Como destaca o especialista Alex Nabuco dos Santos, este é o momento de profissionalizar o pricing imobiliário com Big Data, substituindo tabelas estáticas por decisões baseadas em evidências. Se o seu objetivo é elevar ticket médio, reduzir descontos e acelerar o giro de estoque, avance na leitura. Você verá como organizar dados, definir métricas e implantar rotinas de governança capazes de transformar informação em resultado mensurável do estudo de viabilidade ao pós-chaves.
Da intuição à evidência: O que Big Data muda no pricing?
A precificação deixa de ser exercício de opinião e passa a ser hipótese testável. Bases internas de CRM, ERP e BI, somadas a dados externos de renda, mobilidade e estoque concorrente, formam um retrato granular por microrregião. Do ponto de vista do empresário Alex Nabuco dos Santos, quando a empresa cruza velocidade de vendas, origem de leads, sensibilidade a preço e atributos físicos de cada unidade, emerge a curva de valor real. Pequenos ajustes por tipologia, vista e andar aumentam a margem sem sacrificar liquidez.
Dados certos, na granularidade certa
O motor de pricing precisa de três blocos informacionais. Primeiro, oferta: estoque por tipologia, pipeline de lançamentos e vacância equivalente. Segundo, demanda observada: leads qualificados, taxa de resposta, motivos de perda e variações semanais de tráfego. Terceiro, contexto externo: juros, custo de construção, sazonalidade e eventos locais que afetam a procura. Conforme explica o especialista Alex Nabuco dos Santos, a confiabilidade nasce da padronização. Taxonomias únicas, deduplicação e trilhas de auditoria evitam ruídos que distorcem conclusões e comprometem a estratégia.
Modelos, testes e aprendizado contínuo
A evolução começa com regras determinísticas e avança para modelos estatísticos. Gatilhos elevam preço quando a absorção supera o plano e estabilizam quando a conversão esfria. Em paralelo, regressões e aprendizado de máquina estimam elasticidade por tipologia e recomendam pacotes de valor que preservam tarifa. Testes A B em páginas de produto e simulações por coorte produzem evidência objetiva para validação de hipóteses. De acordo com o empresário Alex Nabuco dos Santos, quando o preço vira métrica acompanhada em ritos executivos, o ruído entre comercial, marketing e finanças diminui sensivelmente.

Inteligência territorial e microprecificação
Sob outra perspectiva, a decisão de preço depende do lugar. Big Data permite cruzar dados de mobilidade, renda, presença de equipamentos urbanos e oferta concorrente para identificar bolsões de demanda e precificar conforme a vocação de cada quarteirão. Mapas de calor revelam assimetrias de valor entre fachadas, pavimentos e vistas, sustentando microajustes com impacto direto na margem. Essa leitura territorial também orienta campanhas, direciona canais e reduz custo de aquisição por lead qualificado.
Governança, LGPD e transparência comercial
Dados sem governança criam risco operacional e reputacional. Calendários de revisão, alçadas de decisão, limites de variação por janela e versionamento de tabelas evitam arbitrariedades. Políticas de minimização, consentimentos rastreáveis e logs de acesso asseguram conformidade e protegem o comprador. Como ressalta o especialista Alex Nabuco dos Santos, comunicar de forma clara a política de reajustes e os critérios de elegibilidade a benefícios reduz contestações e fortalece a confiança na marca.
Integração tecnológica e arquitetura de dados
A arquitetura técnica deve conectar CRM, ERP, inventário digital e o motor de preços via APIs, com logs e versionamento. O catálogo precisa refletir disponibilidade em tempo quase real, evitando ofertas expiradas. Camadas de BI entregam painéis acessíveis ao time com alertas de exceção e recomendações acionáveis. Quando as áreas operam com o mesmo norte de dados, reduce-se retrabalho e acelera-se a tomada de decisão.
Ciência de preços a serviço da estratégia!
O Big Data permite precificar com precisão, reduzir vacância e acelerar a rotação de capital. Ao unir dados confiáveis, modelos auditáveis e governança efetiva, a empresa transforma informação em decisão e decisão em margem. Pricing inteligente não é projeto pontual, mas sistema vivo que aprende, corrige e evolui. Quem adota esse método constrói previsibilidade, reputação e valor em qualquer ciclo do mercado imobiliário.
Autor: Aleksandr Boris
