Tenant Prediction benytter en dynamisk algoritme og statistisk prediction-modellering for at forudsige virksomheders sandsynlighed for flytning. Modellen integrerer omkring 500 forskellige parametre, herunder erhvervsdemografiske data, økonomiske nøgletal, markedsudvikling og ejendomsdata:
Identifikation af påvirkende faktorer: Ved at analysere de mange parametre identificerer og dokumenterer Tenant Prediction de faktorer, der har størst indflydelse på virksomheders flytteadfærd. Dette giver en dybdegående forståelse af, hvad der driver beslutninger om flytning.
Machine learning og individuelle sandsynligheder: Med machine learning-teknologi beregner Tenant Prediction løbende sandsynligheder for, hvilke virksomheder der er mest tilbøjelige til at flytte. Tenant Prediction kan også præcisere, hvilke lejemål og geografiske områder virksomhederne sandsynligvis vil vælge.
Hvordan kan du bruge Tenant Prediction?
- Konkurrenceanalyse
Identificér, hvordan dine konkurrenter bevæger sig. Dette kan hjælpe dig med at forstå deres strategi og justere din egen for at være konkurrencedygtig. - Markedsanalyse og segmentering
Analyser flyttemønstre for at opdage nye markedssegmenter eller nicher. Det kan hjælpe med at finde uudnyttede muligheder og målrette markedsføringsindsatser. - Jobmarked og arbejdsstyrkeforvaltning
Identificér, hvor arbejdspladser er på vej hen, og hvilke sektorer der vokser. Dette kan hjælpe med arbejdsstyrkeforvaltning, herunder beslutninger om uddannelse, opkvalificering og rekruttering. - Tidspunkt for investeringer
Brug værktøjet til at identificere de bedste tidspunkter at investere i bestemte områder baseret på, hvornår virksomheder flytter sig og skaber efterspørgsel. - Forbedring af medarbejdermobilitet
Få indsigt i, hvor medarbejdere og talenter bevæger sig hen, og brug disse oplysninger til at forbedre din virksomheds rekruttering og fastholdelse af nøglemedarbejdere.
Pris: 4.000,-/md.
Kontakt os direkte eller udfyld formularen herunder, så kontakter vi dig.
33 14 50 70 / info-advisory@newsec.dk
