Tahukah Anda bahwa Zillow, pasar real estate dan persewaan online terkemuka, memiliki database lebih dari 100 juta rumah di AS?
Jumlah ini terus bertambah seiring para pionir yang menerapkan big data dan ilmu data sejak didirikan pada tahun 2006.
Zillow selalu menjadi yang terdepan dalam memanfaatkan data besar dan analitik tingkat lanjut untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti (bukan secara langsung, tetapi secara tidak langsung) kepada pembeli rumah, penjual, profesional real estat, dan agensi pesaing mereka.
Kapitalisasi pasar mereka saat ini diperkirakan sekitar $10,23 miliar pada April 2024.
Berdasarkan informasi ini saja, Anda mungkin dapat menebak bahwa keuntungan mereka sangat besar. Inilah kekuatan pemanfaatan data – yang menghasilkan monetisasi data atau kesuksesan berbasis data.
Langkah dasar menuju kesuksesan tersebut adalah akses data berkualitas tinggi. Karena tidak mungkin mengumpulkan data secara manual dari situs web listingan real estat, Anda mungkin perlu mengotomatiskan ekstraksi data untuk mendapatkan wawasan waktu nyata.
Oleh karena itu, di blog ini, Anda akan mempelajari betapa pentingnya web scraping RPA bagi para profesional real estate yang membutuhkan data yang cepat, akurat, dan dapat ditindaklanjuti untuk mendapatkan wawasan dari pola historis dan memprediksi tren masa depan.
Daftar Isi
RPA di industri real estate
Dari blog ini kita sudah mengetahui bahwa RPA adalah replikator.
Ini adalah bot yang diprogram untuk mengotomatiskan tugas yang berulang dan meniru interaksi manusia untuk meningkatkan efisiensi tugas yang ada. Bot RPA bekerja sama untuk mengotomatiskan seluruh alur kerja berdasarkan tindakan berbasis aturan dan telah menentukan pemicu.
Tugas-tugas sederhana yang membatasi kreativitas manusia karena pekerjaan yang tidak ada gunanya, seperti entri data yang berat, pelacakan inventaris, dan manajemen file, kini dapat diselesaikan dengan sempurna dan lebih cepat dari sebelumnya dengan RPA.
Jika digabungkan dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, RPA dapat membuka jalan bagi otomatisasi cerdas, seperti menangani semua orientasi pelanggan untuk perusahaan Anda.
Ia dapat melakukan lebih dari sekedar membuat laporan, memasukkan data dan mengarsipkan dokumen. RPA bahkan dapat menangani permintaan pelanggan yang kompleks dan membuat keputusan yang tepat untuk beberapa proses bisnis.
Mari kita bicara tentang RPA dalam konteks industri real estate.
RPA di bidang real estat juga mencakup pengembangan robot perangkat lunak yang meniru interaksi manusia pada umumnya dengan sistem yang membantu mengotomatiskan beberapa tugas yang berulang dan bervolume tinggi.
Ini membantu agen real estate menyederhanakan proses manajemen properti mereka, meningkatkan layanan pelanggan dan meningkatkan kualitas listing mereka.
RPA juga menangani otomatisasi operasi keuangan agensi seperti penagihan pajak, manajemen portofolio, orientasi penyewa, pengingat pembayaran, dan banyak lagi.
Kasus penggunaan RPA dalam contoh real estat
Orientasi penyewa
Katakanlah Anda menugaskan seseorang untuk mengumpulkan informasi penyewa secara manual dengan memintanya mengisi berbagai formulir, membuat dokumen, dan memvalidasinya. Kemungkinan akan memakan waktu berjam-jam, bahkan berhari-hari, untuk menyelesaikan tugas kantor ini hanya untuk tujuan kepatuhan.
Namun dengan RPA, Anda dapat mengotomatiskan proses pengumpulan dan validasi dengan mengukurnya berdasarkan kriteria yang telah ditentukan untuk mengintegrasikan informasi penyewa ke dalam database perusahaan dengan lancar.
akuntansi pajak
Tahukah Anda apa yang paling ditakuti oleh orang-orang di Amerika? Anda benar, ini tentang pajak mereka. Hal ini dapat dimengerti. Ini cukup rumit dan kesalahan apa pun bisa membuat Anda mendapat masalah.
Namun jangan khawatir, ketika RPA diintegrasikan ke dalam sistem bisnis Anda, RPA secara otomatis memperbarui tarif dan aturan pajak untuk menghasilkan faktur pajak yang akurat dan mengajukan pengembalian pajak dalam tenggat waktu yang ditentukan.
Pengingat pembayaran
RPA bahkan dapat mengirimkan pengingat pembayaran yang dipersonalisasi kepada penyewa atau pelanggan lain berdasarkan tanggal jatuh tempo dan saldo terutang. Kemudian juga melacak status pembayaran dan memperbarui catatan akuntansi yang sesuai.
Manajemen portofolio
RPA mengumpulkan data real estate dari berbagai sumber, seperti listingan properti, laporan pasar, dan laporan keuangan, ke dalam satu database. Kemudian, sebagai pelengkap, data ini dikonsolidasikan ke dalam gudang pusat untuk analisis portofolio.
Ini adalah beberapa contoh bagaimana profesional real estat memilih RPA untuk mencapai operasi yang cepat, efisien, dan efisien.
Data bagi pemangku kepentingan real estate ibarat kompas bagi seorang penjelajah di alam liar. Memandu investor, membimbing agen, dan memberikan wawasan berharga kepada pengembang untuk peluang tak terbatas dan keunggulan kompetitif dalam persaingan.
Dengan Revolusi Industri Keempat, kemajuan teknologi digital mencapai tingkat baru dengan ditemukannya Internet, memicu gagasan untuk mengekstraksi dan menggunakan data Internet.
Kemunculan World Wide Web pada tahun 1989 mencakup tiga elemen utama yang kini digunakan di Pengikisan web Yang penting adalah: URL, hyperlink yang disematkan, dan situs web yang berisi berbagai bentuk data seperti teks, gambar, dan video.
Secara tradisional, ekstraksi data dilakukan secara manual, dan orang yang seharusnya menganalisis data juga haruslah orang yang mengambil data dari sumber eksternal.
Tidak diragukan lagi ini merupakan proses yang paling memakan waktu, yang juga menyebabkan banyak kesalahan dan ketidakkonsistenan. Data real-time bahkan tidak dapat dibayangkan pada saat itu.
Kemudian tibalah waktunya untuk membuat program. Mengumpulkan data dari situs web real estate memerlukan penggunaan Beautiful Soup – parser HTML, perpustakaan algoritma yang umum digunakan yang ditulis dengan Python.
Hal ini memudahkan pemrogram untuk mengekstrak data dari berbagai sumber dengan menjalankan program.
Tapi bagaimana dengan orang yang tidak tahu cara coding? Bagi mereka, akses terhadap data web publik dalam bentuk terstruktur masih belum matang dan sangat di luar jangkauan mereka.
Untuk mengatasi masalah ini, sejumlah besar alat, perangkat lunak, aplikasi, dan layanan yang memenuhi kebutuhan data perusahaan telah berkembang pesat.
Jadi mari kita bicara tentang ekstraksi data otomatis, khususnya web scraping RPA.
Pengikisan web RPA untuk real estat
Pengikisan web melibatkan penggalian data dari berbagai sumber di web. Namun, banyak situs web yang menerapkan langkah keamanan anti-bot untuk melindungi privasi data mereka.
Mereka mengharuskan pengguna nyata untuk memecahkan CAPTCHA dan berinteraksi dengan elemen GUI. Ini adalah kendala dalam proses ekstraksi data yang cepat dan efisien.
Untuk mengatasi rintangan ini, bot yang diprogram menggunakan otomatisasi proses robotik memainkan peran penting. Mereka mengidentifikasi elemen dinamis dan mensimulasikan interaksi manusia dengannya baik di bagian depan maupun belakang situs web.
Mereka kemudian membiarkan perayap mengekstrak data dengan lancar dari bidang data target.
Khususnya di situs real estat, bahkan dengan crawler, sulit untuk mengekstrak detail spesifik tentang properti tertentu dari negara bagian, kota, gambar real estat, atau alamat jalan.
Untungnya, bot RPA memungkinkan kita menavigasi struktur situs web yang kompleks dan mengekstrak informasi inventaris yang diperlukan tanpa mengganggu alur kerja.
Mari kita memahami hal ini lebih baik dengan studi kasus dari pengalaman kita.
Studi kasus kehidupan nyata
Kami memiliki pelanggan tetap di industri real estat bernama “X Realty”. Anda memiliki kebutuhan data harian dengan kasus penggunaan yang aneh.
Mari kita melalui prosesnya langkah demi langkah.
Kami menerima folder masukan untuk ditambahkan setiap hari. Masukan berisi data yang diambil dari daftar MLS. Ini berisi ID objek, lokasi alamat, status alamat, kode pos alamat dan status alamat dalam file CSV.
(Perhatikan bahwa kumpulan data yang kami terima berisi ribuan properti dan setiap detailnya, dan gambar di atas hanyalah representasi sampel.)
Selanjutnya, kita harus memasukkan poin data yang dikumpulkan dari daftar MLS ke dalam bilah pencarian situs real estat.
Oleh karena itu, untuk setiap properti di halaman real estat, kami memasukkan kota, jalan, negara bagian, dan kode pos.
petunjuk
Setelah kami selesai melakukannya, kami akan langsung menuju ke halaman detail properti. Dari sana mereka menginginkan gambar pertama dari properti tersebut.
Ya, hanya itu yang mereka inginkan. Anda hanya menginginkan URL gambar pertama properti.
Hal ini membuat kita berpikir untuk apa mereka menggunakan data tersebut.
Konten visual seperti data gambar biasanya digunakan untuk tujuan pemasaran dan periklanan.
Oleh karena itu, perusahaan dapat menggunakan gambar-gambar tersebut dalam strategi pemasarannya sebagai bahan promosi dan iklan untuk menarik calon pelanggan. Gambar berkualitas tinggi membuat inventaris terlihat lebih menarik dan meningkatkan peluang konversi.
URL gambar juga memungkinkan pengguna memfilter dan mencari properti berdasarkan kriteria visual. Apalagi jika Anda sudah mempunyai keinginan mengenai tampilan rumah masa depan Anda.
Selain itu, dengan menganalisis gambar yang tampak menonjol untuk kata kunci tertentu, perusahaan dapat mengembangkan strategi untuk memastikan gambarnya sendiri muncul saat mencari kata kunci dan meningkatkan share of voice (SOV).
Oleh karena itu, bisnis dapat menyempurnakan strategi pengoptimalan gambar, meningkatkan visibilitas gambar, dan menarik lebih banyak lalu lintas dengan menganalisis gambar dengan performa terbaik.
Kini mereka lebih cenderung menarik pelanggan karena orang secara naluriah tertarik pada penawaran yang menawarkan konten yang menarik secara visual dibandingkan pesaingnya yang hanya memberikan informasi terbatas.
Mari kita kembali ke topik. Setelah sampai di halaman detail properti, hal berikutnya yang kita lakukan adalah mengklik gambar pertama listingan properti, membukanya di tab baru dan menyalin URL-nya.
Terakhir, kami menyisipkan URL gambar setiap properti tepat pada tempatnya pada baris yang dikirimkan pelanggan dalam rekaman pertama mereka.
Bayangkan melakukan ini secara manual untuk ribuan properti. Mustahil!
Itu jika Pengikisan web RPA praktis.
Otomatisasi proses robotik
Dengan mengintegrasikan RPA, Anda dapat mengoptimalkan seluruh alur kerja ekstraksi data.
Semua data dari kolom data yang disediakan yang harus dimasukkan secara manual kini secara otomatis diintegrasikan ke dalam crawler yang ditulis oleh pakar web scraping Grepsr.
Bot ini sendiri mengemulasikan tindakan manusia dengan situs web, mulai dari memasukkan titik, berpindah ke halaman berikutnya, membuka gambar di tab baru, dan menangkap alamat URL.
Dengan cara ini, kami menghindari kesalahan entri data manual dan mengekstrak gambar menggunakan navigasi bot RPA yang lancar di situs web dinamis ini.
Oleh karena itu, studi kasus ini merupakan contoh kekuatan penggunaan RPA untuk keunggulan kompetitif.
Pengikisan web Grepsr RPA menghemat waktu, tenaga, dan sumber daya dengan mengurangi biaya operasional sumber daya manusia. Pada saat yang sama, keandalan keakuratan data, kualitas dan efisiensi yang tak tertandingi terjamin.
Hubungi kami jika Anda ingin membawa bisnis Anda ke tingkat kesuksesan berikutnya dengan data yang dapat ditindaklanjuti dan pertumbuhan berbasis data!
