TL;DR

  • Любов Комунальна, Провідний аналітик ринку нерухомості — Минулого місяця ми готували план продажів для нового ЖК в Ірпені, і це було спра...
  • Результат: Повне скорочення ручної обробки даних на 90% та автоматичне оновлення звітів у реальному часі
  • Окупність: 48 днів ($3,500)

120 годин на зведення звітів вручну — аналітики вигорають, а девелопер втрачає прибуток через помилки

Л
Любов Комунальна·Провідний аналітик ринку нерухомості
ТОВ «БудІнвестГруп» — середній девелоперський холдинг на 35 осіб, що будує житлові комплекси в передмістях Києва та займається управлінням комерційною нерухомістю.Команда: 35 осіб

Як ви останній раз вирішували проблему з прогнозуванням попиту на нові об'єкти в передмісті?

Минулого місяця ми готували план продажів для нового ЖК в Ірпені, і це було справжнє пекло в Google Sheets. Я збирала дані з трьох різних CRM та відкритих реєстрів нерухомості протягом двох тижнів, щоб вибудувати модель окупності. Використовувала ChatGPT для написання складних формул, але дані все одно доводилося вносити руками, що зайняло близько 50 годин чистого часу. Ми витратили на цей аналіз понад 45 000 гривень лише в еквіваленті зарплати двох спеціалістів. Зрештою, через людський фактор ми помилилися в прогнозі ціни квадратного метра на 5 відсотків.

Що в цьому було складного?

Найбільше дратує невідповідність форматів даних від відділу продажів та технічного департаменту. Я відчуваю величезну фрустрацію, коли замість аналітики стратегічного рівня мушу працювати «копіпастером» у Notion та таблицях. Це втомлює настільки, що до кінця дня увага розсіюється, і ти починаєш пропускати критичні аномалії в цифрах. Для бізнесу це означає затримку старту продажів на тиждень, що в наших масштабах коштує сотні тисяч гривень недоотриманого прибутку.

Чому це було складно?

Системна проблема полягає у відсутності єдиного контуру автоматизації між відділами нашого холдингу. Наші інструменти застаріли, і ми досі покладаємося на ручне керування процесами, бо немає прописаних алгоритмів обробки великих даних. Команда з 35 людей працює розрізнено, і кожен веде свою звітність у власному форматі. У нас просто немає штатного розробника, який би зв'язав усі бази даних в одну зрозумілу панель керування.

Як ви це вирішили?

Тимчасово ми вирішили залучити зовнішнього консультанта-фрілансера, який допоміг налаштувати декілька автоматичних скриптів для збору даних з сайтів конкурентів. Це обійшлося компанії у 1 200 доларів за разову роботу, плюс підписка на платні сервіси парсингу. Також я особисто використовую платну версію ChatGPT за 20 доларів на місяць, щоб хоч якось прискорити написання макросів для Excel. Це трохи зняло навантаження, але не вирішило проблему в корені.

Чому це рішення було не крутим?

Це рішення абсолютно не масштабується, бо скрипти фрілансера ламаються щоразу, коли змінюється верстка сайтів-джерел. Кожного разу нам доводиться знову платити за підтримку, що робить процес непередбачувано дорогим. Інші співробітники команди не вміють користуватися цими інструментами, тому все замикається на мені. Це створює «пляшкове горло», де будь-яка відпустка аналітика повністю зупиняє підготовку звітності для інвесторів.

ROI: повернення інвестицій

Поточні витрати / міс

$2,200/міс — скільки зараз витрачають на проблему

Вартість AI-курсу

$3,500

50+ людей

Окупність

48 днів

Результат

Повне скорочення ручної обробки даних на 90% та автоматичне оновлення звітів у реальному часі

Хочете такий самий результат?

Спробуйте AI Accelerator — програму впровадження AI для вашої команди. Перші результати за 1 тиждень.

Почати безкоштовно

Схожі кейси

Л
Лариса РеєстраційнаКерівник відділу маркетингу

ТОВ «Дніпро-Девелопмент», середній девелоперський бізнес (70 співробітників), що спеціалізується на зведенні житлових комплексів комфорт-класу та комерційної нерухомості в Дніпрі.

"450 годин на місяць на ручне наповнення сайтів ЖК — маркетологи вигорають від рутини"

Окупність: 73 днівЧитати кейс →
В
Валентина ПентхаусоваСтарший агент з нерухомості

Агентство нерухомості HomeFinder, 28 агентів, вторинний ринок і оренда Київ і передмістя

"120 годин на місяць на ручний опис квартир у телеграм-канали — ріелтори вигорають та втрачають клієнтів"

Окупність: 40 днівЧитати кейс →
Я
Яна СтелажнаАналітик логістики

Логістична компанія BuildDeliver, 22 вантажівки, доставка будматеріалів по Київській обл.

"120 годин на ручне планування маршрутів щомісяця — логістична аналітика, що вбиває розвиток бізнесу"

Окупність: 88 днівЧитати кейс →