Python-Experten für Self-Storage finden

Kunde: Ein schnell wachsendes US-PropTech-Startup, spezialisiert auf urbane Mikro-Lagerlösungen.

Herausforderung: Der Kunde kämpfte mit der manuellen Verwaltung von Zugangscodes, was zu hohen operativen Kosten und Sicherheitsrisiken führte. Das Ziel war eine vollautomatisierte Buchungsplattform für Self-Storage-Einheiten, die Buchung, Bezahlung und physischen Zugang in Echtzeit synchronisiert.

Lösung: Unser augmentiertes Team aus drei Senior Python-Entwicklern konzipierte eine Middleware unter Verwendung von Python und Flask. Diese Lösung verband das bestehende CRM via API direkt mit den Smart-Lock-Systemen der Lagereinheiten. Zusätzlich wurde ein asynchrones Task-Queue-System (Celery) implementiert, um hohe Lastspitzen bei gleichzeitigen Zugriffen abzufangen, ohne die Performance der Web-App zu beeinträchtigen. Die Entwickler arbeiteten in zweiwöchigen Sprints und integrierten sich nahtlos in das interne Team des Kunden.

Ergebnis: Die Einführung der automatisierten Zugangskontrolle reduzierte den manuellen Verwaltungsaufwand um 85%. Kunden erhalten nun ihren Zugangscode sofort nach Zahlungseingang, was die Kundenzufriedenheit signifikant steigerte und das Personal entlastete.

Kunde: Ein führender Anbieter von Self-Storage-Lösungen mit über 200 Standorten in Nordamerika.

Herausforderung: Die bestehende Legacy-Software war nicht in der Lage, den Traffic an Feiertagen und Wochenenden zu bewältigen. Langsame Ladezeiten und Systemabstürze führten zu hohen Abbruchraten auf der Buchungsplattform für Self-Storage-Einheiten.

Lösung: Smartbrain stellte ein Team von fünf Python-Backend-Spezialisten bereit. Die Aufgabe bestand darin, den monolithischen Code in eine skalierbare Microservices-Architektur auf Basis von Django und Kubernetes zu überführen. Das Team optimierte zudem die Datenbankabfragen (PostgreSQL) und implementierte ein effizientes Caching-System mit Redis. Besonderes Augenmerk lag auf der Wahrung der Datenintegrität während der Migration.

Ergebnis: Nach der Umstellung verbesserte sich die durchschnittliche Ladezeit der Seite um 60%. Die Plattform kann nun das Dreifache des ursprünglichen Traffics ohne Performanceverlust bewältigen, was zu einer direkten Umsatzsteigerung durch weniger Kaufabbrüche führte.

Kunde: Ein mittelständisches Logistikunternehmen, das ungenutzte Lagerflächen monetarisieren wollte.

Herausforderung: Das Unternehmen nutzte statische Preislisten, die nicht auf saisonale Schwankungen oder lokale Nachfrage reagierten. Sie benötigten eine intelligente Buchungsplattform für Self-Storage-Einheiten, die Preise dynamisch anpasst, um die Auslastung zu maximieren.

Lösung: Wir ergänzten das Team des Kunden mit zwei Python-Entwicklern mit Schwerpunkt Data Science. Sie entwickelten einen Algorithmus, der historische Buchungsdaten, lokale Wettbewerbspreise und aktuelle Nachfragetrends analysiert. Dieser Algorithmus wurde nahtlos in das Backend der Buchungsplattform integriert und aktualisiert die Preise in Echtzeit. Das Team nutzte Bibliotheken wie Pandas und Scikit-learn für die Datenanalyse und Django REST Framework für die API-Anbindung.

Ergebnis: Innerhalb von sechs Monaten stieg die durchschnittliche Auslastung der Lagereinheiten um 22%, während der Gesamtumsatz durch optimierte Preisgestaltung bei hoher Nachfrage überproportional wuchs.