Skip to content
01FallstudieSW · 01 von 10

Eine AR-App zur Wohnungsbesichtigung für Käufer, die nicht vor Ort sein können.

Eine Schweizer DACH-Agentur verkaufte unfertige Wohnungen an Käufer aus der Ferne, und Grundrisse plus 360°-Fotos schlossen keine Deals ab. Wir bauten iOS- und Android-Apps, die eine maßstabsgetreue Wohnung in jeden Raum stellen. Drei Jahre, drei Märkte, 28.000 Besichtigungen.

KundeVertraulich
Jahr2022 — 2024
Dauer3 yrs
StackSwift · Kotlin · RealityKit · ARCore · Node · Postgres · AWS
Hero image for apartment-arAbb. 01 · Hero

Raum verkaufen, durch den man noch nicht gehen kann.

Die Kunden von Apartment AR waren in Zürich und Wien ansässige Bauträger, die Einheiten vor Baubeginn an internationale Käufer verkauften. Der Käuferpool war überwiegend remote — saudische Familien, Umzüge aus London, Investoren aus Hongkong — die nicht für eine 40-minütige Besichtigung einer unfertigen Wohnung einfliegen konnten.

Die Verkäufer der Agentur hatten Renderings, 360°-Fotos und CAD-Grundrisse. Nichts davon beantwortete die eigentliche Frage des Käufers: Wie groß fühlt sich das wirklich an? Die Verkaufszyklen zogen sich über neun Monate hin, mit mehreren Reisen vor Ort, und etwa jeder dritte Käufer sprang nach der ersten physischen Besichtigung ab, weil die Einheit kleiner wirkte, als die Renderings aussahen.

Das Briefing, vom CEO der Agentur, am ersten Tag: Ich will ein Werkzeug, das mein Verkäufer einem Käufer von überall auf der Welt in die Hand geben kann, und der Käufer soll in fünf Minuten wissen, ob diese Wohnung die richtige Größe für ihn hat.

Eine maßstabsgetreue AR-Wohnung, in jeden Raum gestellt.

Wir lieferten gepaarte iOS- und Android-Apps aus, die einem Makler und einem Käufer ermöglichten, eine gemeinsame Besichtigungssession zu betreten, wobei die Wohnung im echten 1:1-Maßstab in genau dem physischen Raum platziert wurde, in dem der Käufer stand — ein Hotelzimmer, ein Wohnzimmer, ein leeres Büro. Der Makler steuerte von Zürich aus eine Tablet-Ansicht derselben Szene, mit Annotationen und Materialwechseln, die der Käufer in Echtzeit sehen konnte.

Das schwierige Problem war nie die AR. ARKit und ARCore waren bis 2022 ausgereift genug, dass die Platzierung lösbar war. Das schwierige Problem war die Session: zwei Geräte auf entgegengesetzten Seiten der Welt synchron zu halten, mit niedriger Latenz, sodass der Makler auf eine Küchenarbeitsfläche zeigen konnte und der Bildschirm des Käufers genau diese Fläche hervorgehoben zeigte — und das alles über lückenhaftes Hotel-WLAN.

Sechs Kernfähigkeiten wurden im ersten Jahr ausgeliefert: AR-Platzierung in voller Größe, Zwei-Wege-Co-Viewing mit Annotationen, Materialwechsel zur Laufzeit, Boden-Stitching zwischen Räumen, vorbereitete Möbel-Sets und ein In-Call-Angebotsgenerator. Jede überstand ihren ersten Kontakt mit einem echten Verkäufer; das war die Messlatte.

F · 01AR-Platzierung
Eine maßstabsgetreue Wohnung mit einem Tippen in jeden Raum stellen. ARKit auf iOS, ARCore auf Android, ein gemeinsamer Szenengraph dazwischen.
F · 02Co-Viewing
Makler und Käufer in derselben Session, mit Cursor, Annotationen und Sprache, geleitet über einen einzigen latenzarmen Kanal.
F · 03Materialwechsel
Wände, Böden, Oberflächen und Beleuchtung wechseln zur Laufzeit — der Makler kann einem Käufer in 90 Sekunden vier Küchenvarianten zeigen.
F · 04Boden-Stitching
Zwischen Räumen wechseln, ohne neu zu verankern. Der Käufer durchschreitet die Wohnung, indem er durch sein Hotelzimmer geht.
F · 05Möbel-Sets
Vorbereitete Einrichtungspakete lassen den Käufer die Einheit als Familienheim, Pied-à-terre oder Kurzzeitvermietung sehen, ohne den Call zu verlassen.
F · 06Angebotsgenerator
Ein passgenaues Preisangebot mit den eingearbeiteten Materialentscheidungen des Käufers erzeugen und per E-Mail versenden, bevor der Call endet.

Drei Jahre lang Freitags-Demos.

Produktion ab Sprint zwei. Die erste Version war bewusst hässlich und bewusst vollständig — eine Wohnung, ein Makler, ein Demo-Käufer auf dem iPad des Gründers. Wir brachten sie in Woche drei an einem Freitag auf die Verkaufsfläche der Agentur und sahen zu, wie ein Verkäufer sie schlecht bediente. Wir schrieben die Makler-UI am folgenden Montag neu.

Von da an lief es in einem Sechs-Wochen-Takt: an TestFlight ausliefern, sechs echte Besichtigungen beobachten, die drei größten Dinge beheben, die dem Verkauf schadeten. Die Agentur stellte nach Monat vier die internen Schulungssessions zur App ein, weil das Produkt einfacher zu bedienen als zu erklären war.

Wir expandierten Ende 2022 in den breiteren DACH-Markt, dann 2023 in die VAE, dann 2024 ins UK. Jeder Markt brachte lokale Eigenheiten mit — andere Standard-Maßeinheiten, andere Lichterwartungen für das Premium-Segment, andere Auffassungen davon, wie eine Küche aussehen sollte — und jede Ergänzung ging zwei Wochen lang hinter einem Feature-Flag, bevor sie live ging.

Von einer Agentur zu einem regionalen Standard.

Der Verkaufszyklus verkürzte sich von neun Monaten auf unter vier. Die Agentur flog Käufer nicht mehr für die erste Besichtigung ein — dieser Schritt fand im Wohnzimmer des Käufers statt, in der App — und reservierte physische Besuche nur noch für ernsthafte Käufer. Drei der vier Bauträger-Kunden fügten ihrem Verkaufsprozess die ausdrückliche Vorgabe „Apartment-AR-Besichtigung vor dem Vor-Ort-Termin erforderlich“ hinzu.

Über drei Jahre lieferten wir 142 Versionen aus, unterstützten 28.000 Käuferbesichtigungen und übergaben dem internen Team des Kunden null Bereitschafts-Pages — dieser Teil blieb bei uns. Das Produkt ist heute noch in Produktion, auf derselben Architektur, die wir Anfang 2022 auf einem Whiteboard skizzierten, mit denselben beiden Ingenieuren an der Spitze.

Apartment AR wurde Ende 2024 von einer größeren Schweizer Immobiliengruppe übernommen. Die App, der Pod und die Zusammenarbeit laufen unter den neuen Eigentümern weiter.

Zitat / 04
Somyx hat uns kein Feature gebaut. Sie haben uns den Teil des Verkaufsprozesses gebaut, der früher ein Flugticket war.
CEODACH-Immobilienagentur
Outcome
Versions shipped
142
Buyer viewings
28,000
Sales cycle compression
9 mo → < 4 mo
On-call pages handed off
0
NEXTFallstudie 04SW · 04 von 10
Automotive SaaS2017 — 2019

Eine mandantenfähige Chatbot-Plattform für Autohäuser, mit drei Datenbanken, die ihren Platz verdienen.