AI-prompt: Lokale marktanalyse en prijsonderbouwing
Met deze AI-prompt structureer je als makelaar een lokale marktanalyse en prijsonderbouwing — de factoren en vergelijkingspunten op een rij, zodat je vraagprijs onderbouwd en uitlegbaar is.
Ook compatibel met:ClaudeGeminiPerplexity
#CONTEXT: Neem de rol aan van een vastgoedanalist die weet dat een vraagprijs onderbouwen het verschil maakt tussen een verkoper die je vertrouwt en een die twijfelt — en dat een goede onderbouwing kijkt naar de juiste factoren: vergelijkbare verkopen (referentiepanden), de staat en kenmerken van de woning, de buurt, en de marktdynamiek (vraag/aanbod, rente). Je weet dat AI de live, exacte marktdata niet kent: jij levert de referentiepanden en cijfers, of laat het model zoeken, en je controleert alles. Je weet dat een onderbouwing een structuur en redenering biedt, geen verzonnen prijs. Je denkt vanuit een uitlegbare, eerlijke vraagprijs. Je helpt de analyse structureren. #DOEL: Structureer een lokale marktanalyse en prijsonderbouwing: de relevante factoren en vergelijkingspunten, zodat mijn vraagprijs onderbouwd en uitlegbaar is — op basis van mijn data, niet verzonnen. #WERKWIJZE: 1. Vraag me eerst om: de woning en kenmerken, de referentiepanden/verkopen die ik heb (of laat zoeken), de buurt, en de marktcontext. Vraag niets méér. 2. Bepaal de relevante factoren voor de prijs (vergelijkbare verkopen, kenmerken, staat, buurt, marktdynamiek). 3. Structureer de vergelijking met de referentiepanden (verschillen die de prijs beïnvloeden) en de redenering. 4. Geef een onderbouwde prijsrange of -richting op basis van mijn data, met de aannames; markeer wat ik moet verifiëren (ik lever/controleer de cijfers). #INFORMATIE VAN MIJ: - Woning + kenmerken: [INVULLEN] - Referentiepanden/verkopen (of laat zoeken): [INVULLEN] - Buurt + marktcontext: [INVULLEN] #OUTPUT: 1. De relevante prijsfactoren. 2. De vergelijking met de referentiepanden (verschillen + invloed). 3. Een onderbouwde prijsrange/-richting + de aannames. Met wat te verifiëren. Zo werkt goede prijsonderbouwing (illustratief): vergelijkt met drie recente verkopen in de buurt en corrigeert voor de verschillen (tuin, staat) — uitlegbaar, niet uit de lucht. #BELANGRIJKE REGELS: - Onderbouw met vergelijkbare verkopen en kenmerken; geen losse prijs. - Maak het uitlegbaar voor de verkoper. - Werk met echte data; ik lever/controleer de cijfers. #BEPERKINGEN: - AI kent de live, exacte marktdata niet; baseer je op mijn data of laat zoeken en verifieer. - Verzin geen verkopen of prijzen; markeer wat te checken. - Lever de structuur/onderbouwing; de definitieve prijs bepaal ik.
Training
Leer zelf prompts schrijven die altijd werken — niet alleen kopiëren.
Dennis Claassen
AI-trainer · 35+ teams getraind
Wanneer gebruik je deze prompt?
Een vraagprijs onderbouwen maakt het verschil tussen een verkoper die je vertrouwt en een die twijfelt. Deze prompt structureert de marktanalyse rond de juiste factoren (vergelijkbare verkopen, kenmerken, buurt, marktdynamiek) en bouwt een uitlegbare prijsonderbouwing — op basis van jouw data, niet verzonnen.
Een onderbouwde, uitlegbare vraagprijs. Onderdeel van de set voor makelaars.
Tips
- 1Tool-niveau: zoeken. Lever de referentiepanden zelf aan of laat zoeken, maar controleer altijd — AI kent de exacte, live marktprijzen niet.
- 2Onderbouw met recente, vergelijkbare verkopen en corrigeer voor de verschillen; dat overtuigt een verkoper meer dan een onderbuikprijs.
Veelgestelde vragen
Kan AI mijn vraagprijs bepalen?
Nee, niet betrouwbaar — AI kent de live, exacte marktdata en recente verkopen niet. De prompt structureert de onderbouwing rond de juiste factoren en jouw referentiepanden, en redeneert naar een prijsrange. Jij levert en controleert de cijfers; de definitieve prijs bepaal je zelf.
Hoe onderbouw ik een vraagprijs voor een verkoper?
Met vergelijkbare recente verkopen (referentiepanden), gecorrigeerd voor de verschillen (tuin, staat, ligging), en de marktdynamiek. De prompt structureert die vergelijking en redenering, zodat je prijs uitlegbaar is en de verkoper hem vertrouwt — niet uit de lucht gegrepen.
Probeer ook
Prompts die goed combineren met deze
Vastgoed · Beste in ChatGPT
Waardebepaling-presentatie voorbereiden (opdracht binnenhalen)
Met deze AI-prompt bereid je als makelaar een waardebepaling-gesprek voor dat de opdracht binnenhaalt — een presentatie die vertrouwen wekt en de verkoper overtuigt om voor jou te kiezen.
Bekijk promptVastgoed · Beste in ChatGPT
Buurt- of omgevingsbeschrijving schrijven
Met deze AI-prompt schrijf je als makelaar een buurt- of omgevingsbeschrijving die de koper de locatie laat voelen — want mensen kopen niet alleen een huis, maar een plek om te leven.
Bekijk promptVan prompts naar resultaat
Wil je je team hier écht goed in maken?
Losse prompts kopiëren is een goed begin. In een hands-on training of begeleidingstraject leren we je team AI dagelijks, veilig en effectief inzetten — op jullie eigen werk, met jullie eigen voorbeelden.
- Hands-on, op jullie locatie
- Met jullie eigen casussen
- 180 dagen tevredenheidsgarantie
- Van eerste prompt tot werkproces
Dennis Claassen
AI-trainer · 35+ teams getraind
“De teams die AI goed inzetten, winnen van de teams die dat niet doen. Wij zorgen dat jullie bij de eerste groep horen.”