Cách scrape ImmoScout24: Hướng dẫn dữ liệu bất động sản

Tìm hiểu cách scrape ImmoScout24, nền tảng bất động sản hàng đầu của Đức. Trích xuất giá bất động sản, danh sách niêm yết và lead để phân tích thị trường và...

Pham vi:GermanyAustria
Du lieu co san10 truong
Tieu deGiaVi triMo taHinh anhThong tin nguoi banThong tin lien heNgay dangDanh mucThuoc tinh
Tat ca truong co the trich xuat
Tiêu đề bất động sảnTiền thuê thuần (Cold Rent)Tiền thuê bao gồm phí (Warm Rent)Giá muaDiện tích ở (m2)Số phòngĐịa chỉ đầy đủMã bưu chính (ZIP Code)Thành phốQuận/HuyệnLoại hình bất động sảnNăm xây dựngPhân loại hiệu quả năng lượngTiện nghiTên đại lýThông tin pháp lý đại lýURL hình ảnhNgày có sẵn
Yeu cau ky thuat
Can JavaScript
Khong can dang nhap
Co phan trang
API chinh thuc co san
Phat hien bao ve chong bot
AkamaiDataDomeCloudflarereCAPTCHABrowser FingerprintingRate Limiting

Phat hien bao ve chong bot

Akamai Bot Manager
Phát hiện bot nâng cao sử dụng dấu vân tay thiết bị, phân tích hành vi và học máy. Một trong những hệ thống chống bot tinh vi nhất.
DataDome
Phát hiện bot thời gian thực với mô hình ML. Phân tích dấu vân tay thiết bị, tín hiệu mạng và mẫu hành vi. Phổ biến trên các trang thương mại điện tử.
Cloudflare
WAF và quản lý bot cấp doanh nghiệp. Sử dụng thử thách JavaScript, CAPTCHA và phân tích hành vi. Yêu cầu tự động hóa trình duyệt với cài đặt ẩn.
Google reCAPTCHA
Hệ thống CAPTCHA của Google. v2 yêu cầu tương tác người dùng, v3 chạy im lặng với chấm điểm rủi ro. Có thể giải bằng dịch vụ CAPTCHA.
Dấu vân tay trình duyệt
Nhận dạng bot qua đặc điểm trình duyệt: canvas, WebGL, phông chữ, plugin. Yêu cầu giả mạo hoặc hồ sơ trình duyệt thực.
Giới hạn tốc độ
Giới hạn yêu cầu theo IP/phiên theo thời gian. Có thể vượt qua bằng proxy xoay vòng, trì hoãn yêu cầu và thu thập phân tán.

Về ImmoScout24

Khám phá những gì ImmoScout24 cung cấp và dữ liệu giá trị nào có thể được trích xuất.

ImmoScout24 là thị trường bất động sản thống trị tại Đức, thuộc sở hữu của Scout24 SE. Đây là một nền tảng toàn diện nơi các cá nhân, đại lý bất động sản và các nhà phát triển bất động sản niêm yết tài sản nhà ở và thương mại để cho thuê hoặc bán. Trang web thu hút hàng triệu người dùng mỗi tháng, trở thành nguồn dữ liệu thị trường bất động sản chính trong khu vực DACH.

Nền tảng này chứa một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc bao gồm giá bất động sản, sơ đồ mặt bằng, thống kê khu dân cư và thông tin niêm yết lịch sử. Vì là đơn vị dẫn đầu thị trường, nó phản ánh chính xác nhất các xu hướng thị trường hiện tại, cung và cầu, cũng như tỷ suất lợi nhuận cho thuê tại các thành phố lớn của Đức như Berlin, Munich và Hamburg.

Việc scrape dữ liệu này cực kỳ giá trị đối với các nhà đầu tư bất động sản, các công ty PropTech và các nhà phân tích thị trường. Nó cho phép theo dõi giá tự động, đánh giá đối thủ cạnh tranh và xác định các cơ hội đầu tư bị định giá thấp. Ngoài ra, nó phục vụ như một công cụ quan trọng để tạo lead bằng cách xác định các người bán và đại lý đang hoạt động trong các khu vực địa lý cụ thể.

Về ImmoScout24

Tại Sao Nên Scrape ImmoScout24?

Khám phá giá trị kinh doanh và các trường hợp sử dụng để trích xuất dữ liệu từ ImmoScout24.

Theo dõi thời gian thực về lạm phát giá thuê nhà và sự thay đổi thị trường tại Đức.

Xác định các bất động sản đầu tư có tỷ suất sinh lời cao trước khi chúng bị thị trường đại chúng phát hiện.

Tạo lead cho các dịch vụ chuyển nhà, công ty cải tạo và môi giới thế chấp.

Đánh giá đối thủ cạnh tranh cho các đại lý bất động sản để tối ưu hóa chiến lược niêm yết của họ.

Xây dựng các tập dữ liệu lịch sử cho các model định giá bất động sản dự báo.

Theo dõi 'Thời gian trên thị trường' để xác định những người bán đang vội hoặc các niêm yết bị định giá quá cao.

Thách Thức Khi Scrape

Những thách thức kỹ thuật bạn có thể gặp khi scrape ImmoScout24.

Hệ thống phát hiện bot hung hãn thông qua Akamai và Cloudflare trên phiên bản web.

Cấu trúc HTML phi ngữ nghĩa nơi nhiều điểm dữ liệu sử dụng các CSS class giống hệt nhau.

Theo dõi dựa trên session phức tạp và browser fingerprinting để phát hiện tự động hóa.

Yêu cầu JavaScript nặng để render nội dung động và tương tác với trang chi tiết.

Thay đổi thường xuyên trong UI và các DOM selectors để làm hỏng các script scrape tự động.

Thu thập dữ liệu ImmoScout24 bằng AI

Không cần code. Trích xuất dữ liệu trong vài phút với tự động hóa AI.

Cách hoạt động

1

Mô tả những gì bạn cần

Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ ImmoScout24. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.

2

AI trích xuất dữ liệu

AI của chúng tôi điều hướng ImmoScout24, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.

3

Nhận dữ liệu của bạn

Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.

Tại sao nên dùng AI để thu thập dữ liệu

Tự động xử lý các biện pháp chống bot phức tạp như Akamai mà không cần lập trình tùy chỉnh.
Xác định selector bằng hình ảnh trực quan (Point-and-Click) giúp xử lý các cấu trúc DOM phức tạp và hay thay đổi.
Các lượt chạy theo lịch trình cho phép theo dõi Thời gian trên thị trường và thay đổi giá cho các niêm yết cụ thể.
Tích hợp quản lý proxy để tự động vượt qua các lỗi chặn IP và các thách thức dựa trên khu vực.
Không cần thẻ tín dụngGói miễn phí có sẵnKhông cần cài đặt

AI giúp việc thu thập dữ liệu từ ImmoScout24 dễ dàng mà không cần viết code. Nền tảng AI của chúng tôi hiểu dữ liệu bạn cần — chỉ cần mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI sẽ tự động trích xuất.

How to scrape with AI:
  1. Mô tả những gì bạn cần: Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ ImmoScout24. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
  2. AI trích xuất dữ liệu: AI của chúng tôi điều hướng ImmoScout24, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
  3. Nhận dữ liệu của bạn: Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.
Why use AI for scraping:
  • Tự động xử lý các biện pháp chống bot phức tạp như Akamai mà không cần lập trình tùy chỉnh.
  • Xác định selector bằng hình ảnh trực quan (Point-and-Click) giúp xử lý các cấu trúc DOM phức tạp và hay thay đổi.
  • Các lượt chạy theo lịch trình cho phép theo dõi Thời gian trên thị trường và thay đổi giá cho các niêm yết cụ thể.
  • Tích hợp quản lý proxy để tự động vượt qua các lỗi chặn IP và các thách thức dựa trên khu vực.

Công cụ scrape web no-code cho ImmoScout24

Các giải pháp thay thế point-and-click cho scraping bằng AI

Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape ImmoScout24 mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.

Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code

1
Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
2
Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
3
Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
4
Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
5
Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
6
Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
7
Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
8
Xuất dữ liệu sang CSV, JSON hoặc kết nối qua API

Thách thức phổ biến

Đường cong học tập

Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian

Bộ chọn bị hỏng

Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc

Vấn đề nội dung động

Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp

Hạn chế CAPTCHA

Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA

Chặn IP

Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn

Công cụ scrape web no-code cho ImmoScout24

Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape ImmoScout24 mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.

Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code
  1. Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
  2. Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
  3. Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
  4. Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
  5. Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
  6. Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
  7. Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
  8. Xuất dữ liệu sang CSV, JSON hoặc kết nối qua API
Thách thức phổ biến
  • Đường cong học tập: Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian
  • Bộ chọn bị hỏng: Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc
  • Vấn đề nội dung động: Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp
  • Hạn chế CAPTCHA: Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA
  • Chặn IP: Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn

Vi du ma

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_immoscout(url):
    # Headers are critical to avoid immediate blocks
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
        'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9,en-US;q=0.8'
    }
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        listings = []
        
        # Target result list entries
        for item in soup.select('.result-list-entry__data'):
            title = item.select_one('.result-list-entry__brand-title')
            price = item.select_one('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(1) dd')
            
            listings.append({
                'title': title.text.strip() if title else 'N/A',
                'price': price.text.strip() if price else 'N/A'
            })
        return listings
    except Exception as e:
        return f'Error: {e}'

# Example search for Berlin apartments
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)

Khi nào sử dụng

Phù hợp nhất cho các trang HTML tĩnh với ít JavaScript. Lý tưởng cho blog, trang tin tức và các trang sản phẩm e-commerce đơn giản.

Ưu điểm

  • Thực thi nhanh nhất (không có overhead trình duyệt)
  • Tiêu thụ tài nguyên thấp nhất
  • Dễ dàng song song hóa với asyncio
  • Tuyệt vời cho API và trang tĩnh

Hạn chế

  • Không thể chạy JavaScript
  • Thất bại trên SPA và nội dung động
  • Có thể gặp khó khăn với các hệ thống anti-bot phức tạp

Cach thu thap du lieu ImmoScout24 bang ma

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_immoscout(url):
    # Headers are critical to avoid immediate blocks
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
        'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9,en-US;q=0.8'
    }
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        listings = []
        
        # Target result list entries
        for item in soup.select('.result-list-entry__data'):
            title = item.select_one('.result-list-entry__brand-title')
            price = item.select_one('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(1) dd')
            
            listings.append({
                'title': title.text.strip() if title else 'N/A',
                'price': price.text.strip() if price else 'N/A'
            })
        return listings
    except Exception as e:
        return f'Error: {e}'

# Example search for Berlin apartments
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def run():
    with sync_playwright() as p:
        # Launching with stealth-like configurations
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(
            user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
            locale='de-DE'
        )
        page = context.new_page()
        
        # Navigate to search results
        page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten', wait_until='networkidle')
        
        # Wait for listings to render
        page.wait_for_selector('.result-list-entry__data')
        
        # Extract titles using locators
        titles = page.locator('.result-list-entry__brand-title').all_inner_texts()
        for title in titles:
            print(f'Listing found: {title}')
            
        browser.close()

run()
Python + Scrapy
import scrapy

class ImmoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'immoscout'
    start_urls = ['https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten']

    def parse(self, response):
        # Loop through each property listing container
        for listing in response.css('.result-list-entry__data'):
            yield {
                'title': listing.css('.result-list-entry__brand-title::text').get(),
                'price': listing.css('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(1) dd::text').get(),
                'rooms': listing.css('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(3) dd::text').get(),
                'area': listing.css('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(2) dd::text').get(),
            }
            
        # Handle pagination by finding the 'Next' button
        next_page = response.css('a[data-is24-test="pagination-next"]::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // Mimic a real German user
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36');
  
  await page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten');
  
  // Evaluation in the browser context
  const results = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('.result-list-entry__brand-title'));
    return items.map(item => item.textContent.trim());
  });
  
  console.log('Titles found:', results);
  await browser.close();
})();

Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu ImmoScout24

Khám phá các ứng dụng thực tế và thông tin chi tiết từ dữ liệu ImmoScout24.

Phân tích xu hướng thị trường bất động sản

Phân tích biến động giá và mức tồn kho theo thời gian để dự báo chuyển động thị trường tại các thành phố lớn của Đức.

Cách triển khai:

  1. 1Scrape danh sách cho thuê tại các thành phố lớn hàng ngày.
  2. 2Lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian.
  3. 3Tính toán giá trung bình mỗi mét vuông cho từng quận.
  4. 4Trực quan hóa xu hướng để xác định các khu vực mới nổi.

Sử dụng Automatio để trích xuất dữ liệu từ ImmoScout24 và xây dựng các ứng dụng này mà không cần viết code.

Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu ImmoScout24

  • Phân tích xu hướng thị trường bất động sản

    Phân tích biến động giá và mức tồn kho theo thời gian để dự báo chuyển động thị trường tại các thành phố lớn của Đức.

    1. Scrape danh sách cho thuê tại các thành phố lớn hàng ngày.
    2. Lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian.
    3. Tính toán giá trung bình mỗi mét vuông cho từng quận.
    4. Trực quan hóa xu hướng để xác định các khu vực mới nổi.
  • Công cụ tính tỷ suất lợi nhuận đầu tư

    Xác định các bất động sản có tiềm năng ROI cao nhất bằng cách so sánh dữ liệu bán và cho thuê cho các căn hộ tương tự.

    1. Scrape cả danh sách bán và cho thuê cho các mã bưu chính cụ thể.
    2. Đối khớp loại hình và quy mô bất động sản trên cả hai tập dữ liệu.
    3. Tính toán thu nhập cho thuê hàng năm so với giá mua.
    4. Lọc các trường hợp ngoại lệ nơi tỷ suất lợi nhuận cho thuê vượt quá mức trung bình thị trường.
  • Tạo lead cho dịch vụ chuyển nhà

    Xác định những người có ý định chuyển nhà cao để cung cấp các dịch vụ vận chuyển, dọn dẹp và cải tạo mục tiêu.

    1. Theo dõi các niêm yết cho thuê mới được đăng bởi các cá nhân.
    2. Trích xuất thông tin chi tiết về kích thước và vị trí bất động sản.
    3. Xác định các bất động sản có ngày trống trong tương lai gần.
    4. Tự động tiếp cận với các đề nghị dịch vụ dựa trên lịch trình chuyển nhà.
  • Theo dõi danh mục đối thủ cạnh tranh

    Theo dõi lượng hàng tồn kho, tỷ lệ trống và chiến lược giá của các đại lý bất động sản đối thủ.

    1. Lọc các danh sách scrape được theo tên hoặc ID đại lý cụ thể.
    2. Theo dõi thời gian niêm yết hoạt động (Time on Market).
    3. Giám sát các đợt giảm giá thường xuyên trên kho hàng của họ.
    4. Đối chuẩn mức giá của đại lý bạn với các niêm yết đang hoạt động của đối thủ.
Hon ca prompt

Tang cuong quy trinh lam viec cua ban voi Tu dong hoa AI

Automatio ket hop suc manh cua cac AI agent, tu dong hoa web va tich hop thong minh de giup ban lam duoc nhieu hon trong thoi gian ngan hon.

AI Agent
Tu dong hoa web
Quy trinh thong minh

Mẹo Pro Cho Việc Scrape ImmoScout24

Lời khuyên chuyên gia để trích xuất dữ liệu thành công từ ImmoScout24.

Sử dụng residential proxies với định vị địa lý Đức (DE) để tránh bị Akamai chặn dựa trên khu vực.

Cố gắng dịch ngược mobile app API (JSON qua HTTPS) vì nó thường thiếu các lớp bảo vệ web nghiêm ngặt.

Triển khai các khoảng nghỉ (random sleep intervals) ngẫu nhiên từ 5 đến 15 giây để mô phỏng hành vi duyệt web của con người.

Thực hiện scrape trong các giờ thấp điểm (từ nửa đêm đến 5 giờ sáng CET) để giảm thiểu tải cho máy chủ và độ nhạy của hệ thống phát hiện.

Làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ các ký hiệu tiền tệ (€) và chuyển đổi dấu phẩy thập phân của Đức thành dấu chấm để phân tích số liệu.

Theo dõi dữ liệu 'exposed' trong mã nguồn trang; đôi khi JSON thô được nhúng trong thẻ <script> giúp việc phân tích dữ liệu dễ dàng hơn.

Danh gia

Nguoi dung cua chung toi noi gi

Tham gia cung hang nghin nguoi dung hai long da thay doi quy trinh lam viec cua ho

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Lien quan Web Scraping

Cau hoi thuong gap ve ImmoScout24

Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve ImmoScout24