Konkurrensanalys & marknadsinsikt

Komplett analys av området, segmentet och konkurrensen — på minuter.

Elly har tillgång till en av Sveriges största strukturerade fastighetsdatabaser: 1 miljon sålda bostäder, BRF-data, mäklarstatistik — allt vektoriserat. När du tar ett uppdrag kan hon på minuter ge dig en analys som annars hade tagit en eftermiddag att handgranska: jämförbara objekt, prisutveckling, mäklarprestation per byrå, säsongseffekter, hur snabbt liknande objekt sålts.

1M+

Sålda bostäder i databasen

Minuter

Från query till brief

Allt vektoriserat

Semantisk matchning

Mäklarens vardag idag

Innan du sätter ett utgångspris och bygger din säljstrategi vill du veta: Vilka jämförbara har sålts senaste året i området? Hur har de presterat? Vilka mäklare har fått bäst slutpris jämfört med utgångspris i samma BRF? När säljer 3:or i Vasastan bäst — vår eller höst? Att svara på detta manuellt kräver timmar av sökande i annonsplattformar och Excel-arbete. Tid du inte har när säljaren väntar.

Så löser Elly det

Elly bygger en datadriven brief på ditt nästa uppdrag. Med en query — text, röst eller chat — får du en strukturerad rapport som täcker jämförbara objekt (matchade semantiskt, inte bara på antal kvm/rum), prisutveckling, säsongseffekter, konkurrentanalys per mäklare och BRF, och rekommendationer för utgångspris-intervall. Allt baserat på vår databas över 1 miljon sålda bostäder.

Så fungerar det

1
Du anger objektet
Adress, typ, storlek, BRF-namn. Eller bara säg ”kör en marknadsanalys på Storgatan 5” så plockar Elly resten själv.
2
Semantisk matchning
Hon bygger en vektor-representation av objektet och söker mot 1 miljon sålda bostäder + aktiva listings. Får fram top-50 verkliga jämförbara — matchade på karaktär, inte bara siffror.
3
Prisutveckling & säsongseffekt
För matchningarna räknar hon ut prisutveckling över tid, slutpris vs utgångspris-ratio, dagar på marknaden, säsongsmönster.
4
Konkurrentanalys
Vilka mäklare och byråer har gjort liknande affärer? Vad är deras snitt-prestation (slutpris/utgångspris, time-to-sell)? Vad utmärker de bästa? Här ser du var du står.
5
Rekommendation
Elly sammanfattar i en brief: rekommenderat utgångspris-intervall, optimal lanseringsperiod, riskfaktorer, prata-med-säljaren-punkter. Du ser allt i portalen och får en PDF du kan dela med säljaren.

Under huven

För dig som vill veta exakt hur det är byggt.

Datakälla	Aggregerad databas över sålda bostäder, BRF:er och mäklarstatistik
Matchning	Vektorsökning för semantisk likhet (inte bara numerisk filtrering)
Analysmotor	LLM strukturerar resultatet till en datadriven brief
Output	Interaktiv vy i portalen + PDF-export för säljarmöte

Vem använder det

Aktiv funktion. Används främst inför värderingsmöten och för att kvalificera säljaruppdrag.

Vanliga frågor

Hur stor är er databas?

Vi har över 1 miljon sålda bostäder i Sverige strukturerat och vektoriserat — alltifrån 60-tals 1:or i Stockholm till villor i Norrbotten. Plus BRF-data och mäklarstatistik. Datan uppdateras kontinuerligt via våra pipelines.

Vad gör en ”semantisk” matchning bättre än en filter-sökning?

En filter-sökning säger ”visa mig alla 3:or 70-80 kvm i Vasastan”. En semantisk matchning säger ”visa mig bostäder med liknande karaktär som denna” — samma stilepoks-känsla, liknande planlösning, jämförbar BRF-ekonomi. Det ger mer relevanta jämförbara, särskilt för objekt med specifik karaktär.

Kan jag jämföra mäklarprestation?

Ja. Inom samma BRF eller område kan du se snittprestation per mäklare och per byrå (slutpris vs utgångspris, time-to-sell). Bra för att veta vem du tävlar mot — och för att underbygga din egen pitch.

Är detta GDPR-relevant?

Datan vi använder är publik (slutpriser, BRF-data, mäklarinfo från publika källor). Inga personuppgifter om köpare eller säljare ingår. Mäklarstatistik baseras på rollen, inte personen.

Kan jag be Elly göra detta via WhatsApp?

Ja. ”Hej Elly, kör en konkurrensanalys på Storgatan 5 i Vasastan” → hon kör analysen och skickar dig länk till briefen i portalen. Samma sak via röstsamtal eller chat.