Как мы автоматизировали внутреннюю аналитику для агентства недвижимости в Италии

Привет! Меня зовут Майк Старков. Я работаю в Glarus Digital и являюсь директором продукта — системы сквозной аналитики Glarus-analytics.

Италия — изумительная страна с уникальными и неповторимыми красотами. Моцарелла, Просекко, фетучини, Ciao 2020 и вот это вот всё, что было доступно простым смертным ещё совсем недавно.

А ещё северная Италия славится своими озерами, на берегу одного из которых (рядом со Швейцарией) находится небольшой, но изысканный городок Стреза с чудесными видами на Лаго-Маджоре и острова Борромео.

Иногда из окна это может выглядеть вот так:

Сезон там длится с апреля по октябрь, при этом наибольшее количество туристов посещает эти места в августе. Говорят, что за год там бывает около миллиона человек, что естественным образом способствует развитию интернационального туризма.

В общем то, что сквозная аналитика может принимать причудливые формы (на графиках, конечно же), мы догадались когда стали помогать итальянскому агентству недвижимости Impero визуализировать различные финансовые и операционные аспекты.

Так как агентство занимается также и сдачей квартир в аренду на короткий срок, то в пик сезона они испытывают приличную загрузку – нужно планировать и бюджетировать уборку, подготавливать комплекты белья и полотенец, закупать бытовые и ванные принадлежности и т. д. Помимо этого, необходимо контролировать большой поток заявок и считать рентабельность с учетом сезонных предложений.

По словам ребят из агентства, очень тяжело уследить за всеми разноплановыми процессами одновременно, и, что самое неприятное, приходится выполнять расчёты доходности вручную, монотонно заполняя таблички в экселе.

Так, вместе мы определили основные потребности агентства и придумали подходящие решения.

- Финансовые расчеты и планирование бюджета покажем на графиках. Например, прибыльность по апартаментам и стоимость для каждого букинга. Таким образом, не придется тратить время на заполнение и вычисления в эксель вручную.

- Загруженность на ближайший месяц будет доступна в виде аналитического отчета на дашборде, это поможет повысить заполняемость апартаментов в не сезон.

- Контроль чекинов и чекаутов реализуем через телеграм-бот. Следовательно, отпадет необходимость ежедневно вручную проверять резервации, так как вся информация о ближайших заездах и выездах будет ежедневно приходить в телеграм-канал.

С технической точки зрения сначала мы соединили несколько источников бронирования апартаментов, таких как Booking, Smoobu, Google sheets и т. д., а затем наложили сверху формулы расчёта финансовых показателей и автоматизировали ручные операции.

Оказалось, что коннекторы, пайплайны, дашборды визуализации и, даже, весьма простенькие, но автоматически генерируемые отчёты могут здорово помочь и снизить операционную нагрузку в самые горячие дни. А уж телеграм боты с нотификацией и вовсе позволяют наслаждаться вечерним Просекко, вместо скучных посиделок с эксель и ручным заполнением графиков уборок.

Вот некоторые примеры того, что у нас в итоге получилось:

Отдельное grazie было очень приятно получить от Арианны, девушки операционистки, за то, что вместо того, чтобы руками проверять каждый вечер резервации и график чекинов/чекаутов на ближайшую неделю, она стала получать это всё на почту и видеть в своём телеграм-канале.

Также стало понятно, что и с финансовой точки зрения удобнее иметь автоматический расчет рентабельности конкретной брони и получать его немедленно в момент совершения регистрации. С практической точки зрения это помогает лучше планировать загрузку наиболее прибыльных апартаментов и отказываться от субаренды квартир с небольшой загрузкой.

Всё это конечно можно рассчитывать и в эксель, но согласитесь, удобно, когда с божьей помощью это делает за вас бездушная, но никогда не ошибающаяся, машина.

Тут, кстати, отловились и закрылись те случаи, когда прибыль от сдачи апартамента на короткий срок не покрывала затрат (стоимости уборки, смены белья, налогов, фиксированной оплаты владельцу, процессинга оплаты по карте, комиссии каналу продаж и т. д.).

Одной из задач было повышение заполняемости апартаментов в не-сезон. Обычно это делается путем расчёта прогнозируемой загрузки, после чего цены корректируются (кстати, в высокий сезон они аналогичным образом повышаются). Очевидно, что вручную считать это довольно-таки трудоёмко, поэтому аналитический отчёт о загруженности на ближайший месяц позволил автоматизировать и упростить задачу.

А вот сплит по каналам продаж ничему особо не помогает, но выглядит красиво и наглядно, поэтому мы его и добавили.

В общем, как вы, наверное, уже догадались, наша команда подошла к заданию с энтузиазмом и креативностью и, реализовав проект за пару недель, хочется верить, сохранит надолго воспоминания об этом красивом месте.

Ciao ragazzi!