App imobiliário com IA: Otimizando a rotina do corretor de imóveis
Cliente
imoGo
Tipo
APP
Ano
2024
Foco
UX | UI
Overview
Este projeto teve como objetivo desenvolver uma ferramenta digital voltada para corretores de imóveis que atuam de forma autônoma ou em pequenas imobiliárias. A solução foi pensada para centralizar tarefas essenciais em um único app, oferecendo agilidade e confiabilidade no dia a dia do corretor.
Desafios do Projeto
Problema identificado: Corretores enfrentam uma rotina fragmentada e pouco digitalizada. Muitos ainda usam anotações manuais, sistemas desatualizados e realizam tarefas importantes — como precificação ou checagem de documentos — de forma intuitiva ou imprecisa.
Impacto: Isso resulta em atrasos, retrabalho e oportunidades perdidas.
Objetivo: Reduzir em 50% o tempo médio de acesso ao portfólio, simplificar o cadastro de imóveis em até três etapas, permitir a precificação com IA em menos de 10 segundos e automatizar a checagem documental em até 1 minuto.
Metas e Objetivos
Acesso rápido ao portfólio de imóveis;
Cadastro simplificado de novos imóveis;
Precificação automatizada com inteligência artificial;
Verificação de documentação com suporte de IA.
Discovery
Benchmarking
Realizei uma análise comparativa de apps e plataformas com foco imobiliário voltadas para corretores, como Quinto Andar, OLX, Wimóveis e DF Imóveis.
A análise se concentrou nos seguintes pontos:
Fluxo de cadastro de imóvel
Acesso ao portfólio
Navegação geral do app
Facilidade de buscar e filtrar imóveis
Funcionalidades de suporte, como envio de proposta e contato com clientes
Usei critérios heurísticos e anotei padrões de boas práticas, como uso de atalhos visuais, fluxos simplificados de cadastro e feedback instantâneo durante preenchimento de dados.
Definição de Persona e Cenários de Uso
Com base nos dados coletados nas entrevistas, construí uma persona primária:
Carlos, 38 anos, corretor autônomo com foco em vendas de imóveis residenciais de médio padrão. Ele usa o WhatsApp como principal canal com clientes, tem conhecimento básico em tecnologia e precisa de agilidade para manter seu portfólio atualizado enquanto atende clientes presencialmente.
Também criei cenários de uso realistas, como:
Carlos mostrando imóveis em uma visita e precisando encontrar rapidamente informações detalhadas.
Carlos recebendo a ficha de um novo imóvel e cadastrando os dados entre um atendimento e outro.
Carlos tendo que precificar um imóvel recém-recebido, mas sem base de comparação direta.
Esses cenários serviram como base para mapear as funcionalidades essenciais e guiar as decisões de design.
Priorização de Funcionalidades
Listei todas as funcionalidades desejáveis identificadas nas entrevistas e benchmarks, e organizei em uma matriz de impacto x esforço.
Critérios usados:
Impacto direto na rotina do corretor
Facilidade de implementação (em um cenário MVP)
Dependência de dados externos ou integrações
A matriz ajudou a focar nas quatro principais funcionalidades para a primeira versão:
Busca inteligente de imóveis
Cadastro simplificado com etapas adaptáveis
Precificação com IA baseada em dados públicos
Verificação automática de documentação
Descobertas e Aprendizados
1. Insight:
Simplicidade é essencial em contextos de alta demanda operacional.
Exemplo:
Durante as entrevistas, corretores relataram que atendem clientes diretamente pelo WhatsApp enquanto estão na rua. Isso evidenciou a necessidade de telas com ações diretas e poucos cliques, evitando excesso de informações ou menus escondidos. Por isso, a home do app foi desenhada com atalhos rápidos e foco nas funções mais usadas, como busca de imóvel e cadastro.
2. Insight:
IA pode ser uma aliada poderosa quando sua atuação é clara e explicável.
Exemplo:
No primeiro protótipo da IA de precificação, os usuários desconfiaram do valor sugerido por não entenderem a lógica. Após feedbacks, adicionamos uma seção com os fatores considerados na sugestão de preço (ex: localização, metragem, imóveis semelhantes) e isso aumentou a confiança no recurso.
3. Insight:
Corretores valorizam eficiência acima de estética — cada clique a menos importa.
Exemplo:
Alguns participantes mencionaram que, ao cadastrar um imóvel, o app anterior exigia até 10 telas para concluir o processo. No novo fluxo, optamos por agrupamentos inteligentes de campos e removemos elementos decorativos que não agregavam à tarefa. Isso reduziu o tempo de cadastro em mais de 50% durante os testes simulados.
Próximos Passos
Validação com corretores reais para ajustes de fluxo e linguagem.
Integração com fontes externas de dados para enriquecer a IA.
Testes de usabilidade focados em contexto real (uso em campo, sem Wi-Fi, com cliente presente).