Pernahkah Anda bertanya-tanya mengapa sewa rumahmu begitu mahal? Tanyakan kepada ekonom atau pakar perumahan dan mereka akan memberitahu alasannya sederhana: Ketersediaan perumahan tidak cukup. Terlalu banyak penyewa bersaing untuk terlalu sedikit unit, yang mendorong harga naik. Ada kebenarannya. Kita benar-benar membutuhkan lebih banyak perumahan terjangkau di banyak pasar AS, dan di mana perumahan langka, harga akan naik. Tetapi cerita sisi penawaran yang sederhana melewatkan sesuatu yang krusial—sebuah penjelasan mengapa harga properti, seperti harga lainnya, lebih tinggi dari seharusnya: kekuatan korporat.
Pemilik properti telah memegang kendali. Pindah itu merepotkan—mahal, menegangkan, dan memakan waktu—dan pemilik mengetahuinya. Itulah sebabnya mereka sering menaikkan sewa dari tahun ke tahun, dengan taruhan bahwa kebanyakan penyewa lebih memilih menerima kenaikan itu daripada repot pindah. Bahkan mereka yang bersedia dan mampu pindah bisa tetap bertahan jika mereka tidak bisa menemukan tempat lain di lingkungan atau distrik sekolah yang tepat. Kelangkaan di pasar sewa, seperti di pasar mana pun, menciptakan ketidakseimbangan kekuasaan. Dan di pasar yang sedang penjual, banyak penyewa tidak memiliki pilihan untuk “mengganti tempat” dengan kaki mereka.
Dalam beberapa tahun terakhir, konsolidasi korporat dan alat harga berbasis algoritme telah memperparah ketidakseimbangan itu. Pemilik tidak lagi perlu berkolusi di balik halaman belakang untuk menetapkan harga—mereka bisa melakukannya secara online, dengan bantuan, seperti yang kita lihat, dari sejenis perusahaan teknologi properti baru. Pemilik Anda mungkin tidak mengumpulkan pemilik properti tetangga untuk bertukar strategi penimbunan harga di atas steak (siapa bilang?), tetapi mereka saling mengoordinasikan. Dan mereka melakukannya dengan bantuan perangkat lunak yang dibuat untuk melakukan persis itu.
To hear him describe it, many landlords were barely running real businesses.
Stephen Winn, seorang Texan garang dengan selera terhadap data besar, mendirikan RealPage pada tahun 1998. Perusahaan ini meluncurkan sistem perangkat lunak real estate pertamanya pada tahun 2001. Pada tahun berikutnya, ia mengakuisisi sebuah startup menjanjikan bernama YieldStar—yang segera menjadi permata mahkota portofolionya dan tulang punggung kemampuan kooperasi harga. Dua tahun kemudian, RealPage juga mengakuisisi Re-Opt, beserta pendirinya dan CEO-nya, Jeffrey Roper yang disebutkan tadi, yang segera dinamai presiden dan ilmuwan utama YieldStar. Roper menggabungkan kedua sistem tersebut dan mulai mengembangkan apa yang kemudian menjadi rangkaian andalan RealPage berupa “perangkat lunak manajemen pendapatan” bertenaga AI, atau, untuk membuang euphemisme Wall Street, perangkat lunak penetapan harga.
Jeffrey Roper menggambarkan dirinya sebagai “nerd angka.” Tentu, Roper tahu caranya bekerja dengan bahasa-bahasa pemrograman komputer yang kompleks, tetapi hasrat sebenarnya lebih sederhana: uang dingin dan keras. Ia adalah mesin peningkat harga yang masa jabatannya sebagai direktur “manajemen pendapatan” di Alaska Airlines, di mana ia membantu merintis model harga dinamis mereka, membuatnya menjadi sasaran FBI—setidaknya pada saat itu. Roper mengklaim ia tidak menyadari bahwa model tersebut merupakan penetapan harga secara ilegal, dan ia terkejut ketika agen federal menyita berkas-berkasnya. Lebih dari dua puluh tahun kemudian, penjelasan itu terdengar tidak masuk akal.
Aku tahu sejak memulai buku ini bahwa aku harus berbicara dengan Roper. Kami berbicara lewat Zoom pada musim semi 2025. Dia tidak seperti yang saya duga. Ramah, berprinsip, bahkan rendah hati, dia mengenakan kaus biru dan overalls dan duduk di depan gantungan jaket yang dipenuhi topi koboi. Sesekali, ia dengan tenang menarik napas dari apa yang terlihat seperti pena vape. Ia tampak gugup dipahami secara keliru—atau terdengar seperti penjahat kartun. Setelah wawancara kami, ia menindaklanjuti lewat email untuk mengatakan bahwa ia khawatir terdengar terlalu santai. Tetapi jelas bahwa Roper melihat dirinya sebagai reformis, bukan orang yang mengambil keuntungan. Ia bangga dengan apa yang telah ia bangun dan antusias membela logikanya. Roper adalah seorang percaya sejati pada kebajikan penetapan harga yang efisien.
Aku menanyakannya bagaimana semuanya dimulai. Dia berkata kariernya adalah “sedikit kebetulan” (serendipity). Ia menghabiskan dekade 1970-an berpindah-pindah di bidang perjalanan dan perhotelan ketika ia menemukan “kecenderungan luar biasa” terhadap komputer. Deregulasi penerbangan sedang berlangsung, dan operator-operator utama berjuang untuk bertahan tanpa penetapan harga yang dikendalikan negara. Mereka baru saja
keluar dari “sembilan belas tahun keuntungan,” kata Roper, “dan kami bertekad mempertahankan itu dan tidak kehilangan itu.” Di sekelilingnya, maskapai penerbangan merger, berguguran, atau panik. Saat itulah American Airlines meluncurkan solusi in-house milik sendiri yang disebut revenue management.
Roper sangat ingin lepas dari layanan pelanggan, jadi ketika beberapa pengusaha mendekatinya tentang membangun sistem manajemen pendapatan baru, ia melompat pada kesempatan itu. Ia berkata ia menghabiskan beberapa tahun “terbenam” bersama mereka, membangun apa yang menjadi “solusi manajemen pendapatan komersial pertama.” Berbeda dengan sistem privat milik American, yang satu ini bisa dilisensikan. Akhirnya, Roper dipekerjakan oleh Alaska Airlines untuk mengembangkan platform manajemen pendapatan mereka sendiri.
Begitu masuk industri, Roper terkejut dengan bagaimana maskapai menetapkan harga. Mereka sepenuhnya Luddites. Ia berusia akhir dua puluhan ketika ia diundang bergabung dengan komite tarif maskapai. Ia sangat bersemangat. Ia pikir: “Ini luar biasa. Aku akan duduk bersama para wakil presiden senior dari segala hal. Otak-otak, ya, dewa-dewa Olympus akan hadir, dan aku akan belajar bagaimana bisnis besar benar-benar berjalan.”
Lalu rapat dimulai.
Seorang eksekutif maskapai menceritakan kisah tentang seorang penumpang yang dia temui pada penerbangan dari Spokane, Washington. Penumpang itu mengeluh tentang kenaikan tarif. Seperti yang diceritakan Roper, “beberapa menit kemudian, [maskapai] mengubah harga.” Dia terkejut. “Tidak ada analisis statistik dalam pandangan, hanya semacam, ya, ‘Bagaimana lalu lintasnya?’ ‘Ya, kelihatan cukup baik.’ ‘Kami akan mengubah harga sebesar sepuluh dolar atau semacam itu.’” Roper menambahkan: “Kamu bisa membuatku kempes dengan sebuah pena.” Saat itulah, katanya, dia menyadari seberapa primitifnya penetapan harga maskapai—dan berapa banyak uang yang ditinggalkan industri di meja. Pengalaman itu “memperkuat komitmen saya bahwa, wah, kita perlu membawa ketelitian ke hal ini. Ada peluang di sini.” Peluang itu, katanya kepada saya, “telah menginspirasi saya sejak saat itu.”
Akhirnya, khawatir Alaska mungkin diakuisisi, Roper melompat keluar. Ia bergabung dengan Bob Cross (nama lain yang akan muncul lagi nanti dalam buku) untuk memperluas penggunaan sistem manajemen pendapatan di luar tiket pesawat. Menurut Roper, kami “mengembangkannya lebih jauh ke hotel, penyewaan mobil, kapal pesiar, dan kemudian pekerjaan perhotelan non-transpor.” Perluasan itu membawanya ke luar negeri—terutama ke Eropa Tengah dan Timur.
Apa yang paling membuatnya bersemangat adalah potensi mentahnya. “Di AS dan bahkan di Eropa, kami mengejar peningkatan presisi sepersepian desimal kedua,” katanya. “Masih menghasilkan angka besar, tetapi tidak benar-benar sehebat ketika masuk ke pasar negara berkembang di mana ada peningkatan 5 dan 10 persen yang sangat jelas terlihat.” Dengan kata lain, meskipun mengurangi 0,01 persen dari suatu metrik mungkin membuat analis hedge fund terkesima, Roper mengincar hadiah yang lebih besar. Pasar negara berkembang, dengan inefisiensi dan sistem yang tidak profesional, memberinya sesuatu yang jauh lebih menggoda: margin.
Ketika Roper akhirnya kembali ke Amerika Serikat, ia kembali dengan sebuah misi. “Saya kembali untuk mencari pasar negara berkembang mana saja di AS,” katanya. “Ada permata yang belum tergali di luar sana.” Salah satu “permata” pertama yang ia kejar adalah tiket acara, tetapi itu segera berubah menjadi kegagalan: Ticketmaster sudah memiliki “pegangan maut” di pasaran. “Itu adalah kendala yang mudah terbakar,” kata Roper. “Risikonya terlalu besar, dan kami akan menginvestasikan lima tahun untuk masuk. Satu pemain adalah penjaga gerbang. Setiap peluang untuk mempertaruhkan semuanya dan kalah.” Jadi ia beralih. Itulah saat ia tersandung ke real estat komersial multifamily. Apa yang ia temukan di sana membuat napasnya terhenti.
Potensi itu tidak hanya teoretis. “Nilai tiket dari transaksi itu signifikan,” katanya. “Bahkan pada saat itu, 30 persen dari pendapatan orang dan hal-hal seperti itu. Ini adalah transaksi yang tidak sepele.” Dengan kata lain: sewa. Karena sewa begitu mahal, ada uang nyata yang bisa didapat. Dan Roper percaya ia bisa menekan lebih banyak lagi dari sistem dengan menerapkan teknik penetapan harga dinamis yang sama yang telah ia sempurnakan pada malam-malam hotel dan tiket pesawat.
Apa yang membuatnya terkejut adalah betapa tidak diatur dan tidak canggihnya pasar sewa. Proses pemilihan penyewa, dan penetapan sewa mereka, “secara harfiah sepenuhnya manual dan terdesentralisasi,” jelasnya. Dengan kata lain, manusia yang menentukan harga sewa berdasarkan intuisi atau pengetahuan lokal, bukan optimisasi algoritmik. Bagi seseorang seperti Roper, ini bukanlah sebuah kekurangan melainkan peluang bisnis.
Untuk mendengarnya menjelaskan, banyak pemilik properti hampir tidak menjalankan bisnis nyata. “Saya tidak ingin terdengar merendahkan atau memanjakan,” katanya, “tetapi ini bukan mahasiswa pascasarjana.” Operasionalnya “dijalankan oleh ibu dan ayah” dan sering terlihat lebih seperti rumah frat daripada instrumen keuangan. “Kamu pada dasarnya memiliki seorang orang tua yang tinggal di kantor untuk mengumpulkan
rents and just kind of doing the basics of looking after things. But that was really it. It wasn’t looked at as a particularly commercial endeavor.” Jadi Roper memulai untuk mengubah itu—memprofesionalkan bisnis pengumpulan sewa, dan di sepanjang jalan, untuk mengumpulkan lebih banyak lagi.
Dia mempresentasikan ide itu: sebuah landasan panjang, tentu—tiga hingga lima tahun—tetapi pasar yang sangat besar dan peluang yang sangat besar. Tapi waktunya tidak tepat. Tepat setelah 9/11, modal mengering. Roper, yakin pasar sedang tidak melihat ke depan, meninggalkan perusahaannya dan meluncurkan perusahaan sendiri. Ia menghabiskan beberapa tahun berkonsultasi untuk menjaga operasional sambil membangun perangkat lunak penetapan harga properti real estatnya dari nol. Ia tidak terburu-buru, memastikan ia memahami ruang itu dan persyaratannya. Lalu ia membangun produk tersebut. RealPage—yang sudah mencari alat optimisasi pendapatan setelah beberapa upaya gagal—menghubungi. Mereka membeli perangkat lunak itu. Mereka membeli Roper. Dan mereka mempertahankannya. “Saya bergabung dengan mereka dan tetap di sana hingga kita go public.”
RealPage had a plan for that too—and it was called “revenue protection mode.”
Yang lainnya, seperti kata orang, adalah sejarah.
Pada 2023, RealPage menjadi vendor perangkat lunak manajemen properti dominan di negara ini untuk perumahan multifamily. Selain mengakuisisi dua puluh enam perusahaan pesaing, RealPage membeli saingan terbesarnya, Rainmaker LRO, pada 2017, menjadikannya penyedia perangkat lunak penetapan harga sewa teratas di negara ini dan meninggalkannya dengan hanya satu pesaing besar: Yardi, yang menawarkan program mirip YieldStar dengan moniker tidak terlalu halus “RENTmaximiser.”
Pada 2024, RealPage menguasai sekitar 80 persen pasar manajemen pendapatan real estat untuk perumahan multifamily dan memegang kunci ke kumpulan data dari sekitar enam belas juta unit sewa di seluruh negara.
Menurut laporan dari outlet berita investigatif ProPublica, perangkat lunak ini sangat meluas di antara pemilik besar sehingga sebanyak 70 persen unit apartemen di beberapa lingkungan dimiliki oleh perusahaan yang menggunakan algoritma koordinasi harga RealPage.
Keluhan Departemen Kehakiman terhadap RealPage memberikan kilasan langka di balik kabin algoritma YieldStar-nya, mengungkap bagaimana sistem menjaga sewa tetap tinggi—bahkan di pasar yang lesu. Salah satu fitur utamanya adalah sewa efektif minimum pasar, atau apa yang DOJ sebut ‘lantai keras’ RealPage. YieldStar meninjau semua sewa untuk rencana lantai tertentu dan menghasilkan bagan harga yang mencakup sewa minimum dan maksimum berdasarkan data yang tersedia. Namun, menurut berkas pengadilan, YieldStar diprogram agar tidak pernah merekomendasikan sewa di bawah sewa minimum, secara efektif menciptakan ‘lantai keras’ untuk harga sewa.
Bagaimana dengan sewa maksimum? Apakah ada “langit-langit keras” yang sebanding? Tidak. YieldStar memperlakukan sewa maksimum sebagai batas yang harus dilampaui. Itu hanyalah “langit-langit lunak,” sebuah saran—not a constraint. Algoritma merekomendasikan harga sewa lebih tinggi daripada yang disebut sebagai maksimum untuk rencana lantai tertentu.
Fitur lain, “gubernur,” dirancang untuk memantau fluktuasi harian harga sewa dan lebih menyukai kenaikan daripada penurunan. Ketika harga yang optimal meningkat dari satu hari ke hari berikutnya, gubernur memastikan harga yang lebih tinggi yang baru direkomendasikan. Tetapi ketika model menghitung bahwa harga optimal telah turun, ia merekomendasikan mempertahankan stabil daripada mengejar penurunan yang sebanding, meskipun itu mungkin menguntungkan pemilik.
Rekomendasi harga YieldStar bersifat asimetris: mereka memungkinkan kenaikan tetapi menahan penurunan. Ini menciptakan distorsi yang lebih luas di pasar sewa, mirip dengan dinamika yang ekonom sebut “roket dan bulu.”
Begini cara kerjanya. Misalnya Anda memiliki stasiun bensin. Jika harga minyak mentah melonjak, Anda menaikkan harga di pompa segera—seperti roket. Namun ketika harga minyak turun, Anda mengulur waktu untuk membagikan penghematan itu. Harga turun perlahan—seperti bulu. Karena cara pemrograman YieldStar yang asimetris, kenaikan sewa bisa cepat dan sering. Pengurangan sewa, jika ada, cenderung lambat dan jarang terjadi.
Mungkin komponen paling menyeramkan dari algoritma RealPage adalah “mode terjual habis,” yang bisa disebut juga “mode pelecehan harga.” Menurut keluhan DOJ: “Begitu pemilik properti mencapai kapasitas yang ditargetkan untuk rencana lantai tertentu, model menganggap rencana lantai tersebut ‘terjual habis’ meskipun unitnya mungkin masih tersedia secara fisik. Dalam situasi itu, AIRM dan YieldStar merekomendasikan harga sewa maksimum yang dibebankan oleh kompetitor properti, meskipun harga sebelumnya untuk rencana lantai tersebut jauh lebih rendah.” Dengan kata lain, saat pasar mengencang, YieldStar beroperasi secara agresif.
Awalnya, mode terjual habis diprogram untuk mendorong harga sewa setidaknya mencapai 95 persen dari sewa tertinggi yang sebanding yang baru dilihat. Tetapi pada 2022, RealPage memutuskan untuk benar-benar melancarkan serangan: Ia menginstruksikan algoritma untuk menyesuaikan 100 persen harga pesaing teratas.
RealPage memiliki rencana untuk setiap skenario: rencana untuk memanfaatkan pasar yang ketat, rencana untuk menaikkan harga dengan cepat dan menurunkannya perlahan, dan rencana untuk memastikan sewa tidak pernah turun di bawah “lantai keras.” Tapi bagaimana jika terjadi perlambatan ekonomi, ketika permintaan menurun? Pasti kemudian algoritma merekomendasikan pengurangan sewa? Tidak. RealPage juga punya rencana untuk itu—dan itu disebut “mode perlindungan pendapatan.”
Mode perlindungan pendapatan diaktifkan saat permintaan sewa lemah. Menurut teori ekonomi dasar, permintaan yang lebih rendah seharusnya menghasilkan harga yang lebih rendah. Tanyakan kepada ekonom mana pun apa yang terjadi di pasar sewa yang lesu dan mereka akan melengkapi kalimat Anda: Sewa turun. Namun di dunia nyata, jika pemilik properti Anda menggunakan RealPage, hal tersebut tidak selalu terjadi.
If the algorithm is the brain of the operation, RealPage’s employees were the brawn.
Sebaliknya, mode perlindungan pendapatan—menurut DOJ—memprioritaskan mempertahankan pendapatan dengan menyewakan lebih sedikit apartemen pada harga yang lebih tinggi. Strategi ini umum di pasar barang mewah, di mana menjual sedikit tas tangan dengan harga lebih tinggi lebih diinginkan daripada menjual banyak dengan harga lebih rendah. Namun dalam real estat, kebijaksanaan konvensional telah lama mengatakan “menjaga kepala di tempat tidur”—bahkan jika itu berarti memberi diskon kepada penyewa. RealPage membalikkan mantra itu. Tujuannya adalah menghadapi penurunan dengan memaksimalkan pendapatan, meskipun itu kadang-kadang berarti tingkat hunian menurun.
Bahkan RealPage mengakui bahwa hal ini “mungkin tampak kontra-intuitif.” Tetapi begitulah sistem dirancang, untuk mempertahankan kekuatan harga, meskipun fundamental pasar menyarankan sebaliknya. Seorang ilmuwan data RealPage menjelaskannya secara jelas: “Model ini benar-benar ingin mengurangi sewa tetapi dicegah dari melakukannya oleh pembatasan perlindungan pendapatan.”
Tapi bisakah pemilik properti mengabaikan rekomendasi ini jika mereka ingin mengisi unit? Secara teori, ya. Dalam praktiknya, tidak semudah itu. Fitur “autoaccept” membuat banyak pemilik properti terpaksa mempercayakan keputusan harga sepenuhnya. Seorang ekonom RealPage mengatakan, mereka “mempercayai sains.”
Pemilik properti yang memilih autoaccept setuju untuk menerima rekomendasi harga sewa APA PUN
yang jatuh dalam ambang default: perubahan harga harian hingga 3 persen atau mingguan hingga 8 persen. Ada juga mode “autoaccept parsial,” yang menerima hanya bagian rekomendasi yang sesuai dengan batasan tersebut. Misalnya, jika YieldStar merekomendasikan kenaikan harian sebanyak 4 persen, autoaccept parsial hanya akan menerapkan 3 persen default.
Tapi skema penetapan harga RealPage tidak bekerja jika terlalu banyak pemilik properti keluar dan menurunkan harga—di situlah tenaga kerja berperan. Jika algoritma adalah otak operasi, karyawan RealPage adalah tenaganya. Mereka tidak hanya menulis kode. Mereka mengumpulkan data sensitif, mengadakan pertemuan pemilik properti untuk berbagi informasi, dan menegakkan disiplin algoritmik.
Para penegak utama adalah “penasihat penetapan harga” RealPage, yang ditugaskan kepada pemilik properti secara individu untuk memantau kepatuhan. Ketika seorang manajer properti menolak rekomendasi sewa, penasihat tersebut meninjau penolakan dan alasan. Kemudian, menurut keluhan DOJ, “Jika penasihat penetapan harga tidak setuju dengan penolakan atau alasan, ketidaksepakatan itu diajukan untuk penyelesaian kepada manajer regional pemilik properti, yang biasanya mengawasi manajer properti.” Dengan kata lain, RealPage menghubungi bos Anda untuk melapor.
Dalam salah satu pelatihan klien baru RealPage yang ditinjau DOJ, seorang penasihat harga senior menyebut penasihat harga sebagai bagian dari sistem “checks and balances.” Jelas terdengar lebih seperti sesuatu yang Anda dengar dari mob atau kartel perdagangan narkoba daripada transaksi penyewaan apartemen yang membosankan. Oh, pria seberat 250 pon dalam SUV hitam yang mengikuti Anda ke pekerjaan berikutnya? Itu hanya sistem checks and balances kami!
Salah satu fungsi paling penting dari penasihat harga adalah mendorong pemilik properti agar default ke “mode autoaccept.” RealPage melatih para penasihatnya untuk membujuk pemilik properti yang skeptis agar mengaktifkan versi autoaccept yang hampir tidak bergigi yang tidak benar-benar mengharuskan mereka menerima penyesuaian sewa harian atau mingguan. Logikanya sederhana: Setelah pemilik properti memilih mode autoaccept, bahkan dalam bentuk terlemahnya, penasihat harga dapat memulai pekerjaan nyata meyakinkan mereka untuk menerima rekomendasi harga perangkat lunak tersebut. Ini sedikit mirip dengan para penjual waktu kepemilikan yang hanya ingin Anda duduk melalui presentasi. Begitu mereka membuat Anda duduk di kursi, mereka tahu mereka bisa memulai penjualan yang sulit.
Menurut salah satu materi pelatihan internal RealPage, penasihat harga bertujuan membangun “kepercayaan cukup sehingga seiring waktu kami memiliki klien yang bersedia membiarkan auto accept berjalan dengan parameter yang sangat luas . . . AKA—terima semua rekomendasi.” Penasihat juga dilatih untuk melakukan “percakapan akuntabilitas” dengan pemilik properti yang menolak menggunakan—atau memperluas—pengaturan autoaccept mereka. Percakapan ini adalah kesempatan untuk memberi pemilik yang enggan pembaruan tentang tujuan perusahaan. Seperti yang tertulis dalam keluhan DOJ, penasihat RealPage dilatih untuk bertanya pada diri sendiri: “[I]f a partner is not ready to use auto acceptance, are they ready to use revenue management?” Dengan kata lain, jika Anda tidak akan menerima harga RealPage, mungkin Anda tidak pantas menjadi bagian klub sama sekali.
These groups sure sound less like software support forums and more like a fraternity house for corporate landlords.
RealPage juga memfasilitasi dan mendorong koordinasi tatap muka antara pemilik properti yang bersaing melalui pertemuan bulanan “user group.” Pertemuan-pertemuan ini tidak main-main. Perwakilan dari beberapa pemilik properti terbesar dan perusahaan manajemen properti menghadiri. Topik-topiknya berkisar dari bagaimana menilai harga fasilitas—kolam renang atap, barbeque bersama, hal-hal semacam itu—hingga bagaimana menjaga disiplin harga selama momen krisis, seperti pandemi COVID-19.
Pada awal pandemi, ketika sebagian besar orang Amerika bersembunyi, takut akan nyawa mereka, dan khawatir kehilangan pekerjaan, RealPage mengadakan ceramah semangat virtual untuk pemilik properti. Peserta berbagi strategi agar tidak “memberikan hasil” pada sewa dan saling mendorong untuk “menggunakan data pasar transaksional” agar “lebih agresif” dalam penetapan harga—karena jelas tidak ada yang menunjukkan solidaritas nasional dalam keadaan darurat seperti kenaikan sewa yang terkoordinasi.
Pertemuan grup pengguna sering menampilkan pembicara tamu. Tapi para pemilik tidak hanya menghadiri grup pengguna dan jam-jam bahagia untuk belajar dan bertukar informasi. Mereka juga berkolaborasi dalam proposal untuk meningkatkan produk RealPage. Mereka memberikan suara pada saran, ikut serta dalam percakapan email, dan berkontribusi pada pertukaran data khusus untuk pemilik properti. Grup-grup ini terdengar lebih seperti rumah frater untuk pemilik properti korporat daripada forum dukungan perangkat lunak.
Selain grup pengguna dan penasihat harga, RealPage menjalankan pusat panggilan yang melakukan lebih dari lima puluh ribu panggilan setiap bulan ke pemilik properti di seluruh Amerika Serikat. Skala ini mengagumkan—semacam Badan Kependudukan privat untuk pemilik properti. Selama panggilan-panggilan ini, karyawan RealPage mengumpulkan data tentang tingkat hunian, rencana lantai, tingkat sewa, konsesi, dan sejumlah detail lain tentang pemilik, manajer, dan properti. Mereka juga memastikan untuk menanyakan apakah pemilik menggunakan perangkat lunak manajemen pendapatan—YieldStar atau, dalam kasus langka, pesaing. Menurut DOJ, “survei pasar ini mencakup lebih dari 11 juta unit.” Di seluruh negara, para pemilik properti memberi RealPage informasi sensitif yang bersaing, membantu perusahaan mengumpulkan gudang data yang semakin besar untuk melatih dan menyempurnakan algoritanya.
Mengingat skala manusia dari operasi ini, adil jika menanyakan apakah tuduhan ini benar-benar contoh penetapan harga berteknologi tinggi, atau hanya penetapan harga konvensional yang dibungkus pakaian lebih mewah. Menurut pandangan saya, skema RealPage lebih besar daripada jumlah bagian manusia maupun bagian algoritmiknya. Portofolio perusahaan yang luas, sistem “checks and balances”-nya, dan kerajaan data-nya membuatnya memungkinkan untuk mengoordinasikan kenaikan harga pada skala yang belum pernah terlihat sebelumnya. Namun teknologi juga memberi pemilik properti dan manajer properti sesuatu yang sama berharganya: perlindungan. Itu memberi mereka kebolehan untuk membantah secara masuk akal—perasaan bahwa mereka tidak bertindak sebagai penentu harga yang serakah, melainkan hanya melakukan apa yang dikatakan perangkat lunak pintar.
RealPage baiknya memungkinkan penetapan harga secara bersama-sama dan juga membersihkannya. Ia membuat partisipasi terasa kurang seperti konspirasi dan lebih seperti bisnis yang baik. Jika seorang pesaing menelponku dan berkata, “Hei, mari bermufakat untuk menetapkan harga,” aku mungkin berkata pada dia untuk pergi. Tetapi jika pesaing yang sama memberitahuku bahwa ia menggunakan perangkat lunak baru yang meningkatkan keuntungan sebesar 15 persen, aku mungkin akan bertanya di mana mendaftar.
__________________________________
From Gouged by Lindsay Owens, published by Viking, an imprint of Penguin Publishing Group, a division of Penguin Random House, LLC. Copyright © 2026 by Lindsay Owens.
