Hintergrund

Die ACCENTRO Real Estate AG ist Marktführer in der Wohnungsprivatisierung in Deutschland. Ein Großteil des Kundenstamms bilden private Investoren, welche Immobilien von ACCENTRO als Anlage erwerben. Solche Investments sind mit wichtigen Kennwerten verbunden. Immobilien werden beispielsweise anhand der Lage, des Marktpreises, der möglichen Rendite und der Preisentwicklung verglichen. Dafür werden häufig Excel-Tabellen genutzt, deren Pflege und Erstellung jedoch mühselig und fehleranfällig ist. Aus diesem Grund bestand der Need für eine effizientere Software-Lösung für dieses Problem. Es sollte eine übersichtliche Immobilien-Vergleichsseite für private Investoren geschaffen werden. In Zusammenarbeit mit der Agentur Cheil haben wir die Anforderungen in eine intuitive Webanwendung namens PropRate gegossen.

Der Sidestream Ansatz

Cheil entwickelte dafür zunächst ein Konzept. Für uns hieß es:

Das erarbeitete Konzept und User Interface als Webanwendung zum Laufen bringen. Dazu evaluierten wir zuerst die Umsetzbarkeit. Zunächst mussten grundlegende Merkmale und Funktionen identifiziert werden, um daraus in Abstimmung mit unserem Projektpartner ein erstes Produkt (MVP) zu entwickeln. Wichtig war es, die Implementierung der Features mit der von Cheil erarbeiteten User Experience (UX) sinnvoll zu verbinden. Das garantierte eine schnelle Umsetzung mit Fokus auf Qualität und ermöglicht auch zukünftig die Nutzung modernster Softwaretechnologien.

Die Umsetzung: Fokus auf Codequalität und UX

Anhand des von Cheil erarbeiteten Entwurfs stellten wir in fünf Sprints den MVP bereit. Innerhalb dieser fünf Wochen lieferten wir die gesamte Softwarearchitektur, entwickelten die Kernfeatures und führten bereits Testläufe durch. Die Besonderheit dabei: Wir arbeiteten bei diesem Projekt besonders eng mit unserem Projektpartner zusammen. Der tägliche Austausch mit Cheil während der gesamten Entwicklung ermöglichte eine direkte Kooperationskultur zwischen UX- und Developmentspezialisten.

Das Produkt: Effizienz und Nutzerfreundlichkeit

Im Kern dieses Projekts stehen Effizienz und Nutzerfreundlichkeit: PropRate verbindet gleichzeitig eine bessere Datenverarbeitung als auch ein übersichtliches und intuitives Userinterface. Anstelle mühseliger, manueller Arbeit wird dem Nutzer eine automatisierte Lösung geboten. Das Scraping von Webseiten ermöglicht beispielsweise das Vorausfüllen von Daten wie dem Immobilienkaufpreis. Mit wenigen Klicks werden mit PropRate relevante Immobilien beurteilt und die wichtigsten Vergleichswerte übersichtlich dargestellt. Potenziellen Investments steht so nichts mehr im Wege. Zukünftig wird die geplante KI den Vergleichsprozess vollständig übernehmen und so ohne Aufwand für den Nutzer die richtige Immobilie finden.

Technologie Deep Dive

Die Challenge bei der Umsetzung dieses Projekts war es, eine stabile, skalierbare Anwendung mit einem guten Look & Feel zu entwickeln und das gleichzeitig lean und in kurzer Zeit. Unsere Lösung: Der AWS Amplify Stack. Ausgerüstet mit diesem Set aus Tools und Services legten wir einen Schnellstart hin und das ohne Abstriche in der Qualität. Die Webanwendung ist eine moderne Mischung aus GraphQL, Nuxt und VueJS. Die komplette API wird dabei automatisch erzeugt. Dazu mussten wir lediglich ein GraphQL Schema schreiben. Alles Andere passiert von alleine. Denn AWS Amplify generiert eine AWS AppSync Anwendung inklusive der Zugriffsrechte und Authentifizierung off-the-shelf. Außerdem wird parallel eine DynamoDB hochgezogen.
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Auch das Deployment inkl. Ci/CD Pipeline steht quasi automatisch. Jeder Commit im Master wird automatisch gebaut, getestet und dann deployed. Diese Komposition ermöglicht einen hohen Entwicklungsspeed. Tailwind - unsere Lieblings-CSS-Bibliothek - sorgt währenddessen im Zusammenspiel mit VueJS für eine perfekte Modularität und flexible Wiederverwendbarkeit der einzelnen Komponenten. Außerdem wird so eine hundertprozentige Flexibilität und Individualität im Look & Feel garantiert. Dieses Fundament eröffnet eine schnelle und einfache Implementierung zukünftiger Features. Eines davon wird die Bewertung mittels Machine Learnings sein!

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