房地產數據和人工智能領域的領導者 Markerr 宣布推出 RealRent Comps，這是一款新產品，可為投資者、業主、運營商和物業經理提供對租賃市場的獨特見解。RealRent Comps 集成在 Markerr Data Studio 中，為 comps 分析提供了前所未有的覆蓋范圍、及時性和精細度，為行業的投資和運營決策樹立了新標準。Markerr 客戶正在積極利用 RealRent Comps 來支持資產生命周期內的一系列決策，包括定價、資產管理、租金優化和收購以及承保。

RealRent Comps 可通過 Markerr Data Studio 訪問，它不僅提供高級搜索和分析功能，還利用 Markerr 廣泛的數據網絡來增強我們專有的 comps 算法。該算法利用機器學習來分析關鍵房產和單元屬性，使客戶能夠快速識別和排名有競爭力的房產。通過在平面圖層面整合全面的每日更新數據，用戶可以做出明智的定價決策，并以更高的準確性和洞察力評估投資潛力。

Fulton Peak Capital LLC 負責人Charlie Garner表示：“實施 Markerr 的數據使我們能夠構建專有分析和洞察力，從而在精細層面上做出數據驅動的決策。我們很高興通過加入 RealRent Comps 來擴大與 Markerr 的合作關系，這將進一步增強我們的實時和創新決策能力。”

RealRent Comps 的推出正值行業大部分企業逐漸放棄通過私人數據共享和呼叫中心匯總的租賃數據源之際。RealRent Comps 為客戶提供有關租金趨勢、比較、定價和優惠的重要見解，同時降低通過“給予和獲得”數據聚合模型共享的私人數據帶來的風險。

在創建 RealRent 數據集時，Markerr 開發了一種復雜而全面的公共數據聚合方法。通過整合來自各種來源的數據，包括市場、聚合器、發起者、社區網站和權威政府數據集，Markerr 確保 RealRent 數據完整、準確且及時。這些豐富的數據組合，從按樓層平面圖列出的租金到詳細的房產特征、單元組合、優惠和可用性，支撐了 RealRent 為房地產專業人士、投資者和分析師提供租賃格局的多方面視角的能力。