Le richieste dai portali immobiliari diventano un contatto in pipeline e un WhatsApp in pochi secondi

Il contesto

Il cliente è un'agenzia immobiliare che vende e affitta case. Come quasi tutte le agenzie, pubblica gli annunci sui portali, e da lì arriva una parte importante dei contatti: chi vede una casa su Idealista, Immobiliare.it, Subito o Wikicasa scrive dal portale, chiede una visita o prova a chiamare. Ogni portale avvisa l'agenzia con un'email, e ognuno la scrive a modo suo.

Lavoriamo insieme dall'inizio del 2025. Il sistema è cresciuto per passi: oggi nell'account di automazione ci sono 29 scenari, 22 attivi, divisi in cartelle per portale, più quelli che gestiscono le call, i follow-up e la pipeline. 24 di questi scenari li ho creati io, e l'ultima modifica è del 23/10/2026.

Il problema

Nei 30 giorni dal 25/09 al 25/10/2026 sono arrivate 126 richieste scritte da quattro portali, circa quattro al giorno. Contando anche le chiamate perse segnalate da Idealista si sale a 153. Il grosso viene da due portali: 59 da Idealista e 61 da Immobiliare.it.

Senza un sistema, ognuna di quelle email va aperta, letta, ricopiata nel CRM, e poi la persona va contattata. Basta che gli agenti siano fuori per le visite perché le email restino lì per ore. Intanto chi ha scritto dal portale spesso ha scritto anche ad altre agenzie per case simili, e la prima che risponde ha più possibilità di fissare la visita.

C'è poi un problema di ordine. Quattro portali vuol dire quattro formati diversi di email e quattro posti dove guardare. Se il contatto non finisce subito in una pipeline unica, dopo due settimane nessuno sa più chi è stato richiamato, chi aspetta una risposta e chi ha già visto la casa.

Cosa ho costruito

Il sistema gira su Make. Il CRM è HubSpot, dove l'agenzia segue le trattative; Brevo raccoglie i contatti per le email. Ogni richiesta segue lo stesso percorso, con piccole differenze fra un portale e l'altro.

1. La mail del portale entra nell'automazione. Le notifiche dei portali arrivano a una casella collegata a Make, e lo scenario parte appena la mail arriva, senza aspettare un controllo periodico.
2. Un modello AI legge la mail. Estrae nome, telefono, email e annuncio di riferimento. Il numero di telefono viene poi messo in un formato unico, perché ogni portale lo scrive in modo diverso.
3. Il contatto entra in pipeline. Su HubSpot nascono il contatto e la trattativa, o una segnalazione a seconda del tipo di richiesta. Il contatto finisce anche nella lista giusta su Brevo.
4. Parte il primo WhatsApp. Il messaggio passa da una piattaforma di invio e il testo cambia in base all'annuncio. Se quel numero ha già ricevuto un messaggio, l'invio salta: chi chiede di due case non riceve due benvenuti.
5. Follow-up, call e promemoria. Per ogni richiesta vengono programmati sei follow-up. Quando la persona prenota una call, parte il promemoria prima dell'appuntamento.

La scelta che conta di più è l'AI per leggere le email. Avrei potuto scrivere regole fisse per ogni portale, ma basta che un portale cambi l'impaginazione della notifica perché le regole smettano di funzionare. Un modello che legge la mail come la leggerebbe una persona regge meglio questi cambi, e lo stesso passaggio vale per tutti e quattro i portali.

La seconda scelta è la divisione per portale e per tipo di richiesta: nuovo contatto, richiesta di visita, messaggio, chiamata persa. Ognuno ha il suo scenario. Se Subito cambia qualcosa intervengo lì, senza toccare Idealista o Immobiliare.it.

Attorno al flusso principale ci sono altre automazioni più piccole: la gestione delle fasi della pipeline, il controllo dei WhatsApp doppi e i messaggi di ricorrenza, come gli auguri di inizio anno o l'anniversario del contratto.

I risultati

Nei 30 giorni misurati l'automazione ha lavorato 126 richieste scritte, e i primi WhatsApp partiti sono stati circa 125-140, comprese alcune chiamate perse. Per i due portali principali il messaggio è partito fra 13 e 17 secondi dopo l'arrivo della mail nell'automazione; per visite, messaggi e Subito in circa 5 secondi. Nello stesso periodo nel calendario dell'agenzia sono state prenotate circa 50 call.

Cosa rifarei diversamente

Nel periodo misurato c'è stato un solo errore, e la sua storia è la cosa più utile di questa pagina. L'08/10 HubSpot ha rifiutato una richiesta di Immobiliare.it perché l'indirizzo email non era valido. Lo scenario dei nuovi contatti di Immobiliare.it da quel momento si è fermato, e con lui quelli di visite e messaggi dello stesso portale, che dipendono da lui. È ripartito il 14/10, dopo 138 ore, con un riavvio, e in sei minuti ha smaltito la coda accumulata: 28 esecuzioni.

Nessuna richiesta è andata persa, perché le email aspettavano nella casella. Ma 13 richieste sono state lavorate in ritardo, fino a 5,7 giorni dopo, in un sistema costruito per rispondere in pochi secondi. E il contatore degli errori, per tutta la settimana, ha mostrato un solo numero: 1. Niente che facesse pensare a un portale fermo.

Oggi questo sistema lo costruirei con due protezioni fin dal primo giorno. La prima è un avviso immediato a me su ogni errore, con il nome dello scenario: un errore deve arrivare sul telefono di qualcuno, non restare in un contatore. La seconda è un controllo del silenzio: se un portale che di solito porta una o due richieste al giorno resta muto per un giorno intero, qualcosa non va, anche se nessun errore è stato registrato. Aggiungerei anche una regola semplice: un dato sbagliato, come un'email non valida, deve far saltare quel campo e non fermare tutta la richiesta.

Per chi ha senso

Per agenzie immobiliari che pubblicano su più portali e ricevono decine di richieste al mese, quando gli agenti passano la giornata fuori e le email aspettano. Lo stesso schema funziona per chiunque riceva contatti da marketplace e piattaforme che avvisano per email, per esempio concessionarie di auto usate o noleggi.

Non serve se le richieste sono poche alla settimana e c'è una persona in ufficio che legge le email appena arrivano: lì basta una buona abitudine e un CRM tenuto in ordine.

Strumenti usati

MakeHubSpotBrevoWhatsAppModello AI per leggere le email

Numeri letti il 25 ottobre 2026 dal registro delle esecuzioni delle automazioni (25/09-25/10/2026) e dalla loro struttura, senza aprire i dati delle persone e senza modificare nulla.