Real estate crowdfunding investors : a segmentation analysis of their motives on the decision-making process

Background: Real Estate Crowdfunding (RECF) has been known as the fastest-growing segment of the global crowdfunding industry. It is based on a higher number of investors with a smaller amount of minimum threshold. RECF is usually applied for selling short-term debt and long-term equity by crowdfunders through the platform. To succeed in the fundraising campaign, campaign providers need to understand what motivates the investors to invest. Problem: Related crowdfunding research has yielded significant results using a data-mining procedure to gather insights into crowdfunding projects' relevant success factors; however, research focused on real estate crowdfunding is limited. Few researchers have investigated this field to interpret single investors' perspectives while choosing among the various investment proposal plans. Such research usually assumes that crowd investors are approximately homogenous with the primary ambition to recognize financial returns and indirectly admits that subgroups exist in reality. Purpose: To narrow the gap mentioned above, this study divides heterogeneous groups of RECF investors into smaller homogenous groups and segments the Italian RECF investors' market through the cluster analysis. Moreover, this study explores in each cluster which factors from the information provided on the crowdfunding platforms by developers of projects are essential to motivate investors to fund the project. Method: Based on the literature, by deductive research method, this study covers the identification, analysis, and classification of general and particular factors of investors' motivation to understand investors' behaviour in RECF projects through Python as an open-source preprocessing tool and data mining. This study applies a correlational research design and uses literature review and questionnaire as methodologies to do. The data has been collected from two primary sources: Italian financial forums and RECF platforms' social media pages. Conclusion: According to the findings, there were significant differences in investor motivation between the demographic characteristics. The cluster analysis formed three clusters: 1. Experienced Venture Investors; 2. Experienced RECF Investors; 3. Inexperienced Investors. Findings reveal the subset of most and least relevant factors to motivating investors for each cluster. Contribution: Finally, the results offer practical insights to the real estate development companies planning and entrepreneurs to use crowdfunding as a fundraising tool by the RECF platforms. By knowing what investors are motivated by, the entrepreneurs can promote these factors in their crowdfunding campaign, which may increase the possibilities of successful fundraising.

Contesto: il Real Estate Crowdfunding (RECF) è noto per essere il segmento in più rapida crescita del settore globale del crowdfunding. Si basa su un alto numero di investitori con una soglia minima di investimento. Il RECF viene solitamente usato per la vendita di debito a breve termine e azioni a lungo termine da parte di crowdfunders attraverso una piattaforma. Per avere successo nella campagna di raccolta fondi, gli organizzatori della campagna devono capire cosa motiva gli investitori a investire. Problema: la ricerca relativa al crowdfunding ha prodotto risultati significativi utilizzando una procedura di data mining per raccogliere informazioni sui fattori di successo rilevanti dei progetti di crowdfunding; tuttavia, la ricerca incentrata sul crowdfunding immobiliare è limitata. Pochi ricercatori hanno indagato in questo campo per interpretare le prospettive dei singoli investitori , quando scelgono tra vari piani di proposta di investimento. Tale ricerca di solito presuppone che i crowd investor siano approssimativamente omogenei con l'ambizione primaria di riconoscere i rendimenti finanziari e ammette indirettamente che i sottogruppi esistono nella realtà. Scopo: per ridurre il divario sopra menzionato, questo studio divide gruppi eterogenei di investitori RECF in gruppi più piccoli e omogenei e segmenta il mercato degli investitori RECF italiani attraverso l'analisi dei cluster. Inoltre, questo studio esplora in per ogni cluster quali fattori dalle informazioni fornite sulle piattaforme di crowdfunding dagli sviluppatori di progetti, siano essenziali per motivare gli investitori a finanziare il progetto. Metodo: sulla base della letteratura, mediante un metodo di ricerca deduttivo, questo studio copre l'identificazione, l'analisi e la classificazione di fattori generali e particolari della motivazione degli investitori, per comprenderne il comportamento degli investitori nei progetti di RECF, utilizzando Python come strumento di pre-elaborazione open-source e data mining. Questo studio utilizza una metodologia basata su un modello di ricerca correlazionale, la revisione della letteratura e un questionario. I dati sono stati raccolti da due fonti primarie: i forum finanziari italiani e le pagine dei social media delle piattaforme RECF. Conclusione: dai risultati emergono differenze significative nella motivazione degli investitori a seconda delle caratteristiche demografiche. La cluster analysis ha formato tre cluster: 1. Investitore Esperto; 2. Investitore Esperto nel RECF; 3. Investitore Inesperto. I risultati rivelano il sottoinsieme dei fattori più rilevanti e quelli meno rilevanti per motivare gli investitori per ciascun cluster. Contributo: Infine, i risultati offrono spunti pratici alle società di sviluppo immobiliare che pianificano e agli imprenditori che intendono utilizzare il crowdfunding come strumento di raccolta fondi dalle piattaforme di RECF. Conoscendo le motivazioni degli investitori, gli imprenditori possono promuovere questi fattori nella loro campagna di crowdfunding, il che può aumentare le possibilità di successo della raccolta fond.