Como criar modelos de previsão de churn para clientes imobiliários

O mercado imobiliário brasileiro passa por constantes transformações. Clientes mais exigentes, mudanças econômicas e tendências digitais desafiam diariamente as imobiliárias a manterem sua carteira ativa e saudável. Nesse cenário, os modelos de previsão de churn ganham relevância: prever quais clientes podem cancelar contratos ou deixar de usar serviços é o primeiro passo para estratégias efetivas de retenção.

Entender o churn é enxergar o futuro da carteira de clientes antes que seja tarde demais.

Neste artigo, vamos mostrar passo a passo como nós, da Odisseia AI, recomendamos criar e colocar em prática modelos de previsão de churn no setor imobiliário. Siga conosco para conhecer práticas, dados e tendências, tudo adaptado à realidade das imobiliárias que desejam vender mais, evitar evasão e fortalecer os resultados comerciais.

Por que o churn imobiliário merece atenção especial?

Os números contam boa parte da história. Pesquisas mostram que 41% dos inquilinos pretendem se mudar nos próximos meses. Outro levantamento aponta que mais de 60% dos brasileiros cogitam mudança de imóvel nos próximos dois anos. Esses dados reforçam que a rotatividade de clientes não é desprezível, é uma tendência com impacto direto nos resultados comerciais de locadoras, construtoras e administrativas.

Além disso, a adoção de inteligência artificial no atendimento imobiliário cresce em ritmo acelerado, com um impacto global já perceptível no Brasil. Empresas que utilizam IA relatam avanços claros na compreensão do comportamento dos clientes e na oferta de experiências mais personalizadas. Em nossa jornada com a Odisseia, observamos como modelos preditivos se tornam uma ferramenta estratégica para prever riscos e agir de forma preventiva.

O que é churn no mercado imobiliário?

Em termos simples, churn é o indicador de perda de clientes ao longo do tempo. No imobiliário, pode se manifestar de diferentes formas:

• Inquilinos que deixam a locação antes do esperado;
• Clientes que não renovam contratos de administração;
• Proprietários que trocam de imobiliária;
• Compradores que desistem da etapa final da aquisição imobiliária.

Esses eventos significam receita perdida, mais gastos para atrair novos clientes e risco de imagem negativa. Não à toa, segundo indicadores recentes da CBIC, cada ponto percentual de churn a mais pode comprometer metas de crescimento (veja o desempenho do mercado imobiliário em 2025).

Antes de tudo: entendendo o contexto e dados necessários

Construir um modelo preditivo começa pela correta compreensão do contexto. Na experiência da Odisseia, as imobiliárias que melhor performam são aquelas que conhecem a fundo seus processos, rotinas e dados históricos.

Da nossa vivência, destacamos:

• Mapeamento de jornadas de clientes: registrar etapas (interesse, visita, negociação, fechamento, pós-venda), tempos de cada fase e pontos de contato.
• Organização das bases de dados: nome, contato, histórico de interações, tipo de imóvel, tempo de contrato e histórico de pagamentos devem estar estruturados e acessíveis.
• Registro dos motivos de saída: é raro um cliente simplesmente ‘sumir’. Entender motivos (preço, atendimento, imóvel inadequado, insatisfação, questões financeiras) é essencial.

Estratégia de dados é o começo de qualquer modelo preditivo bem-sucedido.

Etapas para construir um modelo de previsão de churn imobiliário

1. Defina objetivos e critérios

No contexto imobiliário, churn pode representar diferentes situações. É vital definir exatamente o que desejamos prever:

• A saída de inquilinos nos próximos meses?
• A não renovação de um contrato de administração?
• O abandono do processo de compra antes da assinatura?

Com objetivos claros, todas as etapas seguintes se tornam mais precisas. Esse alinhamento é valioso quando apresentamos resultados a gestores e corretores.

2. Selecione e prepare os dados

O passo seguinte envolve coletar, tratar e selecionar os dados que alimentarão o modelo. Algumas fontes típicas são:

• Histórico de locações, vendas e contratos;
• Registros de atendimento (por exemplo, interações via e-mail, WhatsApp, telefone);
• Dados de comportamento em plataformas digitais;
• Dados financeiros (parcelamentos, atrasos, adimplência).

Vale lembrar que dados incompletos ou desatualizados podem prejudicar o desempenho do modelo. Por isso, a qualidade do input de dados é determinante para qualquer previsão.

3. Escolha das variáveis mais relevantes

As variáveis (‘features’) mais relevantes no contexto imobiliário são aquelas que, historicamente, apareceram em casos de churn. Veja exemplos:

• Tempo de contrato;
• Número de chamados abertos pelo cliente;
• Quantidade de propostas recusadas antes do fechamento;
• Tipo de imóvel (residencial, comercial, padrão do imóvel);
• Padrão de comunicação do cliente;
• Idade e perfil socioeconômico;
• Histórico de inadimplência.

Segundo estudos de mudança habitacional, a busca por melhor qualidade de vida, segurança e acessibilidade financeira são fatores com maior peso.

4. Escolha das técnicas e ferramentas

Modelos de previsão de churn envolvem algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning). Eles podem ser feitos em plataformas de IA ou com o apoio de soluções especializadas, como as que desenvolvemos na Odisseia AI. Algumas técnicas usadas:

• Regressão logística: técnica clássica, fácil de interpretar e confiável para variáveis categóricas (como 'vai sair' ou 'vai permanecer');
• Árvores de decisão e Random Forest: muito usadas na criação de modelos explicáveis, que mostram quais variáveis pesam mais para o churn;
• Redes neurais artificiais: indicadas para grandes volumes de dados com padrões complexos.

Aliás, há um artigo interessante sobre inteligência artificial no mercado imobiliário em nosso blog que traz casos e tendências.

5. Treine, teste e ajuste seu modelo

Nessa etapa, alimentamos o modelo com parte dos dados (conjunto de treinamento) e testamos sua performance em outro conjunto (conjunto de teste). Métricas importantes para avaliação:

• Precisão (accuracy): percentual de previsões corretas;
• Recall: capacidade de identificar todos os casos reais de churn;
• F1-score: equilíbrio entre precisão e recall.

Treinar modelos exige paciência e ajustes. Cada imobiliária tem suas particularidades.

Na Odisseia, usamos validação cruzada e ajuste fino dos algoritmos para garantir resultados confiáveis e replicáveis. O segredo está na repetição, na análise de falhas e na busca constante por melhoria.

6. Transforme previsões em ações concretas

Não basta prever: é decisivo agir. Após identificar clientes em risco de churn, sugerimos associar ações personalizadas para cada perfil:

• Contatar inquilinos que demonstram insatisfação, antes de terminarem o contrato;
• Oferecer propostas exclusivas para compradores em dúvida;
• Enviar mensagens segmentadas com base em fatores de risco;
• Investir em relacionamento contínuo, especialmente para clientes com alto valor de vida útil (LTV).

Quais os benefícios práticos de prever o churn?

Antecipar o churn oferece vantagem competitiva e maior previsibilidade financeira para imobiliárias.

• Redução de custos de aquisição: é até cinco vezes mais barato reter clientes do que conquistar novos;
• Ajuste fino do discurso comercial, minimizando erros durante o atendimento (inclusive há um artigo sobre esse tema em nosso blog: erros para evitar no atendimento B2B com IA);
• Time de vendas e gestão comercial ganham clareza sobre os pontos fortes e gargalos dos processos;
• Melhor reputação no mercado, já que menos clientes insatisfeitos buscam outros provedores ou se tornam detratores.

Dificuldades comuns e como superar

Nem tudo são flores. Em nossa experiência, muitas imobiliárias enfrentam obstáculos comuns, como:

• Bases de dados desorganizadas ou fragmentadas;
• Dificuldade de engajar gestores e corretores na coleta e validação de informações;
• Receio em confiar em previsões automáticas, por falta de cultura orientada a dados.

Nesses casos, recomendamos:

• Investir em cultura de dados, promovendo treinamentos internos;
• Automatizar etapas simples de coleta e análise (com soluções como Penélope e Synthetos, da Odisseia);
• Buscar inspiração em cases de sucesso de outras imobiliárias;
• Manter a liderança envolvida e demonstrar o ROI das iniciativas.

Como a inteligência artificial potencializa a previsão de churn

A IA aplicada ao mercado imobiliário tem evoluído rapidamente. O relatório sobre IA no atendimento imobiliário citado anteriormente revela que empresas pioneiras já desfrutam de novas formas de relacionamento e vendas. Aqui na Odisseia AI, estudamos continuamente formas de combinar ferramentas preditivas com análise de performance comercial.

IA permite acompanhar cada cliente em tempo real e acionar times comerciais de forma personalizada.

Com uso de IA, gestores conseguem identificar tendências que passariam despercebidas: alterações súbitas na comunicação do cliente, mudanças de padrão de pagamento ou até picos de visitas sem fechamento. O impacto não se resume a evitar churn, mas também a oferecer experiências alinhadas com desejos e necessidades do cliente atual.

Há conteúdos complementares que detalham aplicações da IA, como o artigo sobre a transformação do atendimento pré-venda com IA realizado pela Odisseia.

Boas práticas para colocar modelos preditivos em prática

• Comece testando em projetos pilotos, com segmentos e times reduzidos;
• Documente as hipóteses e resultados obtidos, tanto os positivos quanto os negativos;
• Crie ciclos curtos de feedback e ajuste do modelo a cada novo lote de dados;
• Compartilhe aprendizados com toda a equipe para engajar todos na jornada;
• Mantenha-se atualizado sobre novas técnicas acessando publicações como nosso blog especializado em IA.

Exemplo simplificado: nosso passo a passo Odisseia

Prever o churn deixa de ser mistério quando seguimos uma rotina.

1. Definimos o que é churn em cada processo.
2. Preparamos os dados e validamos suas fontes.
3. Selecionamos os algoritmos e treinamos com exemplos históricos.
4. Testamos o modelo e comparamos com os resultados reais.
5. Refinamos os parâmetros e documentamos os aprendizados.
6. Entramos em ação, com planos personalizados para quem está em risco de sair.

A cada ciclo, a previsão de churn fica mais precisa, beneficiando a operação comercial como um todo. Isso também motiva times a aprimorar processos, reduzindo gargalos e valorizando cada cliente da carteira.

Conclusão: o futuro da retenção imobiliária está na capacidade de prever e agir

Previsão de churn não é apenas uma tendência, mas uma estratégia prática e mensurável. Imobiliárias que investem em conhecer seus dados e usam inteligência artificial ajustam o leme antes de perder clientes valiosos. Em mercados competitivos, antever movimentos se traduz em resultados concretos: mais contratos renovados, jornadas do cliente mais fluidas e equipes comerciais focadas no que realmente importa.

Se deseja saber mais sobre como transformar previsões em vendas e relacionamento duradouro, conheça os produtos, cases e soluções da Odisseia AI. Nossos sistemas Penélope e Synthetos já são utilizados por times que decidiram sair na frente com inteligência artificial especializada. Faça parte dessa evolução com a gente!

Perguntas frequentes sobre previsão de churn imobiliário

O que é churn no setor imobiliário?

Churn significa a saída de clientes, inquilinos ou proprietários de uma imobiliária em determinado período. Isso pode ocorrer por não renovação de contrato, cancelamento de serviços de administração, ou até desistência de compra. Acompanhar esse indicador revela riscos e oportunidades para a gestão comercial.

Como criar um modelo de previsão de churn?

O processo envolve alguns passos essenciais: definir o objetivo do modelo (o que chama de churn), organizar e preparar dados históricos, selecionar variáveis relevantes, escolher algoritmos apropriados (como regressão logística, árvores de decisão ou redes neurais), treinar e testar os modelos, ajustar conforme necessário e, por último, transformar previsões em ações estratégicas junto aos times comerciais.

Quais dados usar para prever churn?

Os dados mais usados incluem tempo de contrato, histórico de pagamentos, registros de atendimento, tipo de imóvel, perfil do cliente, motivo de saída em casos anteriores, informações socioeconômicas e padrões de comunicação. Quanto melhor estruturados e atualizados os dados, maior a precisão do modelo.

Vale a pena investir em modelos de churn?

Sim, prever churn oferece previsibilidade financeira, reduz custos de aquisição e aumenta a retenção. Imobiliárias que antecipam os riscos conseguem agir antes da saída do cliente e ajustar seu relacionamento de maneira mais efetiva, favorecendo crescimento sustentável no longo prazo.

Quais são as melhores técnicas para prever churn?

Entre as técnicas mais usadas estão: regressão logística, árvores de decisão, Random Forest e redes neurais artificiais. A escolha depende do tamanho da base de dados, complexidade dos padrões a serem analisados e recursos disponíveis. Testar e comparar diferentes abordagens é a melhor forma de encontrar aquela que funciona para cada imobiliária.