1. Entrada de requisitos do cliente
Os requisitos são recolhidos via: formulários web, chatbots, questionários, conversas com agentes ou integração com dados de terceiros (por ex. perfil social, histórico de pesquisas). Deve incluir campos standardizados como:
- Localização (cidade, bairro, raio em km)
- Orçamento (mín / máximo)
- Tipologia (T0, T1, T2, moradia, comercial)
- Área (m²), número de quartos, casas de banho
- Amenidades (garagem, elevador, varanda, jardim, piscina)
- Prioridade (urgência, flexibilidade de localização)
2. Normalização e enriquecimento dos dados
Antes de comparar, normalizamos dados (formatos de preço, geocodificação de endereços, sinónimos: “T2” vs “2 quartos”). Após normalização, enriquecemos a base com dados externos:
- Geolocalização (distância a transportes, escolas)
- Dados de mercado (preço/m² médio por zona)
- Histórico de anúncios (tempo no mercado, flutuação de preço)
3. Algoritmos de pontuação
O motor de correspondência aplica um ranking com pesos atribuídos a cada critério. Exemplos de técnicas:
- Regras simples ponderadas (soma ponderada de critérios).
- Modelos de machine learning (ranking learning-to-rank — LambdaRank, XGBoost).
- Sistemas híbridos: matching semântico com embeddings (BERT) + regras comerciais.
4. Filtragem, ranking e explicabilidade
Depois do cálculo, aplicam-se filtros (ex.: excluir imóveis já alugados) e apresenta-se um ranking. As recomendações devem incluir explicações curtas — por exemplo: “Este imóvel tem 95% de compatibilidade porque está a 1 km da escola X e encaixa no orçamento.” — isso aumenta confiança do cliente e da equipa.
5. Entrega e follow-up automatizado
As sugestões são entregues por:
- Email com lista personalizada
- Notificação na app / portal do cliente
- Mensagem automática via WhatsApp ou SMS
- Resumo no painel do agente (CRM) com prioridades
Fluxos de follow-up automáticos (nurturing) adaptam-se ao feedback do cliente — por ex.: marcar visitas para imóveis com score elevado ou enviar alternativas quando o cliente rejeita.
Casos de uso práticos
Cliente A — comprador com limite rígido de orçamento
Requisitos: T2, Lisboa centro, orçamento ≤ 250.000€, prioriza proximidade ao trabalho.
- Sistema filtra imóveis até 250k em Lisboa.
- Pontua por distância a local de trabalho (via geocoding).
- Envia top 5 por e-mail com mapa e explicação do ranking.
Cliente B — arrendatário flexível na localização
Requisitos: T1-T2, orçamento médio, prefere zonas com boa vida noturna.
- Sistema usa embeddings para mapear “vida noturna” para bairros com bares e transportes.
- Inclui métricas locais (ruído, densidade comercial).
- Oferece tour virtual para os imóveis mais bem classificados.
Boas práticas de implementação
- Campos padronizados: evitar textos livres onde possível; usar picklists e geocoding.
- Regra de “filtro humano”: permitir que agentes ajustem pesos e vejam resultados em tempo real.
- Explicabilidade: cada recomendação deve mostrar por que foi dada (transparência).
- Feedback em loop: registar as reacções do cliente (gostou/não gostou) para treinar modelos.
- Privacidade e consentimento: gerir dados pessoais segundo RGPD; registar consentimento para comunicações.
Métricas que deve medir
| Métrica | Descrição | Meta sugerida |
|---|---|---|
| Taxa de Conversão de Leads | Percentagem de leads que vão a visita/contrato | +15% vs processo manual |
| Tempo Médio de Match | Tempo desde pedido do cliente até envio das sugestões | < 1h (ideal: minutos) |
| Precisão do Top-3 | % de top-3 sugestões aceites/visitadas | > 60% |
| Feedback Positivo | Percentagem de clientes que classificam as sugestões como relevantes | > 70% |
Exemplo de políticas de pesos (ponto de partida)
Um mapa de pesos inicial — ajustar com base em dados reais:
- Localização: 35%
- Preço/Orçamento: 25%
- Tipologia/Áreas: 20%
- Amenidades: 10%
- Urgência / Preferência do Cliente: 10%
Erros comuns e como evitá-los
- Dados desatualizados: sincronizar com portais (Idealista, Imovirtual, OLX) e CRM para evitar recomendar imóveis já vendidos.
- Sobreajuste a histórico: não confundir tendências passadas com preferências actuais; usar feedback em tempo real.
- Ignorar explicabilidade: recomendações sem justificativa reduzem confiança do agente e do cliente.
- Falta de personalização: usar perfil do cliente (ex.: famílias vs estudantes) para adaptar prioridade de critérios.
Conclusão
A correspondência automática de imóveis, suportada por IA e dados integrados, é uma das ferramentas mais poderosas que uma agência pode adoptar para aumentar eficiência, personalizar o serviço e melhorar conversões. O sucesso depende de dados de qualidade, um motor de ranking bem desenhado, explicabilidade nas sugestões e um ciclo de feedback contínuo.
Se quiser, na próxima etapa podemos:
- Desenhar um PoC técnico com amostra de dados da sua agência.
- Fornecer um mockup do dashboard de matching.
- Criar templates automatizados e sequências de follow-up.
