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Aufbau einer Empfehlungs-Engine für March Real Estate

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SchlagwörterMarketing & Vertrieb
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In der gewerblichen Immobilienbranche ist das Finden des richtigen Partners oft langsam und reaktiv. March hat sich zum Ziel gesetzt, dies zu ändern, indem KI eingesetzt wird, um die Lead-Generierung in einen proaktiven Motor für Wachstum zu verwandeln.

 

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March_Poland, Warzawa, two businessmen under discussion By westend61_envato

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March, ein belgisches PropTech-Start-up, hat sich mit ML6 und Bothrs zusammengetan, um die „March Matching Engine“ zu entwickeln – ein internes Tool, das mithilfe von maschinellem Lernen und über 50 Immobilienmerkmalen vielversprechende Interessenten identifiziert. Dieses proaktive Empfehlungssystem ermöglichte March den Übergang von reaktiver Kundenansprache zu datengestützter Zielgruppenansprache, was zu einer Versiebenfachung der täglichen Neukontakte führte. 45 % der Leads werden nun von der Engine generiert. Innerhalb von vier Wochen antworteten 70 % der Unternehmen, und 10 % bestätigten, aktiv nach einem neuen Standort zu suchen, wodurch sich March in Sachen Effizienz und Innovation deutlich von der Konkurrenz abhebt.

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Über diesen Kunden

Das belgische Start-up March ist ein schnell wachsendes Unternehmen im Bereich Gewerbeimmobilien, das sich darauf spezialisiert hat, Unternehmen, die Gewerbeimmobilien mieten oder kaufen möchten, mit Bauträgern und Eigentümern zusammenzubringen. In der allgemein konservativen Immobilienbranche hebt sich March als innovativer PropTech-Akteur hervor, bei dem der menschliche Aspekt im Mittelpunkt steht. Im Kern nutzt das Unternehmen Datenanalyse, um vielversprechende Leads zu generieren, wodurch den Immobilienmaklern Zeit bleibt, sich ganz auf den Kunden zu konzentrieren.

Auswirkungen

Seit der Einführung des proaktiven Empfehlungstools ist die Zahl der Leads aus der Matching-Engine sprunghaft angestiegen und liegt nun fast beim Siebenfachen der täglichen Neukontakte. 45 % der Leads von March werden mittlerweile über die March Matching Engine generiert.

Durch den datengestützten Ansatz erzielt March zudem eine hohe Rücklaufquote bei den Unternehmen. Vier Wochen nach der ersten Kontaktaufnahme antworteten 70 Prozent, und 10 Prozent der kontaktierten Unternehmen gaben an, dass sie zu diesem Zeitpunkt tatsächlich auf der Suche nach einem neuen Standort seien.

7X

Anstieg der Anzahl neuer Kontakte pro Tag aus der Matching-Engine.

45%

Die Leads für March werden nun über die „March Matching Engine“ abgewickelt.

70%

Antwortquote innerhalb von vier Wochen, wobei 10 % aktiv nach einem neuen Standort suchen.

Herausforderung

Zahlreiche Faktoren beeinflussen die Standortentscheidung verschiedener Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen bei der Suche nach Gewerbeflächen. March verfolgte die Vision, all diese Variablen schnell und effizient für eine gezielte Suche zu nutzen, um die optimale Übereinstimmung zwischen Unternehmen und Eigentümern von Gewerbeflächen zu finden. Aus diesem Grund nahmen sie Kontakt zu ML6 auf.

45 % unserer Leads stammen mittlerweile aus der „March Matching Engine“. Das entspricht voll und ganz unserem Ziel, in unserer Branche doppelt so effizient zu sein wie unsere Wettbewerber. Wir sind auf dem richtigen Weg und können weiter daran arbeiten, unseren Algorithmus noch präziser zu machen, indem wir weitere Funktionen hinzufügen und das Modell weiter verfeinern.
Philippe Meire – März
Philippe MeireMitbegründer und Geschäftsführer

Lösung

March hat zusammen mit ML6 und dem Studio Bothrs ein internes Online-Tool auf den Weg gebracht. Die Anwendung nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Standort-Eignung von Interessenten zu analysieren und so die passendsten Kandidaten für eine Immobilie herauszufiltern. Die „March Companions“ können personalisierte Informationen nutzen, um diese Interessenten anzusprechen, wodurch March von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz übergehen kann.

  • Daten und Funktionen

    Die „March Matching Engine“ stützt sich auf eine umfangreiche Sammlung privater und öffentlicher Daten. Anhand von mehr als 50 Merkmalen werden der Standort, das Gebäude und das Grundstück jeder Immobilie in Belgien analysiert.

  • Berichte und Angebote

    Auf diese Weise können Mitarbeiter Berichte für potenzielle Kunden erstellen, ihnen die entsprechenden Immobilienbewertungen präsentieren und alle wichtigen Faktoren in einer einzigen, übersichtlichen Zusammenfassung zusammenfassen. Darüber hinaus verfügt das Tool über einige weitere Funktionen, wie beispielsweise individuelle und automatisch generierte Angebote.

Ergebnisse

Seit der Einführung des proaktiven Empfehlungstools ist die Zahl der Leads aus der Matching-Engine sprunghaft angestiegen und liegt nun fast beim Siebenfachen der täglichen Neukontakte. 45 % der Leads von March werden mittlerweile über die March Matching Engine generiert. Durch den datengestützten Ansatz erzielt March zudem eine hohe Rücklaufquote bei den Unternehmen. Vier Wochen nach der ersten Kontaktaufnahme antworteten 70 Prozent, und 10 Prozent der kontaktierten Unternehmen gaben an, dass sie zu diesem Zeitpunkt tatsächlich auf der Suche nach einem neuen Standort seien.

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Nicolas Deruytter, 39
Nicolas DeruyterCo-Founder and CEO, ML6

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Nicolas DeruyterCo-Founder and CEO, ML6
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