Treibstoff für Veränderung

Das vielzitierte Bonmot „Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts“ gilt auch für die Immobilienbranche. Und doch trifft es nicht ganz den Kern, denn mit Rohdaten per se ist erstmal nicht viel anzufangen. Ähnlich dem schwarzen Rohstoff aus der Erde, müssen Daten einem Veredelungsprozess unterzogen werden – sie müssen plausibilisiert, bereinigt, strukturiert und anwenderfreundlich zur Verfügung gestellt werden. Um einen echten Mehrwert zu schaffen, ist es notwendig aus Big Data, auch mittels Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Algorithmen, Smart Data zu generieren.

Ein Beispiel ist unser neuster Marktbericht „Immobilienmärkte deutscher Universitätsstädte, der im Januar erschienen ist und unter anderem das Potenzial für Student Living-Projekte untersucht. Dazu wurden die 25 Städte mit dem höchsten Studierendenanteil unter der Gesamtbevölkerung ausgewählt und mit den Top7-Städten und allen übrigen Städten Deutschlands ab 50.000 Einwohnern verglichen.

Auffällig ist, dass Universitätsstädte mit einem besonders hohen Anteil an Studierenden unter der Bevölkerung eine hohe Dynamik sowohl hinsichtlich ihrer Sozio-Demographie als auch im Hinblick auf die Immobilienmärkte aufweisen. Ihre Performance war in den vergangenen Jahren zwar insgesamt nicht ganz so stark wie die der Top7-Städte, aber deutlich stärker als die der übrigen Städte ab 50.000 Einwohnern.

Einzig die Kaufkraft hat sich in den Universitätsstädten mit einem Zuwachs um durchschnittlich 14,4 Prozent seit 2011 stärker erhöht als in den Top7-Städten. Besonders hoch fiel der Zuwachs dabei in Konstanz (24,3%), Marburg (21,8%) und Trier (21,6%) aus. Bei der Bevölkerungsentwicklung rangieren die Universitätsstädte nur knapp hinter den Top7-Städten – einem Plus von 8,5 Prozent steht ein Zuwachs um 7,6 Prozent gegenüber. Gießen (18,1%) und Potsdam (14,4%) verzeichneten dabei die größten Zugewinne.

Am Wohnungsmarkt sind die Top7-Städte hingegen nicht zu schlagen. Sie führen die langfristige Entwicklung sowohl bei den Angebotsmieten als auch bei den Kaufpreisen an. Für Eigentumswohnungen wird bei den Mieten ein Plus von 52,5 Prozent konstatiert, die Universitätsstädte kommen auf einen Zuwachs von 37,2 Prozent. Dabei liegen die Steigerungsraten von Potsdam (50,0%), Würzburg (47,8%) und Passau (47,5%) fast auf Top7-Niveau. Ein Ähnliches Bild ergibt sich bei der Entwicklung der Kaufpreise für Wohneigentum. Auch hier rangiert das Wachstum in den Top7 mit 113,7 Prozent mit einigem Abstand vor den Universitätsstädten mit 83,1 Prozent Passau (144,7%), Erlangen (120,3%) und Mainz (114,3%) verzeichnen dabei Wachstumsraten, die sogar oberhalb des Mittelwerts der Top7 liegen.

Mit unserem Real Estate Location Analytics-Tool RELAS haben wir in einem nächsten Schritt untersucht, welche der 25 Universitätsstädte am attraktivsten für Studentisches Wohnen sind. Dazu haben wir ein Makroprofil in RELAS erstellt, bestehend aus 40 Makroscores – darunter die Anbindung an den Bahnverkehr, die Dynamik auf dem Wohnungsmarkt in verschiedenen Zeitspannen und die Nähe zu Supermärkten, Fitnessstudios, Gastronomie und Apotheken. Die 40 Makroscores wurden entsprechend ihrer Bedeutung gewichtet und für jede der 25 Universitätsstädte zu einem Indexwert zwischen 0 und 100 verrechnet. Im Ergebnis erreichen Mainz und Potsdam die höchsten Indexwerte und zeigen unserer Analyse zufolge das größte Potenzial für Student Living-Projekte.“

In einem zweiten, kleinräumigen Analyseschritt wurden die beiden Städte mit den höchsten Indexwerten beim Makroprofil, Mainz und Potsdam, auf einer 200 mal 200 Meter umspannenden Kachel-Ebene in RELAS untersucht. Analog zum Makroprofil haben wir ein Mikroprofil mit acht Mikroscores erstellt, welches unter anderem die Nähe zu Feierabendaktivitäten, Tram-, Bus- und Bahnhaltestellen sowie zu Bibliotheken und Universitäten beinhaltet. Das Ergebnis zeigt, dass in beiden Städten auch abseits der Zentren vielversprechende Stadtorte für Studentisches Wohnen gelegen sind. So weisen in Mainz neben der Altstadt und der Neustadt, also klassischen Innenstadtlagen, auch Kacheln in dezentraleren Stadtteilen, wie Gonsenheim, Finthen oder Mombach, eine hohe Übereinstimmung mit dem definierten Anforderungsprofil auf. Ähnliches gilt für Potsdam.

Das Gute an unseren Tools ist, dass sie es jedem Anwender ermöglichen, solche Auswertungen durchzuführen, ganz individuell, entsprechend der eigenen Schwerpunkte. So werden Smart Data nicht zum Öl, sondern zum Treibstoff des 21. Jahrhunderts.

Die Nutzungsrechte wurden The Property Post zur Verfügung gestellt von 21st Real Estate
Erstveröffentlichung: The Property Post, Februar 2021