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Leavy.co

ImmobilierPME


Optimisation des Processus de Gestion Immobilière

Notre mission consistait à piloter des projets d'apprentissage automatique (ML) visant à déterminer les prix d'acquisition et de vente des biens immobiliers, ainsi qu'à automatiser les processus de création d'annonces et de reporting financier, tout en améliorant le suivi des performances.


Défis

Leavy.co cherchait à améliorer considérablement son efficacité opérationnelle en utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour évaluer les prix des biens immobiliers, automatiser la création d'annonces attrayantes, et mettre en place un suivi de performance en temps réel.

Solutions

  1. Modèles de Prix d'Acquisition et de Vente : Nous avons développé des modèles ML personnalisés pour estimer de manière précise les prix d'acquisition et de vente des biens immobiliers en fonction des données du marché. Cela a permis à Leavy.co de prendre des décisions plus éclairées.

  2. Automatisation des Annonces : Nous avons mis en place un système d'automatisation avancé pour la création d'annonces immobilières. Les annonces étaient désormais générées de manière dynamique, incluant des descriptions personnalisées et des images attrayantes.

  3. Reporting Financier en Temps Réel : Nous avons développé un tableau de bord de reporting financier en temps réel, permettant à l'équipe de Leavy.co de surveiller les performances de manière proactive et de prendre des décisions basées sur des données actualisées.

  4. Suivi de Performance : Nous avons mis en place un système de suivi de performance qui permettait à Leavy.co de suivre en temps réel la performance de chaque bien immobilier géré, de manière à optimiser les rendements.

Résultats

Les résultats de notre collaboration avec Leavy.co ont été significatifs :

  • Réduction de 15% des coûts d'acquisition de biens immobiliers grâce à une évaluation précise des prix.

  • Augmentation de 20% du nombre de locations grâce à des annonces plus attrayantes et une meilleure visibilité sur le marché.

  • Réduction de 70% du temps consacré au reporting financier.

  • Amélioration globale des rendements de 25% grâce à une gestion plus proactive basée sur des données en temps réel.

Membres

Expertises

PythonMachine LearningDevOps

De

Janv. 2020 à Janv. 2023