DAIN Studios: kiinteistöalan yritys
Tiivistelmä
DAIN Studios: kiinteistöalan yritys
Yrityksen koko- Keskisuuri
- Kiinteistöt ja kiinteistönhallinta
- Data-analytiikka ja liiketoimintatiedon hallinta (BI)
- Operatiivinen toiminnanohjaus
- Riskienhallinta ja vaatimustenmukaisuus
Projekti
Projektityyppi- Operatiivinen erinomaisuus
- 10 001 – 100 000€
- EU
- Englanti
Toteutus
Toteutustaso- Tuotanto
- Ennakoiva analytiikka ja koneoppiminen
- Liiketoimintatiedon analytiikka ja päätöksenteon tuki
- Docker
- Pandas
- Python
- Streamlit
Kyllä
Uusien vuokratasojen määrittelyprosessi oli hidas ja vahvasti manuaalinen. Päätöskriteerejä ei sovellettu johdonmukaisesti, vaan ne riippuivat pitkälti yksittäisestä käsittelijästä, mikä johti läpinäkymättömiin ja epäyhtenäisiin vuokrankorotuksiin. Tämä aiheutti toistuvia iterointikierroksia asiakaspalvelukeskusten kanssa lopputulosten yhdenmukaistamiseksi, hidasti prosessin etenemistä ja heikensi sen luotettavuutta.
Ratkaisu
Dokumentoimme nykyisen päästä päähän -prosessin (“as-is”), tunnistimme keskeiset kipupisteet ja analysoimme taustadataa selvittääksemme, mitkä muuttujat vaikuttavat olennaisesti uusien vuokratasojen määrittelyyn.
Tämän pohjalta suunnittelimme tavoitetilan (“to-be”) prosessin, joka keskittyy automaatioon, läpinäkyvyyteen, yhdenmukaisuuteen ja nopeuteen. Otimme käyttöön standardoidut päätössäännöt suurimmalle osalle tapauksista ja toteutimme skaalautuvan sovelluksen, joka toimii sekä paikallisesti että pilvessä. Ratkaisua tukevat koneoppimispohjaiset ennusteet sekä selitettävät indikaattorit, jotka ohjaavat päätöksentekoa.
Tulos
Ratkaisu standardoi ja nopeutti tyypillisten vuokranmääritystapausten käsittelyä sekä vähensi aikaa, joka kului asiakaspalvelukeskusten kanssa tehtävään yhteensovittamiseen.
Päätössäännöt dokumentoitiin, ja keskeiset indikaattorit määriteltiin lisäämään läpinäkyvyyttä ja yhdenmukaisuutta vuokrankorotuksissa. Lisäksi toimitettiin käyttöönotettava sovellus, joka tukee ratkaisun skaalautuvaa hyödyntämistä koko organisaatiossa.
ROI
Arvo syntyy uusien vuokratasopäätösten nopeammasta käsittelystä, manuaalisen työn sekä asiakaspalvelukeskusten kanssa tehtävien iterointikierrosten vähenemisestä, sekä yhdenmukaisemmista ja läpinäkyvämmistä lopputuloksista dokumentoitujen sääntöjen ja datalähtöisten indikaattorien ansiosta.
Tämä parantaa vuokranmääritysprosessin tuottavuutta ja luotettavuutta.