27 de setembro de 2021

Como melhorar seus anúncios imobiliários com Big Data

big data para anúncios imobiliários

Precisa tornar seus anúncios imobiliários mais efetivos? Saiba como o Big Data está transformando o marketing nesse segmento!

A transformação digital afeta processos organizacionais em todos os segmentos e um de seus pilares é o Big Data. Seguindo a tendência, o mercado de imóveis vem investindo em tecnologias e metodologias inovadoras para se adequar aos padrões de consumo do mundo conectado. Nesse contexto, os anúncios imobiliários estão entre os elementos com maior potencial para evoluir.

Neste artigo, vamos abordar os aspectos essenciais que você precisa compreender para refletir sobre esse novo paradigma e suas aplicações para os negócios. Além de entender o que é Big Data, você verá de que maneira ele fortalece o marketing imobiliário, as principais ferramentas utilizadas e os indicadores de desempenho mais frequentes. Confira!

O que é Big Data?

Big Data é a utilização de tecnologias para coleta, armazenamento e processamento de dados, os quais serão convertidos em informações úteis para os gestores de um negócio. Esse recurso é cada vez mais reconhecido como um diferencial importante em vários segmentos, já que permite conhecer melhor uma série de variáveis do mercado e da própria empresa.

Ele é baseado em cinco pilares conhecidos como os 5 V’s:

  1. Volume: a característica principal do Big Data, se refere à quantidade de dados com os quais lidamos;
  1. Variedade: se refere aos diversos tipos e formatos de dados que o sistema analisa. Ele pode trabalhar com dados estruturados (que tem um formato padrão) e não estruturados (que não tem formato definido). Um dos grandes desafios do Big Data é conseguir interpretar dados não estruturados para obter informações a partir deles.
  1. Velocidade: A agilidade do sistema para coletar, processar e transformar os dados em informações relevantes;
  1. Veracidade: o sistema deve ter ferramentas que garantam a confiabilidade dos dados, ou seja, evitar o uso de dados falsos.
  1. Valor: todo o trabalho de coletar e analisar dados só faz sentido quando as informações resultantes desse esforço tem algum valor para a empresa. Isso significa que o Big Data deve fornecer material que permita melhorar processos internos e sustentar a adoção de determinada estratégia, por exemplo.

Um caso emblemático da aplicação do Big Data começou em 2011, quando a plataforma de streaming Netflix resolveu investir US$ 100 milhões na produção da série House of Cards. A escolha foi guiada pela análise do comportamento dos usuários: que tipo de conteúdos viam, por quanto tempo, se pulavam de uma cena para outra ou não, entre outros aspectos.

A empresa compreendeu que havia um grande público interessado em séries sobre política, que Kevin Spacey seria o protagonista ideal e que seus trabalhos com o diretor David Fincher tinham grandes chances de sucesso. De fato, quando o programa foi lançado, a Netflix já sabia que os resultados seriam excelentes.

A mesma abordagem foi utilizada em séries como Orange is the New Black e Stranger Things. Em todos os casos, a empresa havia mapeado muito bem o público que queria atingir e a melhor forma de agradá-lo, mostrando que Big Data também é um grande aliado da criatividade.

Como o Big Data fortalece anúncios imobiliários?

Big Data para anúncios imobiliários
A aplicação do Big Data torna os anúncios mais efetivos e aumenta o retorno.

Agora você pode estar se perguntando como o Big Data pode ser útil no setor imobiliário, cujas características são bem distantes do nosso exemplo da Netflix. A principal aplicação dessa tecnologia está no desenvolvimento de anúncios imobiliários. 

Cada vez mais pessoas utilizam plataformas online para buscar informações e fazer compras. Todos nós estamos constantemente conectados e nossas ações na rede fornecem uma grande variedade de dados que, quando analisados, podem demonstrar certos padrões de comportamento e preferências pessoais.

É assim que plataformas como Google e Facebook direcionam conteúdos potencialmente interessantes para seus usuários, tendo como referência suas interações anteriores com a rede. O Big Data, portanto, abre diversas possibilidades para mostrar o imóvel certo ao usuário com mais chances de se interessar por ele.

Dito de outra forma, o Big Data ajuda a criar campanhas altamente personalizadas, em que a oferta ideal é direcionada para o cliente ideal. A partir daí, é possível implementar estratégias de up-sell e cross-sell para vender mais. 

Essa segmentação tão específica traz outro benefício imprescindível – a redução de custos. Sendo capaz de mapear os imóveis com mais chances de venda ou locação para determinado cliente, a despesa com publicidade é drasticamente reduzida. Você não precisa mais anunciar para um público amplo e genérico, como acontece com as propagandas televisivas. 

Como fazer anúncios imobiliários na internet?

Já mencionamos Google e Facebook como exemplos claros do uso do Big Data para o direcionamento de anúncios. Agora, vamos conhecer melhor as ferramentas que eles disponibilizam para essa finalidade..

Google Ads

Antes conhecido como Google Adwords, o Google Ads usa todo o poder de coleta e armazenamento de dados da plataforma de buscas para segmentar os anúncios imobiliários. Para isso, é interessante trabalhar em torno de metas como tráfego no site, vendas e aquisição de leads.

Há muitas maneiras de utilizar o Google Ads em suas campanhas. A mais fácil de observar é o uso de links patrocinados. Com eles, você consegue colocar sua empresa nas primeiras colocações da página de busca para palavras-chave específicas, como “apartamento à venda em Guarulhos” ou “casa para alugar em Londrina”.

Outro modelo que merece destaque é o remarketing, também conhecido como retargeting. Com ele, é possível mostrar seus anúncios em vários sites para pessoas que já visitaram seu site alguma vez. É por isso que, quando procuramos por certos produtos no Google, começamos a ver propagandas dele por todo lado.

Facebook Ads

O Facebook Ads permite criar anúncios com formatos diversos dentro e fora da plataforma, fazendo com que eles alcancem sua gigantesca base de usuários. No caso do setor imobiliário, fazer campanhas para conquistar curtidas e comentários pode não fazer muito sentido, mas colocar conversões e geração de leads como objetivos traz resultados.

Vale lembrar que o Facebook é proprietário do Instagram, portanto, as duas plataformas são integradas. Dependendo do público-alvo e do formato dos anúncios, você pode optar por uma ou outra plataforma.

A segmentação do Facebook funciona a partir do mapeamento de suas ações dentro da rede. Ao mapear curtidas, compartilhamentos e comentários, por exemplo, o sistema de Big Data da rede consegue compreender os interesses do usuário. Para aprimorar a experiência do cliente, seus anúncios podem usar fotos, vídeos e animações, entre outros recursos. 

Como medir os resultados?

Big Data para imobiliárias
Sistemas baseados em Big Data fornecem dados fundamentais para a gestão estratégica.

Além de implementar estratégias baseadas em Big Data para desenvolver seus anúncios, é necessário medir sua efetividade com indicadores adequados. O acompanhamento das métricas de desempenho ajuda a aperfeiçoar as campanhas e fazer com que seus resultados melhorem consistentemente.

Há uma grande variedade de indicadores no marketing digital. Contudo, para não se enrolar com dados desnecessários, é fundamental identificar aqueles que fazem sentido dentro da sua estratégia. Vamos conhecer agora as métricas utilizadas com maior frequência pelos profissionais da área:

Custo por Lead (CPL)

O CPL se refere ao valor gasto pela aquisição de cada lead, ou seja, cada contato obtido por meio de um anúncio. O lead qualificado é aquele que tem mais chances de fechar negócio. Portanto, quanto mais específica e bem sucedida a campanha, maior a probabilidade de adquirir leads qualificados por custo mais baixo.

Custo por Aquisição (CPA)

O CPA indica o valor pago para que seu público-alvo realize o objetivo da campanha, que geralmente tem relação com a conversão. Esse objetivo pode ser uma ação, como clicar em um link ou preencher um formulário, por exemplo.

Custo por Clique (CPC)

O CPC representa o valor médio que sua empresa investiu para cada clique conquistado em um anúncio. É um dos números mais relevantes em campanhas de mídia paga.

Taxa de clique de e-mail

Essa é uma métrica relacionada à campanhas de e-mail marketing. O número indica o percentual de pessoas que receberam um e-mail seu e clicaram em algum link. Cuidado para não confundir essa métrica com a próxima de nossa lista.

Cick-to-open rate (CTOR)

A sigla significa Taxa de clique por abertura. O CTOR mostra o percentual de pessoas que receberam, abriram e clicaram em algum elemento de um e-mail seu.

Return on Investment (ROI)

O ROI é o famoso retorno sobre o investimento, o dinheiro que a empresa ganhou ou perdeu com o investimento em determinado canal ou campanha. É o principal número para medir quais métodos valem a pena e quais devem ser otimizados para dar resultados melhores. 

Como você pode ver, as análises com Big Data se tornaram indispensáveis para a gestão imobiliária. Saber selecionar dados relevantes e ter capacidade de processamento para obter informações é fundamental. Contudo, a capacidade analítica também se mostra crucial para que esse material seja útil em termos estratégicos.

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