La plupart des prêteurs qui bâtissent un pipeline de recommandations prennent la même décision initiale : suivre autant d'agents immobiliers que possible et espérer que le volume se transforme en affaires. Mais Mike Simon, fondateur d'AgentBrief, affirme que cette instinct est contre-productif et constitue l'une des raisons les plus courantes pour lesquelles un outil de données en temps réel finit sous-utilisé. AgentBrief a bâti sa plateforme sur une surveillance horaire du MLS, offrant aux professionnels des services de règlement un flux en direct de l'activité des agents plutôt qu'un rapport historique. Cependant, Simon précise que les données ne sont utiles que si vous suivez les bons agents dès le départ, et non simplement les plus actifs.
Le signal évident à suivre est le volume de mandats. Un agent avec beaucoup de nouveaux mandats semble occupé, et occupé semble précieux. Simon affirme que ce n'est que la moitié du tableau. « Combien de nouveaux mandats parviennent-ils à obtenir chaque année ? C'est un facteur important », dit-il. « Mais après le nombre de mandats qu'ils obtiennent, il est vraiment essentiel pour un prêteur de prêter attention au nombre qu'ils concluent réellement. » Dans un marché plus lent, un nombre élevé de mandats peut être trompeur. Certains peuvent être des constructions neuves, d'autres peuvent rester invendus pendant des mois, et un prêteur qui ne court après le volume que seul risque de passer du temps avec des agents qui ne concluent jamais l'affaire qui les rendait attrayants au départ.
Simon souligne une troisième métrique encore moins prise en compte : qui l'agent représente du côté acheteur. C'est un nombre plus restreint et plus fini, mais il indique au prêteur quelque chose qu'un décompte de mandats ne peut pas révéler. Une transaction conclue du côté acheteur est une affaire confirmée, et non une activité qui pourrait ou non se transformer en transaction. Mis ensemble, les trois signaux que Simon met en avant sont le volume de mandats, le taux de clôture et la représentation à l'achat. Aucun d'entre eux n'est utile isolément. Un agent qui met constamment en vente mais conclut rarement n'est pas la même opportunité qu'un agent avec moins de mandats et un taux de clôture constant.
Simon a souvent entendu l'argument inverse de la part de ses clients : investir tôt dans des agents nouvellement licenciés ou à faible volume, selon eux, et ils seront loyaux plus tard. Il réfute cela à chaque fois. « Tu dois nourrir ta famille. Tu dois payer ton loyer », dit-il, décrivant l'instinct de se concentrer sur les agents productifs plutôt que sur les agents potentiels. Investir du temps dans des agents qui ne font pas d'affaires actuellement, ajoute-t-il, n'est pas une erreur en tant que petite partie d'une stratégie, mais cela ne devrait pas être la stratégie. Cette distinction importe davantage dans un système en temps réel que dans un CRM traditionnel. Lorsque les données arrivent avec un délai, le coût de suivre le mauvais agent est dilué sur des semaines de contexte manquant. Lorsque les alertes sont horaires, chaque notification sur laquelle un prêteur agit représente du temps consacré à cet agent spécifique plutôt qu'à un autre. Suivre des agents sans volume de transactions pour les soutenir signifie consacrer une attention en temps réel à des opportunités périmées.
Simon soutient que le passage aux alertes en temps réel a changé la façon dont les prêteurs devraient se comporter une fois qu'ils reçoivent une notification. Auparavant, des données différées impliquaient une réponse plus passive. Maintenant, avec des alertes arrivant dans l'heure suivant l'activité du MLS, les mêmes informations exigent une action plus rapide et plus délibérée. « C'est réel. C'est nouveau, cela vient de se produire. Je peux agir vite et être le premier », dit Simon, décrivant l'état d'esprit dont un prêteur a besoin une fois qu'il fait confiance au timing des données sur lesquelles il agit. Cette confiance ne tient cependant que si l'agent derrière l'alerte vaut la peine qu'on y réponde. Un prêteur qui filtre selon le volume de mandats, le taux de clôture et l'activité du côté acheteur avant de suivre un agent est en position d'agir sur chaque alerte avec confiance. Celui qui suit largement et de manière réactive se retrouve avec un flux plein de bruit, peu importe la rapidité avec laquelle les données arrivent.
Pour les prêteurs qui évaluent comment le signal en temps réel d'AgentBrief se compare aux données historiques sur lesquelles la plupart des prêteurs se sont appuyés, la solution pour les titres et l'escrow de la plateforme montre comment la même approche de filtrage a déjà fonctionné dans un secteur des services de règlement bâti sur la même dynamique de recommandation. Les services d'AgentBrief sont actuellement disponibles sur certains marchés.
