Portfolio-Optimierung

Besitzer großer Immobilienbestände stehen vor der wiederkehrenden Herausforderung, Potenziale im Portfolio zu identifizieren. Digitale Lösungen und neue Technologien können dabei helfen diese Potenziale zu heben, die ideale Marktmiete festzulegen und Leerstände zielgerichtet zu reduzieren.

Zentral bei der Portfoliooptimierung ist die Immobilienbewertung, die je nach Land und Unternehmensform regelmäßig erfolgt oder vorgeschrieben ist. Bestehende Bewertungsmethoden haben sich über Jahrzehnte etabliert. Erst langsam gewinnen in Deutschland automatisierte Ansätze, auch Automated Valuation Model (AVM) genannt, an Bedeutung, was auch daran liegt, das jedes Objekt individuelle Eigenschaften mit sich bringt und eine automatisierte Analyse daher komplex sein kann. Doch die Möglichkeiten und Chancen, die sich im Zeitalter der Daten und der Digitalisierung ergeben sind enorm.

Von AVM zu Deep Learning

Eine neue Technologie zur digitalen Portfoliooptimierung kommt aus der Schweiz, wo AVM seit den 1990ern gewachsen und inzwischen etabliert ist. Das Unternehmen PriceHubble geht einen Schritt weiter und kombiniert AVM mit Big Data Analytics, Machine Learning sowie UX und bietet international Lösungen für professionelle Akteure auf dem Immobilienmarkt. Die Experten aggregieren dazu national und international große Mengen an Daten und integrieren diese in die digitalen Produkte. Die Datenquellen sind dabei von unterschiedlicher Herkunft: frei im Internet verfügbare Daten zu Objekten werden kontinuierlich erfasst, dazu kommen Objektdaten, die aus den eigenen Produkten und durch Partner gewonnen werden sowie von externen Datenanbietern bezogene Daten.

Bessere KPIs dank innovativen Marktmiet- und Leerstandsmodellen

Bewertungsprozesse binden oftmals einen großen Teil der Zeitressourcen in den Finanz- und Portfoliomanagement Abteilungen. Dazu kommt meist ein beträchtlicher finanzieller Aufwand, der für die Schätzungsexperten und Bewertungsunternehmen aufgebracht werden muss. Je mehr manueller Aufwand entsteht, desto größer ist auch die Gefahr, dass der eigentlich Fokus für jene Liegenschaften mit Optimierungspotenzial verloren geht. Genau dort setzt PriceHubble an: Mit digitalen Lösungen sind aktuelle und präzise Wertangaben auf Knopfdruck verfügbar und nachvollziehbar dargestellt. Durch die Nutzung verschiedener Datenquellen werden Live-Marktmietpreis-Modelle mit aktuellen Daten ermöglicht und höhere Mieteinnahmen sowie eine bessere Rendite erzielt. Zudem sind Leerstands-Modelle sowie Benchmarking-Analysen Bestandteil des Leistungsspektrums, wodurch eine Leerstandsreduktion erfolgen und der Mietausfall minimiert werden kann. Im Hinblick auf Preis und Lage werden automatisch Vergleiche vorgenommen und Trends angezeigt. Die Funktionen können via Schnittstelle einfach in bestehende Prozesse und Systeme integriert werden.

Innovative Faktoren und objektive Daten für nachvollziehbare Bewertungen

Neben dem Effizienzbeitrag der durch automatisierte Funktionalitäten entsteht, profitieren Portfolioverwalter von neuen und innovativen Objekteinsichten, welche in die Bewertung einfließen. Eine simple Immobilienbewertung basiert auf Herstellungskosten und einfachen Durchschnittswerten. Auf Basis aktueller Marktdaten und mathematisch-statistische Verfahren, wird eine objektive und marktgerechte Bewertung möglich. Komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Preisen und wertrelevanten Merkmalen werden abgebildet. Erhoben wird nicht nur, was für vergleichbare Objekte an gleicher Lage in der Vergangenheit bezahlt wurde, sondern es fließen Kriterien wie zum Beispiel Geräuschpegel, Erreichbarkeit oder die Qualität der Aussicht ein. Zudem lernt das System aus jeder Veränderung. Dadurch steigen die Präzision und die Qualität der Angaben fortlaufend.

Optimierung bei Entwicklungsprojekten

Nicht nur für Bestandsanalysen können die neuen Daten-Technologien genutzt werden, auch bei Neubau oder Instandsetzungen spielen digitale Lösungen ihre Stärken aus. Effizient können die Lösungen von PriceHubble Nutzungspotenziale sichtbar machen und zum Beispiel den idealen Wohnungsmix pro Etage ermitteln, die optimale Grundrissaufteilung vorschlagen oder Angaben dazu machen, ob zum Beispiel Aufstockungen möglich und sinnvoll sind. Dazu werden Kosten- und Mietpreisschätzungen abgegeben. Ein Immobilienentwickler erhält so spezifische Analysen und Angaben dazu, wie sich verschiedene Szenarien auf die Preisstrategie und damit auf die Rendite auswirken können.

Fazit

Der Bewertungsaufwand wird durch automatisierte Prozesse und digitale Lösungen reduziert und die Arbeitszeit kann in die proaktive Bewirtschaftung investiert werden. Der Eigentümer oder Verwalter behält den Überblick und kann auch unterjährige Bewertungen effizient vornehmen. Dank Frühwarnsysteme für Assets die unter den Erwartungen performen, können jene Liegenschaften mit dem meisten Mietpotenzial und dem größten Leerstandsrisiko schnell identifiziert und Optimierungsmaßnahmen zur Verhinderung von Leerstand eingeleitet werden. Immobilienentwickler können bereits bei der Planung von innovativen Analysen profitieren und erhalten effizient nachvollziehbare Vorschläge für die Optimierung des Entwicklungsprojekts.

Die Nutzungsrechte wurden The Property Post zur Verfügung gestellt von PriceHubble AG
Erstveröffentlichung: www.altii.de, Juni 2019