 많은 주체들이 데이터 수집을 완전히 아웃소싱하고 있습니다. 이들은 완전한 데이터 수집 자동화를 선택하고 있으며, 이는 빠르게 업계 표준으로 자리 잡고 있습니다.
