Der Start der Gründungsgeschichte
Wir schreiben das Jahr 2016. Stefan Heitmann und Markus Stadler treffen sich an einem Sonntag in Wollerau zum Brunch. Ziel des Treffens: Die Entwicklung einer neuen Geschäftsidee. Stefan Heitmann, studierter Jurist und Ökonom, hatte damals bereits vor vier Jahren MoneyPark, gegründet. Der Technomathematiker Markus Stadler war zu dieser Zeit in der Schweiz in einer Unternehmensberatung tätig. Stefan, welcher als Gründer und CEO von MoneyPark bereits viel Erfahrung im Immobilienbereich gesammelt hat, schwebt für die neue geschäftliche Tätigkeit ebenfalls dieses Tätigkeitsfeld vor.
Blick in die Zukunft
Stefan hatte festgestellt, dass die Immobilienbranche noch stark rückwärtsgewandt arbeitet, sich an historischen Datenpunkten orientiert und die Transparenz für Immobiliensuchenden, -eigentümern und -verkäufern stark limitiert ist. Zudem ist die Immobilienwelt eher konservativ. Ein Grund dafür ist natürlich auch das Produkt - ein Haus oder eine Wohnung, welche seit Jahrzehnten aus Backstein und somit für die Ewigkeit gebaut wird. Das Produkt ist daher von Natur aus vergangenheitsbezogen. Insbesondere beim Verkauf von Immobilien wird meistens verglichen, was bisher gebaut und verkauft worden ist und zum Beispiel welche Wohnungsgrößen bis anhin nachgefragt wurden. Bei dieser Sichtweise wollen Stefan und Markus ansetzen. Sie möchten den Fokus auf die Gegenwart und die Vorausschau setzen.
«Ich kann nicht akzeptieren, dass wir auch im Jahr 2016 immer noch nur mit Rückspiegel und geschlossener Frontscheibe durch den Immobilienmarkt navigieren. Ich möchte die Frontscheibe durchsichtig machen», meint Stefan Heitmann und untermauert damit die Basis für eine neue Geschäftsidee: Mit digitalen, datengestützten Produkten die Transparenz für alle Akteure des Immobilienmarktes zu verbessern, um somit bessere Entscheidungen treffen und als Anbieter vertrieblich größere Erfolge erzielen zu können.
Vision: Entwicklungen voraussagen können
Während der Diskussion zwischen Stefan und Markus kristallisieren sich folgende Fragen heraus: Wäre es möglich, mit einer grossen Datenbasis die Entwicklungen am Immobilienmarkt vorhersagen zu können? Ist es möglich, die Dateneinsichten anhand einfach verständlicher und nutzerfreundlicher Immobiliensoftware zugänglich zu machen?
Mittels Machine Learning und künstlicher Intelligenz sollen die Vielzahl an Daten aus der Immobilienbranche und anverwandten Bereichen in Analysen und Marktprognosen umgesetzt werden. «Noch vor wenigen Jahren wären die riesigen Datenoperationen, die eine Cloud verarbeitet, nicht darstellbar gewesen. Aber heute können wir Datenmengen bewegen, wie nie zuvor», erläutert Stefan Heitmann seine Faszination für Machine Learning und Big Data Modelle.
Daneben ist immer oberste Priorität, nicht für die Galerie zu produzieren, sondern direkt die «Pain points» der Geschäftspartner zu adressieren. Aus diesem Grund tauschen sich die beiden von Anfang an eng mit Partnern aus der Finanz- und Immobilienwirtschaft aus, um ein unabhängiges und auf Kundenbedürfnisse fokussiertes Kompetenzzentrum für Künstliche Intelligenz und Datenanalyse zu schaffen.
Das gemeinsame Ziel steht fest. Data-Scientists und Softwareentwickler werden rekrutiert, welche mit der Aufgabe betraut sind, sichere, gut gepflegte und erstklassiges digitale Lösungen für den Immobilienmarkt aufzubauen. Für Stefan und Markus ist von Beginn weg klar, dass sie bezüglich Qualität keine Kompromisse eingehen. Natürlich werden auch Dateningenieure gesucht, welche das Rückgrat von PriceHubble erstellen, überwachen und testen müssen: das aus hunderten von Datenquellen gewonnene Datenmaterial. Auch hier ist das oberste Gebot: Die Qualität der Datenströme zu garantieren. Stefan und Markus fangen mit einem kleinen Team an: eine Astrophysikerin, ein Experte für Machine Learning und ein Teilzeitmitarbeitender für die Analyse von Datenquellen. Dieses kleine Team setzt den Grundstein für das selbstlernende System, welches unzählige Informationen sammelt, auswertet, aufbereitet und schlussendlich eine präzise Prognose abgibt.