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title: O uso de dados que faz o QuintoAndar subir cada vez mais
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author: ilumeo-admin
published: 2020-11-16T10:36:13Z
modified: 2023-07-28T02:53:08Z
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# O uso de dados que faz o QuintoAndar subir cada vez mais

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As práticas de dados e tecnologia que fazem a startup do setor imobiliário uma das mais emergentes no país.

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Maior empresa de aluguel de imóveis do Brasil, o QuintoAndar teve uma escalada meteórica em apenas sete anos de operação, chegando a 2020 em 30 cidades e R$ 30 bilhões em ativos sob gestão. São mais de 4.500 novos contratos de aluguéis fechados por mês, em torno de 1 a cada 9 minutos. Quer mais dados? Bem, a startup paulista respira o mundo data-driven.

Os dados e a forma como eles são utilizados no negócio são um grande diferencial competitivo, essencial para a disrupção do mercado imobiliário, superando e muito o trabalho dos players tradicionais. Com a ciência de dados e a tecnologia no core business, o QuintoAndar alcançou marcos essenciais na entrega de valor aos seus clientes, como reduzir a burocracia da locação, acelerando os trâmites de cartório, apresentação de fiador ou seguro-fiança, e comunicação entre locadores e locatários. Tudo é digital: sem cartório, fiador ou papelada, reduzindo o tempo médio de locação em São Paulo de 40 para 4 dias, com o recorde sendo de 1 hora e 30 minutos!

“Nós temos muito foco no problema a ser resolvido. Pesquisas de mercado não guiam inovação. Se você for olhar o mercado, se for fazer o que o mercado diz que precisa ou já está fazendo, vai fazer algo que já existe. É o que Henry Ford já dizia quando inventou o automóvel. As pessoas queriam um cavalo mais rápido, quando na verdade o que elas precisavam era chegar mais rápido em outro lugar”, contou André Penha, CTO e co-fundador do QuintoAndar, durante palestra na Unicamp, em um Seminário do Instituto de Computação. 

                  
            

Na imagem acima, André apresenta três diferenciais do QuintoAndar:

A computação móvel, facilitando a experiência dos usuários do serviço através do smartphone e entregando uma comunicação fácil entre as partes interessada no negócio, possibilitando fechar negócios até no mesmo dia;

A otimização logística dos corretores que fazem as vistorias nos imóveis, permitindo que um corretor faça entre oito e quatorze visitas por dia, contra três no modelo imobiliário tradicional; 

Uma análise de crédito feita em casa cruzando Big Data de clientes e criando um score que libera para locação somente os locatários com mais probabilidade de pagarem em dia, dispensando modalidades como fiança e caução, que são grandes empecilhos de fechamento de negócios.

E quando os locatários não pagam, o QuintoAndar arca com os valores do aluguel para os locadores? Bem, a empresa adquire um serviço de seguro junto a uma seguradora especializada, que cobre os inadimplentes. No início, o QuintoAndar ganhava 8% de cada parcela do aluguel, como comissão. Eles compravam um seguro individual e davam de cortesia para alugar sem fiador, mesmo que isso devorasse todo o lucro da empresa (os fundadores conseguiram levantar um aporte financeiro de R$ 350 mil para criação da empresa, que possibilitou essa queima de caixa).

A questão é que, posteriormente, com a grande quantidade de imóveis, foi possível fazer uma negociação em grande escala e não individual de cada apartamento, o que melhorou as margens de lucro. E, além disso, o uso dos dados, reduzindo o custo quase 5x a ocorrência de sinistros, graças a uma análise de crédito baseado em critérios próprios de score financeiro dos clientes, com Machine Learning retroalimentando o sistema para tomar as melhores decisões de forma automática sobre aprovação dos interessados em aluguel.

Em 2019, a startup captou R$ 1 bilhão em sua 5ª rodada de investimento, ganhando força financeira para ampliar ainda mais sua veia inovadora. Desde então surgiram novidades movidas a Big Data e Inteligência Artificial, como a Calculadora de Aluguel, lançada em fevereiro de 2020.

                  
            

O sistema combina a análise de características únicas de cada imóvel, como estado de conservação, com condições do mercado, para sugerir o preço ideal de locação. 

Todas essas iniciativas envolvem uma equipe de mais de 1.200 pessoas, sendo 270 profissionais das áreas de Engenharia, Data Science, Infraestrutura de Software, Design e Gestão de Produto que se organizam em times multidisciplinares entre seis e dez pessoas, envolvendo um gestor de produto, um ou dois designers e três ou quatro engenheiros, em sua maioria focada em programação de software.

“Eles atacam problemas específicos, de acordo com indicadores de resultados de cada equipe. Fazem o que quiserem desde que esse indicador melhore e não estrague o resto da companhia”, brinca André Penha.

Em um post no Medium, o Cientista de Dados André Barbosa aprofunda como funciona essa lógica no QuintoAndar:

“Em nossa empresa, a preocupação de um Produto de Dados é um produto baseado no aprendizado de máquina, mas o aprendizado de máquina não é a primeira opção. Não há necessidade de se apressar para os modelos de última geração quando você estiver lidando com problemas do mundo real.&nbsp;Melhor do que isso, uma heurística simples pode fornecer muitos insights e ajudá-lo a validar sua hipótese principal.&nbsp;Por exemplo, você pode considerar o aluguel médio de casas em uma região semelhante à sua casa de interesse. Feito isso, sua equipe entregou algum valor à sua empresa, deixando seus clientes felizes.&nbsp;Impressionante! Algum dia você pode querer melhorar suas métricas e, para isso, precisará se aprofundar.&nbsp;Como um ‘segundo ciclo de iteração’, talvez o Aprendizado de Máquina possa ser uma abordagem útil. Como uma cultura ágil que seguimos aqui,&nbsp;precisamos responder às mudanças nos negócios e agir rapidamente.&nbsp;No contexto do aprendizado de máquina, as iterações rápidas são a chave para o sucesso. A melhor maneira de conseguir isso é aprendendo com os dados, com pequenos passos.&nbsp;Em outras palavras, crie um modelo que use recursos simples que você pode gerar (por engenharia de recursos ou consultando um banco de dados), implante-o, meça e melhore-o”.

O Machine Learning e o Big Data são a base de outra novidade do Quinto Andar, lançada em novembro de 2020. É o Índice QuintoAndar de Aluguel. Com periodicidade mensal, a intenção é trazer um retrato mais preciso dos preços de aluguéis de imóveis em São Paulo e no Rio de Janeiro. O levantamento irá se basear nos valores de contratos já fechados e não nas cifras divulgadas em anúncios. O índice pode ser acessado gratuitamente pelo mercado.

“Ainda estamos só na superfície, mas já começamos a colher os frutos de sermos uma plataforma 100% digital. A Ciência de Dados terá cada vez mais espaço na estratégia da companhia”, declarou o CEO e co-fundador Gabriel Braga, em matéria da NeoFeed.

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