Big Data en el sector inmobiliario

Big Data para la mejora de conocimiento del cliente en el sector inmobiliario y su aplicación a la gestión comercial.

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1. Big Data para la mejora de conocimiento del cliente en el sector inmobiliario y su aplicación a la gestión comercial.
2. Hola! Soy Gonzalo Martín Socio Director GoodRebels Estrategia y Transformación Digital España, América Latina, Reino Unido @gonzalomartin
3. El Contexto 1
4. España, 2008 Crisis bancaria y estallido de la “burbuja inmobiliaria”
5. España, 2008 Crisis bancaria y estallido de la “burbuja inmobiliaria” Evolución de la morosidad bancaria entre 1963 y 2012
6. España, 2008 Crisis bancaria y estallido de la “burbuja inmobiliaria” Número de ejeuciones hipotecarias y desahucios entre 2006 y 2013
7. Las consecuencias: Centenares de miles de activos sin comprador
8. Las consecuencias: Los bancos acumulan masas enormes de activos infravalorados en sus balances poniendo en peligro su viabilidad
9. Las consecuencias: La pérdida de viviendas por la población más débil y las protestas sociales amenazan la reputación de las entidades financieras
10. ¿Cómo es la gestión tradicional? No existen CRMs
11. ¿Cómo es la gestión tradicional? Las redes comerciales no aportan datos y ocultan la información
12. ¿Cómo afrontar la situación? Los grandes bancos crean empresas inmobiliarias con nuevas marcas menos vinculadas a su marca en el mercado financiero
13. ¿Cómo afrontar la situación? Hay que vender rápido…. y se está dispuesto a innovar y romper la dinámica del mercado tradicional
14. ¿Cómo es el proceso de venta? 2
15. ¿Cómo es el proceso de venta?
16. ¿Cómo es el proceso de venta?
17. ¿Cómo es el proceso de venta? El punto de partida son los portales inmobiliarios
18. ¿Cómo es el proceso de venta? Los bancos introducen sus marcas dentro de los portales
19. ¿Cómo es el proceso de venta? Los bancos introducen sus marcas dentro de los portales
20. ¿Cómo es el proceso de venta? Los bancos crean sus propias webs ¡Tienen tal volumen que tiene sentido!
21. ¿Cómo es el proceso de venta? Los bancos en sus propias webs ¡Mucha optimización SEO!
22. ¿Cómo es el proceso de venta?
23. ¿Cómo es el proceso de venta? Campañas, Búsquedas… Agregadores, Webs propias… Call Center Red Comercial propia y Agentes Inmobiliarios
24. La pregunta es… ¿Cómo pueden saber en el call center y la red comercial si quien llama cualifica y qué tipo de vivienda busca?
25. ¿Cómo es el proceso de venta? Call Center ¿Qué tal saber EN EL MOMENTO DE LA LLAMADA….? Su conducta… E inferir… • Qué viviendas consultó durante la visita • En visitas previas a la llamada • Qué canal y campaña le trajo hasta nosotros • Qué información consulta de modo posterior a la llamada y a la visita • Perfil de comprador • Zona de compra • Características de la vivienda que busca • Viviendas en venta en la zona que no comercializamos nosotros • Creatividades y campañas más rentables • ¿Cuán cualificado está el llamante como lead?
26. ¿Cómo es el proceso de venta? ¿Qué tal disponer EN LA VISITA….? De la ficha de cliente Y complementarla y mejorarla • Datos personales • Perfil de comprador • Intereses detectados • Proceso de investigación que ha realizado el cliente (consultas que ha realizado, otras visitas que ha realizado) • Confirmar intereses reales • Confirmar perfilado de cliente • Datos no capturados por el call center
27. ¿Cómo es el proceso de venta? ¿Qué tal automatizar el seguimiento de toda la pre-compra? Antes y después de la llamada Tras la visita • Asignar scoring en tiempo real • Personalizar los contenidos y sugerencias de la web • Remitir alertas y propuestas de nuevas ofertas disponibles con su perfil • Alertar equipo comercial de nuevas visitas a la página de la vivienda
28. ¿Cómo se construye la solución? 3
29. Sí, es un problema “Big Data” Algunas “V” VVVVV VELOCIDAD VARIEDAD VALOR VOLUMEN VERACIDAD Teras de datos de logs, ad-servers, catálogo de producto… Tiempo real para el call center: información de la visita y scoring modificado en tiempo real Fotos, mapas y ubicaciones, rutas de navegación, precios, modelo de datos de vivienda… Conocimiento del lead y de sus elementos de decisión Perfecta identificación del usuario
30. Primer paso: Buyer Persona ¿Inversor, alquiler, compra, vacaciones, familia…? Pareja joven de 31/32 años. Se van a emancipar después de varios años juntos… esperan un bebé. Su primer hogar
31. Primer paso: Buyer Persona ¿Inversor, alquiler, compra, vacaciones, familia…?
32. Primer paso: Buyer Persona ¿Qué nos aporta? • Conocimiento más detallado de los perfiles a los que nos dirigimos • Creación de mensajes y contenidos que son más relevantes y personalizados • Mejora en la posición en los buscadores • Reducción al máximo de la publicidad no relevante • Descubrir las objeciones y los puntos críticos
33. ¿Qué datos queremos en nuestro CRM? Ficha de cliente
34. Tecnología “Fingerprint” Precisamos identificar perfectamente al visitante para asegurar la trazabilidad y la veracidad de nuestra ficha de cliente Generamos un ID único de un visitante anónimo Creamos ficha en CRM Si se registra o provoca llamada, capturamos más datos de identificación Cuando regresa logado, identificamos nuevos dispositivos
35. Precisamos identificar perfectamente al visitante para asegurar la trazabilidad y la veracidad de nuestra ficha de cliente Cuando hace la visita, el comercial amplía nuestra ficha de datos mediante app
36. Esquema tecnológico
37. Flujo de Datos del Data Lake DATALAKE
38. Algunos elementos de organización de la información
39. Algunos elementos de organización de la información
40. Algunos elementos de organización de la información
41. Conclusiones 4
42. Optimización de procesos ¿Qué se consigue con esta estructura?
43. Optimización de procesos ¿Qué se consigue con esta estructura? • Seguimiento del trabajo de la comercializadora • Cumplimiento de estándares • Poder tomar medidas correctivas CONTROL SATISFACCIÓN • Conocimiento del cliente que mejora procedimientos internos • Mejor argumentando de venta CONVERSIÓN • Incremento del paso de visitas web a visitas inmueble • Seguimiento para ofrecer alternativas
44. ¡GRACIAS! ¿ALGUNA PREGUNTA? Puedes encontrarme como: @gonzalomartin gonzalo.martin@goodrebels.com