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Scouting nach leeren Bauparzellen in GR für EFH

Nereas - dark GIS themed map showing the region of Grisons
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23.09.2024

23.09.2024

2 Min. Lesezeit

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Ein privater Bauherr war auf der Suche nach einem passenden Grundstück in Graubünden, um sein Eigenheim zu errichten. Nachdem er weder auf Immobilienportalen noch bei Maklern fündig wurde, wandte er sich an Nereas, um mit unserer datengestützten Grundstücksanalyse seine Suche zu optimieren.

Suchkriterien des Kunden

  • Vorrangig leere Bauparzellen, sekundär bestehende Einfamilienhäuser

  • Maximale Bruttogeschossfläche (BGF) von 160 m²

  • Gemeinden in Nähe von Autobahn zwischen Rhäzüns bis Fläsch

  • Alle Wohnzonen, ausgenommen Dorf- und Kernzonen

Was der Kunde von Nereas erwarten konnte

Dank unserer umfassenden Datenanalyse konnte der Kunde einen detaillierten Überblick über verfügbare Bauparzellen in einer grossen Region erhalten. Dies ermöglichte ihm eine gezielte und zeitsparende Suche. Die Analyse fokussierte sich auf leere Parzellen, die seiner gewünschten BGF von maximal 160 m² entsprachen. Sollte kein freies Bauland verfügbar sein, erhielt der Bauherr zusätzlich eine Liste bestehender Einfamilienhäuser, die ebenfalls seinen Kriterien entsprachen.

Ergebnisse der Analyse

  • Insgesamt wurden 623 Parzellen in den ausgewählten Wohnzonen identifiziert.

  • Davon waren 143 leere Baugrundstücke.

  • Über 50 Bauparzellen wurden als besonders geeignet für die Bedürfnisse des Kunden eingeschätzt.

Fazit

Anstatt wochen- oder monatelang auf Inserate in den Immobilienportalen zu warten, konnte der Bauherr durch unsere Datenanalyse proaktiv handeln. Mit präzisen Insights nahm er das Projekt selbst in die Hand. Unsere Analyse stellte sicher, dass der Kunde die Daten einfach verstehen und die Suche effizient durch Filter- und Sortierfunktionen steuern konnte. Ein weiterer Erfolg für Nereas und ein zufriedener Kunde, der seiner Traumimmobilie hoffentlich einen Schritt näher gekommen ist.

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Nereas Illustration - A person on a computer is analyzing property information with a dataset

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© 2025 Nereas. All rights reserved

Made by The Luka Dosen Labs

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