Wussten Sie, dass Zillow, der führende Online-Marktplatz für Immobilien und Vermietung, über eine Datenbank mit über 100 Millionen Häusern in den USA verfügt?
Diese Zahl wächst weiter, da die Pioniere Big Data und Data Science seit ihrer Einführung im Jahr 2006 nutzen.
Zillow war schon immer Vorreiter bei der Nutzung großer Datenmengen und fortschrittlicher Analysen, um Hauskäufern, Verkäufern, Immobilienfachleuten sowie deren konkurrierenden Agenturen umsetzbare Erkenntnisse zu liefern (allerdings nicht auf dem Silbertablett, sondern indirekt).
Ihre aktuelle Marktkapitalisierung wird im April 2024 auf rund 10,23 Milliarden US-Dollar geschätzt.
Allein anhand dieser Informationen können Sie wahrscheinlich vermuten, dass ihre Gewinne durch die Decke gehen. Das ist die Kraft der Datennutzung – die zur Datenmonetarisierung bzw. zum datengesteuerten Erfolg führt.
Der rudimentäre Schritt zu einem solchen Erfolg ist der Zugriff auf hochwertige Daten. Da es unmöglich ist, Daten manuell von einer Website mit Immobilienangeboten zu sammeln, müssen Sie möglicherweise die Datenextraktion automatisieren, um Einblicke in Echtzeit zu erhalten.
In diesem Blog erfahren Sie daher, wie wichtig RPA-Web-Scraping für Immobilienfachleute ist, die schnelle, genaue und umsetzbare Daten benötigen, um Erkenntnisse aus historischen Mustern zu gewinnen und zukünftige Trends vorherzusagen.
Inhaltsverzeichnis
RPA in der Immobilienbranche
Aus diesem Blog wissen wir bereits, dass RPA ein Replikator ist.
Dabei handelt es sich um Bots, die so programmiert sind, dass sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und menschliche Interaktionen nachahmen, um die Effizienz der jeweiligen Aufgabe zu steigern. RPA-Bots arbeiten zusammen, um ganze Arbeitsabläufe zu automatisieren, die auf regelbasierten Aktionen basieren und über definierte Auslöser verfügen.
So können einfache Aufgaben, die die menschliche Kreativität aufgrund sinnloser Arbeit einschränkten, wie umfangreiche Dateneingabe, Bestandsverfolgung und Dateiverwaltung, mit RPA jetzt fehlerfrei und schneller als je zuvor erledigt werden.
In Kombination mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kann RPA den Weg für intelligente Automatisierung ebnen, beispielsweise für die Abwicklung des gesamten Kunden-Onboardings für Ihr Unternehmen.
Es kann mehr als nur Berichte erstellen, Daten eingeben und Dokumente ablegen. RPA kann sogar komplexe Kundenanfragen bearbeiten und fundierte Entscheidungen für einige Geschäftsprozesse treffen.
Lassen Sie uns über RPA im Kontext der Immobilienbranche sprechen.
RPA im Immobilienbereich umfasst auch die Entwicklung von Softwarerobotern, die typische menschliche Interaktionen mit einem System nachahmen, das dabei hilft, mehrere sich wiederholende, hochvolumige Aufgaben zu automatisieren.
Es unterstützt Immobilienagenturen dabei, ihre Immobilienverwaltungsabläufe zu rationalisieren, ihren Kundenservice zu verbessern und die Qualität ihrer Angebote zu verbessern.
RPA übernimmt auch die Automatisierung der Finanzvorgänge der Agentur wie Steuerabrechnung, Portfoliomanagement, Mieter-Onboarding, Zahlungserinnerungen und mehr.
RPA-Anwendungsfall in Immobilienbeispielen
Mieter-Onboarding
Nehmen wir an, Sie beauftragen eine Person damit, Mieterinformationen manuell zu sammeln, indem Sie sie dazu auffordern, verschiedene Formulare auszufüllen, Dokumente zu erstellen und diese zu validieren. Es wird wahrscheinlich Stunden, wenn nicht Tage dauern, diese Büroaufgabe allein aus Compliance-Gründen zu erledigen.
Aber mit RPA können Sie den Erfassungs- und Validierungsprozess automatisieren, indem Sie ihn anhand vordefinierter Kriterien messen, um die Informationen des Mieters nahtlos in die Unternehmensdatenbank zu integrieren.
Steuerabrechnung
Wissen Sie, wovor sich die Menschen in den USA am meisten fürchten? Du hast recht, es geht um ihre Steuern. Das ist verständlich. Es ist ziemlich kompliziert und jeder Fehler kann dazu führen, dass Sie in Schwierigkeiten geraten.
Aber keine Sorge, wenn RPA in Ihr Geschäftssystem integriert ist, aktualisiert es automatisch Steuersätze und -regeln, um genaue Steuerrechnungen zu erstellen und Steuererklärungen innerhalb der vorgegebenen Frist einzureichen.
Zahlungserinnerungen
RPA kann sogar personalisierte Zahlungserinnerungen an Mieter oder andere Kunden senden, die auf den Fälligkeitsterminen und ausstehenden Beträgen basieren. Anschließend verfolgt es auch den Zahlungsstatus und aktualisiert die Buchhaltungsunterlagen entsprechend.
Portfolio-Management
RPA fasst Immobiliendaten aus mehreren Quellen, wie Immobilienlisten, Marktberichten und Finanzberichten, in einer Datenbank zusammen. Anschließend werden diese Daten als Sahnehäubchen in einem zentralen Repository für die Portfolioanalyse konsolidiert.
Dies sind einige Beispiele dafür, wie sich Immobilienprofis für RPA entschieden haben, um schnelle, effiziente und optimierte Abläufe zu erreichen.
Daten für Stakeholder aus der Immobilienbranche sind wie ein Kompass für einen Entdecker in der Wildnis. Anleitung von Investoren, Anleitung von Agenten und Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse für Entwickler für unbegrenzte Möglichkeiten und Wettbewerbsvorteile gegenüber der Konkurrenz.
Mit der vierten industriellen Revolution erreichten die Fortschritte in der digitalen Technologie mit der Erfindung des Internets neue Höhen und entfachten so die Idee, Internetdaten zu extrahieren und zu nutzen.
Die Entstehung des World Wide Web im Jahr 1989 umfasste drei Hauptelemente, die heute beim Web Scraping unverzichtbar sind: URLs, eingebettete Hyperlinks und Webseiten, die verschiedene Datenformen wie Text, Bilder und Videos enthalten.
Traditionell erfolgte die Datenextraktion manuell, und die Person, die die Daten analysieren sollte, musste auch diejenige sein, die die Daten aus externen Quellen extrahierte.
Dies war zweifellos der zeitaufwändigste Prozess, der auch viele Fehler und Inkonsistenzen verursachte. Echtzeitdaten waren zu diesem Zeitpunkt noch nicht einmal vorstellbar.
Dann kam die Zeit zum Programmieren. Das Sammeln von Daten von Immobilien-Websites erforderte die Verwendung von Beautiful Soup – einem HTML-Parser, einer in Python geschriebenen Bibliothek häufig verwendeter Algorithmen.
Dies machte es für Programmierer einfacher, Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren, indem sie das Programm ausführen.
Was ist jedoch mit den Personen, die sich nicht mit dem Programmieren auskennen? Der Zugang zu öffentlichen Webdaten in strukturierter Form war für sie immer noch eine reife Frucht, die verlockend außerhalb ihrer Reichweite lag.
Um dieses Problem zu lösen, boomte eine Fülle von Tools, Software, Anwendungen und Diensten, die den Datenbedarf von Unternehmen decken.
Sprechen wir also über die automatisierte Datenextraktion, insbesondere über RPA Web Scraping.
RPA Web Scraping für Immobilien
Beim Web Scraping werden Daten aus mehreren Quellen im Web extrahiert. Viele Websites implementieren jedoch Anti-Bot-Sicherheitsmaßnahmen, um die Privatsphäre ihrer Daten zu schützen.
Sie erfordern, dass echte Benutzer CAPTCHA lösen und mit GUI-Elementen interagieren. Dies sind Hürden im schnellen und effizienten Datenextraktionsprozess.
Um diese Hürden zu überwinden, spielen Bots, die mithilfe robotergestützter Prozessautomatisierung programmiert werden, eine entscheidende Rolle. Sie identifizieren die dynamischen Elemente und simulieren die menschliche Interaktion mit ihnen sowohl im Front- als auch im Backend der Website.
Anschließend lassen sie den Crawler nahtlos Daten aus den Zieldatenfeldern extrahieren.
Insbesondere auf Immobilienseiten ist es selbst mit Crawlern eine Herausforderung, bestimmte Details zu bestimmten Immobilien aus einem Bundesland, einer Stadt, Immobilienbildern oder einer Straßenadresse zu extrahieren.
Glücklicherweise können wir mit RPA-Bots ohne Unterbrechungen im Arbeitsablauf durch die komplexe Website-Struktur navigieren und die erforderlichen Bestandsinformationen extrahieren.
Lassen Sie uns dies anhand einer Fallstudie aus unserer Erfahrung besser verstehen.
Fallstudie aus dem wirklichen Leben
Wir haben einen wiederkehrenden Kunden aus der Immobilienbranche namens „X Realty“. Sie haben tägliche Datenanforderungen mit einem seltsamen Anwendungsfall.
Lassen Sie uns ihren Prozess Schritt für Schritt durchgehen.
Wir erhalten täglich einen Ordner mit Eingaben zum Hinzufügen. Die Eingabe enthält Daten, die aus dem MLS-Listing extrahiert wurden. Es enthält die Objekt-ID, den Adressort, den Adressstatus, die Postleitzahl der Adresse und den Adressstatus in einer CSV-Datei.
(Beachten Sie, dass der Datensatz, den wir erhalten, Tausende von Eigenschaften und jedes ihrer Details enthält und das Bild oben nur eine Beispieldarstellung ist.)
Als Nächstes sollen wir diese aus MLS-Angeboten gesammelten Datenpunkte in die Suchleiste einer Immobilienseite eingeben.
Daher geben wir für jede Immobilie auf der Immobilienseite die Stadt, die Straße, das Bundesland und die Postleitzahl ein.
Handbuch
Sobald wir das getan haben, gelangen wir direkt zur Seite mit den Objektdetails. Von dort aus wollen sie das erste Bild der Immobilie.
Ja, das ist alles, was sie wollen. Sie möchten nur die URL des ersten Bildes der Immobilie.
Was uns nun dazu veranlasst, darüber nachzudenken, wofür sie die Daten verwenden würden.
Visuelle Inhalte wie Bilddaten werden typischerweise für Marketing- und Werbezwecke genutzt.
Daher können Unternehmen diese Bilder in ihren Marketingstrategien als Werbematerial und Werbung verwenden, um potenzielle Kunden anzulocken. Solche hochwertigen Bilder lassen das Inventar ansprechender aussehen und erhöhen die Conversion-Chancen.
Mithilfe von Bild-URLs können Benutzer außerdem Eigenschaften anhand visueller Kriterien filtern und suchen. Vor allem dann, wenn sie bereits Wünsche hinsichtlich der Optik ihres künftigen Zuhauses haben.
Darüber hinaus kann das Unternehmen durch die Analyse der Bilder, die für das spezifische Schlüsselwort prominent erscheinen, eine Strategie entwickeln, um sicherzustellen, dass seine eigenen Bilder bei der Suche nach dem Schlüsselwort angezeigt werden, und seinen Share of Voice (SOV) erhöhen.
Daher können Unternehmen ihre Bildoptimierungsstrategien verfeinern, die Bildsichtbarkeit verbessern und mehr Traffic anziehen, indem sie die Bilder mit der besten Leistung analysieren.
Jetzt ist es wahrscheinlicher, dass sie Kunden gewinnen, da die Menschen instinktiv von dem Angebot angezogen werden, das optisch ansprechende Inhalte bietet, im Vergleich zu seinen Konkurrenten, die nur begrenzte Informationen bereitstellen.
Kommen wir zurück zum Thema. Nachdem wir die Immobiliendetailseite erreicht haben, klicken wir als Nächstes auf das erste Bild der Immobilienliste, öffnen es in einem neuen Tab und kopieren die URL.
Schließlich fügen wir die Bild-URL jeder Immobilie genau an ihrer Stelle in die jeweiligen Zeilen ein, die der Kunde in seinem ersten Datensatz gesendet hat.
Stellen Sie sich vor, Sie würden dies manuell für Tausende von Immobilien tun. Unmöglich!
Das ist wenn RPA-Web-Scraping ist praktisch.
Robotische Prozessautomatisierung
Durch die Integration von RPA können Sie den gesamten Datenextraktions-Workflow optimieren.
Alle Daten aus den bereitgestellten Datenfeldern, die manuell eingegeben werden mussten, werden nun automatisch in den Crawler integriert, der von den Web-Scraping-Experten von Grepsr geschrieben wurde.
Dieser Bot selbst emuliert menschliche Aktionen mit der Website, von der Eingabe der Punkte über den Wechsel zur nächsten Seite, das Öffnen des Bildes im neuen Tab bis hin zum Erfassen der URL-Adresse.
Auf diese Weise vermeiden wir manuelle Dateneingabefehler und extrahieren die Bilder mithilfe der reibungslosen Navigation des RPA-Bots auf dieser dynamischen Website.
Daher ist diese Fallstudie ein Beispiel dafür, wie leistungsfähig der Einsatz von RPA für einen Wettbewerbsvorteil ist.
Das RPA-Web-Scraping von Grepsr spart Zeit, Aufwand und Ressourcen, indem es die Betriebskosten der Personalressourcen senkt. Gleichzeitig wird die Zuverlässigkeit der Datengenauigkeit, Qualität und beispiellose Effizienz gewährleistet.
Sprechen Sie uns an, wenn Sie Ihr Unternehmen mit umsetzbaren Daten und datengesteuertem Wachstum auf die nächste Erfolgsstufe bringen möchten!
