Professionelle Markt-
und Standortanalysen
Mit den webbasierten Software-Lösungen von 21st Real Estate analysieren und bewerten Sie Lagen, Immobilien und ganze Portfolios auf Knopfdruck.
Verkürzen Sie langwierige Entscheidungsprozesse. Machen Sie aus Tagen Minuten.
Alles Wichtige auf einen Blick.
Unsere Daten sind Ihr Erfolg
Aktuelle & historische
Vergleichspreise
Quartiersdaten
Mietspiegel
Machine-Learning-Preise
Scores
Points of Interest
Ratings
Lageindikatoren
Sonderkarten
Flexible Auswertungen
Dashboard
Einfacher Einstieg und übersichtliche KPI für eine erste Einschätzung.
Download
Automatischer Report nach Auswahl der gewünschten Daten.
API
Mittels Schnittstellen können Sie die Daten in
Ihre eigenen Systeme übernehmen.
Scores und Technologie
Unser Scoring-Model von 0 bis 100 ermöglicht eine objektive Einschätzung von Makro- und Mikrostandorten, um Lagen und deren Potentiale neutral zu bewerten.
Mit Hilfe räumlich-ökonometrischer Modelle und Machine-Learning-Algorithmen stellen wir neue - und in ihrer Verfügbarkeit - einzigartige Informationen zu Marktpreisen zur Verfügung.
Marktberichte
Das Thema der Überhitzungstendenzen auf dem deutschen Immobilienmarkt stehen immer wieder im medialen Fokus.
Die untere Grafik zeigt einen Überblick über die Blasengefahr für die Assetklassen Wohnen, Büro, und Einzelhandel. Zur Berechnung wurde die etablierte Methode von Phillips, Wu und Yu angewendet, die testet, ob sich Verkaufspreise von den Mieten entkoppelt haben.
Die letzte Studie zur Preisüberhitzung finden Sie hier.
Bubble Index Residential
Anteil an deutschen Städten & Gemeinden mit Blasengefahr auf dem Wohnungsmarkt
21st Kundenstimmen
Unsere User, allesamt Sachverständige für die Bewertung von Immobilien, setzen in ihrer Arbeit auf die enorme Datenqualität von 21st. Anfangs noch skeptisch, ob eine künstliche Intelligenz belastbare Vergleichspreise flächendeckend überhaupt darstellen kann, haben wir in Zusammenarbeit mit unseren Usern bundesweit über alle Assetklassen eine große Zahl an Stichproben genommen. Letztlich waren unsere User beeindruckt, wie enorm präzise die Machine-Learning-Preise von 21st sind.
- Harald Huber -
Gründer und Geschäftsführer
REZEN
Auf der Suche nach einer Unterstützung beim Bezug und der Auswertung von Daten für unsere Standortbewertungen, haben wir uns für RELAS entschieden, da die Kombination der Indikatoren, die Bildung von Oberbegriffen und die Gewichtung aller Ebenen untereinander unserem bisherigen Bewertungsansatz sehr nahekam. Zudem überzeugte uns die leichte Bedienbarkeit und grafische Darstellung von RELAS. Diese Kennzahlen sind eines von verschiedenen wesentlichen Merkmalen für unsere Portfolioüberwachung und -steuerung.
- Georg Quillmann-
Fachbereich Portfoliomanagement
Nassauische Heimstätte | Wohnstadt
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