Bachelorarbeit, 2018
45 Seiten, Note: 2,0
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Executive Summary
1. Einleitung
1.1. Motivation
1.2. Ziel
2. Status Quo der Digitalisierung
2.1. Digitalisierungsindex / Stand der Forschung
2.2. Digitalisierungsstand der Maklergesellschaften
3. Anforderungen an Unternehmen / betriebliche Prozessoptimierung. 3
3.1. Big Data
3.2. C(X)RM-Systeme bzw. Maklersoftware
3.3. Digital Office / Papierloses Büro
3.4. Mobile Optimierung, Suchmaschinenoptimierung (SEO)
3.5. Zukünftige Trendpotenziale/Tools für die betriebliche Prozessoptimierung
3.5.1. Artificial Intelligence (AI)
3.5.2. Chat Bots
3.5.3. Robotics
3.5.4. Blockchain
3.6. Wie digitalisiert muss ein konkurrenzfähiges Unternehmen sein?
4. Mehrwert für den Kunden / Neue Kundenansprache
4.1. Maßnahmen
4.1.1. Social Media Marketing
4.1.2. Email-, Affiliate- und SEA-Marketing
4.1.3. Virtual- und Augmented Reality
4.1.4. Digitale Zusatzleistungen / Kooperation mit PropTechs
4.2. Grenze der Digitalisierung – künftiges Erscheinungsbild des Maklers
5. Digitalisierungsgrad messen
5.1. Scoring-Modell Grundlagen
5.2. Modell zur Messung des digitalen Reifegrads von Maklerunternehmen
6. Auswirkungen und Ausblick - Diskussion der Ergebnisse
Literaturverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
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This bachelor thesis examines factors that determine the megatrend of digitization in real estate marketing. The influence of these factors on the market, clients and brokerage firms play an essential role. There are only a few studies that examine these topics in the breadth of the explanations presented here. The decisive factor is the joint consideration of the customer side and the internal business processes, because digitization requires efficient business models. But where are the limits? At this point, concrete media breaks are pointed out and the long-term solubility is critically questioned. How must companies react to the changing conditions of digital transformation? In fact, it is not easy to determine and empirically verify the really necessary competitiveness a company. In order to find an answer to the question, a model was developed in this thesis to determine the digital maturity level of brokerage firms and to derive concrete recommendations for action. With this research contribution, companies can determine their position in the changing environment and adapt their business model to their long-term advantage.
Die digitale Revolution hat die Immobilienbranche erreicht und beeinflusst Prozesse auf Kunden- und Unternehmensseite. Die Immobilienbranche weist seither eine hohe Marktintransparenz auf. Dies impliziert hohe Suchkosten als Teil indirekter Transaktionskosten und erschwerten Zugang zu Marktdaten.1 Märkte sind gekennzeichnet durch das Aufeinandertreffen von Angebot und Nachfrage, Käufern und Verkäufern.2 Der Megatrend Digitalisierung vereinfacht den Zugang zu Informationen. Fraglich ist, ob dies ausreicht, um die Markttransparenz entscheidend zu erhöhen. Der Maklerberuf basiert jedoch auf Marktintransparenz. Zu klären ist, wie Maklerunternehmen auf den verbesserten Zugang zu Marktdaten reagieren müssen oder ob sie mit zunehmender Digitalisierung im Ganzen verschwinden. Welche konkreten Auswirkungen die Digitalisierung auf Maklerunternehmen hat und bis zu welchem Grad die Digitalisierung in diesem Bereich wirksam werden kann, ist bisher wenig erforscht. Die Arbeit soll diese Forschungslücke ein Stück schließen.
Mit den Untersuchungen dieser Arbeit sollen die tatsächlichen Digitalisierungsansätze von Maklergesellschaften geprüft werden. Im Rahmen der Ausführungen werden Teilbereiche erforscht, um die Hypothese „Der Immobilienverkauf durch Maklerunternehmen als ‚People’s Business‘ wird durch die Digitalisierung nicht verschwinden“ zu diskutieren. Die Auswirkungen der digitalen Revolution werden konkret auf Vermittlungsunternehmen der Immobilienbranche bezogen. Dabei wird geprüft, was die digitale Transformation bremst und an welchen Stellen die realen Grenzen liegen. Im Ergebnis soll darüber aufgeklärt werden, in welchem Bereich Medienbrüche bei durchgängigen digitalen Geschäftsmodellen bzw. digital optimierten Ansätzen liegen. Es soll aufgezeigt werden, ob und wie die Medienbrüche langfristig beseitigt werden können. Fraglich ist, wie der digitale Reifegrad von Maklerunternehmen ermittelt werden kann. Hierzu werden Lösungsansätze entwickelt. In den gesamten Ausführungen werden Wohnimmobilienmärkte betrachtet.
Die gesamte Immobilienbranche befindet sich laut dem Digitalisierungsbarometer der Real Estate Digitalization Initiative (REDI) im Anfangsstadium der Digitalisierung. Der Immobiliensektor erreichte 40,2 von 100 möglichen Punkten, wobei der Einsatz neuer Technologien (53 % Zielerreichungsgrad) das stärkste Kriterium und Personalrecruiting (37 %) sowie Strategie, Organisation (38 %) am schwächsten ausgeprägt sind. Die Größe der analysierten Unternehmen spiegelt sich insofern wider, als dass kleine Unternehmen deutlich schlechter digitalisiert sind als große Unternehmen. Unternehmen mit weniger als 20 Mitarbeitern weisen ein Ergebnis von 30,6, zwischen 21 und 50 Mitarbeitern ein Ergebnis von 33,2 Punkten auf. Hingegen weisen Unternehmensgrößen von 251 bis 500 Mitarbeitern 50,7 und Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern 49,2 Punkte von 100 auf. Demnach ist eine positive Korrelation zwischen Unternehmensgröße und Digitalisierungsindex festzustellen. Ausschlaggebend ist das einsetzbare bzw. eingesetzte Budget der Unternehmen. Lediglich 7% schätzen die Digitalisierung als Bedrohung für das eigene Geschäftsmodell ein. 65% der Unternehmen planen keine festen Budgets für Digitalisierungsmaßnahmen ein. Gerade einmal 26% sind auf Social Media „aktiv“ (mind. 2-3 Posts im Monat) und 21,7% haben eine Social-Media-Strategie. 36% nutzen nie bzw. selten SEO/ Google Adwords als Kundengewinnungstool. Sogar 40% der Organisationen gaben an, dass die digitale Verfügbarkeit von Daten nicht zufriedenstellend war. Es besteht deutlich Nachholbedarf.3 Die Digitalisierung bzw. durchgehende Lösungen und Maßnahmen für Maklerunternehmen stellen eine Marktlücke dar. Die Anforderungen und Maßnahmen werden im Folgenden umfassend analysiert. Auch gibt es kein direktes Modell zur Messung des digitalen Reifegrads für Immobilienvermittler.
Die Zeiten der Zeitungsinserate und des unabdingbaren Benötigens eines Maklers sind vorbei. Der größte Teil der Transaktionen von Wohnimmobilien findet über Plattformmärkte (z.B. Immoscout24, Immowelt) statt. Für Immobilieneigentümer ist das Vermarkten einer Immobilie deutlich leichter geworden. Dennoch stammen die meisten Inserate von Maklerunternehmen. Auch werden deutlich mehr Objekte von Maklern vermittelt, da Exposés und Auftreten zumeist professioneller erscheinen. Zusätzlich begleitet der Vermittler den gesamten Verkaufsprozess und nimmt den Parteien Arbeit ab. Für die meisten Unternehmen hört bei den Plattformen die Digitalisierung jedoch auf. Hier ist die Reichweite groß. Anbieter und Nachfrager treffen aufeinander. Plattformen erhöhen die Transparenz unter den Marktteilnehmern und reduzieren dadurch theoretisch die Transaktionskosten. Aufgrund des fehlenden Bestellerprinzips für den Verkauf von Wohnimmobilien in Deutschland ist dies nicht der Fall, denn Kosten werden zum größten Teil auf den Käufer abgewälzt.4 Doch wann optimieren Makler ihre Schnittstellen und bieten Kunden einen Mehrwert? Die Gefahr ist erkennbar. Je einfacher das Verkaufen für Privatpersonen wird, desto größer wird der Druck für Vermittler. Geschäftsmodelle müssen angepasst bzw. Maßnahmen im Zuge der Digitalisierung aufgenommen werden, die den Vermittlern einen neuen Nutzen zusprechen. Damit würden Maklerunternehmen einen Bedarf wecken, der mittlerweile immer weiter sinkt. Die nötige digitale Transformation wird im Folgenden umfassend aufgezeigt und diskutiert.
In jeder geschäftlichen Interaktion werden Daten ausgetauscht. Big Data repräsentiert überdimensional große und unstrukturierte Mengen an Daten, die aggregiert und in neuen Konzepten ausgewertet werden. Es wird von einer Form der Datengewinnung und -sammlung im extrem großen Rahmen gesprochen.5 Gartner definierte die Eigenschaften von Big Data im Jahr 2011 durch das „3-V-Modell“. Die Herausforderungen des Datenwachstums werden in drei Teilbereiche untergliedert: Data Velocity (ansteigende Geschwindigkeit), Data Volume (ansteigendes Volumen) und Data Variety (steigende Vielfalt).6 Relevante Daten für die Big Data - Analyse sind Objekt-, Vermarktungs- und Kundendaten. Daten zu Zahlvorgängen repräsentieren aggregierte Daten.7 In der Teilbranche der Immobilienvermittlung werden aktuell wenig Big Data - Analysen zur Erfolgsverifizierung oder als Grundlage für strategische Entscheidungen durchgeführt. Grund dafür ist die Aufspaltung in unzählige Einzelunternehmen, die weder über ausreichend große Datenbestände verfügen, noch die erforderlichen Ressourcen für die Auswertung digitalisierter Daten haben. Auch die fehlende Expertise macht es den Maklerhäusern nicht leicht. Marktführer sollten die Potenziale, die in Markt- und Vermarktungsdaten stecken, erkennen und umfassende Datenauswertungen, sei es anhand von Daten aus Vermarktungsportalen, eigenen Datenbeständen oder Marktbeobachtungstools (z.B. IMV online), durchführen. So können Zusammenhänge zwischen detaillierten Kundendaten (z.B. Suchkriterien, durchschnittliche Dauer der Objektsuche) und Vermarktungsdaten (z.B. Vermarktungsdauer, Kaufpreis in Relation zum Angebot) hergeleitet werden.8 Die Bewertung des Datenpotenzials ist umso komplizierter, je länger der Betrachtungszeitraum ist. Die Problematik kann durch die Dokumentation und Sicherung der Daten in höchstmöglicher Detailtiefe (Komplexität und Vielfalt) reduziert werden. Deshalb erfordert die Auswertung neuartige statistische Methoden.9 Dazu gehören z.B. digitale Szenarioanalysen, Planspielsimulationen oder Komponentenzerlegungen. Grundsätzlich werden die Effizienz im Vergleich zu herkömmlichen Analyseverfahren gesteigert, Wettbewerbsvorteile durch den Einsatz innovativer Analysewerkzeuge erreicht und komplexe, für den Menschen kaum auswertbare Datenstrukturen sensibilisiert. Aus den Ergebnissen zur Erfolgsmessung können Maßnahmen zur effizienten Gestaltung des laufenden Geschäfts implementiert werden. Darüber hinaus dienen die Analysen der langfristigen Prognose von kontinuierlichen bzw. stabilen Werten.10 Menschliches Wissen ist ausschlaggebend für den kritischen Umgang mit erzeugten Daten. Über die Wissensgrundlage entscheidet die Führungsebene, wie und in welchen Bereichen die Daten genutzt werden, ob operativ, strategisch oder taktisch. Big Data - Analysen sollen Antworten auf bestehende Probleme geben, neue Chancen und Herausforderungen hervorbringen und Grundlage für strategische Entscheidungen liefern.11 Dabei werden unternehmensweite und übergreifende Datenmengen in Informationssystemen gesammelt und analytisch ausgewertet.12 Es handelt sich um ex post Auswertungen, diese können wiederum für ex ante Forecasts eingesetzt werden.
CRM (Customer Relationship Management) gilt als Technologie im Bereich des Managements von Geschäftsprozessen im Unternehmen. Es stellt die wichtigste Grundlage im elektronischen Kundenmanagement dar und dient der Entwicklung von langfristigen und profitablen Kunden- und Stakeholderbeziehungen.13 Social CRM wird als strategischer Ansatz für die Interaktion und den Aufbau von Beziehungen zu Kunden verstanden, ist jedoch nicht mit Social Media (Maßnahme bzw. Plattform zum Erreichen der Social CRM Ziele) zu verwechseln.14 ERP-Systeme (Enterprise-Ressource-Planning) sind allgemein für Maklergesellschaften nicht relevant. Das elektronische Kundenmanagementsystem führt Front- und Backoffice zusammen, integriert Customer Touchpoints und vergrößert die Menge an gewonnenen Daten durch direkten Webzugang.15 Zudem werden die typischen Geschäftsprozesse bzw. Kommunikationswege im gesamten Vermittlungsprozess standardisiert und automatisiert. Mit der Software werden Objekt-, Kunden- und Vermarktungsdaten verwaltet. Einzelne Teilschritte im Prozessablauf können konfiguriert werden, um beispielsweise Kunden bei Kaufabschluss automatisiert zur neuen Immobilie zu gratulieren. Basis ist die bestehende Datenbank. Teilprozesse, die im Geschäftszweck des Unternehmens eine dominante Rolle spielen (z.B. das Beantworten von Anfragen, Erstkontakt, Exposé versenden), können vordefiniert werden und laufen effizient ab.16 Die Erfahrung zeigt, dass erfolgreiche Geschäftsabschlüsse in Datenbanken stattfinden. Der aufwendigste und wichtigste Schritt ist das Sammeln und Aufbereiten von Datensätzen, wozu sich ein CRM-System hervorragend eignet. In Zukunft werden mobile Apps zum Generieren von Daten an Wichtigkeit gewinnen.17 Auch das Erstellen von Exposés (inklusive Objektdaten) sowie das Anlegen neuer Kontakte kann sehr einfach umgesetzt werden. Die Möglichkeit des ständigen Austausches und Wiederabrufens der Daten stellt den größten Vorteil im Vergleich zu papierbasierten Akten dar. Die Immobilienexperten eines Vermittlungsunternehmens konzentrieren sich allein auf den Verkaufsprozess und die Kundenbetreuung, da zeithemmende Prozesse standardisiert sind. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit des mobilen Zugriffs auf die Daten, workflowbasierte Verteilung von Aufgaben und digitale Terminabstimmung/-planung. Diese Aufgaben umschreiben ein funktionsfähiges CRM-System und sollten in jeder guten Maklersoftware, die als CRM-System dient, integriert sein.18
Im Rahmen der InWIS-Studie wurde im Auftrag der Bundesarbeitsgemeinschaft Immobilienwirtschaft Deutschland unter anderem die Begrifflichkeit (X)RM-System definiert. „Die Experten versuchen aber ein weiteres Verständnis auszudrücken, das nicht mehr nur die Kunden (Customer), sondern auch Lieferanten, Dienstleister, den öffentlichen Sektor und andere wichtige Partner umfasst. Das (X) steht dabei als Platzhalter für die unterschiedlichen Kommunikationspartner.“ Gerade Immobilienvermarktungsunternehmen kommunizieren bei der Vermittlung von Immobilien mit vielen klassischen Dienstleistern (z.B. Bank, Notar), jedoch auch mit neuartigen Dienstleistern, wie PropTechs und FinTechs. Hier gilt es, einen möglichst effizienten Kommunikationsweg zu finden. (X)RM-Systeme verbessern die Koordination von Geschäftsprozessen mit sämtlichen Stakeholdern. Diskussionswürdig ist der Einsatz offener (Plattform) oder geschlossener Systeme (unternehmenseigene Systeme). In Zukunft wird sich zeigen, welche der Lösungen sich langfristig durchsetzen wird.19
Papierlose Büros tauschen bei der Durchführung von Transaktionen und Geschäftsprozessen erforderliche Daten und Dokumente elektronisch aus, auf den Einsatz von Papier wird verzichtet.20 Verträge können inzwischen rechtskräftig digital unterzeichnet werden. Statt Akten werden neben digitalen Signaturen digitale Datenbanken (z.B. Cloud, Server, Festplatte) verwendet, auf welchen sämtliche Dokumente gesichert werden. Alte Dokumente werden eingescannt, abgelegt und die physischen Dokumente vernichtet. Durch die Umstellung werden alle Prozesse im Unternehmen harmonisiert und laufen deutlich effizienter ab. Langfristig werden so Kosten, vor allem aber Zeit gespart. Allerdings ist die digitale Umstellung im Ganzen für Unternehmen in den meisten Fällen nicht durchsetzbar. Grund dafür sind beispielsweise mit dem Unternehmen agierende Partner oder Kunden, die nach wie vor mit Papierunterlagen arbeiten. Sinnvoll wäre hier der Umstieg auf ein papierarmes Büro, was die Prozesse deutlich effizienter gestaltet (z.B. digitale Ablage aller Dokumente), das Unternehmen jedoch teilweise noch Papier für diverse Zwecke (z.B. Senden eines Briefes) verwendet. Dann kann der Digitalisierungsgrad Schritt für Schritt erhöht werden.21 Für die Umstellung muss ein Organisationsplan entworfen werden, da alle Prozesse auf einer Grundlage (sei es digital oder in Papierform) basieren.22 Als wichtiges Medium werden die digitalen Assistenzsysteme gesehen. Digitale Assistenzsysteme umfassen alle Medien, die drahtlos miteinander verbunden sind und den Datentransfer digitalisieren und damit sowohl beschleunigen, als auch effizienter gestalten (z.B. Smartphones, Laptops, Datenbrillen). Unternehmen erreichen dadurch höhere Mobilität, Flexibilität und Kommunikationsstärke.23
Durch Suchmaschinenoptimierung kann das Unternehmen neue Maßstäbe in der Kundengewinnung setzen. Je höher eine Organisation in den Suchergebnissen auftaucht, desto wahrscheinlicher gestaltet sich ein Besuch der Website durch einen potentiellen Kunden. Suchmaschinenoptimierung indexiert die Suchergebnisse und sorgt für die Auflistung unter den ersten organischen Suchergebnissen.24 Besonders interessant ist diese Form des Marketings, wenn es sich um eine generische Suche handelt. Generische Suche bedeutet, dass ein potentieller Kunde in einem bestimmten Bereich sucht, um später möglicherweise eine Transaktion zu tätigen (z.B. Suche: Immobilienmakler Regensburg mit dem Zweck, eine 4 Zimmer Wohnung zu verkaufen). Angenommen, der Suchende begutachtet nun vier bis fünf Unternehmen des erstseitigen Suchmaschinenergebnisses, danach hat er genügend Informationsgrundlage, um eine Entscheidung treffen zu können. Damit ein Unternehmen überhaupt unter den ersten fünf Suchergebnissen auftaucht, muss es SEO-Marketing betreiben. Es wird zwischen Onpage- und Offpage-SEO unterschieden.
Onpage-SEO umfasst die Optimierung der eigenen Webseite. Ausschlaggebend für das Ranking sind Keywordstrategien und produzierter Content (Inhalt der Seite, z.B. Text, Bilder).
Beim Offpage-SEO geht es um die externen Einflüsse. Verantwortlich für das Ranking ist die Verlinkung der Zielseite auf anderen Webseiten mit hohem Rankingfaktor. Je stärker die Webpage verlinkt ist, desto höher sind Domain und Page Level.25 Weitere Einflussfaktoren sind Social Signals (Interaktionen, z.B. Likes, Bewertungen, Kommentare).26
Der Trend der mobilen Optimierung ist auch in der Immobilienbranche angekommen. Interaktionen finden durch zunehmende Vernetzung, Reisefreudigkeit und Weltoffenheit mobil statt. Mobil optimiert bedeutet, dass der abgebildete Inhalt einer Webseite angemessen und anwenderfreundlich dargestellt wird. Mobil optimierte Webseiten mit responsiven Design passen sich an die Bildschirmgröße des Endnutzers an. Die Inhalte werden dann auf die Größe des Displays optimiert. Davon ist auch die Immobiliensuche betroffen. Plattformen (z.B. Immoscout) nutzen für die mobile Optimierung native Apps. Der Endnutzer kann von unterwegs bequem nach Immobilien suchen. Maklergesellschaften müssen diesen Service bieten, sonst geht Interesse verloren. Das Image wird ohne mobil optimierte Webseite schnell geschwächt. Die Suchmaschinenoptimierung sorgt dafür, dass der Kunde auf die Seite gelangt, die mobile Optimierung hingegen dafür, dass er bleibt. Hat der Kunde ein angenehmes Empfinden beim Besuchen der Internetseite des Dienstleisters, ist dies ein Faktor der Kundenbindung. Verärgerte Kunden werden schnell einen anderen Dienstleister suchen, bei dem die Webdarstellung auch von unterwegs tadellos funktioniert. Jedoch geht es nicht nur um das zufriedenstellende Kundenerlebnis. Stattdessen schließt sich der Kreis zum SEO-Marketing wieder. Denn auch die mobile Optimierung ist mit zunehmender Relevanz ein Rankingfaktor mit Auswirkung auf die Suchergebnisse in den Suchmaschinen.27
Artificial Intelligence (deutsch: Künstliche Intelligenz (KI)) ist ein automatisiertes System, welches menschliche Gedankenvorgänge analysiert und versteht. Im zweiten Schritt ersetzt bzw. dupliziert die KI mittels Computertechnologie menschliche Gedankenprozesse. Das Verhalten von KI würde, ausgeführt von einem Menschen, als intelligent bezeichnet. KI lernt durch Erfahrungen. Nachrichten oder Sachverhalte, für die Intelligenz erforderlich ist, können verstanden werden. Neue Situationen benötigen wenig Zeit, um erforderliche Handlungen hervorzurufen. Außerdem erfolgt eine Anwendung erlangten Wissens für die Ausführung von Aufgaben. KI arbeitet so, dass Probleme möglichst effizient gelöst werden.28
Bots sind Softwareanwendungen, die standardisierte Aufgaben durch technische Lösungen selbstständig ausführen können. Grundlage der Wissensbeziehung ist eine Datenbank. Anwendung finden solche Bots beispielsweise bei der Standardisierung von Social Media Posts, eben solche Prozesse, die relativ zeitaufwendig und kostenintensiv sind. Auch finden Bots Anwendung für das Senden großer Mengen an Werbemails.29 Chatbots sind automatisierte Dialogsysteme, die auf Basis künstlicher Intelligenz menschenähnliche Dialoge führen können. Dabei kommen Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning zum Einsatz.30 Mittels textueller Analyse wird die Absicht hinter der menschlichen Anfrage eruiert. Die Datenbank wird durch Kommunikation ständig erweitert. In der Datenbank befinden sich ganze Dialoge, einzelne Bausteine und Kategorisierungen.31 Aufgrund der maschinellen Lernfähigkeit passen sich Chatbots im Laufe der Kommunikation an den Kommunikationspartner an und können auf dessen Absicht zurückführen. Selbst Persönlichkeitseigenschaften können inzwischen ziemlich präzise gemessen werden. Durch präzise Kategorisierung können Gefühle ausgelöst werden.32
Wozu dient der Algorithmen basierte Chatroboter den Vermittlungsunternehmen der Immobilienwirtschaft? Gerade im Bereich des Immobilienkaufs bzw. -verkaufs kommen viele Fragen auf. Gleichartige Verwaltungsprozesse können automatisiert werden. Allgemeine Anfragen betreffen ähnliche Bereiche (z.B. Finanzierung, Energieausweis, Notar) und wiederholen sich. Auch die Beantwortung von konkreten Objektanfragen kann standardisiert werden. Durch Chat Bots können automatisierte Mails mit Exposé, virtuellem Rundgang und persönlichem Terminvorschlag versendet werden. Der Einsatz intelligenter Dialogsysteme eignet sich für die Effizienzerhöhung im Bereich des Kundenkontakts und stellt eine erhebliche Aufwands- bzw. Zeitersparnis bei der Echtzeitbeantwortung themenbezogener Fragen dar. In Zukunft ist ebenso der Einsatz für Kaufpreisverhandlungen vorstellbar. Durch den Deep-Learning Algorithmus können potentielle Kaufangebote entsprechend qualifiziert werden.33 Auch im Bereich Recruiting können konkrete Kandidaten (Stakeholder) objektiv validiert werden. Dadurch kann die Voreingenommenheit des Unternehmers gegenüber einem Kandidaten genommen werden.34 Jedoch ist zu beachten, dass die Technologie noch nicht vollkommen ausgereift ist. Hin und wieder können Anfragen nur unzureichend beantwortet werden, was wiederum zu Qualitätsverlusten führt. Diese intelligente Lösung befindet sich demnach für Maklergesellschaften noch in der Testphase.
Robotics thematisiert in der Immobilienvermarktung sogenannte Serviceroboter, fernab vom Begriff des Industrieroboters. „Ein Serviceroboter ist eine frei programmierbare Bewegungseinrichtung, die teil- oder vollautomatisch Dienstleistungen verrichtet. Dienstleistungen sind dabei Tätigkeiten, die nicht der direkten industriellen Erzeugung von Sachgütern, sondern der Verrichtung von Leistungen für Menschen und Einrichtungen dienen.“35
Zukunftsorientiert könnten Roboter die Besichtigungen für den Vermittler übernehmen. Ebenso ausgestattet mit Künstlicher Intelligenz wird anhand von Deep-Learning-Algorithmen ein Spektrum der wichtigsten wiederkehrenden Fragen erlernt. Mit Hilfe entwickelter Voice Recognition kann der Roboter bei realen Besichtigungen mit den Interessenten kommunizieren und Standardfragen beantworten. Die Vorteile ähneln den voran vorgestellten Technologien. Aufgrund des Einsatzes von Robotics kann, zumindest für Standardwohnungen, eine Aufwands- und Zeitersparnis erzielt werden. Zudem würde das den Roboter einsetzende Unternehmen für Aufsehen sorgen und eine Vorreiterrolle im Bereich der Digitalisierung einnehmen.36 Es stellt sich die Frage, ob trotz bereits vorhandener Technologie ein Roboter den Menschen als Berater ersetzen kann. Aktuell ist dies eher unwahrscheinlich, aber möglich.
Laut der Technologie Stiftung Berlin ist die Blockchain „eine neue Technologie der Verifizierung von Datentransaktionen. Es handelt sich um eine Form der Verteilung und Sicherung von Daten, auf deren Basis viele Funktionen zentral organisierter Informationssysteme dezentralisiert werden können.“37
Die Blockchaintechnologie ermöglicht direkte (Peer-to-Peer) Transaktionen ohne Einschaltung eines zusätzlichen Intermediärs (z.B. Bank). Durch Peer-to-Peer Netzwerke wird das Problem der zentralen Datenhaltung und -sicherung gelöst.38 Sämtliche Kommunikation oder Austausch von Daten funktioniert ohne dritte Instanz. Die Transaktion ist einfacher nachzuvollziehen und bietet Sicherheit durch smarte Verschlüsselung. Sämtliche Transaktionen sind anonym. Diese sind zwar anhand der Transaktionshistorie nachvollziehbar, niemand weiß jedoch, wem die Adresse zuzuordnen ist. Weiterhin beschleunigt die Blockchain den gesamten Transaktionsvorgang. Transaktionskosten sind deutlich geringer.39
[...]
1 Vgl. Breuer W., Nadler C. (2012) Real estate and real estate finance as a research field—an international overview. In: Breuer W., Nadler C. (eds) Real Estate Finance. ZfB-Special Issues. Gabler Verlag. Wiesbaden. S. 10-13.
2 Vgl. Addae‐Dapaah, K. (2002): "Real Estate Market Analysis: A Case Study Approach", Journal of Property Investment & Finance, Vol. 20 Issue: 3, pp.302-304.
3 Vgl. Real Estate Digitalization Initiative, Digitalisierungsbarometer der deutschen Immobilienwirtschaft – REDI (Zusammenschluss etablierter Unternehmen aus der Immobilienbranche, z.B. Apleona, Haufe Gruppe), 2017, S.14-22, 28.
4 Vgl. Voigtländer M.: Digitalisierung und Immobilienvermittlung: Hat der Makler noch eine Zukunft? In: Gadatsch A., Ihne H., Monhemius J., Schreiber D. (eds) Nachhaltiges Wirtschaften im digitalen Zeitalter. Wiesbaden. 2018. S. 197-199, 201-204.
5 Vgl. Olsson, N.O.E., Bull-Berg, H. (2015): "Use of big data in project evaluations", International Journal of Managing Projects in Business, Vol. 8 Issue: 3, p. 491-512.
6 Vgl. Pettey C. (Gartner Inc.), Goasduff L. (Gartner, Inc.), Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data, https://www.gartner.com/newsroom/id/1731916, Erscheinungsdatum: 27.06.2011, Abrufdatum 19.05.2018.
7 Vgl. Bölting T., Königsmann Dr. T, Neitzel M., Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft - Chancen und Risiken. InWIS-Studie im Auftrag der BID. Bochum/Berlin. 2016. S. 40 f.
8 Vgl. Bölting T., Königsmann Dr. T, Neitzel M., Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft - Chancen und Risiken. InWIS-Studie im Auftrag der BID. Bochum/Berlin. 2016. S. 77.
9 Vgl. Olsson, N.O.E., Bull-Berg, H. (2015): "Use of big data in project evaluations", International Journal of Managing Projects in Business, Vol. 8 Issue: 3, p. 491-512.
10 Vgl. Nern Prof. Dr. T. (2015), Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft: Business Intelligence in Immobilienunternehmen – Wer behält den Durchblick bei großen Datenmengen?, In: DW – Die Wohnungswirtschaft, Heft 06/2015, S. 52 f.
11 Vgl. Pauleen, D.J., Wang, W.Y.C. (2017): "Does big data mean big knowledge? KM perspectives on big data and analytics", Journal of Knowledge Management, Vol. 21 Issue: 1, pp. 1-6.
12 Vgl. Wang, W.Y., Pauleen, D.J. and Chan, H.K. (2013), “Facilitating the merger of multinational companies: a case study of the global virtual enterprise”, Journal of Global Information Management (JGIM), Vol. 21 No. 1, pp. 42-58.
13 Vgl. Payne, A. and Frow, P. (2005): “A strategic framework for customer relationship management”, Journal of Marketing, Vol. 69 No. 4, pp. 167-176.
14 Vgl. Greenberg, P. (2010), “The impact of CRM 2.0 on customer insight”, Journal of Business and Industrial Marketing, Vol. 25 No. 6, pp. 410-419.
15 Vgl. Venturini, W.T., Benito, Ó.G. (2015): "CRM software success: a proposed performance measurement scale", Journal of Knowledge Management, Vol. 19 Issue: 4, pp.856-875.
16 Vgl. Moring A., Maiwald L., Kewitz T., Bits and Bricks: Digitalisierung von Geschäftsmodellen in der Immobilienbranche. Wiesbaden. Gabler Verlag. 2018. S. 125 f.
17 Vgl. Donner S., Wiegelmann Dr. T. (2018), Immobilienwirtschaft 4.0: Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft – Grundlagen und konkrete Ansatzpunkte, Immobilien & Finanzierung – Der Langfristige Kredit, Heft 05/2018, S.213.
18 Vgl. Tiefenbach, Radecke Dr. H.-D., Customer Relationship Management: Algorithmus contra Makler, Immobilienwirtschaft, Heft 05/2018, S. 58.
19 Bölting T., Königsmann Dr. T, Neitzel M., Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft - Chancen und Risiken. InWIS-Studie im Auftrag der BID. Bochum/Berlin. 2016. S. 81.
20 Vgl. Ha, S.H.; Lim, S.W. (2014): "The Progress of Paperless Trade in Asia and the Pacific: Enabling International Supply Chain Integration", ADB Working Paper Series on Regional Economic Integration, No. 137, p. 3.
21 Vgl. VERLAG DASHÖFER: Das Papierlose Büro, <https://www.dashoefer.de/thema/das-papierlose-buero.html>, Abrufdatum: 24.05.2018.
22 Vgl. McCormack, N. (2011): "Mission impossible? The future of “paperless” library operations", Library Management, Vol. 32 Issue: 4/5, pp.279-289.
23 Vgl. Matusiewicz D., Kaiser L., Digitales Betriebliches Gesundheitsmanagement: Theorie und Praxis. Wiesbaden. Gabler Verlag. 2018. S. 59.
24 Vgl. Enache, M.C. (2014): "Optimization Methods And Seo Tools", Risk in Contemporary Economy, Dunarea de Jos University of Galati, Faculty of Economics and Business Administration, pp. 98-103.
25 Vgl. Gennaro, S. (2015), “Brevity and clarity: titles, key words, and search engine optimization”, Journal of Nursing Scholarship, Vol. 47 No. 3, pp. 195-196.
26 Vgl. Alpar A., Koczy M., Metzen M., SEO – Strategie, Taktik und Technik: Online-Marketing mittels effektiver Suchmaschinenoptimierung. Wiesbaden. Gabler Verlag. 2015. S. 10-16.
27 Vgl. Meiring J., Mobile Optimierung wird zum Google-Rankingfaktor, https://www.interface-medien.de/blog/mobile-optimierung-google-rankingfaktor/, Abrufdatum: 29.05.2018.
28 Vgl. Turban E., et al., Electronic Commerce 2018: A Managerial and Social Networks Perspective. 9. Auflage. Springer International Publishing. 2018. S. 253.
29 Vgl. Woolley S.C., Howard P.N., Political communication, computational propaganda, and autonomous agents. Int. J. Commun. 2016. S. 4882–4890.
30 Vgl. Hirsch ,P.B. (2018): "Tie me to the mast: artificial intelligence & reputation risk management", Journal of Business Strategy, Vol. 39 Issue: 1, pp.61-64.
31 Vgl. Socaciu C., Ein Bot für alle Fälle, <https://www.springerprofessional.de/marketingkommunikation/produktentwicklung/ein-bot-fuer-alle-faelle/12045588> (Springer Professional), Erscheinungsdatum 07.02.2017, Abrufdatum 25.05.2018.
32 Vgl. Speck A., Chatbots zwischen Hype und Ernüchterung, <https://www.springerprofessional.de/onlinemarketing/kundenservice/chatbots-zwischen-hype-und-ernuechterung/12171320> (Springer Professional), Erscheinungsdatum: 03.04.2017, Abrufdatum: 25.05.2018.
33 Vgl. Moring A., Maiwald L., Kewitz T., Bits and Bricks: Digitalisierung von Geschäftsmodellen in der Immobilienbranche. Wiesbaden. Gabler Verlag. 2018. S. 111-113.
34 Vgl. Sivathanu, B., Pillai, R. (2018): "Smart HR 4.0 – how industry 4.0 is disrupting HR", Human Resource Management International Digest, Vol. 26 Issue: 4, pp.7-11.
35 Haun, M., Handbuch Robotik: Programmieren und Einsatz intelligenter Roboter. 2. Auflage. Berlin/Heidelberg. Springer Vieweg. 2013.
36 Vgl. Moring A., Maiwald L., Kewitz T., Bits and Bricks: Digitalisierung von Geschäftsmodellen in der Immobilienbranche. Wiesbaden. Gabler Verlag. 2018. S. 112.
37 Voshmgir Dr. S., Hammel Dr. C., Blockchains, Smart Contracts und das Dezentrale Web. Publikation der Technologie Stiftung Berlin. 2016 S. 8.
38 Vgl. Baum A., PropTech 3.0: the future of real estate. University of Oxford Research. Oxford. 2017. S. 65-67.
39 Vgl. Adam, K. (2017): White Paper: "Project Hurricane - or how to implement Blockchain Technology in German Real Estate Transactions", Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin, pp. 1-15.
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