Deze bedrijven vertrouwen op onze woningdata API’s
Waardeer meer dan de helft van de woningen met een foutmarge van minder dan 5%! (Woningwaarde +)
Accurate berekening van de marktwaarde gebaseerd op de eigenschappen van het doelobject en vergelijkbare objecten.
Ontvang gedetailleerde informatie over het doelobject, inclusief de marktwaarde, type woning en meer objectgegevens.
Integreer accurate woningwaarderingen
Intregreer de Woningwaarde API om de huidige marktwaarde van een huis te weten te komen. Het woningwaarde model gebruikt gegevens uit meerdere openbare registers, die maandelijks worden bijgewerkt met onder andere nieuw geregistreerde verkoopprijzen. Altum AI biedt daarmee een eenvoudig te gebruiken, nauwkeurige en snelle Woningwaarde API die de geschatte marktprijs voor een huis berekent.
De modelwaarde is ontwikkeld conform de richtlijnen van het Nederlands Register Vastgoed Taxateurs (NRVT). Altum AI levert maandelijks een rapportage aan Erasmus Q-Intelligence welke in opdracht van het NRVT onafhankelijk rapporteert over de eigen performance meting van modelwaarde leveranciers.
Waarborging woningwaarde model
In onze geavanceerde benadering tot waardebepaling van woningen in Nederland, hanteert ons Woningwaarde model de standaard verkoopomstandigheden. Dit betekent dat onze analyse zich exclusief richt op reguliere transacties binnen de particuliere sector. Om de betrouwbaarheid van onze waardeschattingen te garanderen, sluiten wij uitzonderlijke gevallen uit, zoals familietransacties of executieverkopen, die een vertekend beeld van de marktwaarde kunnen geven.
De integriteit en nauwkeurigheid van ons woningwaarde model zijn van cruciaal belang. Om deze hoge standaard te handhaven, zorgen we voor een constante toevoer van actuele en betrouwbare data. Dit proces omvat maandelijkse updates van ons model, waarbij we gebruik maken van de nieuwste data uit de vastgoedmarkt. Onze methodologie omvat het opsplitsen van de dataset in een trainings- en een validatieset. De validatieset wordt na training ingezet om eventuele vertekening in de steekproef te identificeren en corrigeren. We toetsen onze voorspellingen aan daadwerkelijke transactieprijzen en voeren diverse statistische analyses uit, waaronder het berekenen van het gemiddelde, de mediaanafwijking en de spreidingscoëfficiënt, om de precisie van ons model te waarborgen.
Klanten over Altum AI
Patrick Fleur 
Kevin Pruimboom
Door gebruik te maken van zowel openbare als niet-openbare data, kunnen we zeer nauwkeurige en gepersonaliseerde adviezen geven. Dit heeft geleid tot meer vertrouwen en tevredenheid onder onze klanten.
Jeroen Heijnen
Tom Nuss
Christian Krijgsman
Vergelijk Woningwaarde en Woningwaarde +
- Getraind op Kadaster transacties
- Conform NRVT richtlijnen
- Onbeperkte trainingsdata
- Dekking voor alle woningen
- Accuratesse volgens NWWI-norm
Het Woningwaarde Basis model is geschikt voor de toepassing door taxateurs door de toepassing van de NRVT richtlijnen. Analyseer de waarde van gehele portefeuilles met dit woningwaarde model
- Getraind op Kadaster transacties
- Conform NRVT richtlijnen
- Onbeperkte trainingsdata
- Dekking voor alle woningen
- Meest accuraat & snel model
Het Woningwaarde Plus model is geschikt voor de woningwaarde inschattingen in software toepassingen zoals websites en woningwaarde indicaties zoals gebruikt door makelaars
Input
Ouput
Probeer het Gratis - Maak een account
Ontvang élke maand 15 gratis credit om de data producten uit te proberen. Ontvang een API key voor communicatie met de diensten
Bepaal zelf hoe en welke data wordt geïntegreerd in jouw toepassing. Boek een gratis demo met Altum AI voor toelichting
Maak gebruik van de uitgebreide documentatie en de API key uit het account voor de ontwikkeling van jouw applicatie.
Woningwaarde API
Met de Woningwaarde API creëert Altum AI unieke inzichten in vastgoedwaarden voor woningen in Nederland. De bron voor het berekenen van de marktwaarde van een woning is het zogenaamde Automated Valuation Model (AVM) van Altum AI. Dit model werkt met meer dan 150 variabelen per woning die in realtime worden bijgewerkt. Deze houdt rekening met bekende variabelen zoals woonoppervlak, inhoud en perceeloppervlak.
Om de marktwaarde en objectgegevens te kunnen leveren, moeten we het object identificeren op basis van de postcode en adres details. Afhankelijk van het object, huistype en input genereren we een respons. In deze reactie komen de details van de woning aan bod, zoals het adres, type gebouw, bouwjaar, woonoppervlak en indien beschikbaar het huidige energielabel.
Example request