PropTech : les 3 moteurs de réussite les plus importants
Que faut-il fondamentalement pour réussir en tant que startup dans le domaine de la numérisation du secteur immobilier ? D'une part, il s'agit de la technologie sous-jacente et, d'autre part, du modèle commercial correspondant - soutenu par une mégatendance à fort potentiel de demande.
Selon le Gartner Hype Cycle, chaque nouvelle technologie est initialement soumise à des attentes élevées ou exagérées. Après un « cycle de déception » suit une « phase d’illumination », à partir de laquelle des solutions surgissent alors à un niveau de productivité qui augmente de manière réaliste. La science des données, les robots et les drones, la réalité virtuelle et augmentée ou l’intelligence artificielle ne sont que quelques-unes de ces technologies de base. La blockchain est l’un des derniers déclencheurs de battage technologique. Nous verrons des développements prometteurs et des cas d’utilisation dans ces domaines au cours des prochaines années.
Le défi pour une entreprise PropTech est de développer un modèle commercial ou un produit ou un service réussi avec le potentiel de résolution de problèmes et l’évolutivité correspondants à partir de l’une de ces technologies de base. Dans ce contexte, on entend souvent des termes comme SaaS ou DSaaS. Le « Software as a Service » (SaaS) est un modèle de service cloud dans lequel les applications et les données sont situées dans le cloud et donc sur les serveurs du fournisseur de PropTech. Avec « Data Science as a Service » (DSaaS), les données fournies au cloud sont traitées par le fournisseur, analysées à l’aide d’un algorithme et renvoyées au client sous forme de conclusions.
Mais ce n’est qu’un côté de la médaille. Les entreprises établies du secteur immobilier doivent également reconnaître la valeur ajoutée de ces produits et services et être prêtes à les payer. Le moteur pour les entrepreneurs immobiliers sera certainement le côté coût et efficacité, mais aussi ou surtout les besoins de leurs clients. Quiconque aligne son modèle commercial sur une mégatendance – telle que la durabilité, les mégadonnées ou les travaux futurs – n’a fondamentalement pas tort ici.
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