27 de setembro de 2021

Machine learning: o que é e como funciona no setor imobiliário?

machine learning

O machine learning já está transformando o mercado imobiliário e seu negócio não pode ficar de fora. Saiba mais sobre o tema no Blog da Arbo!

Quando se fala em machine learning (ou aprendizado de máquina), muita gente ainda pensa que essa tecnologia ainda é coisa do futuro, digna de ficção científica. Na verdade, nós já convivemos com uma série de serviços desenvolvidos em cima desse conceito e que facilitam nossas vidas em vários aspectos.

Outro mito é imaginar que o uso do machine learning está restrito às gigantescas empresas do setor de tecnologia. Neste post do Blog da Arbo, vamos explicar melhor o que é machine learning, como ele funciona e de que maneira ele já é aplicado em meio à transformação digital do setor imobiliário. Confira!

O que é machine learning?

É possível usar muitas definições para conceituar machine learning. Para resumir bem, podemos dizer que se trata de um sistema pelo qual as máquinas modificam seu comportamento de forma autônoma, com pouca ou nenhuma interferência humana. Para isso, elas tomam decisões baseadas em experiências anteriores e treinamentos.

A máquina é guiada por regras lógicas, as quais têm por objetivo otimizar seu desempenho ao executar uma tarefa. Essas regras são estabelecidas a partir do reconhecimento de certos padrões dentro de um grande conjunto de dados. 

Para pensarmos nisso de uma maneira mais prática, basta imaginarmos o funcionamento de uma plataforma como o Google. Quando pesquisamos algum termo no site de buscas, o algoritmo vasculha a imensa quantidade de conteúdos disponíveis na internet para nos trazer aquilo que é mais relevante.

Essa varredura considera aspectos como a localização do usuário, seu histórico de buscas anteriores e uma série de outros parâmetros. Assim, dependendo do usuário, a busca por um mesmo termo pode entregar resultados bem diferentes. 

Esse é um exemplo bastante simples, mas, conforme veremos mais adiante, há muitas outras aplicações para o machine learning na gestão de uma empresa.

Métodos de machine learning

Existem diferentes métodos de aprendizado de máquina, os quais atendem a propósitos distintos. Veja quais são os mais utilizados.

Aprendizado supervisionado

Os algoritmos de aprendizado supervisionado são desenvolvidos por meio de exemplos que são apresentados ao sistema. Esses exemplos recebem rótulos, de forma que a máquina consiga reconhecer os mesmos padrões em situações futuras e atribuir esses rótulos por conta própria.

Como exemplo, imaginemos uma máquina feita para classificar o resultado de determinado procedimento como “correto” e “incorreto”. Ela será abastecida com exemplos de situações que receberiam esses rótulos caso a análise fosse feita por uma pessoa. A partir daí, com base nos exemplos, ela consegue comparar e rotular as situações futuras. 

Aprendizado não-supervisionado

O método de aprendizado não supervisionado é utilizado para dados que não podem ser rotulados, ou seja, não há uma resposta certa a ser ensinada ao sistema. Cabe ao algoritmo identificar o que foi mostrado a ele e tentar identificar algum tipo de estrutura. 

Uma de suas aplicações é analisar uma grande quantidade de dados referentes a cadastros de clientes e obter informações que permitam dividí-los em segmentações. Esse tipo de recurso é utilizado para encontrar as diferenças entre vários perfis de clientes, algo extremamente útil para o marketing.

Aprendizado semi-supervisionado

O aprendizado semi-supervisionado serve ao mesmo propósito que o supervisionado, mas também lida com dados não-rotulados. Na verdade ele usa um volume menor de dados rotulados como referência para conseguir classificar os não-rotulados. Os sistemas de identificação facial utilizam esse método.

Aprendizado por reforço

Esse é um método bastante utilizado no desenvolvimento de robôs e jogos. Com ele, a máquina aprende a identificar ações mais recompensadoras por meio de tentativa e erro. Para isso, ela analisa o agente tomador de decisão, o ambiente em que ele está inserido e as possíveis ações que ele poderia tomar. 

Dessa forma, a máquina aprende as melhores estratégias a serem adotadas dentro de determinado contexto para obter o melhor resultado possível. É o modelo utilizado, por exemplo, para desenvolver computadores capazes de enfrentar campeões de xadrez.

Exemplos de aplicação do machine learning nas imobiliárias

As possibilidades do machine learning em um sistema de inteligência artificial são inúmeras e, graças ao avanço tecnológico constante, novas aplicações surgem em períodos muito curtos. Dentro do setor imobiliário, seu uso já é realidade em diversas atividades. Veja alguns exemplos:

Gestão de bancos de dados

Ter um sistema capaz de gerenciar um banco de dados de maneira autônoma é a base que sustenta diversas ferramentas que otimizam os fluxos de trabalho e aumentam a produtividade. As máquinas assumem tarefas repetitivas e que, quando feitas por um ser humano, seriam mais suscetíveis a erros.

Com isso, os profissionais passam a ter disponibilidade para se dedicar a outras atividades em sua rotina de trabalho. Isso é um ganho para a empresa e para o próprio profissional, que passa a ter mais oportunidades de aprendizado e crescimento.

Combate a fraudes e gestão de investimentos

Os processos de pagamento e recebimento também vem colhendo excelentes resultados com o uso de ferramentas baseadas em machine learning. Os sistemas são treinados para identificar tentativas de fraude com cartões de crédito e analisar o risco de determinadas transações.

As máquinas também podem ser preparadas para analisar a viabilidade e o potencial de retorno de investimentos. Tudo isso é feito com base em parâmetros determinados por seres humanos, e que elas são capazes de aplicar a situações diversas para entender as particularidades delas.

Marketing e vendas

Sem dúvidas, as áreas de marketing e vendas são as que mais têm se beneficiado das soluções baseadas em machine learning. Para se dar conta disso, basta lembrar das verdadeiras vitrines virtuais que são as redes sociais e os mecanismos de busca.

O Google, por exemplo, tem um sistema de anúncios bastante sofisticado, construído totalmente com base em machine learning. Afinal, o algoritmo está sempre cruzando dados coletados de fontes diversas para entender quem é o usuário, do que ele gosta e que tipos de produtos e conteúdos podem agradá-lo.

A plataforma de anúncios da gigante de Mountain View é bastante abrangente. Além do próprio site de buscas, as empresas podem expor suas marcas em uma rede de displays distribuída em vários sites e blogs, redes sociais e aplicativos de terceiros, e do YouTube. Tudo isso a partir da combinação entre a palavra-chave escolhida pelo anunciante e os interesses demonstrados pelos usuários.

E como as empresas podem se beneficiar disso? Utilizando as estatísticas de desempenho das campanhas que o próprio Google fornece para criar conteúdo apto a atrair a atenção. Outra maneira é utilizar boas práticas de SEO (Search Engine Optimization) para obter boas posições no Google de forma orgânica, ou seja, sem pagar por um anúncio.

Mas todos esses aspectos são externos. Agora, pensando na aplicação do machine learning para marketing e vendas no ambiente interno, é impossível não mencionar os sistemas de CRM (Customer Relationship Management ou Gestão de Relacionamento com o Consumidor)

Eles facilitam o gerenciamento do funil de vendas e fornecem informações cruciais em termos de estratégia. O CRM desenvolvido pela Arbo, por exemplo, mostra aos usuários de forma intuitiva os diversos estágios do funil e facilita o monitoramento das métricas de desempenho da equipe de vendas em uma imobiliária.

Gestão da carteira de imóveis

Por meio de machine learning, é possível facilitar a busca de imóveis para o cliente, dando a eles ferramentas que permitam filtrar suas preferências. Se um visitante do seu site deseja, por exemplo, uma casa com três dormitórios, garagem para dois carros e piscina na Vila Mariana, em São Paulo, o sistema é capaz de encontrar opções compatíveis no banco de dados. 

Pensando no outro lado da transação, o do corretor, o sistema é capaz de automatizar várias etapas da captação de leads e até sugerir quais deles são mais propensos a comprar determinado tipo de imóvel. Assim, boa parte do trabalho que dificulta a compra e venda de imóveis fica para trás.

O machine learning também pode ser utilizado para guiar a captação de imóveis, indicando características que os tornam mais atraentes aos consumidores. Por fim, eles podem melhorar os anúncios, identificando pontos que podem ser melhorados para torná-los mais efetivos.

Agora você já sabe como o machine learning funciona e de que maneira ele pode alavancar o desempenho empresarial. E se você pensa que essa tecnologia está longe de se tornar realidade dentro do seu negócio, está enganado. Conheça o CRM da Arbo e impulsione sua imobiliária agora mesmo.

Acompanhe as novidades do Blog da Arbo!


Cadastre-se e receba por e-mail nossa newsletter com tudo que você quer saber sobre imóveis. É grátis!

Postagens relacionadas

corretor autônomo

Corretor autônomo: como começar a trabalhar?

Se você está pensando em trabalhar como corretor autônomo, este artigo é para você! Veja o que é necessário para iniciar uma carreira de sucesso nesse ramo! A corretagem de imóveis é uma profissão regulamentada no Brasil desde 1978, quando foi publicada a lei 6.530. A área é cheia de boas oportunidades e um corretor […]

como captar clientes imobiliários

Como captar clientes no mercado imobiliário?

Se você tem uma imobiliária e deseja fomentar suas vendas, precisa aprender técnicas de como captar clientes. Nesse texto você vai conferir as principais estratégias para atrair consumidores para o seu negócio O mercado imobiliário é um dos mais competitivos da economia brasileira. Por isso, o corretor que sabe como captar clientes tem vantagens em […]

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *