Comment Wahi a multiplié par 5 l’adhérence pour les utilisateurs qui interagissent avec les données de l’école

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    Résidentiel

  • Produit utilisé

    Local Content

Résumé

– Après avoir identifié les informations qui intéressaient ses utilisateurs, Wahi avait besoin d’une solution de données à 360° pour recueillir des informations et créer des ressources utiles.

– Pour se démarquer de ses concurrents, l’entreprise a fourni des détails spécifiques sur le quartier aux personnes à la recherche d’une maison dans la région du Grand Toronto, ce qui les a aidés à trouver les propriétés qui correspondent le mieux à leur mode de vie.

– Wahi a multiplié par 5 son adhérence pour les utilisateurs qui interagissent avec les données de l’école en utilisant les informations de localisation uniques de Local Logic.

La majeure partie de la valeur d’une propriété est déterminée par les actifs corporels entre ses quatre murs, mais le reste dépend de son emplacement, qui est beaucoup plus difficile à quantifier. Les sociétés immobilières se tournent vers des solutions basées sur les données pour obtenir des informations de localisation plus concrètes, qu’elles peuvent ensuite transmettre à leurs clients.

Entreprise — Wahi offre aux Canadiens un meilleur moyen d’acheter et de vendre des biens immobiliers, selon leurs propres conditions

Wahi est une plateforme immobilière numérique qui accompagne à la fois les consommateurs et les agents immobiliers tout au long de leur parcours immobilier. L’entreprise permet aux Canadiens de prendre de meilleures décisions plus éclairées en leur offrant un accès gratuit à des outils numériques, des informations et des experts de confiance de l’industrie.

Grâce à sa gamme de services aux acheteurs et aux vendeurs de maison, l’entreprise offre aux Canadiens le choix de cinq façons différentes d’acheter et de vendre des biens immobiliers, les aidant à reprendre le contrôle du processus immobilier. En tant que courtage numérique, Wahi propose également des prix plus compétitifs grâce à ses différentes structures de commission.

Défi — Rassembler les bonnes données pour créer des listes de propriétés remarquables

Manque de données quantifiables au-delà des quatre murs d’une propriété

Les sites Web de services d’inscriptions multiples (MLS) ont tendance à se ressembler. Une liste typique comprend des informations sur la propriété elle-même, telles que l’année de construction, le type de rénovation et les commodités telles que le parking.

Bien qu’elles soient essentielles, ces informations peuvent ne pas répondre à toutes les questions d’un acheteur de maison. Il ne crée pas non plus de contenu qui se démarque. Les personnes à la recherche d’une maison recherchent plus que des données sur les listes de propriétés. Pour que les sites Web immobiliers attirent les utilisateurs, il doit y avoir quelque chose qui les différencie de leurs concurrents. Wahi souhaitait offrir à ses utilisateurs des expériences de quartier uniques. Pour ce faire, l’entreprise avait besoin d’informations précieuses au-delà de ce que la plupart des MLS ont à offrir.

La première étape d’une personne dans la recherche d’un logement consiste à choisir le quartier dans lequel elle souhaite vivre. Cependant, quantifier l’ambiance d’un quartier est un défi. De manière générale, les objets tangibles sont plus faciles à évaluer – une maison de trois chambres vaut plus qu’une maison de deux chambres, par exemple. L’emplacement est différent. Il peut être difficile de déterminer pourquoi une propriété peut avoir plus de valeur qu’une propriété similaire située à deux rues de là.

Ensembles de données fragmentés entre différents fournisseurs

Wahi s’est appuyé sur des sources externes pour obtenir les ensembles de données dont il avait besoin car il était presque impossible de les produire en interne. Malheureusement, il n’existait pas de solution à 360° capable de collecter toutes les données au même endroit.

L’entreprise a dû contacter un certain nombre de fournisseurs différents afin de recueillir les informations requises. Certains d’entre eux ne proposaient que des limites de quartier, tandis que d’autres se concentraient exclusivement sur les commodités ou les données démographiques. En raison de ces ensembles de données fragmentés, Wahi n’a pas pu fournir d’informations complètes à ses utilisateurs, ce qui les a peut-être empêchés de saisir des opportunités de croissance cruciales.

Solution – Les informations de localisation de Local Logic fournissent un contenu MLS unique en tant que différenciateur clé

Comprendre le sens d’un quartier pour de meilleures décisions d’achat

Grâce à son approche localisée de l’immobilier, Wahi propose des données historiques simplifiées pour près de 400 quartiers de la RGT afin d’aider les personnes à la recherche d’une maison à trouver leur lieu de vie idéal. En intégrant les données hyperlocales de Local Logic dans leurs listes de propriétés, leurs guides de quartier et leur outil de recherche de quartier, Wahi offre aux consommateurs une connaissance plus approfondie de la zone où se trouve une maison.

Exemple d’annonce sur Wahi avec des points d’intérêt et des scores de localisation

Le profil local de Local Logic (qui contient 18 scores de localisation, cartes thermiques et descriptions textuelles) et les données contextuelles sur les points d’intérêt (POI) (telles que les options de transport en commun ou les services à proximité) ont joué un rôle clé dans l’optimisation de la recherche de logements. Grâce à ces points de données, les personnes à la recherche d’une maison obtiennent un aperçu des caractéristiques uniques d’un quartier qui vont au-delà de l’instinct instinctif. Grâce à cette expérience immobilière améliorée, les Canadiens peuvent prendre des décisions éclairées concernant leur prochain déménagement en toute confiance.

API Location Scores sur les pages de quartier

Solution de données complète avec des informations précises sur le quartier

Une expérience de recherche différente des autres sites MLS – une qui offrait plus de contexte – était nécessaire pour que Wahi incite les utilisateurs à revenir. L’entreprise savait ce que ses clients recherchaient, mais elle avait besoin d’un moyen d’obtenir ces informations sans passer par plusieurs canaux.

Aucun autre fournisseur de données ne disposait d’une solution de bout en bout comme Local Logic. Grâce à Local Logic, Wahi a pu accéder et afficher toutes les données dont ils avaient besoin en un seul endroit, afin que leurs utilisateurs n’aient pas à rechercher sur plusieurs sites des informations sur l’emplacement. Pour améliorer leurs listes de propriétés et leurs guides de quartier avec un contenu pertinent, Wahi a utilisé nos API Schools, Demographics et Geographies.

Écoles Canada

Écoles Canada a été l’intégration la plus marquante pour Wahi. Avec l’aide des données des écoles, Wahi a créé la meilleure expérience immobilière pour les familles à la recherche de maisons avec des options scolaires. Les parents peuvent accéder aux informations sur l’école au-delà des frontières et des classements pour savoir quelles écoles sont à proximité et s’ils sont sur le chemin du travail ou dans la direction opposée. Par rapport à l’utilisateur moyen, les visiteurs du site Web qui ont interagi avec les données des écoles sont cinq fois plus susceptibles de rester sur le site.

 

Données des écoles sur une page du quartier Wahi

Démographie

Notre API Demographics est largement utilisée par les clients. L’ensemble de données contient des informations solides sur la population partout au Canada et aux États-Unis. Il est organisé par catégories, telles que la langue maternelle, le mode de transport, le niveau d’éducation, l’âge, le revenu, etc.

 

Données démographiques sur une page Wahi Neighborhood

Géographies

À l’aide de l’API Geographies, Wahi a pu obtenir des données spécifiques au quartier. Grâce à ces informations précises, ils ont créé les guides immobiliers les plus complets sur les quartiers de la RGT et un outil de recherche de quartier. Ces deux ressources aident les utilisateurs à trouver les propriétés les mieux adaptées à leur mode de vie.

Limites géographiques au niveau du quartier

« Nous sommes ravis de nous associer à Local Logic pour utiliser la puissance de la technologie afin d’apporter aux consommateurs des informations sans précédent sur leur parcours d’achat d’une maison.

La mission de Wahi est d’exploiter la puissance de la technologie pour aider les Canadiens à acheter et à vendre des biens immobiliers selon leurs propres conditions. Pour ce faire, nous utilisons des données réelles pour aider les gens à se sentir en confiance face à l’une des décisions les plus importantes de la vie. »

— Benjy Katchen, PDG de Wahi sur le partenariat avec Local Logic

Délai de mise sur le marché plus rapide grâce à une approche humaine

Wahi reconnaît l’importance du contact humain lorsqu’il s’agit d’offrir des expériences de qualité, c’est pourquoi ils offrent à leurs utilisateurs l’accès à des experts Wahi sous licence. De la même manière, l’équipe de Local Logic est disponible et réactive lorsque les clients ont besoin de clarté sur nos solutions de données. La facilité d’utilisation et l’intégration de nos produits, combinées à notre support client, permettent à Wahi d’être commercialisé plus rapidement et de voir les résultats plus rapidement.

Résultats – L’adhérence accrue du site Web offre un avantage sur les concurrents

Grâce à des données de quartier hyperlocales et à la mise en œuvre du SDK et de l’API de Local Logic, ce partenariat a donné :

– Des informations uniques mettant en évidence la valeur des propriétés répertoriées
– Adhérence améliorée pour les utilisateurs qui interagissent avec les données de l’école

Des informations uniques mettant en évidence la valeur des propriétés répertoriées

Les gens font souvent leurs propres recherches avant de contacter un agent immobilier ou un courtier. En fournissant des informations de localisation utiles sur leur site Web, Wahi est devenu une ressource de choix pour les demandeurs d’accueil qui cherchent à en savoir plus sur la vie dans différents quartiers de la GTA.

Grâce à une licence exclusive, Wahi reçoit des données textuelles qui sont à 66 % uniques à l’entreprise. Ce contenu a permis de mettre en valeur les caractéristiques de localisation uniques et le cachet de chaque propriété.

Adhérence améliorée grâce à un contenu pertinent

Wahi a multiplié par 5 son adhérence pour les utilisateurs qui interagissent avec les données de l’école. Offrir une expérience scolaire de premier ordre a permis à Wahi de se concentrer et de doubler le contenu qui intéressait ses utilisateurs. Le contenu que les utilisateurs trouvent pertinent les encouragera à passer plus de temps sur le site Web.

A collaboration with Local Logic allowed Wahi to:

– Get precise insights at the neighborhood level
– Address clients’ needs with hyperlocal Schools and Demographics data
– Maintain users’ attention through relevant content

Thao Tram Ngo

décembre 22, 2022 | 10 minutes read