O que o setor imobiliário precisa aprender com os gigantes do varejo e o uso do big data?

Este é o segundo conteúdo, de um total de 4, que vai aprofundar a leitura sobre os impactos do Big Data dentro das operações do mercado imobiliário.

No primeiro artigo desta série, comentei sobre empresas globais e o pensamento big data. Aqui, vou falar mais sobre o varejo tradicional e o posicionamento destas empresas no uso do big data em suas estratégias para tornar produtos e serviços mais próximos de seus consumidores, e realmente considerados no processo de aquisição por parte deles.

Isso posto, precisamos aprender com outros setores de atividade econômica como conduzir estratégias que beneficiem o consumo de nossos clientes antes de, com o perdão do meu francês, “enfiar goela abaixo” o tijolo, areia e cimento que representam o nosso setor imobiliário.

Antes de continuar a leitura, guarde esta frase: somos um grande varejo que não aprendeu, ainda, a trabalhar como varejo.

O setor de varejo é um campo complexo, onde os dados se tornaram um ativo insubstituível para atingir altas taxas de vendas e aumentar os lucros. Precisamente devido a esse avanço contínuo, as vendas globais no varejo devem chegar a US $ 30 trilhões em 2023, segundo dados da Statista.

No entanto, além das vantagens financeiras, os varejistas líderes globais se beneficiam de maneiras únicas com a integração do big data: cada um deles usando-o para um propósito distinto e gerando percepções curiosas e criativas a partir dele. 

Agora, é chegada a hora: vamos ver os exemplos reais de big data das maiores organizações de varejo.

Starbucks

A primeira grande marca de varejo que nos serve como um excelente exemplo do que fazer com o big data é a Starbucks. Starbucks é uma das marcas de café mais populares do mundo.  Acredito que boa parte de vocês que leem este artigo já deve ter em algum momento, na sua cidade ou em visita a uma localidade que tenha uma cafeteria da rede, ter experimentado o mundo Starbucks e saiu feliz de uma das lojas, mesmo não gostando tanto assim de café. No entanto, o que eles fazem com seus dados de compra você ainda não sabe, e um dia poderá se surpreender em um atendimento ou produto adquiridos no futuro. 

A Starbucks, uma corporação americana, ocupa uma posição de destaque em seu setor há muitos anos, e a chave para seu sucesso contínuo sempre foi a adoção constante de inovações, tecnologias de ponta e, agora, big data.  

De acordo com pesquisa realizada pela Forbes, publicada em setembro de 2019, a Starbucks obteve um aumento de 26% em suas receitas apenas por um período de três anos (2016-2019). Não há dúvida: o big data tem um dedo nisso. 

A marca usa dados em termos de localização, demografia, comportamento de compra, tendências do cliente e muito mais, para prever o sucesso e o desempenho futuro de suas novas lojas, que serão inauguradas em diferentes partes do mundo. Dessa forma, a organização consegue mitigar o risco de abertura de loja em local não rentável e, eventualmente, evitar qualquer tipo de falência de uma unidade. 

Além disso, a Starbucks usa os dados do cliente, que gera inteligência de marketing e serviços pós-atendimento para interagir continuamente com eles, mesmo quando não estão em um de seus cafés. E isso tem um efeito duplo: fornecer produtos e ofertas personalizadas e atingir um nível mais alto de satisfação na experiência. 

Um sonoro tapa na cara do imobiliário, com toda certeza. Starbucks é, sim, nosso maior case de aprendizado, basta ler os dois parágrafos acima. Volte a leitura, antes de seguir pro próximo exemplo, se restarem dúvidas.

Amazon

Seguindo os exemplos. A Amazon é uma empresa de varejo online mundialmente famosa, através da qual você pode fazer pedidos de qualquer coisa: de alimentos a eletrônicos. A gigante do varejo mundial também usa big data, e você já deve ter comprado algo no site da Amazon sem saber que em diversos acessos anteriores, ela pode ter monitorado sua navegação.

Faz parte das Quatro Grandes empresas de tecnologia, ao lado do Google, Apple e Facebook Group, o que a torna um grande peixe e um enorme expoente no mundo da tecnologia. 

Um dos pontos fortes mais importantes e valiosos da Amazon é a integração de Big Data: seu mecanismo de recomendação avançado. Como isso funciona?

Ela coleta dados do histórico de compras dos clientes, bem como de visualizações, cliques, consultas de pesquisa e itens no carrinho. Com base nesses dados, a Amazon dá sugestões com incrível precisão e, ao mesmo tempo, direciona as vendas para produtos de acordo com o perfil do usuário.

Engraçado que no imobiliário ainda estamos criando os mesmos anúncios, utilizando os mesmos canais e os mesmos discursos de venda. Não levamos em consideração quem são as pessoas e o que, de fato, elas querem.

Você sabia que 35% das vendas da Amazon são geradas por meio de recomendações? Recomendações essas feitas pelo próprio big data? Essa é a hora na qual você dirá: uaaaau!!! 

IKEA

Um último exemplo que se aproxima mais do imobiliário é o case da IKEA. 

Este varejista sueco de móveis é conhecido por sua constante inovação com o objetivo de alcançar um maior nível de sustentabilidade. As formas únicas de fabricação, embalagem, envio e reciclagem tornam a IKEA uma das poucas empresas que adotou uma economia circular como parte da cultura empresarial. 

Mas como esse líder em móveis usa big data em seu benefício?

Ainda em 2013, a IKEA lançou um recurso para reconhecimento de imagem e realidade aumentada em seu aplicativo. Os clientes escaneiam os itens de que gostam com seus telefones, diretamente de um catálogo IKEA, ou da própria loja. A análise avançada permite que eles posicionem virtualmente os móveis de que gostaram em suas próprias casas e vejam sua aparência, bem como alterem a cor, os tamanhos e os modelos. Outro uso do big data é em termos de recomendações de itens. Semelhante à Amazon, este varejista sugere produtos relacionados ou complementares aos itens, que os clientes visualizaram no site, adicionaram ao carrinho ou destacaram como favoritos.

Com esse recurso de personalização, a IKEA está habilitada a fornecer uma experiência ao consumidor com alto grau e satisfação não apenas na loja, mas em sua loja virtual e aplicativo, também. E o melhor: humanizando o processo!

Além disso, o uso de big data para realidade aumentada e análises avançadas contribui para os esforços de sustentabilidade da empresa, diminuindo o número de pessoas que realmente se deslocam até a loja para comprar algo.

Dessa forma, a organização se responsabiliza pelo embarque de grande parte dos pedidos e tem a liberdade de otimizar seu transporte, organizando-o da forma mais econômica e eficiente para diminuir o impacto ambiental. 

E tem gente que fala de experiência do usuário no imobiliário apenas dizendo que “a melhor experiência está em levar o cliente a fechar a compra e se sentir em casa”.
Talvez observar outras empresas cause certa preguiça no profissional do imobiliário, porém pode causar um enorme impacto em seu aprendizado constante.

Recomendações

Por fim, como mensagem essencial desse artigo, recomendo que as boas práticas e aprendizados com quem realmente já trilhou o caminho para tecnologias que estão sendo empregadas no imobiliário nos dias atuais, sejam consideradas com um grau de importância enorme. Com a Starbucks, vimos que “reconhecer padrões” favorece abertura de novos pontos de venda e aumenta consumo dentro das lojas. Com a Amazon, vimos que vender por “recomendação e não por obrigação” melhora a produtividade da empresa e, assim, aumenta lucro. E no caso da IKEA, concluímos que humanizar o processo em diferentes canais e tornar o processo mais sustentável favorece a imagem de marca e a escolha do cliente na hora de comprar móveis para o lar.

Junte todos os princípios e inspirações/insights dados aqui, reveja seu negócio, ressignifique sua forma de atuação e recomece, não do zero, mas reinicie já com uma experiência anterior ao que fez e melhorando, sempre.

Valeu pela leitura, e fica o aviso: no próximo artigo da série, falaremos diretamente sobre o imobiliário e empresas do setor que mudaram o foco depois de usar a tecnologia de big data. Até lá!