KPIs
E GESTÃO POR DADOS.
North Star Metric
VGV vendido por mês. Tudo mais é auxiliar. O time que maximiza VGV/mês com margem saudável está no caminho certo — independentemente de qual subindicador pareça mais bonito no dashboard.
A função do gestor é identificar qual etapa do funil está limitando o VGV e concentrar energia ali. KPI sem diagnóstico é decoração.
KPIs Primários — os 5 que importam todo dia
Se o VGV está abaixo da meta, o diagnóstico segue essa sequência: leads estão entrando suficientes? SQLs estão sendo gerados? Visitas estão acontecendo? Se cada etapa está dentro do benchmark, o problema é de técnica de fechamento — não de volume.
KPIs Secundários — os 8 que o gestor monitora semanalmente
Benchmark de Conversão — Alto Padrão BR
CONVERSÕES ESPERADAS — IMOBILIÁRIO ALTO PADRÃO
| Etapa | Conversão | Observação |
|---|---|---|
| Lead → SQL | 15–25% | Panorama da Geração de Leads 2024 aponta 1,64% de média geral do mercado imobiliário. Alto padrão tem qualificação prévia maior — CPL mais alto, volume menor, qualidade superior. |
| SQL → Visita Agendada | 40–60% | Depende da força do SDR e da qualidade do material de apoio pré-visita. |
| Visita Agendada → Realizada | 70–90% | No-show é sinal de SDR fraco ou produto mal comunicado antes da visita. |
| Visita → Proposta | 30–50% | Depende do roteiro de visita (ver 7.6) e do alinhamento entre perfil e produto. |
| Proposta → Fechamento | 20–35% | Depende diretamente da técnica de negociação (ver 7.8) e do tratamento de objeções. |
| Lead → Cliente (funil completo) | 1–3% | Benchmark geral imobiliário brasileiro. Alto padrão com processo robusto alcança a faixa superior. |
Forecast e Cadência de Revisão
Forecast trimestral: projeção de fechamentos por corretor, ponderada pela probabilidade de cada etapa. Um lead em negociação tem probabilidade diferente de um lead em "visita agendada" — o forecast precisa refletir isso, não só somar pipeline bruto.
Fórmula simplificada:
Forecast = Σ (VGV_oportunidade × probabilidade_etapa)
Onde probabilidade_etapa é o histórico real do funil daquele corretor ou do time.
Revisão mensal: ajuste de meta, realocação de orçamento entre canais, mudança de mix (mais eventos vs. mais digital vs. mais parceiros).
Revisão semanal: pipeline review — quais oportunidades avançaram, quais travaram, quais foram perdidas.
Dashboards Recomendados
Looker Studio (gratuito): conecta nativamente com Meta Ads, Google Ads, GA4, Google Sheets (onde o CRM pode exportar). Melhor opção para times pequenos e médios que não têm BI dedicado.
Metabase (open source): hospedagem própria em R$ 50–100/mês de servidor. Permite análises mais profundas com SQL. Ideal quando o CRM exporta para banco de dados próprio.
Power BI: melhor para times que já usam Microsoft 365. Integração direta com Excel, Teams e SharePoint. Licença ~USD 10/usuário/mês.
Análise de Motivos de Perda
O motivo de perda é tão valioso quanto o fechamento. Times que não rastreiam objeções ficam presos em ciclos — resolvendo os mesmos problemas todo mês sem saber.
CATEGORIAS DE MOTIVO DE PERDA
| Categoria | Sinal de alerta | Ação corretiva |
|---|---|---|
| Preço | > 30% das perdas | Revisar âncora de preço, fortalecer percepção de valor antes da proposta |
| Timing | > 20% das perdas | Qualificação fraca — o SQL não estava pronto para comprar |
| Concorrente | > 20% das perdas | Análise de produto concorrente, reposicionamento ou nova condição comercial |
| Não qualificado | > 15% das perdas | Score de qualificação mal calibrado — ajustar critérios do MQL/SQL |
| Processo lento | > 10% das perdas | SLA roto — proposta demorou, follow-up falhou, experiência fragmentada |
| Produto | > 10% das perdas | Problema estrutural — escalar para liderança e revisão de oferta |
Atribuição de Origem
O modelo de atribuição define qual canal recebe crédito pela venda. Três modelos principais:
- Último toque: crédito 100% para o canal do último contato antes do fechamento. Favorece canal de fundo de funil (WhatsApp direto, SDR) e subestima mídia de descoberta.
- Primeiro toque: crédito 100% para o canal de entrada. Favorece awareness e subestima nutrição e fechamento.
- Linear: crédito dividido igualmente entre todos os canais que tocaram o lead. Mais justo, mais complexo de implementar.
Para operação imobiliária com ciclo longo, o modelo linear ou "posição U" (mais peso no primeiro e último toque) é o mais adequado.
Sem atribuição correta, o gestor tende a cortar o canal que "não fecha" — que pode ser exatamente o canal que gera os melhores SQLs. Meta Ads de awareness raramente fecha diretamente, mas pode ser o ponto de entrada de 60% das vendas. Cortar awareness por não aparecer como "origem do fechamento" é erro de diagnóstico, não de estratégia.
Checklist mensal de revisão de KPIs:
- VGV vendido vs. meta (% de atingimento)
- Leads novos vs. mês anterior (tendência)
- SQL gerados vs. meta (qualificação funcional?)
- Visitas realizadas vs. agendadas (no-show sob controle?)
- Propostas vs. visitas (roteiro de visita convertendo?)
- Fechamentos vs. propostas (negociação e fechamento funcionais?)
- CPL por canal (onde cada real gera mais retorno?)
- Ciclo médio de fechamento (aumentou? Por quê?)
- Motivos de perda — quais categorias cresceram?
- NPS trimestral — abaixo de 70 exige ação imediata