Мой первый миллион 

Сейчас будет красивый и понятный кейс, который я рассказываю, чтоб вдохновит молодых предпринимателей и доказать, что навык программирования, окупает себя в один удачный проект 

Контекст: Мне 19. Я заканчиваю второй курс Физтеха. Период перед сессией. Так вышло, что моя семья раньше активно занималась сферой гостиничного бизнеса. И вот однажды передо мной встала логичная задача - усилить поток лидов из ВКонтакте. Тогда слово «лид» я еще не знал. Мы называли это «заявки». Заявки я в основном находил руками, предлагаю услуги в личку всем, кто интересуется жильем в локальных группах.

Я на фантазировал себе, что этот ручной поиск можно автоматизировать кодом. Позже узнаю слово «спарсить». За моими плечами один семестр программирования на python, закончившийся пол года назад. Уверенности в языке мало. Поэтому на нахожу в помощь студента с другого факультета (ФИФТ), который пишет и объясняет мне скрипт для ловли заявок в Вконтакте. Заплатил ему несколько тысяч. На тот момент ощутимые для меня деньги. 

Тогда в Вконтакте было еще вполне возможно отлавливать «ищущих жилье» в соц. сетях, и вручную оперативно закрывать их, написав в личку. Я описал алгоритм, который проделывал ранее сам руками при поиске актуальных заявок на жилье в локальных группах города. Оказалось, что алгоритм обхода группа и поиск заявок вполне легко автоматизируемым.

Мы составили список групп из примерно 70 штук для поиска. Забегая вперед, это генерировало за летний сезон (16к релевантных заявок). Привлеченный в помощь студент написал первую версию скрипта, которая сутками работала на бесплатном тарифе pythonanywhere.com 

Заявкой считались тексты по типу: «ищу жильё на троих, июнь, можете что-то предложить?».

Нужные заявки отбирались через сумму скоров двух фильтров - Наличие позитивные слов и отсутствие стоп слов. Позже я узнаю, что это называется «Наивный Байс». После отладки скрипта, алгоритм отрабатывал на 90%-ю точность. (До знания про максимизацию precision мне еще 3 года). И вот заявки посыпались.

Выводил заявки в личку «менеджеру» с описанием контекста, где это было найдено и почему. Далее менеджер уже сам писал и договаривался. Принимал предоплату и бронировал номер на выбранные даты. (Конверсия была в районе 15%) Усиливался эффект тем, что наличие выбора давало возможность заселять слоты впритык без простоя номеров. 

И все! А теперь внимание магия 🪄 

Такой подход оказался золотой жилой. Видимо ранее так никто не делал. И такой автоматизированный поиск заявок в связке с шустрой реакцией на релевантную заявку в первые две недели своей работы закрыл ~80% слотов гостиница-сезон (100% тут это слоты 20-ти номеров в течении 4-х месяцев). А ведь исторический максимум по прошлым трем годам был не более ~55-60% (большая просадка в мае, начале июня + дырки в остальные месяцы, при этом заселение происходили в основном по факту, увеличивая риск простоя и снижение цен из-за скидок)

Теперь считаем. Номерной фонд гостиницы в 20 единиц за сезон может приносить теоретические 4.4 миллиона, если заселить все хотя бы на 90%.

Значит, если не брать в расчет экономию на человечком труде, а учесить экономию на рекламе (90к на сайте) и прирост по заявкам, то имеем:

Дополнительная выручка 4.4М*25 + 90к = 1.1М

И самое ценное, такой подход сэкономил много ментального человеческого ресурса, создав предсказуемый расклад уже в начале сезона. Разумеется, и доверии ко мне со стороны семьи возросло в разы. 

В последующем, такое решение даже в ковид отрабатывало на «ура». Пока все вокруг жаловались на бешеную просадку и отсутствие людей, мое решение закрывало таргетную гостиницу так же качественно. 

Создав такой механизм генерации заявок, я понял, что it решения на локальных рынках - это мощное конкурентное преимущество и что надо бы мне почаще ходить на семинары по проге. 

Код работает по сей день.

Оставайтесь на связи. Далее расскажу еще про три необычных миллиона! @datafeeling