Para quem acompanha a Refinaria de Dados sabe que trabalhamos para que grandes empresas tenham maior facilidade em lidar com grandes quantidades de dados. Nossa atuação se estende desde a captação e coleta, processamento e visualização dessas informações.
No case que vocês acompanharão abaixo, utilizamos modelos preditivos para otimizar o processo das equipes de marketing e vendas, aumentando o ROI das ações e melhorando as taxas de conversão.
Como analisar o potencial de consumo dos compradores de imóveis no país? Para responder a esta pergunta, a Tecnisa, uma das maiores construtoras do mercado imobiliário brasileiro, buscou a Refinaria para auxiliá-la no processo de mineração de dados, com o intuito de entender o perfil de cada consumidor advindo dos diferentes canais de venda e relacionamento da empresa: estandes, landing pages, corretores, redes sociais e outros canais digitais.
É o que explica, Rafael Zenorini, CEO da Refinaria de Dados:
“O mercado imobiliário tem uma grande dificuldade: entender a qualidade dos leads que surgem de diferentes canais e, hoje, todo esse processo de otimização do marketing e das vendas é muito caro dentro deste segmento. A convite do Romeo Busarello, diretor de marketing da Tecnisa, fomos instigados a superar este desafio e otimizar os processos de captação de novos clientes.”
Com o uso da tecnologia desenvolvida pela Refinaria de Dados foram criados modelos preditivos, com os quais se consegue, a partir de uma série de variáveis demográficas, cadastrais e até comportamentais. Sendo assim, a partir do enriquecimento colocamos os leads da Tecnisa dentro de um score e, a partir disso, avaliamos a propensão deles para a compra de um imóvel, visando otimizar o trabalho das equipes de venda e de marketing.
A expectativa é de que, com a solução (implementada no início deste ano), a Refinaria de Dados diminua o custo e o tempo de aquisição de clientes, tornando os processos de marketing e vendas mais eficientes e aumentando a taxa de conversão de leads da Tecnisa.
“Nosso foco na Tecnisa é apoiá-los nessa modelagem de dados. Eles nutrem nossa infraestrutura com todos os leads que chegam até eles a partir de diferentes canais. A nossa infraestrutura coleta mais dados sobre esse grupo de pessoas, enriquece essa base e, a partir disso, conseguimos definir um score que vai de 0 a 100, apontando qual a probabilidade daquele lead, de fato, comprar um imóvel”, conclui Rafael.
Para acessar a versão publicada pela LIGA VENTURES clique aqui.
Olhamos para o futuro das organizações, gerando insights e decisões mais inteligentes. Tudo através da análise de dados.