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La recherche et la mise en relation fastidieuses de différentes données appartiennent au passé. Chez Alphaprop, nous avons pour vision de mettre à disposition toutes les données disponibles publiquement concernant un terrain, les constructions qui s’y trouvent ainsi que des informations spécifiques au site sous une forme structurée. Grâce à notre pool de données, vous trouverez toutes les données pertinentes regroupées en un seul endroit (one data access point).
Grâce à la combinaison intelligente des différentes sources de données, différents cas d’utilisation peuvent être générés à partir des données. La liaison et la préparation des données permettent également de tirer de nouvelles conclusions et d’obtenir de nouveaux leads de grandes quantités de données en très peu de temps. Grâce au pool de données d’Alphaprop, vous pouvez vous détendre et vous concentrer sur l’essentiel : l’analyse.
PlotFinder est une application qui permet de trouver tous les attributs pertinents sur les terrains construits et non construits, regroupés dans un seul endroit. Il est notamment possible d’identifier pour chaque parcelle le potentiel de développement, c’est-à-dire la différence entre l’utilisation actuelle et l’utilisation maximale d’un terrain selon le droit de la zone. Cela permet également d’analyser efficacement les potentiels de développement d’un portefeuille de biens immobiliers existants et de déterminer les réserves de valeur.
PropertyFinder permet de filtrer les objets qui ont une probabilité élevée d’être bientôt mis en vente. Pour cela, il est par exemple possible de définir des filtres sur l’année de construction et le dernier changement de propriétaire. De plus, il est possible de filtrer selon l’attractivité de l’emplacement ou le potentiel des loyers.
Le regroupement de tous les détails pertinents d’un objet en un seul endroit permet de procéder rapidement et facilement à une analyse détaillée.
Les données disponibles publiquement permettent par exemple de savoir quand un bâtiment a été rénové pour la dernière fois ou quel chauffage est installé depuis quand. Des algorithmes intelligents peuvent également déterminer la modernité d’une cuisine ou d’une salle de bains.
Les données permettent ainsi d’identifier rapidement les bâtiments qui n’ont pas été rénovés depuis longtemps et qui ont donc une probabilité plus élevée de nécessiter une rénovation. Cela permet aux fabricants et aux distributeurs d’emprunter de nouvelles voies pour générer des leads : les immeubles dotés d’anciens chauffages ou de bâtiments nécessitant une rénovation générale peuvent être abordés de manière proactive.
