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De nouvelles façons de mesurer les préférences des locataires

Les préférences des locataires sont généralement mesurées à l’aide de méthodes classiques telles que les enquêtes auprès des locataires ou les évaluations des abonnements à la recherche. Les structures et les changements dans la demande peuvent être mieux lus et plus précisément trouver à partir des données d’applications spécifiques aux ménages et des locations numériques. De plus, des informations totalement nouvelles peuvent être obtenues grâce à ce que l’on appelle les «préférences révélées».

Dans le cadre d’un article de blog commun avec Christian Kraft et Daniel Steffen de l’Université des Sciences Appliquées de Lucerne, notre insightLab a procédé à une première évaluation des préférences révélées. Les données sur la demande proviennent d’emonitor et ont été obtenues à partir des demandes de nouveaux projets de location dans la ville de Zurich au cours des trois dernières années.

Christoph Craviolini et Marius Wehrle, 31. Mars 2021

La fourniture d’espace de vie devient un défi de plus en plus grand en raison des changements et de la complexité sociale existante sur le marché concurrentiel du logement. Afin de rendre justice à cela, les propriétaires, les planificateurs et le secteur public devraient connaître exactement les bons emplacements, leurs résidents ainsi que la demande sur le marché.

Du point de vue du marché, la transparence des préférences des chasseurs d’appartements conduit à une répartition plus efficace de l’espace de vie. Ce qui suit s’applique: l’enquête, l’observation et la divulgation sont essentiellement les trois approches possibles pour mesurer les préférences. Une discussion détaillée des méthodes d’enquête peut être trouvée dans le billet de blog.

L’étalon d’or: des données issues de processus de location spécifiques

Les données issues des processus de demande numériques, tels que ceux générés par emonitor, révèlent les préférences effectives, appelées «préférences révélées», de ceux qui se renseignent sur le marché du logement. En raison de l’examen potentiel des données par le biais de demandes de références des propriétaires et des employeurs, elles sont également d’une qualité particulièrement élevée.

Les données issues de processus de location numériques permettent également d’analyser les «préférences révélées» selon les groupes de population, les type de revenus ou l’âge et de déterminer de manière ciblée la mixité, la durabilité financière ou la densité d’utilisation. En les comparant aux appartements disponibles, on peut également observer l’offre pour des groupes de population individuels. Les éventuelles pénuries ou surplombs peuvent ainsi être détectés rapidement. La structure de la population du périmètre environnant peut également être utilisée pour montrer les écarts entre les structures de population existantes et ainsi identifier les développements actuels à un stade précoce.

Premières analyses pour la ville de Zurich

La figure ci-dessous donne un bref aperçu des premières évaluations des données d’application dans les environs de la ville de Zurich. Les données sur la demande proviennent d’emonitor et ont été obtenues à partir des demandes de nouveaux projets de location au cours des trois dernières années. Vous pouvez trouver d’autres évaluations sur le blog original de l’Université des sciences appliquées et des arts de Lucerne.

Figure 1: Préférence concernant la surface habitable (en m2); Source: emonitor insightLab

La figure 1 montre les préférences concernant la surface habitable (en m2). Plus la couleur est foncée, plus la demande dans une certaine phase de la vie est grande pour une certaine taille d’appartement. Sur le côté droit, la proportion des phases de vie respectives dans le total des applications est indiquée. Il existe des différences nettes dans les préférences selon la phase de la vie. Par exemple, la plupart des couples entre 19 et 34 ans recherchent un appartement d’environ 80 m2, tandis que les couples entre 35 et 59 ans recherchent des appartements plus grands de 100 m2.

Moniteur de demande

Ces premières analyses montrent le potentiel considérable des données d’applications pour l’analyse des préférences socialement différenciées des locataires et le suivi de l’évolution de la demande.

Le réservoir de données de emonitor AG se concentre actuellement sur Zurich, mais se développe chaque jour dans toute la Suisse. En collaboration avec emonitor, l’Université des sciences appliquées et des arts de Lucerne envisage d’utiliser ces données pour développer un moniteur de la demande pour une analyse systématique et une analyse comparative au niveau du marché.

Êtes-vous intéressé par de plus amples informations sur cette méthode ou le projet sous-jacent? Alors contactez directement Christoph Craviolini ou Daniel Steffen et lisez le blog original sur le site de la Haute école spécialisée de Lucerne.