Identificar os investimentos financeiros realizados em cada área de uma cidade imensa como São Paulo pode ser especialmente interessante para a incorporação imobiliária, já que com esses dados fica mais claro identificar o perfil de público e seu potencial de compra.
Uma informação valiosa para negócios que precisam de precisão e agilidade para determinar a tipologia do empreendimento a ser desenvolvido, garantindo retorno e lucratividade.
Para levar esses insights às empresas do setor, a DataLand utiliza algoritmos e Data Science para a criação de indicadores que mostram, por exemplo, em quais quadras de São Paulo há maior incidência de investimentos financeiros, otimizando a tomada de decisões para construtoras, incorporadoras e Fundos Imobiliários.
Para saber como essa tecnologia é desenvolvida, quais os 10 bairros de São Paulo contam com um público que realiza mais investimentos financeiros, de que tipo eles são e o perfil desses investidores, além de como a DataLand pode oferecer outros dados mercadológicos, continue a leitura!
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Como analisar e rankear investimentos financeiros por bairro?
A plataforma da DataLand fornece um modelo digital das cidades construído a partir de uma série de informações baseadas em um grande banco de dados de interesse para o mercado imobiliário – são mais de 600 fontes, que vão desde o Plano Diretor da cidade, Censo, Seade e de parceiros como a B3.
O modelo digital das cidades é feito através de georreferenciamento e o cruzamento de dados dessa diversidade de fontes, que chegam a agregação da informação por quadra, que é fundamental para os negócios de incorporação imobiliária, e a DataLand consegue manter a representatividade da riqueza urbana com essa informação.
Para enriquecer e ter maior compreensão do perfil social, agregamos ao modelo dois perfis de investimento, que representam cerca de 1⁄3 do total de investimentos da cidade. São elas:
- Listados: Commodities, juros, moedas, renda fixa privada e pública, ações, BDRs e índices;
- Balcão: CDB, LCI, derivativos, captação bancária, valores mobiliários, títulos de crédito, agronegócio, imobiliários e títulos públicos.
E para garantir a privacidade das informações, os dados foram anonimizados e georreferenciados. O georreferenciamento é uma das tecnologias chaves da DataLand.
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Confira a seguir o resultado dessa análise.
10 bairros de São Paulo com maiores investimentos financeiros
| 10 bairros de São Paulo com maior investimento em FIIs*
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* Bairros com maior percentual médio de portfólios com investimento em Fundos Imobiliários.
Qual o perfil dos investidores?
A Anbima (Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais) determina três categorias de investidores: o conservador, que busca segurança na carteira de investimentos; o arrojado, com maior nível de tolerância ao risco; e o moderado, que está disposto a aumentar os ganhos e os riscos.
Para todos os bairros citados acima, o perfil mais frequente foi o conversador, seguido dos perfis arrojado e moderado.
Modelo digital das cidades com a DataLand
Os dados e indicadores oferecidos pela DataLand são segmentados em três grandes dimensões: urbanísticas, mercadológicas e legais. Os dados legais se referem ao Plano Diretor e as operações urbanas que impactam nas decisões de novos empreendimentos.
Já os aspectos urbanísticos apresentam detalhes sobre o padrão de cada região e ajudam a determinar o potencial construtivo. Enquanto isso, os fatores mercadológicos, como vimos acima, envolvem dados como os investimentos financeiros, além de veículos e pricing.
Ao cruzar dados mercadológicos com dados legais e urbanos, a DataLand melhor entende o perfil do consumidor, e assim, potencializa as ocupações urbanas.
Importância dos dados granulares
Como vimos, conhecer a fundo o perfil do consumidor é importante para compreender a dinâmica imobiliária de cada quadra e, com isso, tomar decisões mais acuradas e precisas.
Além de desenvolver informações a partir de dados Urbanos e Legais, a DataLand está cada vez mais focada em criar indicadores mercadológicos, como o de investimentos financeiros, e assim analisar o seu landbank a partir de dados inteligentes e estratégicos para potencializar os resultados.
Como isso é feito? Através do georreferenciamento focado na granularidade da quadra. A partir do momento que há mais informações sobre esse perfil, é possível analisar o landbank e indicar as melhores regiões para lançamentos e a tipologia adequada.
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