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Der neue Markt verlangt von dem Immobilien-Tech-Unternehmen, dass es "viele Muskeln spielen lässt", um die Preisgestaltung mit KI-Modellen zu vergöttlichen, sagt CTO Ian Wong.
Opendoor, das in San Francisco ansässige Immobilien-Tech-Unternehmen, das mithilfe von Techniken der künstlichen Intelligenz Hausbesitzern Bargeld für ihre Häuser anbietet, gab am Dienstag bekannt, dass es jetzt New York und New Jersey in ausgewählten Bezirken bedient. Dies ist der bisher 46. Markt des neun Jahre alten Unternehmens.
"Dies spricht für unsere anhaltende Fähigkeit, unsere operative Plattform und unser Kundenerlebnis landesweit zu skalieren", sagte Ian Wong, Mitbegründer und Chief Technology Officer von Opendoor, in einem Interview mit ZDNet über Google Meet.
Opendoor sagte, dass es Häuser auf Long Island in New York und im unteren Hudson Valley des Bundesstaates kaufen wird, einschließlich Nassau County, Orange County, Rockland County, Suffolk County und Westchester County.
In New Jersey wird sich Opendoor auf die Gebiete North und Central Jersey konzentrieren, darunter die Bezirke Bergen, Essex, Hudson, Hunterdon, Middlesex, Monmouth, Morris, Passaic, Somerset, Sussex, Union und Warren.
Das Unternehmen wird Einfamilienhäuser nur in einer Preisspanne von 300.000 bis 950.000 US-Dollar kaufen.
"Es ist eine natürliche Entwicklung für uns, in immer komplexere und tiefere Märkte zu expandieren", sagte Wong.
Das Unternehmen kauft noch nicht in Manhattan oder den anderen New Yorker Bezirken. "Unser Ziel ist es, irgendwann dort zu sein, wo es einen Punkt gibt", sagte Wong. Das Unternehmen ist sich jedoch der Abwanderung aus der Stadt in den letzten Jahren bewusst.
"Wir sehen eine große Nachfrage in diesen anderen Postleitzahlen", sagte er. "Wir wollen sicherstellen, dass wir diesen Kunden zunächst ein nahtloses Erlebnis bieten können."
Die Märkte in New York und New Jersey stehen vor Herausforderungen, die sie von den 45 anderen Märkten unterscheiden, in denen Opendoor tätig ist, sagte Wong.
"New York und New Jersey haben einen sehr heterogenen Wohnungsbestand", sagte er. "Dies sind Orte mit einer gewissen Geschichte, es gibt eine große Varianz in Bezug auf die Arten von Wohnungen, was sich darin befindet; Wir mussten unsere Fähigkeiten zum Verständnis des Zustands des Hauses wirklich nutzen und die verschiedenen Datensätze zusammen normalisieren."
Die Vielfalt in New York und New Jersey umfasst eine "breitere Verteilung von, sagen wir, Hausprovisionen, Grundrissen, Anzahl der Schlafzimmer und Badezimmer", sagte Wong. Für jedes Haus gibt es "eine Seltenheit vergleichbarer" Einheiten.
Wong erklärte, dass die Vielfalt der Häuser in der Gegend "eine schwere Belastung darstellt, um sicherzustellen, dass [Opendoor] Häuser gut bepreisen kann".
"Dies ist die größte Transaktion, die die meisten Menschen durchführen", bemerkte er, "und wenn Sie den Kunden keine überzeugenden Angebote machen, werden sie sie einfach nicht annehmen.
"Ein überzeugendes Angebot ist eine wichtige Wahl."
Diese Heterogenität von New York und New Jersey steht im Gegensatz zur Homogenität des Phoenix-Marktes, auf dem sich Opendoor vor Jahren erstmals darauf konzentrierte, sein Geschäftsangebot zu beweisen. "Viele Häuser sind neuer, sie haben Masterplan-Gemeinschaften, sie sind Ausstechformen für viele Teile von Phoenix", erklärte Wong. Diese Gleichheit minimierte das Risiko für das KI-gesteuerte Preismodell von Opendoor.
Die Anpassung an die Komplexität von New York und New Jersey bedeutete, dass "wir viele Muskeln spielen lassen mussten, die wir im Laufe der Zeit bei der Datenerfassung entwickelt haben, auch von Drittanbietern, und diese Datensätze normalisieren mussten, einschließlich vieler Annotationen."
Die Heterogenität des Wohnungsbestands in New York und New Jersey stellt die Datenwissenschaft vor Herausforderungen, sagt Mitbegründer und CTO Ian Wong.
Opendoor sammle nicht nur Daten, betonte Wong. "Wir wenden auch intern viel Energie auf, um First-Party-Overlays, Anmerkungen und Erweiterungen von Datensätzen bereitzustellen, um sicherzustellen, dass wir einen umfassenden Blick auf den Wohnungsbestand werfen - um sicherzustellen, dass wir sie bepreisen und unseren Kunden einen überzeugenden Service bieten können."
Aufgrund der Seltenheit auf dem Markt in New York und New Jersey sagte Wong: "Man muss sich wirklich darauf verlassen, wie man Schlussfolgerungen zieht, wie man viel nuanciertere Schlussfolgerungen aus Transaktionen von sehr unterschiedlichen Häusern zieht."
Trotz der Komplexität könnte es eine wachsende Wissensbasis geben, die den maschinellen Lernmodellen von Opendoor hilft, so Wong.
"Interessant ist, dass es ein marginales Signal gibt", sagte Wong. "Es ist von Vorteil, wenn man zum Beispiel Trends in Phoenix und Dallas kennt und diese in New York und New Jersey anwendet. Und wir haben viele unserer Modelle auf nationaler Ebene trainiert, so dass es einige Schlussfolgerungen gibt, die wir über alle Märkte hinweg ziehen können."
Das Unternehmen ist auch in der Lage, seine Betriebssoftware wiederzuverwenden. Das ist wichtig, denn neben der Datenwissenschaft muss das Unternehmen auch die Projektmanager von zu Hause koordinieren, die physisch vor Ort sind.
"Es geht nicht nur darum, das Kundenerlebnis zu bieten; es geht auch um Stiefel vor Ort", sagte Wong. "Wir unterscheiden uns von traditionellen Technologieunternehmen, weil wir uns an der Schnittstelle von Bits und Atomen befinden."
In Bezug auf das Transaktionsvolumen sagte Wong: "Wir können sehen, dass New York und New Jersey ein wichtiger Umsatztreiber für uns sind." (Opendoor stellte in einer Folgeerklärung klar, dass der neue Markt "ein zukünftiger und kein kurzfristiger Treiber sein könnte, da wir den Markt gerade erst einführen."
"Ich persönlich hoffe, dass es schnell skalieren wird", sagte Wong.