Real estat komersial kurang bergantung pada data perilaku konsumen dibandingkan industri lain – yang perlu diubah – Beragampengetahuan

Seperti banyak industri lainnya, real estat komersial sangat dipengaruhi oleh perubahan perilaku konsumen dalam beberapa tahun terakhir. Namun, organisasi CRE mungkin lebih kecil kemungkinannya daripada organisasi di industri lain untuk sepenuhnya menggunakan data perilaku konsumen untuk memandu jalan, menurut menutupStudi baru, The State of Global Consumer Behavior Data.

Terdekat mensurvei 590 pemimpin data di real estat komersial, ritel, restoran, perjalanan, dan perhotelan. Survei tersebut menemukan bahwa 78 persen pemimpin data setuju bahwa “data perilaku konsumen penting bagi keputusan bisnis tim kami”. Namun, melihat secara khusus pada 81 pemimpin data real estat komersial yang menanggapi survei tersebut, hanya 54 persen yang setuju. Ketergantungan yang rendah pada data perilaku konsumen ini dapat merugikan peluang organisasi CRE.

Nyatanya, 58 persen pemimpin data di CRE setuju bahwa “organisasi kami kehilangan peluang bisnis karena data yang tidak mencukupi,” yang secara signifikan lebih tinggi daripada 40 persen pemimpin secara keseluruhan yang setuju dengan pernyataan ini. Untuk memahami apa yang terjadi, kami menjelajahi beberapa tantangan yang dihadapi pemimpin data di CRE.

Hambatan yang Dihadapi Pemimpin Data di CRE

Dibandingkan dengan industri lain, menerapkan data perilaku konsumen ke real estat komersial menimbulkan beberapa tantangan unik. Pertama, produk dalam CRE sangat heterogen, yang membuatnya sangat sulit untuk dikembangkan dan diterapkan secara seragam. Selain itu, jadwal proyek CRE sangat panjang, sering memakan waktu bertahun-tahun antara keputusan awal pemilihan lokasi dan penyelesaian pembangunan.

Untuk menambah tantangan khusus industri tersebut, 3 pemimpin data CRE menyebutkan rintangan utama dalam menggunakan data perilaku konsumen untuk pengambilan keputusan:

1. Menemukan sumber data berkualitas tinggi (38 persen)
2. Tantangan teknis dalam mengintegrasikan data (32 persen)
3. Tidak cukup keahlian teknis internal (28 persen)

Khususnya, pemimpin data di CRE lebih cenderung memilih dua dari tantangan ini daripada pemimpin data pada umumnya: menemukan sumber data berkualitas tinggi (38 persen vs. 34 persen secara keseluruhan) dan tidak memiliki keahlian teknis yang cukup secara internal (28 persen vs. 23 persen keseluruhan). Kekhawatiran tentang kualitas data mungkin menjadi salah satu alasan utama pemimpin data CRE lebih cenderung setuju bahwa “organisasi kami memiliki banyak data tetapi tidak efektif dalam menggunakannya secara teratur untuk menginformasikan keputusan” (45 persen berbanding 39 persen secara keseluruhan).

Bagaimana pemimpin di CRE menggunakan data perilaku konsumen – kasus penggunaan utama dan wawasan

Saat mereka mengatasi rintangan ini, pemimpin data CRE kemungkinan akan fokus pada beberapa kasus penggunaan utama. Mereka mengatakan bahwa data perilaku konsumen penting untuk rata-rata 2,4 kasus penggunaan, turun dari 3 untuk pemimpin data secara keseluruhan.

3 kasus penggunaan teratas untuk pemimpin data CRE adalah:

1. Pemilihan lokasi dan akuisisi/disposisi real estate (42 persen)
2. riset pasar (38 persen)
3. Tata letak toko dan pemasaran (30 persen)

Pemimpin data CRE lebih cenderung memprioritaskan pemilihan lokasi sebagai kasus penggunaan daripada pemimpin data secara keseluruhan (42 persen vs. 23 persen).

Mengingat wawasan spesifik mana dari data perilaku konsumen yang menurut mereka paling berguna, pemimpin data CRE memprioritaskan pemahaman lokasi rumah pengunjung (41 persen) dan lokasi kerja (38 persen) sebagai hal yang penting di atas semua wawasan lainnya. Sementara demografi adalah yang paling berharga ketiga (36 persen), pemimpin data CRE lebih kecil kemungkinannya untuk menilai demografi daripada pemimpin data pada umumnya (52 persen).

Melihat ke depan dan bagaimana CRE dapat merangkul data

Ke depan, pemimpin data di CRE mengatakan bahwa prioritas utama mereka untuk data di tahun mendatang adalah “berbuat lebih banyak untuk mengkonsolidasikan data silo lintas departemen” (47 persen). Namun, secara keseluruhan mereka berencana menggunakan lebih sedikit data perilaku konsumen untuk pengambilan keputusan di tahun mendatang—36 persen pemimpin data CRE mengatakan mereka berencana menggunakan lebih sedikit dan hanya 31 persen yang berencana menggunakan lebih banyak.

Melihat 12 bulan ke depan, apakah organisasi Anda berencana untuk menggunakan data perilaku konsumen yang lebih sedikit, lebih banyak, atau hampir sama banyaknya untuk pengambilan keputusan seperti yang dilakukan dalam 12 bulan terakhir?

Ini berbeda secara signifikan dari pemimpin data pada umumnya, karena 57 persen berencana menggunakan lebih banyak, dibandingkan dengan hanya 16 persen yang berencana menggunakan lebih sedikit.

Berpaling dari menggunakan data perilaku konsumen adalah langkah yang berisiko. Proyek CRE bisa sangat kompleks dan mahal, dan data perilaku konsumen menawarkan cara yang sangat dibutuhkan untuk mengurangi titik buta dan risiko. Sementara menerapkan strategi data yang efektif untuk CRE menghadirkan beberapa tantangan khusus, hal itu juga dapat mengungkapkan peluang luar biasa dan keunggulan kompetitif.

Untuk memulai, atau memperluas penggunaan data perilaku konsumen oleh organisasi Anda, ada baiknya terlebih dahulu memiliki pahlawan data di perusahaan untuk membuat tim bekerja lebih baik dengan data. Kabar baiknya adalah banyak organisasi CRE memilikinya — 69 persen pemimpin data di CRE melaporkan bahwa organisasi mereka memiliki Direktur Data/Digital/Informasi/Petugas Inovasi/Teknologi atau peran serupa (tepat di atas 65 persen untuk pemimpin data secara keseluruhan).

Kate Zophod, wakil presiden pemasaran produk dan industri, tutup. Gambar milik Nir

Setelah Juara Data ditunjuk, ada beberapa langkah penting yang dapat mereka ambil untuk membantu tim menggunakan data secara efektif dalam pengambilan keputusan:

• Mulailah dengan pertanyaan yang jelas dan spesifik serta kasus penggunaan yang ingin Anda tangani
• Sorot item yang mudah dipahami – seperti visualisasi zona perdagangan – sebelum mendalami analisis teknis lebih lanjut
• Lengkapi tim dengan template dan pedoman untuk penggunaan data
• Bantu tim memahami cara menginterpretasikan data — dan cara menggunakannya dalam presentasi Anda

Dengan memadatkan strategi seputar data perilaku konsumen, organisasi CRE dapat mengurangi risiko dalam pemilihan lokasi, meningkatkan visibilitas di sekitar lokasi pesaing, menarik penyewa terbaik untuk setiap lokasi, mengikuti perubahan pasar, dan banyak lagi.

Ingin tahu lebih banyak? Lihat bagaimana pemimpin data dapat memperoleh manfaat dari analitik real estate, atau baca studi selengkapnya, The State of Global Consumer Behavior Data.