Análise de dados para tomada de decisão no mercado imobiliário

Vamos falar sério sobre a vida de um gestor de marketing? É tipo uma montanha-russa constante, entre os dados que nunca param de chegar e as demandas que surgem sem pedir licença. Às vezes, parece que cada setor fala uma língua diferente, especialmente quando o assunto é análise de dados – algo que ficou bem claro recentemente, quando tive que lidar com um cliente nesse mesmo barco.

No meio desse turbilhão, decidi que precisava ir fundo nos dados. O objetivo era identificar padrões e tendências escondidas, buscando aqueles insights que fazem toda a diferença para as próximas campanhas de marketing digital. Nessa maratona, a missão é transformar números em estratégias reais, proporcionando à equipe a confiança necessária para enfrentar qualquer desafio que surgir.

Abaixo eu conto como foi essa jornada.

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Objetivo da análise de dados

Utilizei a análise de dados para responder duas perguntas que impactam diretamente o negócio do cliente:

1. Qual foi o % de aproveitamento da base?
2. Qual canal obteve o melhor aproveitamento?

Confira também: Como utilizar o chatGPT para criar conteúdo para o mercado imobiliário

Considerações

Para uma melhor leitura dos resultados obtidos, devemos levar em consideração:

  • os dados analisados foram extraídos do CRM
  • existe uma discrepância de resultado (leads) entre as plataformas de mídia (Meta Ads / Google) e as registradas no CRM
  • o CRM considera os leads gerados tanto no Facebook e Instagram como “Facebook”
  • A campanha é majoritariamente online: INTERNET 97% e OUTROS 3%

Análise de dados

Qual foi o % de aproveitamento da base?

Como profissional de marketing, costumo trabalhar muito próximo a equipe comercial, isso ajuda na melhor compreensão de como os leads gerados resultam em vendas.

Os dados do CRM mostram um estranho padrão no volume de leads em cada etapa do funil. E o baixo resultado em vendas (< 1%) chama a atenção para algo que talvez esteja relacionado a processos.

Isso nos leva a outra pergunta:

Por qual motivo não houve mais conversões?

Os dados nos revelam alguns padrões que nos ajudam a compreender os fatos:

– 82% das não conversões são genéricas e diretamente ligadas ao trabalho do corretor (ou a falta dele no processo): “Sem interesse outros” (50%) e “falta de interação do corretor” (32%)

Se analisarmos as características do imóvel, vemos que < 9% foram responsáveis pela não conversão:

  • 4.90% — preço
  • 4.39% — localização
  • 0.51% — metragem

Qual canal obteve o melhor aproveitamento?

Uma das métricas que podemos utilizar para medir o aproveitamento de cada canal é o número de leads gerados e as vendas.

De acordo com os dados registrados no CRM:

  • 95% dos leads vieram pelo Facebook, Zap e Viva Real
  • 3 dos 5 canais digitais utilizados pelo cliente geraram resultados (vendas)
  • Viva Real trouxe o maior volume em vendas: foram 2 com ticket médio inferior ao dos demais canais
  • Facebook e Google juntos trouxeram 50% do valor em vendas: 25% Google e 25% Facebook

Qual foi o retorno do marketing?

No item acima avaliamos o número de leads gerados e o volume de vendas. Porém, nem sempre eles revelam o real potencial de um canal nas campanhas de marketing digital. Para isso, vamos dar uma olhada no ROAS (Return On Ad Spend) como métrica. Assim podemos considerar o valor investido por canal e o retorno que este canal trouxe em vendas.

De acordo os números:

  • Google obteve (de longe) o melhor ROAS com 122
  • Viva Real alcançou a metade (50%) do valor entregue pelo Google
  • Facebook (e Instagram) respondeu por apenas 12% do ROAS entregue pelo Google

O Google é o canal que recebe o menor investimento porém é o que apresentou o melhor ROAS 😱

Descobertas da análise de dados

Se considerarmos os dados duplicados excluídos, temos 449 leads registrados no CRM no período de quatro meses (janeiro a abril). Nas plataformas de anúncio foram registrados um total de 1096 leads no mesmo período. O que nos leva a crer que **o CRM apresenta uma perda de aproximadamente 60%.**

Outro problema encontrado é sobre a **qualidade das informações.** Os dados foram alimentados manualmente pelos corretores sem um parâmetro claro estabelecido. 50% dos leads foram classificados como “Sem interesse — Outros”. Um grande volume sem uma definição objetiva. Talvez tenham classificado assim por estarem no “modo automático”.

Informações complementares necessárias para enriquecer o lead não foram trabalhadas no atendimento. O CEP, por exemplo, permite entender o raio de alcance das campanhas e planejar ações locais de promoção.

Sugestões

Estas foram as sugestões apresentadas à diretoria:

  • Treinar a equipe comercial para melhor alimentar os dados do CRM. Assim novos insights poderão surgir nas próximas análises de dados.
  • Realocar verba de mídia paga no Google. O canal que obteve o maior retorno sobre investimento de anúncio (ROAS) têm um enorme potencial para trazer novas vendas.
  • Revisar ações realizadas nos leads não convertidos. Como um grande número de leads foi classificada de maneira genérica, pode haver oportunidades perdidas neste lead já investido pela construtora.
  • Substituir a plataforma de CRM. Muitos leads perdidos. Isso impacta diretamente a quantidade e velocidade de oportunidades não apresentadas aos corretores.

Pra finalizar

A análise de dados de um curto período poupou recursos do cliente, apresentou sugestão de melhorias no processo comercial e levantou alerta para o cuidado dos dados durante toda a jornada do consumidor.

Os diretores agora têm informação para melhor tomada de decisão e podem definir novas estratégias de marketing alinhadas aos objetivos de negócio da empresa.

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