Fastighetsrapporter låter enkla tills du sitter på din tredje flik, copy-pastar samma avsnitt om ”jämförelseobjekt och bekvämligheter” igen och fortfarande inte har skickat PDF:en.
Det är här automatisering av fastighetsrapporter verkligen gör skillnad för fastighetsinvesterare som jagar affärer, mäklare som vill se proffsiga ut och konsulter som inte har råd med slarviga uppföljningar. Du gör en adress till en kundredo rapport utan att uppfinna hjulet varje gång.
Det här flödet använder n8n för att researcha, poängsätta, skriva, formatera, logga och mejla den färdiga rapporten. Du ser vad det gör, vad du behöver och var team oftast kör fast.
Så fungerar automatiseringen
Hela n8n-flödet, från trigger till slutligt resultat:
n8n Workflow Template: Google Docs + Airtable: objektrapporter redo för kund
flowchart LR
subgraph sg0["When clicking ‘Execute workflow’ Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When clicking ‘Execute workf..", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:web", form: "rounded", label: "The Data Researcher", pos: "b", h: 48 }
n2["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Data Aggregation"]
n3@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "The Market Analyst", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "The Report Generator", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Create Report", pos: "b", h: 48 }
n6["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/airtable.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Create a record"]
n7@{ icon: "mdi:message-outline", form: "rounded", label: "Send Report to Client", pos: "b", h: 48 }
n5 --> n6
n6 --> n7
n2 --> n3
n3 --> n4
n1 --> n2
n4 --> n5
n0 --> n1
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0 trigger
class n3,n4 ai
class n6 database
class n1 api
class n2 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n2,n6 customIcon
Problemet: fastighetsrapporter tar för lång tid (och känns ändå inkonsekventa)
De flesta processer för ”fastighetsanalys” är en rörig mix av att googla, skanna annonssajter, höfta hyresestimat och sedan försöka göra något av det som du faktiskt känner dig trygg att skicka till en kund. Du kan få ihop det, men det tar tid. Och eftersom stegen är manuella svajar rapportkvaliteten från ”rätt bra” till ”hoppas de inte märker att den där delen är inaktuell”. Under tiden kallnar leads, bra affärer missas och du blir mentalt slutkörd av arbete som ärligt talat borde vara repeterbart.
Friktionen byggs på. Små förseningar och små misstag blir till tappat momentum.
- Du lägger ofta 60–90 minuter per adress bara på att samla in och sammanfatta offentlig data till något läsbart.
- Investeringspoäng glider över tid, så två liknande objekt kan få helt olika rekommendationer baserat på magkänsla.
- Copy-paste-formatering i Google Docs är där småfel smyger sig in (fel stadsdel, fel siffror, trasiga tabeller).
- Utan en strukturerad logg i Airtable kan du inte följa upp vad du skickat, vem som fått det eller vilka poängintervall som konverterar.
Lösningen: en adress in, polerad PDF ut
Det här n8n-flödet fungerar som ett litet virtuellt researchteam. Du börjar med att ange en fastighetsadress (en manuell trigger ingår, vilket gör testning enkel). Därifrån hämtar en AI-researchagent relevant offentlig data via Google-sökresultat och fångar detaljer som historiska säljsignaler, lokala hyresnivåer och närliggande bekvämligheter som folk faktiskt bryr sig om. Därefter analyserar en andra AI-agent den konsoliderade datan, beräknar en vy i stil med direktavkastning och tar fram en tydlig ”investeringspoäng” som du kan använda konsekvent mellan leads. Slutligen gör en tredje AI-agent om den strukturerade analysen till en professionell rapport, placerar den i en färdig Google Docs-mall, konverterar till PDF, mejlar via Gmail och loggar nyckelfält till Airtable för uppföljning.
Flödet börjar med research, skärper sedan budskapet via analys och avslutar med strukturerad leverans. Google Docs gör rapporten kundredo, Airtable håller ordning i pipen och Gmail stänger loopen automatiskt.
Det här får du: automatisering vs. resultat
| Vad det här flödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut i praktiken
Säg att du tar fram 10 fastighetsrapporter i veckan. Manuellt lägger du kanske cirka 60 minuter på research och skrivande per rapport, plus ytterligare 10 minuter på formatering och export till PDF, så du hamnar runt 12 timmar per vecka. Med det här flödet startar du körningen med en adress (cirka 2 minuter) och väntar sedan medan research + analys + dokumentgenerering blir klart (ofta runt 10–20 minuter). Din hands-on-tid sjunker till ungefär 30 minuter för hela veckans batch, mest snabba granskningar innan skick.
Det du behöver
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen drift om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Google Docs för rapportmall och formatering
- Airtable för att logga rapporter, poäng och viktigaste slutsatser
- OpenAI API-nyckel (hämta den i din OpenAI-dashboard)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar in credentials, ändrar ett Google Docs-mall-ID och matchar Airtable-kolumnnamn mot flödets fält.
Vill du inte sätta upp det här själv? Prata med en automationsspecialist (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Adressen triggar körningen. Du startar flödet och anger en fastighetsadress. Det är perfekt för testning, och det är enkelt att byta till ett formulär eller en Airtable-trigger senare.
Research hämtas från webben. Flödet använder en sökbaserad datahämtare för att plocka relevant offentlig information om adressen och närområdet och konsoliderar den till ett strukturerat paket.
AI gör råinformation till ett beslut. Ett OpenAI-drivet steg fokuserar på marknadsinsikt (avkastningslogik, risknoteringar, lokala signaler). Ett annat skriver själva rapporttexten med en övertygande, kundvänlig ton, så att det känns som om en mänsklig analytiker skrivit den.
Leverans och loggning sker automatiskt. n8n fyller din Google Docs-mall, genererar slutdokumentet, lägger till en post i Airtable och mejlar sedan PDF:en via Gmail så att du både har en skickad rapport och en spårbar historik.
Du kan enkelt justera poängkriterierna så att de matchar din ”buy box” utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: konfigurera den manuella triggern
Konfigurera arbetsflödet så att det startar vid behov och verifiera den initiala körvägen.
- Lägg till och öppna Manual Start Trigger som arbetsflödets trigger.
- Bekräfta kopplingen från Manual Start Trigger till Research Data Fetcher för att starta datahämtningsflödet.
- Valfritt: behåll Flowpast Branding som en referensnotering (den påverkar inte körningen).
Steg 2: anslut researchdatatjänsten
Hämta extern marknadsdata för att mata analysflödet med underlag.
- Öppna Research Data Fetcher och konfigurera era SerpAPI-frågeparametrar för fastighets- eller investeringsresearch.
- Inloggningsuppgifter krävs: anslut era serpApi-inloggningsuppgifter i Research Data Fetcher.
- Säkerställ att kopplingen går från Research Data Fetcher till Aggregate Information.
Steg 3: konfigurera AI-bearbetning
Sammanställ researchresultatet och generera insikter samt ett rapportutkast med hjälp av LLM-noder.
- Konfigurera Aggregate Information för att normalisera och formatera SerpAPI-resultaten till en ren sammanfattning.
- Öppna Market Insight Analyst och ange prompten eller systeminstruktionerna för marknadsanalys.
- Öppna Report Draft Creator och definiera rapportstrukturen som den ska generera.
- Inloggningsuppgifter krävs: anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter i Market Insight Analyst.
- Inloggningsuppgifter krävs: anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter i Report Draft Creator.
- Bekräfta flödet: Aggregate Information → Market Insight Analyst → Report Draft Creator.
Steg 4: konfigurera utdata-/åtgärdsnoder
Skapa rapportdokumentet, logga det i Airtable och mejla det till mottagare.
- Öppna Generate Report Doc och välj Google Docs-åtgärden som skapar ett dokument från AI-utdata.
- Inloggningsuppgifter krävs: anslut era Google Docs-inloggningsuppgifter i Generate Report Doc.
- Öppna Append Airtable Record och mappa dokumentlänken, sammanfattningen och metadatafälten.
- Inloggningsuppgifter krävs: anslut era Airtable-inloggningsuppgifter i Append Airtable Record.
- Öppna Email Report Delivery och ställ in mottagare, ämne och meddelandetext, inklusive dokumentlänken.
- Inloggningsuppgifter krävs: anslut era Gmail-inloggningsuppgifter i Email Report Delivery.
- Verifiera körordningen: Report Draft Creator → Generate Report Doc → Append Airtable Record → Email Report Delivery.
Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett manuellt test och verifiera utdata i Docs, Airtable och e-post innan ni aktiverar.
- Klicka på Execute Workflow för att köra Manual Start Trigger och starta flödet.
- Bekräfta att Generate Report Doc skapar ett dokument och skickar dess länk till Append Airtable Record.
- Kontrollera Airtable efter en ny post och verifiera att Email Report Delivery skickar rapportmejlet.
- När allt fungerar, växla arbetsflödet till Active för användning i produktion.
Vanliga fallgropar
- OAuth-uppgifter för Google Docs och Gmail kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om saker slutar fungera, kontrollera först n8n-sidan Credentials och autentisera sedan om det Google-konto du faktiskt använder för att skicka.
- Om du är beroende av externa research-anrop (som sök-API:er) varierar processtiderna. Höj väntetid/timeout-hantering om nedströmsnoder fallerar för att research-payloaden kommer tillbaka tom eller för sent.
- Standardprompter i OpenAI-stegen är generiska. Lägg in din varumärkeston och dina poängregler tidigt, annars kommer du fortsätta ”rätta” ton och rekommendationer efter att PDF:en redan är genererad.
Vanliga frågor
Cirka 30–60 minuter om dina Google- och Airtable-konton är redo.
Nej. Du kopplar främst ihop konton och klistrar in rätt mall- och basuppgifter.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen drift och en gratis provperiod på n8n Cloud. Molnplaner börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in OpenAI API-användning, vilket vanligtvis är några cent per rapport beroende på längd.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast setup) eller egen drift på en VPS. För egen drift är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen drift ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du. Uppdatera analysinstruktionerna i steget Market Insight Analyst och justera sedan steget Report Draft Creator så att den skrivna rapporten matchar dina kriterier. Vanliga justeringar är att ändra skalan för investeringspoäng, lägga till ett riskavsnitt (översvämningszoner, vakanstecken eller tillståndshistorik) och tvinga fram en tydlig rekommendation som ”bevakningslista” vs ”gå vidare”.
Oftast beror det på en utgången Google OAuth-session eller att fel Google-konto är kopplat i n8n. Återanslut Google Docs-credentialen och bekräfta sedan att malldokumentet är åtkomligt för samma konto. Om det fortfarande fallerar, kontrollera att du kopierade rätt dokument-ID in i noden Generate Report Doc och att platshållarna i mallen matchar det som flödet skickar.
Gott om för ett mindre team: det är vanligt att köra dussintals per dag så länge dina API-gränser tillåter det. På n8n Cloud beror din exekveringsgräns på plan, medan egen drift mest begränsas av din server och rate limits för research/AI. Om du batchar, lägg in enkla skydd som ”en rapport per körning” och en kö så att du inte belastar Google eller OpenAI för hårt.
Ofta, ja, eftersom flödet behöver logik i flera steg, AI-promptning och en rak kedja från research till dokumentskapande till loggning och mejl. n8n är också enklare att bygga ut när du vill ha förgreningar (till exempel olika mallar för olika fastighetstyper) utan att betala extra per väg. Om du kör egen drift blir hög volym praktiskt eftersom körningar inte mäts på samma sätt. Zapier eller Make kan fortfarande fungera bra för ett enklare ”formulär → dokument → mejl”-flöde, men när du bryr dig om repeterbar poängsättning tenderar n8n att vara ett bättre val. Prata med en automationsspecialist om du vill ha en snabb rekommendation baserat på volym och verktyg.
När det här är live slutar du bygga rapporter från noll och börjar skicka konsekvent, trygg analys på repeat. Det är ett lugnare sätt att driva affärer och kundkommunikation.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.