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ASOCIG y Tinsa firman un acuerdo de colaboración

ASOCIG y Tinsa firman un acuerdo de colaboración

Permitirá a los profesionales de ASOCIG contar con el soporte de herramientas digitales de información de mercado de Tinsa

Guadalajara, 15 de abril de 2024. – La Asociación de Consultores Inmobiliarios de Guadalajara (ASOCIG), integrada en CEOE-CEPYME Guadalajara y Tinsa, la mayor empresa de valoración y datos inmobiliarios de España, han firmado un acuerdo de colaboración que permitirá a los profesionales de ASOCIG contar con el soporte de herramientas digitales de información de mercado de Tinsa y a los clientes que compran o venden su vivienda gracias al asesoramiento de sus asociados disfrutar de condiciones ventajosas en la contratación de tasaciones y certificados de eficiencia energética de Tinsa.

En virtud de este acuerdo, Tinsa pone a disposición de los profesionales agrupados en ASOCIG informes de mercado local inmobiliario basado en la potente base de datos de la compañía, así como una serie de soluciones y herramientas digitales que contribuirán a impulsar la precisión y calidad del asesoramiento y la eficiencia en los procesos de compraventa. Además, podrán ofrecer a sus clientes la posibilidad de contratar con Tinsa tasaciones para garantía hipotecaria, valoraciones para otras finalidades y certificaciones energéticas de inmuebles con un descuento especial.

“Nuestro liderazgo como empresa de valoración nos aporta una visión de mercado privilegiada. A través de herramientas digitales facilitamos a los agentes inmobiliarios el acceso a información local de gran valor para la toma de decisiones en el asesoramiento y en la compraventa”, afirma Rosa Morán, delegada comercial de Tinsa en Madrid y Guadalajara.

Por su parte, Francisco Jesús López de Lis, presidente de ASOCIG, considera que el acuerdo pone a disposición de los vendedores una herramienta útil para orientarse sobre el valor al que pueden poner en venta sus viviendas, con la ventaja adicional de acceder a los servicios de Tinsa con un importante descuento.

Acerca de ASOCIG
ASOCIG fue creada y constituida bajo el amparo de CEOE-CEPYME Guadalajara, para proporcionar una total seguridad y transparencia en las gestiones a todos sus clientes, centrados en la capital y sus alrededores, aunque abarca la totalidad de la provincia de Guadalajara y el Corredor del Henares.

Uno de los principales factores de éxito consiste en que todos los componentes llevan años desarrollando su actividad dentro de la ciudad de Guadalajara por lo que conocen perfectamente su mercado inmobiliario, así como a todos los integrantes y actores que manejan los hilos del sector.

Gracias a su multidisciplinar equipo humano, son capaces de proponer soluciones inmobiliarias para todo tipo de productos con los que trabajan: vivienda de segunda mano, promociones de obra nueva, suelos rústicos, urbanos, implantaciones industriales, retail...

Con el fin de mejorar nuestras cifras y conseguir un mayor volumen de clientes, ASOCIG tiene las puertas abiertas a que se vayan sumando nuevos integrantes dentro de la asociación, siempre que sean agentes de contrastada experiencia que compartan nuestra visión e interpretación del negocio. El potencial es ilimitado y la suma de recursos va a propiciar los mejores resultados.

Acerca de Tinsa
Tinsa el mayor grupo de valoración, análisis y asesoramiento inmobiliario de Europa y Latinoamérica, con presencia en 14 países. En España, Tinsa posee la mayor base de datos inmobiliarios comprobados del país y es un referente en tasación para garantía hipotecaria, así como en valoración para múltiples finalidades: herencias, divorcios, estados contables o impugnación de impuestos, entre otras muchas finalidades. Cuenta además con un área especializada en consultoría energética, que ha realizado más de 100.000 certificaciones energética en la última década.

Tinsa es miembro español de la European AVM Alliance (EAA), el grupo de compañías europeas que promueve la realización de valoraciones automáticas (AVM) con los más altos estándares de calidad y fiabilidad, a través de modelos basados en machine learning e inteligencia artificial.
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