Dirk-Jan
NSI
Stel: je hebt een vastgoedbedrijf en investeert in kantoorpanden, hoe weet je dan dat een potentieel object je optimaal rendement op gaat leveren? NSI ging een samenwerking aan met Veneficus en samen ontwikkelden we een model waarmee het beursgenoteerde bedrijf interessante kantorengebieden in Nederland kan identificeren, met groeipotentie van huurprijzen als uitgangspunt.
“We houden ons steeds meer bezig met data”, vertelt portefeuillemanager Dirk-Jan Lucas. ‘Daarvoor hebben we zelf een team van business analisten in huis. Voor extra verdieping en expertise kwamen we terecht bij Veneficus.” NSI investeert in kantoorpanden en wil uiteraard maximaal rendement behalen. Lucas: “Voor ons flexibele kantorenconcept HNK willen we bijvoorbeeld onderzoeken wat de ideale locatie voor deze kantoren is en hoe dat past binnen ons kantorennetwerk.”
Samenwerking
Kennisdeling als uitgangspunt.
NSI was op zoek naar een samenwerking waar kennisoverdracht centraal staat. “We wilden geen partij die ons enkel een product levert, maar een partij die mijn collega’s trainingen geeft en meeneemt in het hele verhaal.” Dus gingen Veneficus en NSI samen naar de tekentafel en werd het project in sprints opgedeeld. “Dan krijg je een product dat we goed begrijpen en in de systemen staat zoals wij dat willen. En bovendien doen mijn collega’s gigantisch veel kennis op in het proces. Ik denk dat die expertise nog wel meer waard is dan het model. Veneficus is echt een partner.”
Resultaat
Betere onderbouwing dankzij een datamodel.
Met het ontwikkelde model kan NSI een objectieve onderbouwing geven over de aantrekkelijkheid van een bepaalde locatie. Elke acquisitie wordt gescoord ten opzichte van een alternatief in een andere stad. Daarmee krijgen ze meer inzicht in de aantrekkelijkheid van de locatie voor de gebruiker en worden de risico’s van wederverhuur beter in kaart gebracht.
En nu?
Naar de toekomst kijken.
“De volgende stap is het bouwen van een model om te bepalen welke locaties interessant zijn als we een netwerk willen aanleggen. Je wilt namelijk ook weten wat de variabelen zijn als je vijf, tien of twintig panden koopt. Verplaatsen die locaties dan ook? We kiezen het liefst voor een locatie die we een lange tijd vast kunnen houden. In een latere fase gaan we voorspellen hoe locaties veranderen. Misschien is het vandaag goed om in Amsterdam te zitten, maar verandert de demografie in de toekomst zo dat je eigenlijk beter een object in Utrecht kunt kopen.”
‘Een gevoel is moeilijker te kopiëren dan wetenschappelijke onderbouwing’
Het model helpt NSI betere beslissingen te nemen. Lucas: “Moet ik nu meer gaan betalen in Amsterdam dan in Rotterdam, of kan ik beter in Rotterdam een kantoor dat de helft goedkoper is kopen omdat het qua locatie niet minder is? Vastgoed blijft een subjectieve tak van sport. Dat maakt het zo leuk. Iedereen kan iets zeggen over een object en een mening hebben, maar uiteindelijk probeer je dat subjectieve er zoveel mogelijk uit te halen. Zo probeer je de risico’s te verminderen en behaal je op lange termijn meer rendement dan wanneer je het puur op gevoel doet. Daarnaast is gevoel ook moeilijker te kopiëren dan een wetenschappelijke onderbouwing.”
Roadmap
Wat kunnen de volgende stappen van Factual Decision Making zijn?
Woning personalisatie
Data gaat een steeds grotere rol spelen bij het vinden van een woning. Als projectontwikkelaar word je relevanter door proactief aanbevelingen te doen voor woningen en mogelijk meerwerk op basis van individuele wensen.
Leadscoring
Zeker in de huidige markt is het aantal geïnteresseerden voor projecten hoog. Al in de voorbereidende fase worden leads verzameld. Maar gaan die leads ook daadwerkelijk over tot verkoop? En welke marketingacties zijn het meest effectief?