Em apresenta\u00e7\u00e3o no bloco de intelig\u00eancia de mercado, Eduardo Zylberstajn, CEO da Kognita, detalhou ferramentas para definir onde abrir lojas, quanto pagar de aluguel e quanto cada ponto deve faturar<\/em><\/p>\n Economista de forma\u00e7\u00e3o, Eduardo destacou o papel da entidade na produ\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o sobre o setor. \u201cFalar de dados, de intelig\u00eancia, aqui no Secovi \u00e9 uma gigante responsabilidade. Os economistas acham que, para o mercado funcionar bem, quem participa dele precisa ter informa\u00e7\u00e3o. Quem vai \u00e0 feira todo dia sabe se a banana est\u00e1 no pre\u00e7o. Quem compra a\u00e7\u00f5es v\u00ea as ofertas de compra e venda e sabe se est\u00e1 pagando o pre\u00e7o justo. O im\u00f3vel \u00e9 mais dif\u00edcil, porque cada im\u00f3vel \u00e9 \u00fanico, e ter informa\u00e7\u00f5es sobre o mercado imobili\u00e1rio \u00e9 muito mais complicado. O Secovi \u00e9 pioneiro nisso: desde o come\u00e7o dos anos 2000, acho que tem a primeira pesquisa sistem\u00e1tica e organizada e uma das s\u00e9ries mais longas do mercado imobili\u00e1rio. \u00c9 um servi\u00e7o para o mercado, n\u00e3o s\u00f3 para os associados, pela cren\u00e7a de que, se o mercado funciona bem, isso \u00e9 bom para todo mundo\u201d, afirmou.<\/p>\n Segundo ele, o objetivo de buscar dados \u00e9 errar menos. \u201cErrar a gente sempre erra, faz parte, mas, se pudermos conhecer a nossa margem de erro e control\u00e1-la, \u00e9 melhor, porque conseguimos operar e tomar decis\u00e3o de forma mais segura e mais precisa\u201d, disse. Ele ressalvou que os exemplos apresentados refletem o que existe hoje no mercado, com alternativas dispon\u00edveis, e n\u00e3o representam recomenda\u00e7\u00e3o de uma solu\u00e7\u00e3o espec\u00edfica.<\/p>\n Eduardo organizou a apresenta\u00e7\u00e3o em torno das perguntas mais frequentes de quem cuida da expans\u00e3o de uma rede. \u201cOnde eu abro a pr\u00f3xima loja? Se escolhi um lugar, quanto tenho que pagar? Se eu abrir aqui, o meu cliente vai estar aqui? E, finalmente, quanto vou faturar naquele ponto? A intelig\u00eancia artificial n\u00e3o muda essas perguntas, que acompanham o varejo desde sempre. O que muda \u00e9 que hoje temos condi\u00e7\u00f5es de respond\u00ea-las de forma muito mais r\u00e1pida, \u00e1gil e precisa\u201d, explicou.<\/p>\n O executivo lembrou o peso da decis\u00e3o. \u201cAbrir um ponto significa gastar dezenas, centenas de milhares de reais e deixar de abrir em outro lugar que poderia ser mais rent\u00e1vel. Mesmo para uma rede m\u00e9dia, \u00e9 uma decis\u00e3o de milh\u00f5es de reais\u201d, afirmou. Ele fez quest\u00e3o de dizer que n\u00e3o critica o feeling de corretores e consultores. \u201cA intelig\u00eancia artificial tenta aprender o feeling, usa os dados para sistematiz\u00e1-lo. Grandes empres\u00e1rios do mercado imobili\u00e1rio constru\u00edram suas carreiras h\u00e1 20, 30 anos, sem intelig\u00eancia artificial e sem dados, e sabiam o que estavam fazendo. O problema \u00e9 que o trabalho do corretor ou do consultor termina quando ele traz o ponto: se d\u00e1 certo ou errado, n\u00e3o conseguimos condicionar nenhum resultado \u00e0quilo. O que conseguimos trazer \u00e9 a possibilidade de saber, de antem\u00e3o, qual \u00e9 a margem de erro da decis\u00e3o que se est\u00e1 tomando\u201d, declarou.<\/p>\n Sobre onde abrir, Eduardo observou que poucos profissionais conhecem em detalhe todas as cidades em que a rede atua. \u201cSe voc\u00ea conhece muito bem S\u00e3o Paulo, mas n\u00e3o conhece t\u00e3o bem o Rio ou Curitiba, conforme a rede vai crescendo esse conhecimento n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o forte. E n\u00e3o existe a rua certa: existe a quadra certa, o meio da quadra, a esquina certa. Hoje \u00e9 poss\u00edvel granularizar os dados e saber, n\u00e3o no bairro, na \u00e1rea de pondera\u00e7\u00e3o ou na rua, mas no ponto, o que cabe ali. Qual \u00e9 a melhor ocupa\u00e7\u00e3o para um im\u00f3vel espec\u00edfico? Varejo pessoal, servi\u00e7os financeiros, algo para o automotivo? Num exemplo real, numa mesma rua, em um ponto o perfil ideal \u00e9 vestu\u00e1rio ou varejo pessoal e, um pouco mais abaixo, o que cabe melhor s\u00e3o servi\u00e7os financeiros. Essa \u00e9 a realidade de muitas ruas\u201d, disse. Para ele, a an\u00e1lise vale para a cidade toda e permite planejar a ocupa\u00e7\u00e3o de um territ\u00f3rio, e n\u00e3o apenas o ponto que est\u00e1 em estudo.<\/p>\n Ao tratar do valor do aluguel, retomou o custo de ocupa\u00e7\u00e3o citado por Stephany Matsuda, diretora do Secovi-SP e diretora da Binswanger Brazil. \u201cTemos uma ideia do percentual de custo de ocupa\u00e7\u00e3o, mas, na pr\u00e1tica, ser\u00e1 que o que o propriet\u00e1rio est\u00e1 me pedindo \u00e9 isso mesmo? H\u00e1 espa\u00e7o para negocia\u00e7\u00e3o, ou quanto eu deveria oferecer? Algumas prefeituras disponibilizam dados de ITBI e h\u00e1 um pouco mais de informa\u00e7\u00e3o de cart\u00f3rios, mas, seja pelas consultorias, seja por modelos estat\u00edsticos, \u00e9 poss\u00edvel ter uma estimativa de pre\u00e7o. Esse \u00e9 um mapa nosso para S\u00e3o Paulo, com a estimativa do valor do aluguel comercial em qualquer ponto da cidade. \u00c9 verdade absoluta? Claro que n\u00e3o. Se h\u00e1 urg\u00eancia e voc\u00ea quer pagar um pouco acima do mercado para garantir o ponto, \u00f3timo. Se o im\u00f3vel precisa de reforma, isso entra no pre\u00e7o. Mas, em condi\u00e7\u00f5es normais, temos condi\u00e7\u00f5es de saber qual deve ser o valor do aluguel\u201d, afirmou.<\/p>\n Ele recomendou o uso de modelos de pre\u00e7o antes da assinatura de qualquer contrato. \u201cNo mercado comercial, \u00e0s vezes n\u00e3o h\u00e1 im\u00f3veis semelhantes no entorno nem transa\u00e7\u00e3o recente para consultar, e \u00e9 a\u00ed que entra o modelo estat\u00edstico. Esses modelos olham para as transa\u00e7\u00f5es, mas tamb\u00e9m para a vac\u00e2ncia: se houve transa\u00e7\u00f5es no entorno, mas a vac\u00e2ncia est\u00e1 alta, isso impacta a din\u00e2mica de pre\u00e7o. A voca\u00e7\u00e3o do quarteir\u00e3o e o que se pretende abrir tamb\u00e9m pesam na negocia\u00e7\u00e3o. Se um banco senta para negociar um ponto, o propriet\u00e1rio que conhece um pouco da din\u00e2mica de mercado j\u00e1 chega com um pedido. Se for uma papelaria no mesmo ponto, ele provavelmente chega com outra cabe\u00e7a\u201d, explicou.<\/p>\n Outro eixo da apresenta\u00e7\u00e3o foi o fluxo de pessoas. \u201c\u00c9 uma novidade que existe hoje porque todo mundo anda com um dispositivo m\u00f3vel no bolso. A contagem feita por uma pessoa, que fica 15 minutos na porta do ponto, n\u00e3o \u00e9 que n\u00e3o funcione, mas n\u00e3o \u00e9 escal\u00e1vel, n\u00e3o tem padr\u00e3o e depende de quem conta. Na Kognita, temos uma base com 100 milh\u00f5es de celulares no Brasil, da qual recebemos todo dia a posi\u00e7\u00e3o do aparelho ao longo do dia. \u00c9 s\u00f3 a posi\u00e7\u00e3o: n\u00e3o sabemos quem \u00e9, n\u00e3o sabemos o CPF e n\u00e3o interagimos com o celular\u201d, disse. Segundo ele, a informa\u00e7\u00e3o \u00e9 anonimizada, mas indica se o aparelho \u00e9 Android ou iPhone e onde o celular passa a noite, o que serve como aproxima\u00e7\u00e3o de renda por setor censit\u00e1rio. \u201cTemos m\u00e9tricas de fluxo de pessoas em qualquer rua do Brasil e tamb\u00e9m em shoppings\u201d, completou.<\/p>\n Eduardo citou como exemplo dados reais de sexta-feira em tr\u00eas shoppings de S\u00e3o Paulo. \u201cO pico do Shopping Iguatemi S\u00e3o Paulo \u00e9 \u00e0s 18h. O Shopping JK Iguatemi \u00e9 equilibrado, com um p\u00fablico quase dividido, e tem pico \u00e0 tarde, muito parecido com a hora do almo\u00e7o. No Shopping Vila Ol\u00edmpia, o pico \u00e9 na hora do almo\u00e7o. Quando voc\u00ea vai abrir uma loja voltada para o p\u00fablico de escrit\u00f3rio, o Vila Ol\u00edmpia talvez seja uma boa op\u00e7\u00e3o, mas o perfil de fluxo \u00e9 diferente. Esse tipo de informa\u00e7\u00e3o existe para qualquer shopping do Brasil, at\u00e9 em Roraima\u201d, afirmou. Para uma rede pequena, ele sugeriu olhar o fluxo das lojas que v\u00e3o melhor e buscar pontos parecidos, nos segmentos em que o fluxo \u00e9 relevante.<\/p>\n O CEO da Kognita tamb\u00e9m apresentou um comparativo entre franquias e lojas pr\u00f3prias, com base em dados de cerca de 1.500 unidades de redes que operam os dois modelos. \u201cFranquia e loja pr\u00f3pria t\u00eam din\u00e2micas bastante diferentes. Os dados mostram que as franquias maturam mais r\u00e1pido do que as lojas pr\u00f3prias, que t\u00eam um movimento mais linear at\u00e9 o faturamento estacion\u00e1rio. Se vou fazer uma proje\u00e7\u00e3o de fluxo de caixa de um ponto novo para os primeiros 24 meses, saber se \u00e9 franquia ou loja pr\u00f3pria \u00e9 uma informa\u00e7\u00e3o importante. Em faturamento, as lojas pr\u00f3prias, em geral, t\u00eam m\u00e9dia maior. Na pandemia, a diferen\u00e7a ficou muito grande e, em condi\u00e7\u00e3o mais normal, fica entre 20% e 27%. Em geral, o investidor que faz um investimento em franquia busca um ponto menor, n\u00e3o quer tomar um risco grande no valor do aluguel e procura um ponto com aluguel mais baixo, que, portanto, tem menos fluxo de pessoas\u201d, afirmou.<\/p>\n Para responder se o cliente quer a loja no local, Eduardo apresentou as chamadas pessoas sint\u00e9ticas. Ele lembrou que a pesquisa de rua d\u00e1 trabalho e exige contratar empresas, e que poucas pessoas param para responder. \u201cVoc\u00ea treina uma intelig\u00eancia artificial, com uma sofistica\u00e7\u00e3o estat\u00edstica bastante grande, e cria uma popula\u00e7\u00e3o sint\u00e9tica que responde \u00e0 pesquisa que voc\u00ea quer fazer. Seleciona uma regi\u00e3o, naquela regi\u00e3o h\u00e1 7.000 respondentes, faz a pergunta e obt\u00e9m as respostas. Conseguimos at\u00e9 fazer as pessoas debaterem: colocar uma mulher de 35 anos para conversar com um homem de 50 sobre se o bairro deveria ter determinada loja. Juntamos modelos de linguagem com muitos dados, de vota\u00e7\u00e3o, de celular, de concorrentes, tudo o que h\u00e1 no entorno, e o modelo aprende e cria essas personas\u201d, explicou. Questionado por um participante, confirmou que os dados de smartphones e de consumo fazem parte da base.<\/p>\n Em exemplo apresentado, a pergunta \u201co que te atrai nesse bairro?\u201d teve respostas diferentes. \u201cNo Jardim Paulistano, a localiza\u00e7\u00e3o aparece com 70% e os servi\u00e7os com 17%. Na Vila Leopoldina, com\u00e9rcio e servi\u00e7os ficam entre 50% e 60%, e o restante \u00e9 localiza\u00e7\u00e3o e outros fatores. Isso j\u00e1 come\u00e7a a substituir pesquisas qualitativas de incorporadores\u201d, disse. Para validar o m\u00e9todo, ele recomenda comparar. \u201cVoc\u00ea roda as perguntas na popula\u00e7\u00e3o sint\u00e9tica, faz algumas com a popula\u00e7\u00e3o de verdade e compara. Se estiver batendo, \u00e9 um ind\u00edcio de que a coisa vai bem. Roda em segundos, de forma super escal\u00e1vel, r\u00e1pida e barata\u201d, afirmou. \u201cMeu ponto n\u00e3o \u00e9 dizer que amanh\u00e3 voc\u00eas contratem uma solu\u00e7\u00e3o de pesquisa sint\u00e9tica, mas saibam que, daqui a cinco anos, voc\u00eas estar\u00e3o usando. Quanto antes come\u00e7arem, melhor, porque v\u00e3o se habituar e saber o que \u00e9 uma boa e uma m\u00e1 pesquisa\u201d, completou.<\/p>\n Sobre o faturamento de cada ponto, o executivo disse que redes m\u00e9dias e grandes t\u00eam \u00e1reas de intelig\u00eancia capazes de produzir boas estimativas, mas com limita\u00e7\u00f5es. \u201cO problema \u00e9 que demora, custa e, na pr\u00e1tica, voc\u00ea n\u00e3o tem uma m\u00e9trica de precis\u00e3o: quantas vezes aquela estimativa est\u00e1 certa ou errada? Um modelo que erra 20% e diz isso, porque foi testado com o hist\u00f3rico, pode ser mais \u00fatil do que uma pesquisa da qual voc\u00ea n\u00e3o faz ideia se est\u00e1 certa ou errada. O nosso erro mediano \u00e9 de 6% e, em geral, o modelo estat\u00edstico vai errar algo perto disso. Uma boa decis\u00e3o \u00e9 aquela que sabe qual \u00e9 a probabilidade de errar. Se voc\u00ea abre cinco, dez lojas por ano, sabe que, estatisticamente, deve errar em uma ou duas\u201d, declarou.<\/p>\n Eduardo explicou que a Kognita tem um modelo ultragranular de previs\u00e3o de faturamento. \u201cA cada 11 metros temos um ponto no Brasil inteiro. Para uma rede que sobe os dados de faturamento na nossa intelig\u00eancia artificial, processamos e estimamos o faturamento esperado em qualquer ponto de qualquer rua do pa\u00eds. Se voc\u00eas n\u00e3o est\u00e3o usando hoje, tudo bem, mas imaginem como ser\u00e1 daqui a cinco anos\u201d, disse. Segundo ele, os dados de celular tamb\u00e9m mostram de onde v\u00eam as pessoas que chegam a uma unidade e qual \u00e9 a \u00e1rea de cobertura dela, o que permite medir a canibaliza\u00e7\u00e3o entre lojas e avaliar se a rede precisa de outras unidades.<\/p>\n O executivo acrescentou que os dados servem tamb\u00e9m para avaliar desempenho. \u201cConseguimos decompor o que explica o crescimento de uma loja: se \u00e9 a opera\u00e7\u00e3o, o shopping, a marca ou o mercado em que ela atua. Se minha loja cresceu 5%, mas o faturamento do shopping cresceu 10%, estou bem ou mal? Cresci cinco, podia ter ca\u00eddo dois, mas n\u00e3o estou acompanhando o shopping. Isso j\u00e1 \u00e9 poss\u00edvel hoje e vai ser cada vez mais natural\u201d, afirmou.<\/p>\n Ao falar do futuro, Eduardo disse que o aparato ser\u00e1 operado por agentes de intelig\u00eancia artificial. \u201cA gera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o e o consumo ficar\u00e3o cada vez mais fluidos, autom\u00e1ticos e naturais para a intelig\u00eancia artificial, mas sempre um humano tem que tomar a decis\u00e3o. Imaginem uma grande rede de farm\u00e1cias abrindo 300 unidades por ano: a intelig\u00eancia artificial decidir sozinha onde abrir n\u00e3o ser\u00e1 daqui a dois anos. Mas, se voc\u00ea tem agentes trabalhando, precisa pelo menos saber auditar ou avaliar a recomenda\u00e7\u00e3o e a decis\u00e3o do agente. Quanto antes voc\u00eas se familiarizarem com a tecnologia, mais capacitados estar\u00e3o para interagir, discutir e avaliar o que os agentes v\u00e3o recomendar, porque isso vai acontecer\u201d, declarou.<\/p>\n Ele encerrou com uma s\u00edntese. \u201cA decis\u00e3o continua sendo sua, mas a intelig\u00eancia artificial muda se voc\u00ea toma a decis\u00e3o mais ou menos informado, ou com toda a informa\u00e7\u00e3o e toda a evid\u00eancia que poderia ter\u201d, afirmou.<\/p>\n \u00a0<\/em><\/p>\n<\/p><\/div>\n![\"\"](\"https:\/\/secovi.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/55591896234_dbc80dc053_c.jpg\")
Intelig\u00eancia artificial e dados granulares j\u00e1 permitem ao varejo escolher com mais seguran\u00e7a onde abrir novas lojas, quanto pagar de aluguel e quanto cada ponto deve faturar. A avalia\u00e7\u00e3o \u00e9 de Eduardo Zylberstajn, CEO da Kognita, empresa de intelig\u00eancia artificial, que apresentou o tema \u201cMenos erro por metro quadrado: IA na expans\u00e3o do varejo\u201d no evento \u201cO Varejo e o Mercado Imobili\u00e1rio na Nova Economia\u201d, promovido pelo Secovi-SP nesta quinta-feira (15), no Centro de Conven\u00e7\u00f5es Milenium, em S\u00e3o Paulo.<\/p>\n