tgoop.com/kantor_ai/474
Create:
Last Update:
Last Update:
Ищу старшего аналитика в Dwelly (ещё одного)
// ИИ не захватит мир сам, ему нужно помочь
Диджитализируем и оптимизируем аренду квартир в UK. Через классный продукт и оптимальные бизнес-процессы поднимаем маржинальность бизнеса агентств недвижимости со средних 10% до 40%.
Эта роль подразумевает исследования и оптимизацию нашего основного продукта: CRM, через которую проходят и контролируются все процессы управления недвижимостью: от взимания платежей с арендаторов до решениях их проблем с водопроводными кранами.
⚙️ Вот пример одного процесса, который оптимизирует наш продукт:
— За месяц до окончания срока действия сертификата электрической безопасности всплывает напоминание, что пора начать процесс инспекции и обновления сертификата.
— Рассылаются запросы на инспекцию по конкретному адресу нескольким поставщикам. Те, кто готовы, присылают стоимость.
— Выбирается лучший поставщик — ему сообщается контакт арендатора, чтобы он созвонился и договорился о дате визита.
— Затем у поставщика нужно получить актуальный статус и дату визита.
— В дату визита нужно проверить, что поставщик прислал результаты инспекции, иначе — напомнить.
— По результатам инспекции могут быть замечания, требующие исправления / ремонта.
— В случае замечаний нужно прокотировать стоимость ремонта у нескольких поставщиков.
— Лучшего поставщика и стоимость услуг нужно подтвердить у лендлорда.
— После этого нужно отдать контакт арендатора поставщику.
— <начался ещё один круг>
— В конце нужно не забыть выставить и оплатить все счета во все стороны — и в конце концов обновить данные о сертификате.
Раньше этим занимались люди. Сейчас, благодаря нашему продукту — заскриптованные LLM с минимальным вмешательством человека. Это позволяет не только повысить эффективность человеческого труда, но и существенно улучшить качество услуг для арендатора. Роботы ничего не забывают и действую моментально, как только получают нужную информацию. И да, у нас уже есть реальные задачи, полностью решенные в автоматическом режиме.
🔍 Зачем тут аналитика:
— понимать воронки всех коммуникаций (со всех сторон) и улучшать их,
— понимать тайминги всех процессов и улучшать качество сервиса,
— уметь выбирать правильных поставщиков,
— что такое качество поставщика? время, уходящее на бронирование визита? время до даты визита? а что если поставщик реагирует на имейл за минуты, но планирует ремонт только через 6 дней? а что если срок такой большой по инициативе арендатора (он не смог раньше), а не поставщика? на какой сигнал нужно посмотреть, чтобы это понять?
— когда робот сбоит и зовёт человека на помощь, сколько времени уходит на реакцию живого человека? насколько это оправдано? можно ли улучшить скрипт, чтобы робот справлялся сам?
— как действовать, если клиент звонит по телефону и нужно вмешаться в автоматический флоу?
— какой перформанс у разных сотрудников? а сколько теперь нужно сотрудников, чтобы справляться с прежней работой?
— а нужно ли включать выходные в расчёте таймингов по задачам? а нерабочее время в целом?
— а точно ли мы покрыли все сценарии управления недвижимостью в нашем продукте? а что координаторы делают ещё полдня вне CRM, общаясь по телефону?
🚀 Почему прикольно:
— крутые фаундеры, у которых есть чему поучиться,
— большой, но компактный и хорошо капитализируемый рынок,
— мы сейчас на пути из 0 в 1, затем будет скейлинг 1 -> N, есть возможность посмотреть, как растут и развиваются компании разных стадий,
— международный опыт, покачаете британский английский,
— работать со мной (правда, на этот счет существуют разные мнения =)
— мы нанимаем только синьоров.
💪 Требования:
— ищу на все руки мастера с уровнем “Старший аналитик” [требования к уровням],
— не бояться разноплановой работы и маленьких данных,
— удалёнка не из РФ,
— английский, который позволяет вести рабочую коммуникацию.
🤝 Условия:
— платим рыночно в фунтах (вы должны уметь принимать платежи в валюте),
— ремоут, часовой пояс +/- Лондон.
Резюме и ссылки на линкедин присылайте мне в tg — @eugenekozlov
BY Kantor.AI
Share with your friend now:
tgoop.com/kantor_ai/474