PropTech Data Partnerships: چگونه سریعتر مقیاس بندی کنیم

شرکت های PropTech بر اساس داده ها ساخته شده اند. پیشنهادات، موارد قابل مقایسه، نرخ اجاره، روند اشغال و ROI پایه و اساس هستند. هر ویژگی محصول در نهایت به اطلاعات ساختاریافته و قابل اعتماد بستگی دارد. بنابراین وقتی بنیانگذاران به مقیاس نگاه می کنند، غریزه تقریباً خودکار است: خط لوله داده را در داخل بسازید. پشته را در اختیار داشته باشید. کنترل ورودی ها

در نگاه اول، این غریزه استراتژیک به نظر می رسد. کنترل به معنای حفاظت است. ساختن داخلی مانند ایجاد یک مزیت بلند مدت است.

اما در عمل، بسیاری از تیم های PropTech واقعیت متفاوتی را پیدا می کنند. ساخت داده‌های داخلی ماه‌ها زمان مهندسی طول می‌کشد تا ارزش قابل مشاهده ارائه کند. خراش ها شکسته می شوند. تغییر طرح ها مجموعه داده ها با چندین منبع نیاز به تمیز کردن و عادی سازی مداوم دارند. نقشه راه محصول کند می شود در حالی که زیرساخت بی سر و صدا گسترش می یابد.

در همین حال، رقبای که سیستم‌های داده بالغ را ادغام می‌کنند، سریع‌تر عمل می‌کنند.

شرکت‌هایی که امروزه به بهترین شکل مقیاس می‌شوند، هر مجموعه داده را خودشان نمی‌سازند. آنها در مورد آنچه که تمایز و مشارکت آنها با دیگران را مشخص می کند، آگاهانه تصمیم می گیرند.

در PropTech مدرن، مزیت واقعی کنترل نیست. این اهرم است.

مشارکت داده های استراتژیک در PropTech چیست (و چرا مهم است)؟

مشارکت داده‌های استراتژیک در PropTech یک ادغام طولانی‌مدت با یک ارائه‌دهنده داده اختصاصی است که داده‌های املاک و مستغلات آماده تولید را از طریق API به جای ایجاد و نگهداری خطوط لوله داده داخلی ارائه می‌دهد.

تیم‌ها به‌جای صرف ماه‌ها خسته‌کننده، تمیز کردن و به‌روزرسانی منابع تکه‌تکه‌شده، مجموعه‌های داده‌های ساختاریافته‌ای را که دائماً به‌روز می‌شوند و برای استفاده از محصول آماده هستند، یکپارچه می‌کنند. این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به‌عنوان زیرساخت به‌جای تمایز تلقی کنند.

در عمل، مشارکت های استراتژیک به تیم های PropTech کمک می کند:

• ویژگی ها را سریعتر اجرا کنید
• گسترش پوشش بدون بازسازی خطوط لوله
• کیفیت داده ها را در مقیاس حفظ کنید
• تمرکز مهندسی بر روی گردش کار، UX، اتوماسیون و هوش مصنوعی

مشارکت استراتژیک داده به معنای برون سپاری محصول شما نیست.
این در مورد برون سپاری زیرساخت های کالا است تا بتوانید آنچه را که واقعاً شما را متمایز می کند دو برابر کنید.

تصمیم استراتژیک: ساختن در برابر یک شریک

هر بنیانگذار PropTech در نهایت با یک سوال روبرو می شود: آیا باید این را در خانه بسازیم یا باید در این زمینه شریک شویم؟

پاسخ نه تنها معماری محصول، بلکه سرعت، سرعت نوشتن و مقیاس پذیری طولانی مدت را نیز تعیین می کند.

زمان ساخت

ساخت داخلی زمانی معنا پیدا می کند که توانایی تمایز اصلی شما را مشخص کند. اگر تابع برای گزاره ارزش شما مرکزی است، داشتن این منطق دفاع را تقویت می کند. این تا حد زیادی در مورد الگوریتم‌های امضای اختصاصی، مدل‌های امتیازدهی منحصربه‌فرد یا اتوماسیون گردش کار است که رقبا نمی‌توانند آن‌ها را تکرار کنند.

سازه های داخلی زمانی توجیه می شوند که:

• مالکیت معنوی ایجاد کنید
• تاثیر مستقیم بر جذب درآمد
• تقویت روایات ارزیابی
• خندق های رقابتی طولانی مدت ایجاد کنید

در این موارد مشخصه شرکت است.

چه زمانی شریک شویم

شراکت زمانی معنادارتر می شود که لایه داده پایه باشد اما متمایز نباشد.

مجموعه داده‌های املاک و مستغلات نیاز به تجمیع مداوم، تمیز کردن، اعتبارسنجی و به‌روزرسانی روزانه دارند. بازسازی این زیرساخت در داخل اغلب توسعه محصول اصلی را کند می کند.

یک مشارکت زمانی استراتژیک می شود که:

• مجموعه داده ضروری است اما منحصر به فرد نیست
• پشتیبانی مهندسی را از تمایز منحرف می کند
• بازتولید پوشش بازار سال ها طول خواهد کشید
• سرعت بازار از مالکیت بیشتر است

در این سناریوها، ادغام یک میانبر نیست. این یک تخصیص استراتژیک منابع است.

موثرترین تیم های PropTech چیزی را ایجاد می کنند که آنها را متفاوت می کند و آنچه را که آنها را مقیاس پذیر می کند یکپارچه می کنند.

مشارکت به عنوان یک استراتژی تخصیص سرمایه

مشارکت داده های استراتژیک میانبرهای فنی نیستند. آنها تصمیمات تخصیص سرمایه هستند.

در شرکت‌های راه‌اندازی و مرحله رشد PropTech، زمان مهندسی گران‌ترین منبع است. هر ماهی که صرف ساخت خطوط لوله داده داخلی می شود، ماهی است که برای بهبود تجربه محصول، اتوماسیون یا تمایز هسته صرف نشده است.

بازسازی زیرساخت ملی املاک و مستغلات داخلی به معنای جمع‌آوری سوابق MLS، هماهنگ کردن ویژگی‌های دارایی، مدل‌سازی درآمد اجاره، تمیز کردن هشدارهای اجاره کوتاه‌مدت، اعتبارسنجی روند اشغال، محاسبه معیارهای ROI و به‌روزرسانی روزانه همه چیز است. این کار پیچیده، مداوم و تا حد زیادی برای کاربران نهایی نامرئی است.

وقتی شرکت‌ها در عوض APIهای املاک بالغ را ادغام می‌کنند، به موارد زیر دسترسی پیدا می‌کنند:

• داده ها و فهرست های دارایی یکپارچه در بازار
• شاخص های اجاره کوتاه مدت مانند استخدام، ADR، درآمدها، و RevPAR
• ارزیابی و غرامت برای اجاره های بلند مدت
• 36 ماه از STR تاریخی عملکرد
• تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری داخلی، از جمله NOI، کاپیتان، و پول نقد

همه اینها از طریق نقاط پایانی ساختار یافته و آماده برای ماشین ارائه می شود.

نتیجه شتاب آنی است. تیم‌ها هزینه‌های زیرساخت را کاهش می‌دهند، تمرکز خود را روی مهندسی حفظ می‌کنند و سریع‌تر به سمت ویژگی‌های درآمدزا حرکت می‌کنند.

مخصوصاً برای شرکت‌های PropTech با پشتوانه سرمایه‌گذاری، مشارکت در مورد قابلیت‌های برون‌سپاری نیست. آنها قصد دارند سرمایه را به سمت نوآوری هدایت کنند و به ارائه دهندگان داده متخصص اجازه دهند کارهای سنگین را انجام دهند.

نمونه های کاربردی در عمودهای مختلف PropTech

ارزش استراتژیک مشارکت‌ها زمانی واضح‌تر می‌شود که در دسته‌های مختلف PropTech مشاهده شود. در حالی که مدل های کسب و کار متفاوت است، چالش اساسی مقیاس اغلب یکسان است: تبدیل داده های تکه تکه شده املاک به اطلاعات قابل اعتماد و آماده برای تولید.

بازارها

چالش: بازارهای املاک و مستغلات به فهرست‌های دقیق، تاریخچه قیمت‌گذاری، معیارهای همسایگی، اجاره‌ها و شاخص‌های سرمایه‌گذاری در شهرهای مختلف نیاز دارند.

ریسک ساخت و ساز: پذیرش داخلی MLS، نرمال‌سازی ویژگی و مدل‌سازی عملکرد نیازمند به‌روزرسانی و اعتبارسنجی مداوم از منابع متعدد است. گسترش بازار پوشش توسط بازار رشد را کند می کند و ناسازگاری داده ها را ایجاد می کند.

مشارکت استراتژیک: با ادغام نقاط پایانی دارایی ساختاریافته، APIهای جستجو و تجزیه و تحلیل مجاورت با پوشش ملی، بازارها از ساخت زیرساخت هایی که آنها را متمایز نمی کند اجتناب می کنند.

نتیجه مقیاس بندی: منابع مهندسی بر نقدینگی، تجربه کاربر و گردش کار معاملات تمرکز دارند. اینها محرک های واقعی ارزش بازار هستند.

مثال: از نمونه اولیه تا تولید در چند هفته

استارت‌آپ PropTech که ابزار امضای STR را می‌سازد، از API املاک و مستغلات موجود برای راه‌اندازی تجزیه و تحلیل درجه تولید در کمتر از دو هفته استفاده می‌کند.

تیم به جای صرف ماه‌ها برای عادی‌سازی فهرست‌ها، عملکرد اجاره و معیارهای ROI، روی رابط کاربری، گردش کار و منطق ارزیابی معامله متمرکز شد.

این به آن‌ها اجازه داد تا تناسب محصول با بازار را آزمایش کنند، پذیرندگان اولیه را روی هواپیما آزمایش کنند و بدون استخدام تیم مهندسی داده، سریعاً تکرار کنند.

CRM و بسترهای مدیریت معامله

چالش: کاربران اغلب پلتفرم‌های CRM را ترک می‌کنند تا مفروضات مالی را در جای دیگری تأیید کنند، گردش کار را تکه تکه کرده و نوسانات را کاهش می‌دهند.

ریسک ساخت و ساز: توسعه لایه‌های تضمین داخلی نیاز به تجمیع داده‌های دارایی، معیارهای اجاره کوتاه‌مدت، پیش‌بینی‌های بلندمدت اجاره، آرایه‌های عملکرد تاریخی، و محاسبات ROI دارد. هر مجموعه داده نیاز به پاکسازی و به روز رسانی روزانه دارد.

مشارکت استراتژیک: تعبیه APIهای یکپارچه املاک و مستغلات اجازه می دهد تا اعتبار سنجی تراکنش مستقیماً در پلتفرم انجام شود.

نتیجه مقیاس بندی: زمان تصمیم گیری کاهش می یابد. حفظ کاربر بهبود می یابد. CRM از نرم افزار گردش کار به یک موتور تصمیم گیری تبدیل می شود.

ابزارهای تعهد نویسی و تحلیل هوش مصنوعی

چالش: سیستم‌های یادگیری ماشین به مجموعه‌های ساختاری سری‌های زمانی با الگوهای ثابت و ورودی‌های قابل اعتماد بستگی دارند.

ریسک ساخت و ساز: داده‌های کپی شده اغلب فاقد نرمال‌سازی، اعتبارسنجی اندازه نمونه یا منطق بازگشتی هستند. ورودی های متناقض منجر به نتایج متناقض می شود.

مشارکت استراتژیک: یکپارچه‌سازی APIهایی که 36 ماه داده‌های عملکرد ماهانه، معیارهای سرمایه‌گذاری داخلی، و شاخص‌های اطمینان آماری را ارائه می‌کنند، امکان آموزش مدل‌های تمیزتر و استقرار سریع‌تر را فراهم می‌کنند.

نتیجه مقیاس بندی: ابزارهای هوش مصنوعی با کاهش ریسک مدل‌سازی، سریع‌تر از نمونه اولیه به تولید می‌رسند.

بسترهای سرمایه گذاری و نمونه کارها

چالش: پذیره نویسی درجه موسسه الزامی است استخدام، ADR، RevPAR، جبران اجاره، مدل سازی هزینه، و پیش بینی بازگشت سرمایه در بازارهای مختلف. علاوه بر این، شناسایی فرصت های آربیتراژ اجاره با بازده بالا مستلزم ارزیابی بالقوه کوتاه مدت و بلندمدت در کنار یکدیگر است.

ریسک ساخت و ساز: بازسازی پوشش ملی با چرخه های به روز رسانی روزانه، سرمایه بر و کند است. ایجاد خطوط لوله جداگانه برای داده های کوتاه مدت و بلندمدت بار زیرساخت را دو برابر می کند.

مشارکت استراتژیک: استفاده از مجموعه داده های هماهنگ با طرح های یکپارچه و شاخص های مالی از پیش مدل سازی شده، کشش زیرساخت را حذف می کند. مشارکت API که داده های STR و LTR را ارائه می دهد، تجزیه و تحلیل آربیتراژ فوری را بدون نیاز به اشتراک داده های رقیب باز می کند.

نتیجه مقیاس بندی: این پلتفرم ها تجزیه و تحلیل نهادی و مدل سازی عمیق آربیتراژ را بدون هزینه های سازمانی ارائه می دهند و به گسترش بازارها سرعت می بخشند.

مزیت رقابتی سرعت

بازارهای املاک و مستغلات منتظر نقشه راه محصول نیستند.

درآمد اجاره کوتاه مدت می تواند بین 20 تا 50 درصد بین فصل های اوج و خارج از پیک متفاوت باشد. با ورود فهرست های جدید به بازار، سطح عرضه تغییر می کند. محیط نظارتی در حال تحول است. نرخ های بهره تقریباً یک شبه مفروضات امضا را تغییر می دهند.

در این محیط سرعت زیبایی نیست. استراتژیک است.

شرکت‌هایی که هر لایه داده را در داخل می‌سازند، اغلب ماه‌ها قبل از راه‌اندازی ویژگی‌ها، خطوط لوله را تثبیت می‌کنند. در حالی که زیرساخت ها آماده است، بازار در حال حرکت است.

در مقابل، شرکت هایی که زیرساخت داده بالغ را ادغام می کنند می توانند:

• گسترش به تمام 50 ایالت ایالات متحده بدون جمع آوری داده های منطقه ای
• ماژول های امضا یا تجزیه و تحلیل جدید را در چند هفته راه اندازی کنید
• تکرار ویژگی بدون بازسازی مجدد خطوط لوله
• به تغییرات بازار با مجموعه داده های به روز شده که روزانه تحویل داده می شود پاسخ دهید

اتصالات سرعت در زمان. تحویل زودتر بازخورد، درآمد و موقعیت برند را تسریع می کند.

در دسته بندی های رقابتی PropTech، تفاوت بین رهبران و عقب مانده ها اغلب نه در ایده ها بلکه در سرعت اجرا سنجیده می شود.

مدل مقیاس‌بندی مدرن: سازندگان در مقابل ارکستراتورها

با تکامل PropTech یک الگوی واضح در حال ظهور است. شرکت ها تمایل دارند در یکی از دو مدل مقیاس بندی قرار گیرند: سازندگان یا ارکستراتورها.

سازندگان سعی می کنند مالک هر لایه پشته خود باشند. آنها فهرست ها را دریافت می کنند، داده های دارایی را عادی می کنند، عملکرد اجاره را مدل می کنند، ROI را محاسبه می کنند و چرخه های به روز رسانی را به صورت داخلی حفظ می کنند. در حالی که این رویکرد کنترل را ارائه می دهد، کشش زیرساخت را نیز ایجاد می کند. این شامل پشتیبانی مداوم، بدهی فنی و سرعت کندتر ویژگی است.

ارکسترها رویکرد متفاوتی دارند. آنها بهترین ارائه دهندگان داده در کلاس را برای مجموعه داده های اصلی ادغام می کنند و منابع داخلی را بر تمایز مانند تجربه کاربر، اتوماسیون، منطق هوش مصنوعی و نوآوری در گردش کار متمرکز می کنند.

سازندگان تا پایان با هم رقابت می کنند.

نوازندگان ارکستر در سرعت و تمرکز به رقابت می پردازند.

در بازارهایی که به طور فزاینده ای با داده های سنگین مواجه هستند، تمایز به ندرت ناشی از بازسازی زیرساخت های کالایی است. این از نحوه هوشمندانه پیاده سازی این زیرساخت ناشی می شود.

شرکت‌های PropTech که امروزه مؤثرترین مقیاس را انجام می‌دهند، مانند ارکستراتورها هستند. آنها از مشارکت برای حرکت سریعتر و ساختن هوشمندانه استفاده می کنند.

مشارکت داده در سطح زیرساخت در عمل چگونه به نظر می رسد

در عمل، مشارکت داده استراتژیک به معنای ادغام یک API یکپارچه و آماده برای تولید برای املاک و مستغلات است، به جای ایجاد خطوط لوله تکه تکه در داخل. راه حل های کلاس زیرساخت مانند Mashvisor API داده‌های دارایی، فهرست‌های به سبک MLS، ارائه‌های کوتاه‌مدت اجاره، پیش‌بینی‌های بلندمدت اجاره، و تحلیل‌های سرمایه‌گذاری را در نقاط پایانی REST ساختاریافته‌ای که برای برنامه‌های کاربردی PropTech طراحی شده‌اند، ادغام کنید.

به جای ترکیب داده های جامع از تقویم، پلتفرم های استخدام و سوابق عمومی، تیم های PropTech می توانند JSON تمیز و قابل خواندن توسط ماشین استخراج کنند که شامل استخدام، ADR، درآمدها، RevPAR، اجاره ها، معیارهای ROI داخلی و حتی آرایه های عملکرد تاریخی 36 ماهه که روزانه در تمام 50 ایالت ایالات متحده به روز می شوند.

این رویکرد بار تجمع، عادی سازی و نگهداری را از منابع متعدد حذف می کند. این به تیم‌های مهندسی اجازه می‌دهد تا روی گردش کار، اتوماسیون، مدل‌های هوش مصنوعی و تجربه کاربر تمرکز کنند و در عین حال بر زیرساخت داده‌ای معتبر و به‌روزرسانی شده در زیر آن تکیه کنند.

در اینجا مشارکت داده های استراتژیک در عمل چگونه به نظر می رسد.

نتیجه گیری: کتاب راهنمای جدید PropTech

در صنعت مبتنی بر داده مانند املاک و مستغلات، کنترل مانند قدرت است. اما در عمل اهرم قوی تر است.

مشارکت‌های داده‌های استراتژیک به شرکت‌های PropTech اجازه می‌دهد تا بدون فشار بیش از حد به تیم‌های مهندسی یا کاهش سرعت نوآوری محصول، مقیاس خود را افزایش دهند. با ادغام مجموعه داده های بالغ و ساختاریافته از هوش دارایی گرفته تا عملکرد اجاره و تجزیه و تحلیل سرمایه گذاری، شرکت ها می توانند بر آنچه واقعا آنها را متمایز می کند تمرکز کنند: گردش کار، اتوماسیون، هوش مصنوعی و تجربه کاربر.

راه حل دیگر فقط فنی نیست. استراتژیک است.

بنیانگذاران نه تنها باید بپرسند که آیا می توانند آن را بسازند، بلکه اگر ساختن آن آنها را به مزیت اصلی خود نزدیک می کند.

شرکت هایی که سریع ترین مقیاس را در چشم انداز PropTech امروزی انجام می دهند، آنهایی نیستند که داده های اولیه را جمع آوری می کنند. آنها کسانی هستند که داده های مناسب را از طریق زیرساخت مناسب و با سرعت مناسب به هم متصل می کنند.

این کتاب رشد مدرن است.

مشارکت داده های استراتژیک برای چه کسانی بهتر است؟

این رویکرد برای تیم های PropTech که:

• آنها محصولات مشتری محور ایجاد می کنند
• شما نیاز به پوشش ملی یا چند بازاری دارید
• شما می‌خواهید ویژگی‌ها را سریع‌تر ارائه دهید بدون اینکه زیرساخت داده‌های خود را مقیاس‌بندی کنید

ممکن است برای تیم هایی که کسب و کار اصلی آنها صدور مجوز داده است، یا آنهایی که مجموعه داده های خود را به عنوان متمایز کننده اصلی خود می سازند، ایده آل نباشد.

مورد اعتماد استارت آپ های PropTech، پلتفرم های سرمایه گذاری و ابزارهای تحلیلی در محیط های تولیدی.

در حال تحقیق در مورد ساخت در مقابل خرید برای پشته داده خود هستید؟

اگر در نظر دارید زیرساخت داده املاک و مستغلات خود را بسازید یا با یک شریک API ادغام کنید، خوشحال می شویم که معماری و نقشه راه شما را تحت فشار قرار دهیم.

یک تماس مقدماتی کوتاه رزرو کنید با تیم داده ما برای بررسی موارد استفاده، الزامات فنی و اهداف مقیاس‌بندی شما.