Recomendação inteligente de imóveis
O cliente imobiliário raramente sabe descrever com precisão o que procura. Ele diz que quer três quartos, mas visita e gosta de um de dois quartos com varanda ampla; filtra por um bairro, mas clica em imóveis do bairro vizinho. Filtros rígidos e buscas por características deixam escapar essas preferências. A recomendação de imóveis com IA observa o comportamento, como imóveis vistos, favoritados, descartados e visitados, e combina esses sinais com o perfil declarado para sugerir opções que o cliente talvez não encontrasse sozinho.
Projetamos o sistema de recomendação conforme os dados e os canais da empresa. A solução pode incluir blocos de imóveis semelhantes nas páginas do site, lista de sugestões para o corretor enviar a cada cliente, alertas personalizados por e-mail ou aplicativo, combinação entre perfil de busca e captações novas e aprendizado com o retorno das visitas. Regras de negócio, como imóveis em exclusividade ou prioridade de empreendimentos, podem ser aplicadas sobre as sugestões.
Desenvolvimento sob medida: cada solução é projetada e construída para a operação do cliente. Não se trata de um software pronto por assinatura.
Problemas da operação que esta solução resolve
Filtros que escondem boas opções
O cliente filtra por número de quartos ou bairro exato e nunca vê imóveis próximos do que realmente aceitaria.
Corretor sem tempo para garimpar estoque
Selecionar imóveis para cada cliente exige consultar o cadastro manualmente e depende do conhecimento individual.
Captações novas sem destino
Imóveis recém-captados não são apresentados a clientes da base que buscavam exatamente aquele perfil.
Alertas genéricos e ignorados
Notificações baseadas só em filtros mandam opções pouco relevantes e o cliente para de abrir.
O que a solução pode incluir
Funcionalidades combinadas conforme o processo e as prioridades de cada cliente.
Imóveis semelhantes
Sugestões na página de cada imóvel com base em localização, tipologia, faixa de valor, características e comportamento de outros usuários.
Cruzamento perfil x estoque
Pontuação de aderência entre o perfil de busca do cliente no CRM e cada imóvel disponível, com os pontos de compatibilidade e divergência.
Aprendizado com interações
Cliques, favoritos, descartes e feedbacks de visita ajustam as próximas sugestões para cada cliente.
Lista de sugestões para o corretor
Painel no CRM com imóveis recomendados para cada cliente, prontos para enviar em seleção ou catálogo.
Alertas personalizados
Notificações de novos imóveis ou redução de preço ordenadas pela aderência ao comportamento do cliente.
Regras de negócio sobre as sugestões
Possibilidade de priorizar exclusividades, ocultar imóveis reservados e equilibrar a exposição de empreendimentos.
Benefícios para a operação
Clientes veem opções mais relevantes
As sugestões refletem o que o cliente demonstra preferir, e não apenas o que ele digitou nos filtros.
Corretor ganha tempo na seleção
A lista inicial sai pronta, e o profissional aplica seu conhecimento para refinar e enviar.
Estoque circula melhor
Novas captações e imóveis menos vistos são apresentados a quem tem perfil compatível.
Alertas que fazem sentido
Notificações mais alinhadas ao interesse contribuem para manter o cliente engajado na busca.
Para quem é
Imobiliárias
Para imobiliárias com estoque amplo de venda e locação que querem aproximar captações da base de clientes ativos.
Incorporadoras
Para incorporadoras com vários empreendimentos que precisam indicar a unidade ou o produto mais aderente a cada lead.
Corretores
Para corretores que atendem muitos clientes ao mesmo tempo e precisam montar seleções rapidamente.
Investidores
Para plataformas que apresentam imóveis a investidores com critérios próprios, como região, ticket e perfil de renda pretendido.
Aplicações práticas
Cliente que descarta imóveis térreos
Após descartar três casas térreas, as próximas sugestões passam a priorizar sobrados e apartamentos com elevador.
Captação nova com destino imediato
Ao cadastrar um apartamento garden, o sistema lista para o corretor clientes da base com perfil compatível.
Página do imóvel vendido
Quando o imóvel acessado não está mais disponível, a página exibe semelhantes na mesma região e faixa de valor.
Feedback de visita
O cliente informa que achou a cozinha pequena; a recomendação passa a pesar o tamanho da cozinha nas próximas opções.
Tecnologias e integrações
A recomendação consome o estoque do CRM ou do ERP, eventos de navegação do site e do aplicativo e registros de visitas e feedbacks. As sugestões são entregues por API para o site, o aplicativo, o catálogo digital e o CRM, e podem alimentar alertas e jornadas de e-mail. A coleta de eventos respeita as preferências de cookies e o consentimento do usuário.
A escolha final da tecnologia depende do contexto do projeto. Conheça as tecnologias que utilizamos.
Etapas do projeto
- 1
Inventário de dados e sinais
Verificamos quais dados de estoque, perfil e comportamento existem e onde coletar novos sinais com consentimento.
- 2
Definição dos pontos de recomendação
Escolhemos onde as sugestões aparecem, como site, CRM e alertas, e quais regras de negócio se aplicam a cada um.
- 3
Modelo inicial e coleta de eventos
Implantamos uma recomendação por similaridade e passamos a registrar interações para aprendizado.
- 4
Avaliação com testes controlados
Comparamos versões da recomendação com grupos de usuários e com o retorno dos corretores.
- 5
Evolução do modelo
Incorporamos sinais de visitas e feedbacks e ajustamos o modelo em ciclos de reavaliação.
Conheça a metodologia completa do escritório.
Diferenciais técnicos
Representação vetorial de imóveis
Características, descrição e localização viram vetores comparáveis, o que permite encontrar semelhantes além dos filtros exatos.
Tratamento de clientes sem histórico
Para novos usuários, combinamos perfil declarado e popularidade por região até haver interações suficientes.
Recomendação explicada ao corretor
O CRM mostra por que cada imóvel foi sugerido, ajudando o corretor a argumentar com o cliente.
Soluções complementares
Perguntas frequentes
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