Algumas regiões tem taxas menores, cerca de 4%, e se for avaliar por tamanhos de escritórios, como acima de 1.000 m2, a taxa é ainda menor, devido ao número pequeno de ofertas de grandes lajes.
Mas….alguns investidores perguntam, “qual é o motivo do meu imóvel comercial estar sempre livre ? desocupado ? e outros similares tão ocupados ?
Mesmo na época de vacância elevada, alguns imóveis sempre estavam ocupados, em certos casos a ocupação total do prédio aconteceu antes mesmo da entrega, como explicar ?
Nós consultores temos várias explicações como localização, tamanho dos conjuntos, geometria dos conjuntos, características técnicas, valores pedidos, condomínio fora do padrão, número pequeno de vagas, etc, etc, etc.
Se olharmos com mais detalhes, vamos observar que mesmo aqueles prédios com baixa vacância, sempre sobram alguns conjuntos que insistem em ficar “sempre livres! “, o que não deveria acontecer, uma vez que as características dos outros conjuntos do prédio são as mesmas.
Tradicionalmente quando se avalia o potencial de um imóvel, é utilizado um número grande de características (localização, estrutura, categoria, etc), e estimado o resultado comercial pela combinação destes fatores analisados, com a demanda atual e futura de mercado.
Estas análises são bem assertivas, mas ainda assim alguns imóveis insistem em fugir destas análises, como melhorar estas avaliações?
Uma resposta está no aumento do volume de informações analisadas, com o emprego de novas tecnologias como “data analytics” e “machine learning”, que combinam um volume ainda maior de dados que hoje são considerados pelos especialistas, e desta forma incluir fatores como “vista da janela do andar” ou “proximidade com restaurantes populares”.
De qualquer forma, tudo começa com um grande banco de dados, que acomode além dos dados tradicionais como área e endereço, características de observação, como vista da janela, ruídos, etc.
Concluindo o mercado hoje está muito mais sofisticado em análises, desta forma é preciso que os profissionais “fiquem atentos para estas características não tradicionais” e incluam em seus modelos de dados cada vez mais observações não estruturadas.
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