Wie woont hier straks? Waarom doelgroepen bepalen of een plan rendeert

De tijd dat vrijwel ieder woningbouwplan moeiteloos uitverkoopt lijkt voorbij. Kopers en huurders zijn kritischer, de financiële ruimte is kleiner en gemeenten sturen strakker op programma. De vraag is niet alleen of er vraag is, maar ook van wie de vraag komt, op welke locatie, en of deze vraag er over tien jaar nog is.

Voor ontwikkelaars, beleggers en corporaties is dat geen beleidsvraag maar een risicovraag. Een product dat niet aansluit bij de huishoudens in een kern of buurt verkoopt minder snel, verhuurt slechter of moet worden bijgestuurd op prijs of programma.

Doelgroepinzicht hoort daarom vooraan in de haalbaarheid, niet achteraf in de marketing.

De markt verandert sneller dan de plannen
De vraag verschuift op meerdere fronten tegelijk. Huishoudens worden kleiner en ouder. Ouderen blijven langer zelfstandig wonen, alleenstaanden vormen een steeds groter deel van de woningzoekenden. Daardoor wijken starters en jonge gezinnen uit naar plekken waar ze wel iets kunnen vinden. De doorstroming stokt.

Ook de spelregels veranderen. Sinds de Wet betaalbare huur ligt de middenhuur onder een vergrootglas en heroverwegen beleggers hun portefeuilles. Met de Wet versterking regie volkshuisvesting moeten gemeenten in hun volkshuisvestingsprogramma laten zien voor welke doelgroepen ze bouwen. Het programma wordt daarmee een onderhandeling over doelgroepen, niet alleen over aantallen en prijsklassen.

Tegelijk duurt een woningbouwplan lang. Van initiatief tot oplevering zit gemiddeld zo'n tien jaar, waarvan de bouw zelf maar twee à drie jaar. Daarna moet een plan nog jaren verkopen, verhuren en zijn waarde houden. Wie zijn programma baseert op het beeld van vandaag, bouwt voor een markt die bij oplevering is veranderd.

Het gemiddelde bestaat niet
Veel marktonderzoek rust nog op gemiddelden: een tekort op gemeente- of regioniveau, verdeeld over sociaal, midden en duur. Op dat niveau klopt het vaak, op de bouwlocatie zelf niet altijd. Een wijk met vooral oudere eigenaar-bewoners vraagt iets anders dan een wijk met jonge huurders, ook al vallen ze onder hetzelfde gemiddelde.

Dat is precies waar data het verschil maakt. Huishoudensgegevens zijn per buurt beschikbaar, over meerdere jaren, en af te zetten tegen wat er gepland is en gebouwd wordt. Niet alleen huidige bewoners worden meegenomen in de plannen, maar ook toekomstige bewoners, wie er vertrekt en wat nieuwe woningen daaraan veranderen. Daarmee verschuift een doelgroepanalyse van een eenmalige, statische momentopname naar een doorlopend proces.

Nieuwbouw: voor wie bouwen de plannen samen?
Leg je meerdere jaren naast elkaar, dan zie je per kern of buurt een patroon: welke groepen groeien, krimpen en vertrekken. Dat is de autonome ontwikkeling, de ontwikkeling als er geen woningen worden toegevoegd.

De echte winst zit in wat daar bovenop komt. Neem je alle plannen in een gebied mee, dan zie je ook wat die samen teweegbrengen in de samenstelling van een kern. Zo wordt inzichtelijk welke doelgroepen ruim worden bediend, en voor welke groepen te weinig woningen worden toegevoegd.

 Fictief voorbeeld ter illustratie.

In dit voorbeeld is zwart daadwerkelijk gemeten, grijs de trend zonder nieuwe woningen, blauw de ontwikkeling met alle geplande projecten erbij.

Voor een ontwikkelaar of belegger met een locatie in zo'n gebied is dat direct bruikbaar. Het laat zien met welk product je op die plek concurreert, voor welke doelgroep de markt verzadigd raakt, en waar de ruimte nog wel zit. Zo zie je vooraf of er straks genoeg kopers of huurders zijn voor wat jij op die plek wilt bouwen.

Bestaand bezit: past de voorraad bij de bewoners?
Voor portefeuillebeheerders gaat het minder om wat je toevoegt en meer om wat je al hebt. Ook daar kan een markt zeer snel veranderen. Huidige bewoners van een buurt zijn niet die van tien jaar geleden, terwijl de woningen hetzelfde zijn.

Doelgroepdata per buurt maakt die verschuiving zichtbaar. Je ziet de omvang van doelgroepen en wat huishoudens zoeken in hun woning, woonomgeving en dienstverlening. Een buurt kan op het ene vlak homogeen zijn en op het andere juist heterogeen. Dat is bepalend voor de juiste aanpak.
 

Fictief voorbeeld ter illustratie.

In dit voorbeeld heeft elke buurt de kleur van de grootste doelgroep. Het percentage laat zien welk deel van de woningen niet past bij de huishoudens die er wonen.

Leg je daar de eigen voorraad naast, dan wordt per buurt zichtbaar waar woning en bewoner uit elkaar zijn gegroeid. Niet per huishouden, maar als kans op mismatch per buurt. Daarmee kies je gericht waar je investeert, transformeert of doorstroming stimuleert.

Dat geldt voor corporaties en beleggers net zo goed. Een complex dat structureel een andere doelgroep huisvest dan de buurt eromheen is een signaal voor verhuurbaarheid en mutatiegraad, en uiteindelijk voor de waarde.

Zo zet je doelgroepdata in
Of je nu nieuw bouwt of een bestaande portefeuille beheert, in een veranderende markt helpt doelgroepdata op vijf punten beter te sturen.

Begin bij de locatie, niet bij het product. Een kern of wijk vertelt een ander verhaal dan de gemeente of regio. Pas op dat niveau zie je of een product aansluit bij huidige en toekomstige bewoners.

Reken met trendbeweging, niet met een momentopname. Een reeks jaren laat zien welke groepen groeien en welke verdwijnen. Een product moet passen bij de doelgroep bij oplevering, en ook daarna.

Kijk naar alle plannen, niet alleen jouw eigen plan. Als drie andere plannen in dezelfde kern dezelfde doelgroep bedienen, is dat een afzetrisico dat in geen enkele haalbaarheidsstudie per project zichtbaar wordt.

Maak aannames zichtbaar. Elke doelgroepanalyse rust op keuzes. Hoe verdeel je plannen waarvan het segment nog niet bekend is? En wanneer hoort een huishouden bij een doelgroep, bijvoorbeeld bij starters of senioren? Als je die keuzes open op tafel legt, weet iedereen waar de conclusie op rust. Verandert een aanname, dan kun je samen bijsturen.

Gebruik de inzichten in het gesprek met de gemeente. Gemeenten sturen steeds explicieter op doelgroepen. Een gedeeld en onderbouwd beeld van huidige en toekomstige bewoners maakt afspraken over programma concreet en het gesprek over voorwaarden zakelijker.

Van hoeveel naar voor wie
In een soepel lopende markt was het aantal woningen genoeg om op te sturen. Die markt is er niet meer. Nu bepaalt de match tussen woning en doelgroep of een plan verkoopt, verhuurt en zijn waarde houdt.
De data om die match te maken is er, en deze data wordt steeds rijker. Het grote voordeel zit in het gebruik van deze data voordat het programma vastligt. Zo detecteer je een mismatch voordat de verkoop na ontwikkeling stokt.

Weten wie er straks op jouw locatie woont?
Met doelgroepdata per buurt zie je welke groepen groeien en welke vertrekken. Je ziet ook wat alle geplande woningen samen doen met de vraag, en waar woning en bewoner uit elkaar groeien. Zo toets je een programma voordat het vastligt, en ga je met onderbouwde cijfers het gesprek met de gemeente in. Ontdek hoe je bijstuurt in de voorfase.

Sera Rotmans is CPO bij OPENRED.

OPENRED is het AI-platform voor woningbouwplannen. Al je plannen staan overzichtelijk bij elkaar, met per locatie een helder oordeel. Zo zie je al vroeg wat de kansen en blokkers zijn en kun je op tijd bijsturen. Omdat gemeente, ontwikkelaar en belegger naar dezelfde cijfers kijken, kan het gesprek over de inhoud gaan. Meer weten? Kijk op openred.nl.

Voor meer informatie 
Thimo de Vries 
CCO OPENRED
T: +31 6 42 09 53 27
E: thimo.de.vries@openred.nl