Efektyvi palyginamoji rinkos analizė (CMA)

Jim Kimmons

Jei esate naujokas nekilnojamojo turto versle ar naujam regionui, gaukite pagalbos. CMA yra ne tik lyginamoji matematika. Norint priimti sprendimus remiantis pateiktais duomenimis, būtina išsamiai žinoti nekilnojamojo turto pardavimo dinamiką konkrečioje srityje. "Nekilnojamasis turtas yra vietinis" yra gerai žinoma citata, nes tai tiesa, ir jūs turite sužinoti apie savo vietinę rinką.

Kitaip tariant, jūs turite žinoti kažką apie savo rinką ir kodėl namų vienoje srityje parduoda skirtingai ir už didesnę arba mažesnę kainą nei panašūs namai kitoje srityje.

Tiesiog lyginant numerius, nežinant apie rajonus ir savybes, gali būti nelaimė. Viena svarbiausia veikla CMA yra palyginamų savybių pasirinkimas.

Atsargiai surinktos palyginamos savybės

Pasirinkdami savybes, kurios, jūsų manymu, yra panašios į jūsų objekto nuosavybę, svarbūs aspektai yra šie:

Nuosavybės skirtumų vertės koregavimas

Palyginus panašias savybes, visada yra skirtumų. Būtinai koreguokite savo dalyko nuosavybės vertės įvertinimą į skirtumą nuo panašių savybių:

Dabartinė konkurencijos rinkos analizė

Išsamią ir išsamią ataskaitą apie jūsų prospekto klientą negalima užbaigti be panašios rinkos analizės, išvardytos savybės ir tuo metu konkuruojančios su savo namais. Jūsų sąrašo kainos rekomendacija gali būti pakeista aukštyn arba žemyn priklausomai nuo to, kiek namų tuo metu yra nurodytos toje srityje ir jų sąrašo kainas.

Žinant, kad kai kurie iš didžiausių parduotų kompasų atsirado iš labai mažos atsargų laikotarpių, galite šiek tiek keisti sąrašo kainų prognozę, jei dabartinėje rinkoje yra daug daugiau atsargų. Kreipdamiesi į kitą kryptį, jei yra mažiau namų, galbūt galėsite koreguoti savo prašomą kainą.

Rezultatai, rodomi lengvai suprantamu formatu

Tai nėra "gana" reklama. Yra programinės įrangos sprendimai beveik bet kokiai MLS sistemai, kuri gamina labai poliruoti atrodo ataskaitas lyginamąją rinkos analizę. Vertė yra duomenų ir jūsų aiškinimas. Neleisk, kad "pateikimo" glitz būtų svarbesnis už duomenų pasirinkimą ir aiškinimą.