Wikicasa

Piattaforma proptech AI-first per agenti immobiliari: genera lead, pubblica annunci e analizza dati di mercato in tempo reale.

12 anniMilano (MI)11-50 dip.wikicasa.itP.IVA: 08820060963LinkedIn

ITAi Generativa LlmBig Data AnalyticsSaas B2b Verticale

Fatturato (2024)

€ 4,1 Mln+26.4%

vs 2023

Utile (2024)

-€ 690 K+55.0%

vs 2023

Dipendenti (2026)

Fatturato

Pro

Dato ufficiale

Stima • Powered by FA Predictive Engine

Fatturato (2024)

€ 4,1 Mln

+26.4%

vs 2023

Fatturato per dipendente (2024)

€ 89 K

+20.9%

€ 89.235,37

vs 2023

CAGR 2018–2024

+43.5%

Crescita complessiva 2018–2024

+774.0%

Fatturato 2024: € 4.104.827 (EUR) — vedi tutti gli esercizi

Fatturato di Wikicasa, esercizi 2018–2024 (EUR).
Periodo	Fatturato (EUR)
esercizio 2018	€ 469.676
esercizio 2019	€ 844.979
esercizio 2020	€ 1.350.886
esercizio 2021	€ 1.780.484
esercizio 2022	€ 2.501.102
esercizio 2023	€ 3.248.548
esercizio 2024	€ 4.104.827

Bilanci depositati, esercizi 2018–2024, importi in euro. Fonte dei valori di bilancio: Registro delle Imprese – Camera di Commercio italiana. Indicatori, tassi di crescita e previsioni: elaborazione FatturatoAziende sui bilanci depositati.

Utile

Pro

Dato ufficiale

Stima • Powered by FA Predictive Engine

Utile (2024)

-€ 690 K

+55.0%

vs 2023

Margine di Utile (2024)

-16,8%

+30,4 p.p.

vs 2023

Utile per dipendente (2024)

-€ 15 K/ dip.

+56.9%

€ -15.006,39

vs 2023

CAGR 2018–2024

+3.5%

Crescita complessiva 2018–2024

+22.7%

Utile netto 2024: € -690.294 (EUR) — vedi tutti gli esercizi

Utile netto di Wikicasa, esercizi 2018–2024 (EUR).
Periodo	Utile netto (EUR)
esercizio 2018	€ -562.794
esercizio 2019	€ 0
esercizio 2020	€ -659.220
esercizio 2021	€ -1.154.669
esercizio 2022	€ -1.328.761
esercizio 2023	€ -1.533.345
esercizio 2024	€ -690.294

Dipendenti

Dipendenti (2026)

Fatturato per dipendente (2024)

€ 89 K

+20.9%

€ 89.235,37

vs 2023

Costo Personale Medio (2024)

€ 36 K

+8.0%

€ 36.456,22

vs 2023

Crescita complessiva 2019–2026

+266.7%

Dipendenti 2026 (rilevazione): 44 (numero) — vedi tutti gli esercizi

Dipendenti di Wikicasa, esercizi 2019–2024 (numero). Il 2026 è una rilevazione dell'organico, non un esercizio di bilancio depositato.
Periodo	Dipendenti (numero)
esercizio 2019	12
esercizio 2020	15
esercizio 2021	19
esercizio 2022	32
esercizio 2023	44
esercizio 2024	46
2026 · organico rilevato	44

Costo del Personale

Costo Personale (2024)

€ 1,7 Mln

+13.0%

vs 2023

Costo per dipendente (2024)

€ 36 K

+8.0%

€ 36.456,22

vs 2023

Peso del personale sui ricavi (2024)

40.9%

-4,8 p.p.

vs 2023

Crescita complessiva 2018–2024

+3568.3%

Costo del personale 2024: € 1.676.986 (EUR) — vedi tutti gli esercizi

Costo del personale di Wikicasa, esercizi 2018–2024 (EUR).
Periodo	Costo del personale (EUR)
esercizio 2018	€ 45.716
esercizio 2019	€ 245.567
esercizio 2020	€ 551.074
esercizio 2021	€ 619.016
esercizio 2022	€ 1.034.216
esercizio 2023	€ 1.484.616
esercizio 2024	€ 1.676.986

Anagrafica

Ragione socialeWIKICASA S.R.L.

Partita IVA08820060963

Data di costituzione11/11/2014

Codice fiscale08820060963

REAMI-2051010

Sede legaleVia Sforza Ascanio Cardinale, 85, Milano, (MI)

Forma giuridicaSRL

Codice ATECO63.12

Descrizione ATECOPortali web

Dipendenti (2026)44

Sito webwikicasa.it

LinkedInProfilo LinkedIn

Company DNA™ by FatturatoAziende

La scheda che trasforma bilanci, storia e mercato in una lettura chiara dell'impresa.

Elaborazione proprietaria FatturatoAziende su fonti pubbliche, ufficiali e dati arricchiti. - Aggiornato il 05 giu 2026
© 2026 FatturatoAziende — tutti i diritti riservati. Riproduzione, scraping e riutilizzo non autorizzati vietati.

Storia

La proptech che ha rivoluzionato il mercato immobiliare italiano

Fondata nel 2015 a Milano da un team di ex consulenti e sviluppatori, Wikicasa nasce per colmare il gap digitale degli agenti immobiliari italiani.

Nel 2018 lancia la prima versione della piattaforma con AI per la generazione lead, raggiungendo 500 agenti in 12 mesi.

Nel 2021 raccoglie un round Serie A da 3 milioni di euro per espandere il team e potenziare le funzionalità di Big Data analytics.

2015

Milano

Serie A

Fondata

2015

Sedi

Raccolta

€3M

Approfondisci

Wikicasa nasce a Milano nel 2015 da un'idea di un gruppo di ex consulenti e sviluppatori che vedevano il potenziale dell'AI nel settore immobiliare. L'obiettivo era chiaro: offrire agli agenti immobiliari italiani strumenti digitali per competere in un mercato sempre più online. La prima versione della piattaforma arriva nel 2018, focalizzata sulla generazione lead tramite algoritmi predittivi. In 12 mesi conquista 500 agenti. Nel 2021, con un round Serie A da 3 milioni, Wikicasa potenzia le capacità di Big Data e introduce funzionalità di pubblicazione annunci automatizzata. Oggi conta oltre 2.000 agenti attivi e continua a innovare con modelli di AI generativa per la descrizione degli immobili.

Mercato di Riferimento

Agenti immobiliari italiani in cerca di digitalizzazione

Target primario: agenti immobiliari indipendenti e piccole agenzie in Italia, un mercato frammentato con oltre 100.000 professionisti.

Competitor diretto: Immobiliare.it Insights e Casavo per la parte lead, ma Wikicasa si differenzia per l'integrazione AI end-to-end.

Posizionamento: piattaforma all-in-one per lead generation, pubblicazione annunci e analisi di mercato, con un costo accessibile a partire da 29 €/mese.

Italia

Immobiliare.it

Casavo

Mercato

Italia

Agenti

100.000+

29 €/mese

Approfondisci

Il mercato di riferimento di Wikicasa è composto dagli agenti immobiliari italiani, un settore che conta oltre 100.000 professionisti, molti dei quali ancora poco digitalizzati. La piattaforma si rivolge sia a singoli agenti che a piccole e medie agenzie, offrendo un abbonamento SaaS a partire da 29 euro al mese. I competitor principali sono Immobiliare.it Insights (per i dati di mercato) e Casavo (per la vendita diretta), ma Wikicasa si distingue per l'integrazione verticale di AI e Big Data in un unico ecosistema. L'azienda punta a crescere nel segmento degli agenti indipendenti, che rappresentano circa il 70% del mercato, offrendo loro strumenti un tempo riservati solo ai grandi network.

Prodotti e Servizi

AI e Big Data per ogni fase del business immobiliare

Lead Generator AI: algoritmo che analizza i dati di navigazione e identifica potenziali acquirenti con un tasso di conversione del 15%.

Annunci Smart: pubblicazione automatica su 20+ portali con descrizioni generate da AI generativa, ottimizzate per SEO.

Market Analytics: dashboard con prezzi medi, tempi di vendita e domanda per zona, aggiornati in tempo reale.

Lead Generator AI

Annunci Smart

Market Analytics

Portali

20+

Conversione

15%

29 €/mese

Approfondisci

Wikicasa offre tre prodotti principali, tutti basati su AI e Big Data. Lead Generator AI utilizza modelli predittivi per analizzare il comportamento degli utenti sui portali immobiliari e generare lead qualificati con un tasso di conversione medio del 15%. Annunci Smart automatizza la pubblicazione su oltre 20 portali (Immobiliare.it, Casa.it, Idealista, etc.) e genera descrizioni in italiano tramite AI generativa, ottimizzate per i motori di ricerca. Market Analytics fornisce dashboard interattive con dati di mercato in tempo reale: prezzi medi, tempi di vendita, domanda per zona e analisi della concorrenza. I piani partono da 29 €/mese per il base, fino a 99 €/mese per il piano premium che include lead illimitati e supporto dedicato.

Proposta di valore

Perché gli agenti scelgono Wikicasa

Risparmio di tempo: la pubblicazione automatica su 20+ portali riduce il lavoro manuale del 70%.

Lead di qualità: l'AI filtra i contatti in base all'intenzione d'acquisto, aumentando il tasso di chiusura del 30%.

Dati in tempo reale: le analisi di mercato permettono di prezzare gli immobili in modo competitivo.

Risparmio tempo

70%

Lead qualificati

+30%

Approfondisci

Wikicasa si distingue per la capacità di integrare AI e Big Data in un'unica piattaforma, offrendo agli agenti immobiliari un vantaggio competitivo tangibile. Il risparmio di tempo è immediato: la pubblicazione automatica su oltre 20 portali elimina la necessità di inserire manualmente gli annunci, riducendo il carico di lavoro del 70%. I lead generati dall'AI sono di alta qualità: l'algoritmo analizza migliaia di segnali (ricerche, visualizzazioni, click) per identificare gli utenti con reale intenzione di acquisto, aumentando il tasso di chiusura del 30% rispetto ai lead tradizionali. Infine, le dashboard di Market Analytics permettono di prezzare gli immobili in modo ottimale, basandosi su dati di mercato aggiornati in tempo reale. Per gli agenti, Wikicasa non è solo un software, ma un partner strategico per crescere in un mercato sempre più digitale.

Financial Health Score

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Fatturato di Wikicasa, esercizi 2018–2024 (EUR).

Periodo

Fatturato (EUR)

esercizio 2018

€ 469.676

esercizio 2019

€ 844.979

esercizio 2020

€ 1.350.886

esercizio 2021

€ 1.780.484

esercizio 2022

€ 2.501.102

esercizio 2023

€ 3.248.548

esercizio 2024

€ 4.104.827

Utile netto di Wikicasa, esercizi 2018–2024 (EUR).

Periodo

Utile netto (EUR)

esercizio 2018

€ -562.794

esercizio 2019

€ 0

esercizio 2020

€ -659.220

esercizio 2021

€ -1.154.669

esercizio 2022

€ -1.328.761

esercizio 2023

€ -1.533.345

esercizio 2024

€ -690.294

Dipendenti di Wikicasa, esercizi 2019–2024 (numero). Il 2026 è una rilevazione dell'organico, non un esercizio di bilancio depositato.

Periodo

Dipendenti (numero)

esercizio 2019

esercizio 2020

esercizio 2021

esercizio 2022

esercizio 2023

esercizio 2024

2026 · organico rilevato

Costo del personale di Wikicasa, esercizi 2018–2024 (EUR).

Periodo

Costo del personale (EUR)

esercizio 2018

€ 45.716

esercizio 2019

€ 245.567

esercizio 2020

€ 551.074

esercizio 2021

€ 619.016

esercizio 2022

€ 1.034.216

esercizio 2023

€ 1.484.616

esercizio 2024

€ 1.676.986

Company DNA™ by FatturatoAziende

La scheda che trasforma bilanci, storia e mercato in una lettura chiara dell'impresa.

Wikicasa

Fatturato

Utile

Dipendenti

Costo del Personale

Anagrafica

Company DNA™ by FatturatoAziende

Storia

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Prodotti e Servizi

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Financial Health Score

Composizione Score

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