Houseplus Innovation

Breve descrizione degli aspetti di innovazione che caratterizzano il business dell’impresa Il modello di business di Houseplusè strutturato proprio per intercettare e proporre ai vari business player (agenti immobiliari, RE franchising, marketplace immobiliari, intermediari, data provider e banche) una soluzione di valutazione immobiliare in grado di soddisfare le nuove necessità e requisiti per essere competitivi. Grazie a un percorso di innovazione e validazione dell’idea di business avviato dal 2019 con acceleratori e incubatori nazionali abbiamo definito la soluzione innovativa atta a intercettare le nuove necessità, maggiormente dinamiche, di un settore in forte evoluzione. La soluzione consiste in una piattaforma in cloud alimentata da big data e algoritmi di machine learning per fornire informazioni circa: • previsione di vendita immobiliari (PLUS) • matching avanzato tra necessità del cliente e offerta immobiliare (Discovery) Tutto ciò rappresenta un unicum del mercato che sta riscontrando l’interesse forte di diversi player e soprattutto dei privati sul progetto Discovery.Dettagli TechPlus Algoritmi di machine learning che sfruttano la tecnica dell’ensembling per clusterizzare correttamente un determinato immobile all’interno di una sottocategoria che identifica la vendibilità (giorni) dello stesso. La data pipeline è sviluppata con logiche ad oggetti, sfruttando il framework open source di Kedro (IBM), per permettere l’implementazione continua di nuove features predittive e quindi continua espansione della capacità di analisi multi variabili. Attraverso API acquisisce dati in input dell’immobile da analizzare attraverso apposite maschere frontend, restituendo, con logiche API Rest, i risultati d’analisi, includendo anche la bontà predittiva di ogni singola elaborazione, per garantire la massima trasparenza delle performance e quindi affidabilità della predizione svolta. E’ alimentato con dati OMI, storico di vendita, open data ISTAT e altre banche dati specifiche che riguardano i livelli di sicurezza delle varie aree geografiche, qualità dell’aria e altre sempre in continua espansione, rappresentando quindi un vero e proprio datalake di big data. Altra fonte di alimentazione sono i dati, consensati attraverso l’accettazione delle condizioni di servizio, che gli agenti inseriranno in piattaforma, in modo da avere un continuo flusso di dati aggiornati con metriche e statistiche.Discovery Una suite di algoritmi di clusterizzazione che permette all’utente di personalizzare la propria ricerca attraverso una serie finita di parametri su milioni di proposte immobiliari, permettendo così di trovare la soluzione maggiormente in linea con le proprie necessità. I parametri di ricerca si ispirano al lavoro svolto dall’OCSE nel progetto “Better Life Index”, andando quindi a riprendere caratteristiche uniche che ad oggi i motori di ricerca immobiliare non contemplano, quali sicurezza, salario, qualità dell’aria, costi, servizi per l’infanzia, distanza dal luogo di lavoro e molti altri. Il motore permette quindi all’utente di operare sui filtri e di trovare quindi la corrispondenza migliore per le proprie esigenze. Tutto ciò è consentito attraverso una grande banca dati in cloud alimentata da integrazioni GMaps, open data, acquisto di banche dati grezze e altre sorgenti pubbliche e a pagamento. L’architettura, anche in questo caso, è organizzata a micro servizi connessi tramite API Rest, che permettono a qualsiasi operatore del mercato di connettersi agevolmente abilitando tale servizio sui propri siti, banche dati e portali.