Hoy te queremos hablar sobre un caso de éxito en el sector inmobiliario. Y no solo se trata del uso de big data, sino también de un súper combo para clientes finales: Tableau, Fivetran y Snowflake. Conoce cómo es que esta combinación mejoró las ventas y relevancia de una inmobiliaria digital en Alemania.
Homeday es una agencia inmobiliaria digital con sede en Berlín. Con la misión de cambiar el mercado reduciendo las tasas de comisión y mejorando la experiencia general de compradores y vendedores. El enfoque moderno de la empresa mejora todo el embudo en ventas de bienes raíces, desde la intención de vender hasta la compra final. Desde su fundación en 2014, Homeday ha tenido un claro impacto en el mercado inmobiliario alemán. Y vender y comprar se ha vuelto notablemente más barato y rápido.
Integrando nuevas oportunidades
Cuando Alexander Novikov, líder de BI en Homeday, fue contratado como el único empleado de BI en la empresa, se le asignó la tarea de obtener una visión más profunda de sus procesos comerciales. Con datos dispersos entre cuatro bases de datos y API diferentes, y un proceso manual para combinar los datos; la empresa estaba mayormente ciega en cuanto a la información del uso datos.
Si bien fue posible combinar y analizar los distintos conjuntos de datos, el proceso fue complicado y los informes resultantes solo respondían preguntas básicas. Como: ¿Cuántas propiedades se vendieron en un período de tiempo determinado? La empresa necesitaba una mayor visibilidad de sus procesos y un medio para responder a las preguntas empresariales más urgentes.
Una pila de datos moderna con Fivetran, Snowflake y Tableau
Al darse cuenta de que necesitaba una única fuente de información, Homeday se dispuso a buscar un almacén de datos. Eligió Snowflake debido a su arquitectura basada en la nube de alto rendimiento, enfoque inteligente para la partición de datos, precios razonables y mantenimiento mínimo. Cuando se trataba de centralizar los datos, Snowflake recomendó usar Fivetran.
Se podían utilizar a sus desarrolladores para crear conectores propios; encontrar una herramienta de código abierto para realizar algunas secuencias de comandos u optar por el enfoque más simple con Fivetran. Novikov pudo configurar conectores Fivetran fácilmente y obtener los datos de Homeday de múltiples fuentes en su almacén Snowflake rápidamente. Y lo mejor, sin tener que emplear a desarrolladores no hacer que otros colaboradores se enfocarán totalmente en ETL.
Y para completar su pila de datos moderna, Homeday eligió Tableau como su herramienta de BI, que su equipo de BI considera flexible y conveniente.
De lo básico aI Business Intelligence avanzado
Hace un año, Novikov recibía de cinco a 10 preguntas comerciales a la semana relacionadas con informes. Solo la mitad de las cuales la empresa podría responder, y tomaba de dos a tres días escribir la consulta y obtener el informe. Con su pila de datos moderna, la empresa puede tener todos sus datos en un solo lugar y crear docenas de paneles confiables. Con el objetivo de brindar información consistente e inmediata sobre las preguntas que se hacen con regularidad, sin ningún trabajo manual. Además, el 80% de la empresa tiene acceso a Tableau. Y casi el 100% de las personas con acceso lo utilizan al menos una vez al día.
Con las preguntas básicas respondidas, Homeday puede enfocarse en BI más avanzado. Tiene personas totalmente dedicadas a informar y planea expandir su equipo de BI el próximo año. «En lugar de centrarse en el trabajo pesado, el equipo tiene tiempo para comunicarse con otras personas de la empresa y centrarse en responder nuevas preguntas, analizar los datos desde diferentes ángulos y proporcionar la información adecuada, en lugar de hacer que el ETL funcione. Se estima que sin Fivetran, Homeday necesitaría un profesional para crear y mantener conectores a tiempo completo. En consecuencia, el negocio ha experimentado un retorno de la inversión del 210% con Fivetran.
Impulsar decisiones de marketing con información valiosa
Si bien Homeday tenía información sobre el estado del mercado inmobiliario en su base de datos PostgreSQL, era completamente inaccesible para la mayoría de los casos comerciales. Con sus datos geográficos centralizados en Snowflake, la empresa pudo determinar si su modelo de negocio actual y su tasa de comisión eran justos y ahorrar dinero a los clientes.
Novikov mencionó que analizó el mercado inmobiliario alemán por región con un tablero de Tableau que rastrea los cambios en las variables clave del mercado inmobiliario, incluida la cantidad de propiedades vendidas, el precio promedio y la tasa de comisión promedio. Después pintó una imagen clara de su expansión y determinó dónde necesitaba contratar agentes inmobiliarios.
Esta información ha tenido un impacto inmediato en los procesos y decisiones de la empresa. Conocer las tasas de comisión, en particular, se convirtió en uno de los impulsores de su campaña de marketing actual, centrándose en el hecho de que ofrecen una comisión significativamente menor en comparación con el resto del mercado.
Tener información de marketing precisa de múltiples aplicaciones ha permitido a la empresa medir mejor el éxito de sus campañas de marketing. Y ha llevado a una mejor toma de decisiones en torno a las actividades de marketing.
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