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Startup refina sistema de recomendação em busca online de imóveis

A EnterUp desenvolveu sistema de recomendação que personaliza a busca online sugerindo itens alinhados aos interesses do cliente, semelhante à abordagem utilizada por serviços de streaming

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

A EnterUp Tecnologia, startup que nasceu em São José dos Campos (SP) fornecendo serviços a empresas do ramo imobiliário, identificou um descompasso problemático entre demanda e oferta no mercado imobiliário virtual. Ferramentas de busca oferecida por sites e aplicativos não conseguem atender com rapidez as expectativas da clientela, muitas vezes perdida em meio a uma infinidade de opções para a escolha de imóveis.

No Brasil, de acordo com números apresentados por Adriano Nasser, executivo do Google Brasil, pelo menos 71% dos consumidores iniciam o processo de busca de imóvel pelo site ou aplicativo de várias empresas que atuam nesse mercado.

Buscando uma maneira de explorar lucrativamente esta demanda específica, o sócio da EnterUp Paulo Scarpelini Neto, mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp), propôs um sistema de recomendação de imóveis que pudesse personalizar a busca on-line, sugerindo itens alinhados aos interesses do cliente.

Esse sistema é bastante utilizado, por exemplo, em serviços de streaming (transmissão instantânea de informações multimídia) e em sites de vendas de livros, sugerindo filmes, músicas e livros com temas similares aos que o cliente adquiriu. Mas ainda é novidade no mercado imobiliário.

Graças ao apoio da FAPESP, por meio de seu Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) a EnterUp foi capaz de desenvolver este novo sistema - de acordo com testes realizados nas fases iniciais do projeto, a recomendação personalizada produz um aumento de 25% na taxa de conversão de potenciais clientes em contratos efetivados de compra ou aluguel de imóveis.

Para desenvolvê-lo, a EnterUp usou a tecnologia do framework. Em informática, framework - que em inglês significa "estrutura" - representa uma aplicação ou um conjunto de aplicações (programas) que dão suporte ao desenvolvimento de um software. A startup optou por um framework híbrido, "porque combina diferentes técnicas", sublinha Scarpelini.

Filtragem colaborativa espacial

O pesquisador explica que, além de duas técnicas já bastante utilizadas nos serviços de recomendação existentes - a filtragem demográfica (que utiliza dados como sexo, idade e local de moradia) e a filtragem colaborativa (que busca pessoas de gostos similares) -, a empresa implementou uma terceira técnica: a filtragem colaborativa espacial. "Pessoas que se interessam por imóveis próximos tendem a ter as mesmas preferências. Então, buscamos gostos similares nas mesmas regiões de interesse. "

Segundo Scarpelini, a vantagem da filtragem colaborativa espacial é a ampliação do leque de ofertas: um cliente que busca características específicas em um determinado bairro (um imóvel na proximidade de um shopping center, por exemplo) pode ser informado da existência de outro bairro com as mesmas características, a partir das pesquisas registradas pelos usuários de mesmo perfil.

Durante a jornada de busca virtual, a própria interação do cliente vai fornecendo dados de forma não explícita. O sistema registra quais imóveis o cliente visitou, quanto tempo ficou em cada um, se visualizou fotos ou observou detalhes. O resultado é um volume massivo de dados, conhecidos como "conjuntos Big Data", que precisam ser gerenciados a partir de uma estrutura computacional dotada de ferramentas de armazenamento e processamento.

O sistema baseado em inteligência computacional é capaz de revelar conhecimento útil, aumentando a eficiência do negócio. "Um exemplo bastante citado na literatura é o de uma grande rede de varejo dos Estados Unidos. A análise dos dados mostrou que muitas pessoas que compravam fraldas descartáveis na sexta à noite também compravam cervejas. Ao dispor as fraldas e as cervejas lado a lado no supermercado, as vendas desses produtos aumentaram", afirma Scarpelini.

Mudança de planos

Trabalhar com um grande volume de dados foi um desafio tecnológico para o qual os sócios da EnterUp - além de Scarpelini, Carlos Henrique El Hetti Laurenti e Rodrigo Cleir Castellon Rodrigues, todos especialistas em Ciências da Computação - já estavam preparados. Ao longo da Fase 1 do PIPE, realizada entre fevereiro e outubro de 2016, eles desenvolveram um protótipo e concluíram, a partir de testes, que o sistema de recomendação é, de fato, capaz de aprimorar e estimular as vendas.

Desafio ainda maior foi estruturar o modelo de negócio. E, para essa tarefa, os pesquisadores puderam contar com um treinamento focado em empreendedorismo: o "PIPE High-Tech Entrepreneurial Training", oferecido em colaboração com a George Washington University (GWU), dos Estados Unidos, entre março e abril de 2016. Ao longo de sete semanas e depois de mais de 100 entrevistas com proprietários de imobiliárias e empresas do setor de tecnologia, os jovens empresários reavaliaram seus planos e chegaram a uma conclusão que não apenas mudou o modelo de negócio, mas lançou as sementes de uma nova empresa (leia mais em http://agencia.fapesp.br/23008).

"Tivemos um choque de realidade. O modelo de negócio estava distante do que o mercado esperava", afirma Scarpelini. Embora a receptividade do software fosse boa, as empresas não estavam dispostas a pagar por ele. Segundo o pesquisador, o setor imobiliário, tradicional e avesso à tecnologia, ainda não está preparado para assumi-la como produto.

A solução foi criar uma nova marca: a "Sua Casa Online". "Mudamos totalmente o modelo de negócio. Decidimos estruturar uma imobiliária apoiados pela tecnologia." Ele conta que a nova startup do ramo imobiliário terá um corpo de tecnologia fixo, a exemplo do que já fazem alguns grandes portais do exterior, que chegam a ter até 50% de especialistas em Ciência da Computação na folha de pagamento. "Foi uma das decisões mais difíceis que tivemos que tomar, mas, também, nosso maior aprendizado ao longo do processo. Como pesquisadores, temos muitas vontades, mas entendemos que nosso papel como empreendedores é resolver um problema do mercado."

Paulo Scarpelini está animado. Na Fase 2 do PIPE, espera instalar o sistema em um site e atingir o usuário final. Ele afirma que, mesmo em meio à crise, o mercado de casas populares no interior do Estado de São Paulo, onde atua, está aquecido e tem um público prioritariamente jovem - 60 a 70% dos clientes na faixa dos 20 a 30 anos adquirindo seu primeiro imóvel. E a esse público que já nasceu tecnológico o seu produto não poderia ser mais propício.

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Sobre a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

A Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) é uma das principais agências públicas brasileiras de fomento à pesquisa. A FAPESP apoia a pesquisa científica e tecnológica por meio de Bolsas e Auxílios a Pesquisa que contemplam todas as áreas do conhecimento. Em 2016, a FAPESP desembolsou R$ 1,137 bilhão, custeando 24.685 projetos, dos quais 53% com vistas à aplicação de resultados, 39% para o avanço do conhecimento e 8% em apoio à infraestrutura de pesquisa. Saiba mais em: http://www.fapesp.br.

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