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Transformação Digital

A análise de dados está mudando o setor imobiliário

O mercado imobiliário foi o setor que mais sofreu com a crise dos últimos anos. Depois de seis anos de queda no volume de vendas de imóveis residenciais, o ano de 2018 mostrou uma recuperação e, segundo especialistas, a tendência é que a partir de 2019 o setor volte a crescer consideravelmente. Além da melhora na economia do país, um dos fatores que têm ajudado algumas empresas a melhorarem suas vendas é a análise de dados.

Como em praticamente todos os mercados, muitas das empresas do setor imobiliário ainda continuam baseando suas decisões em intuição e no histórico de dados anteriores. Porém, com o avanço da tecnologia e a grande quantidade de dados gerada diariamente, isso pode ser um grande erro. Atualmente ficou muito mais fácil para empresas conseguirem analisar uma gama maior de variáveis, podendo assim diminuir o risco e encontrar novas oportunidades no mercado. Conseguindo assim oferecer a seus consumidores as melhores opções de empreendimentos para o seu perfil.

O processo de compra de um imóvel mudou muito com o avanço da tecnologia. Atualmente, quando o consumidor procura uma imobiliária ou um empreendimento, normalmente ele já pesquisou as opções de imóvel que quer, já tem noção do preço, da localização etc. Em um primeiro momento isso pode parecer um pouco assustador para os corretores, porém se visualizado por outra ótica, pode ser a grande virada no jogo para quem souber aproveitar esse novo cenário. Digo isso porque o cliente faz todo o processo de pesquisa e análise na internet, deixando seu rastro de interesse, e se a empresa souber usar esses dados a seu favor, conseguirá otimizar o trabalho do corretor focando no que ele sabe fazer melhor, fechar negócio.


Quais as principais vantagens da análise de dados para o setor imobiliário?

Talvez o principal diferencial que a análise de dados pode proporcionar é o entendimento do perfil do consumidor e criar clusters para identificar padrões de comportamento. Por exemplo, qual a idade média que os jovens estão saindo de casa e indo comprar ou alugar o primeiro imóvel? Que tipo de característica tem esse imóvel, a localização próxima ao metrô é um fator importante? Buscam um empreendimento mobiliado? Ter uma academia é um diferencial? Enfim, estas e outras respostas podem ser respondidas baseadas no comportamento de busca desse usuário dentro do seu site e posteriormente cruzando com a informação de fechamento de compra. 

Um outro ponto super importante é a antecipação das tendências. Através de análises de tendências de mercado, cruzando com comentários gerados nas redes sociais, por exemplo, pode se criar um modelo preditivo em que as empresas consigam prever e antecipar o crescimento de uma determinada região para um público específico. Por exemplo, uma região que irá ganhar um novo hospital, pode ser muito atrativa para empreendimentos de um determinado modelo para receber os médicos que irão trabalhar neste hospital.

Por fim, pode entender qual o potencial dos imóveis que têm em sua carteira. Com isso, consegue fazer uma análise de preço do empreendimento para ver se é condizente com o valor que está sendo cobrado para aquele tipo de imóvel e naquela região.

Resumindo esses pontos, a análise de dados possibilita que as empresas consigam direcionar seus esforços de mídia baseados no perfil dos seus empreendimentos e no perfil de público que quer atingir. Pode ter assim um ganho financeiro e de eficiência com seu consumidor, pois estará ofertando um produto que faça sentido para o que ele está buscando.


Como implementar essa estratégia na prática?

Com a quantidade de informações que são geradas atualmente, implementar uma estratégia baseada em dados não parece ser algo fácil. Porém, tem algumas ferramentas básicas que todas as empresas deveriam ter para iniciar esse processo (muitas até gratuitas). Vou listar algumas ferramentas básicas para conseguir essa análise:


Google Analytics: uma ferramenta gratuita do Google que permite acompanhar todo o comportamento de navegação dos usuários dentro de seu site, quantos leads você está gerando, por quais páginas e que tipo de filtro os usuários estão fazendo nas buscas. Com isso, você pode identificar quais estão sendo os filtros mais utilizados por um determinado tipo de público.


CRM (Customer Relationship Management): como o próprio nome já diz, é um programa para gestão de relacionamento do cliente. Nele você precisa ter todos os dados para acompanhar em que passo do funil de vendas esse consumidor está, que tipo de imóvel ele já demonstrou interesse e/ou comprou, enfim, ter todos os dados desse cliente.


Automação de E-mail Marketing: com uma estratégia de automação, você consegue descobrir que tipo de conteúdo está gerando maior interesse do usuário (taxa de abertura e taxa de cliques) e com isso direcionar ofertas específicas para o tipo de interesse daquele usuário.


Essas são algumas das ferramentas básicas que as empresas podem implementar sem grande dificuldade no seu dia a dia. Mas existem outras opções mais avançadas para conseguir informações mais precisas de seus clientes e prospects, como as DMPs (Data Management Platform), que possibilitam a melhor compreensão dos dados dos usuários em toda a internet, ou as ferramentas de Social Listening, buscando padrões e novas tendências pelo que está sendo comentado nas redes sociais, dentre outras opções.


Cases de empresas do setor imobiliário aplicando a ciência de dados

No Brasil, os principais exemplos de empresas do setor imobiliário que têm direcionado seus negócios para uma cultura de Data Driven são os sites verticais líderes do mercado, Zap e Viva Real. As empresas que anunciaram fusão no fim de 2017, sempre tiveram como premissa gerar e prover dados sobre o mercado imobiliário. O Viva Real, em parceria com o Geoimovel, empresa de soluções e pesquisas imobiliárias, criou um sistema para mensurar o histórico de preços e tendências do mercado. Já o Zap criou uma área de inteligência imobiliária, o Data Zap, cruzando informação dos seus mais de 15 milhões de registros de imóveis, com sua base de clientes que ultrapassa 7 milhões de pessoas, se posicionando como a principal fonte de inteligência imobiliária no Brasil. A ferramenta Data Zap, tem diversas soluções baseadas em dados e já atende diversos clientes do mercado imobiliário.

Nos EUA, as empresas no geral já estão mais avançadas que as nossas em relação à estratégia baseada em dados. Segundo estudo da McKinsey & Company, as empresas norte-americanas já estão fazendo cruzamento de informações que vão além aos dados tradicionais (bairro, tamanho do imóvel etc.). As variáveis relacionadas aos dados “não tradicionais”, como proximidade a restaurantes famosos, explicam atualmente 60% das mudanças de aluguéis. Em um exemplo real apresentado no estudo, em Boston, de 1997 até 2014 o preço de imóveis localizados a menos de 400 metros de um Starbucks cresceram 171% (45% acima da média da cidade como um todo). 

Para comprovar a importância dos dados “não tradicionais” na decisão do consumidor atualmente, foi apresentado no estudo a comparação de dois imóveis idênticos em regiões semelhantes, que ao olhar apenas pelos dados tradicionais poderiam ter preços similares, mas quando analisados pelos dados “não tradicionais”, existe uma grande diferença entre eles.

Este estudo mostra que a decisão de compra de um imóvel está cada vez mais fugindo dos padrões tradicionais. As empresas precisam estar preparadas para compreender as necessidades específicas de cada consumidor, só assim vão conseguir entregar a melhor proposta de valor para ele.


Por Felipe Teixeira.


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