A Zillow cresce durante a recessão usando análises de autoatendimento



A Zillow é uma prestadora de serviços imobiliários que ajuda as pessoas a encontrar e compartilhar informações sobre residências, imóveis e hipotecas. Nesta entrevista, o especialista sênior em dados e análises, Steve Brownell, e o analista de negócios sênior, Torry Johnson, falam sobre como o Tableau os ajudou a fornecer business intelligence de autoatendimento, possibilitando que os usuários corporativos respondessem às suas próprias perguntas.

Tableau: O que levou você a escolher o Tableau para fazer suas análises?
Torry: Para nós, analistas, o Tableau Desktop tem sido uma ótima ferramenta para trabalhar com esses conjuntos de dados enormes que temos e obter informações deles. Ele é muito rápido, fácil de usar e uma alternativa bem melhor à analise de dados brutos. O Tableau Server tem causado frisson e vem sendo cada vez mais adotado nos diversos setores da empresa. Isso é ótimo para nós, porque gastamos menos tempo gerando relatórios para eles, e eles dedicam mais tempo ao uso dos dados que estão disponíveis.
Steve: Sou responsável por gerar muitas das informações que outras pessoas usam para viabilizar o processo decisório inteligente de nossos principais executivos e demais funcionários de toda a organização.
Torry: Queremos que nossos usuários sejam capazes de usar os serviços da Zillow para encontrar uma casa, que, além de ser o bem mais caro que eles vão adquirir na vida, é uma escolha muito pessoal. Quando facilitamos essa busca para eles, deixamos o processo de compra mais leve, transformando-o em algo divertido e empolgante.

Tableau: Como o Tableau Desktop e o Tableau Server estão demonstrando serem valiosos?
Steve: O painel sobre aluguéis que criamos no Tableau Server nos permite analisar os dados dos estados e fornecer nossos anúncios de aluguel aos provedores. Além disso, podemos analisar problemas de qualidade de várias dimensões simultaneamente. Podemos detalhar bastante as áreas de oportunidade ou problemáticas utilizando dados de boa qualidade e priorizar regiões diferentes para encontrar e obter novos anúncios.
Torry: Muitos dos conjuntos de dados com que trabalhamos são bastante grandes, e o Tableau nos oferece uma forma de analisar os dados e ver rapidamente onde há algo interessante acontecendo – se há uma exceção em uma determinada área ou se uma métrica específica que estamos analisando nos apontará uma grande oportunidade ou possivelmente um problema com um produto.

Tableau: Qual é o tamanho do seu conjunto de dados?
Torry: Temos dados de cada uma das residências dos EUA, que somam mais de 100 milhões de lares, ou seja: são mais de 100 milhões de linhas apenas nesse banco de dados.
Steve: Recebemos muitas dimensões de metadados diferentes nos contatos – de onde os clientes estão contatando corretores de imóveis através da Zillow? De um aplicativo de dispositivo móvel? De uma propriedade à venda? De uma oferta de aluguel?
Torry: Também temos um produto de hipoteca, no qual os credores oferecem cotações para financiamento todos os meses aos usuários que estão tentando encontrar a melhor tarifa para uma hipoteca – e isso representa centenas de milhões de linhas. Só o fato de podermos processar esses dados em algo gerenciável já é uma ajuda enorme que o Tableau nos dá.

Tableau: Como o Tableau ajuda você a analisar esses dados?
Torry: Com conjuntos de dados grandes, analisamos vários aspectos, como distribuições e histogramas, e tentamos identificar qualquer coisa que nos aponte uma oportunidade de gerar mais receita ou de criar algo que ajude nossos clientes na busca pelo imóvel que desejam comprar.
Steve: Definindo alguns filtros, os gerentes de produto são capazes de detalhar todos esses dados no Tableau Server para poder fazer as análises que desejam. Nós apenas fornecemos os dados para que eles obtenham informações.
Torry: O mercado imobiliário é extremamente geográfico, e os excelentes recursos de mapa do Tableau fazem dele uma ferramenta muito útil para nós. Como não estamos limitados apenas aos gráficos de linhas e de barras, podemos fornecer mais contexto para que o proprietário da empresa encontre padrões geográficos, o que é difícil fazer sem um mapa. Há poucos produtos no mercado que oferecem recursos de mapa em uma interface com o recurso arrastar e soltar.

Tableau: Você pode citar alguns dos padrões que o Tableau destacou?
Steve: Com este painel que criamos no Tableau Server, descobrimos uma discrepância geográfica, por exemplo: algumas pessoas chamam uma unidade de condomínio e outras de apartamento. Achamos que tínhamos essa combinação estranha de unidades, mas acabamos descobrindo que se tratava apenas de um problema de terminologia. Quando visualizamos os dados em um mapa, já conseguimos ter uma ideia melhor de como enfrentar o problema.
Torry: Com centenas de milhões de cotações para financiamento, alguns usuários não recebem muitas cotações para o financiamento que desejam. Quando olhamos para a distribuição desses dados e vemos como eles estão espalhados pelos diferentes tipos de financiamento, é possível ver claramente que os usuários com problemas de crédito não recebem tantas cotações de financiamento, ou que se você quiser adquirir uma propriedade como um investimento pode ser mais difícil encontrar um credor disposto a financiá-la no cenário imobiliário atual. Então, podemos analisar todas essas características diferentes, ver qual tipo de resposta os usuários estão recebendo e saber se eles estão tendo uma experiência boa ou ruim ao buscar um financiamento na Zillow.
Steve: Nossa equipe de economia publicou diversos gráficos no Tableau Public. Um dos melhores é sobre os saldos negativos. Se seu imóvel estiver em uma situação ruim, você pode ampliar o mapa por condado ou código postal e ver o quanto de seu condado ou da área do seu código postal está na mesma situação. Você pode realmente personalizar os dados, em vez de se contentar com uma estatística nacional mencionada em um artigo. É possível ver detalhes dos dados para entender como essa situação afeta você de uma forma mais realista, e não o americano médio. Isso é muito mais eficiente, em nossa opinião.

Tableau: A empresa está tendo uma boa resposta on-line com o Tableau Public?
Steve: Nossos índices de envolvimento são bastante altos com os produtos que publicamos no Tableau Public. As pessoas adoram poder analisar os dados dos seus bairros e ver como estão sendo afetadas pelo mercado . Temos todos os tipos de métricas relacionadas ao crescimento do mercado e aos preços de imóveis. As pessoas estão realmente interessadas em comparar as tendências de uma pequena área do mercado com outros bairros.

Tableau: Como o uso do Tableau cresceu na Zillow?
Torry: Começamos a usar o Tableau Desktop há cerca de três anos – mal tínhamos cinco usuários e a maioria deles era da equipe de análises – para explorar esses conjuntos de dados enormes e responder a perguntas de várias pessoas da empresa. Ele era usado basicamente para nossos analistas examinarem os dados e fazerem descobertas.
Steve: A adoção foi crescendo naturalmente quando começamos a disponibilizar essas informações. Nós as incorporávamos nos relatórios enviados por e-mail e as utilizávamos em apresentações durante nossas reuniões. As pessoas sempre perguntam quem faz nossos gráficos.
Torry: Agora, ele já se espalhou por toda a empresa e é usado por todos.

Tableau: Como o Tableau Server mudou a forma de trabalhar das pessoas na Zillow?
Steve: O Tableau permite que as pessoas tenham uma relação mais "ativa" do que "passiva" com os dados. Assim, nossa pequena equipe de análises pode atender melhor a mais usuários, visto que não precisamos responder a todas as perguntas. Fornecemos uma estrutura para que as pessoas possam responder às suas próprias perguntas.
Steve: É uma excelente forma de interagir com os dados, em vez de apenas recebê-los. Ou seja, você pode obter informações não só recebendo uma análise dos dados, mas também criando algo novo em uma plataforma disponibilizada para você.

Tableau: Como o Tableau Server mudou a forma de trabalhar da sua equipe de análises?
Torry: Há mais ou menos um ano e meio, começamos a usar o Tableau Server para podermos fornecer mais relatórios aos usuários da empresa.
Steve: Ele nos permite liberar muitos recursos, o que nos deixa mais ágeis para fornecer mais plataformas do que respostas. Sinto que ele torna meu trabalho de analista mais eficiente, pois consigo atender a mais pessoas e a desempenhar minhas funções com mais agilidade.

Antes, eu gastava de 30 e 50 por cento do meu tempo para criar relatórios ad hoc. Essa porcentagem diminuiu significativamente.

Torry: Antes, eu gastava de 30 e 50 por cento do meu tempo para criar relatórios ad hoc. Essa porcentagem diminuiu significativamente. O Tableau Server ajudou muito o nosso departamento de BI a eliminar a grande demanda de geração dos demorados relatórios ad hoc. Podemos disponibilizar os dados diretamente na ferramenta, de forma interativa, para que as pessoas possam analisá-los e encontrar o que desejam. Com isso, podemos dedicar nosso tempo à descoberta de informações valiosas escondidas nos dados, em vez de ficar atendendo a solicitações o tempo todo.
Steve: Existem alguns usuários avançados na Zillow que realmente querem ter acesso a todos esses dados extras. Para atender às necessidades deles, podemos evidenciar esses dados no Tableau Server. Em seguida, os usuários acessam o Tableau Server e baixam os dados – fazem isso sozinhos. Esses dados podem ser utilizados imediatamente como uma fonte de dados, e os usuários adoram poder obter resultados com tanta rapidez.
Torry: Se não tivéssemos o Tableau, gastaríamos mais tempo ajudando cada um dos funcionários da empresa a analisar os dados, detalhá-los, fazer descobertas e encontrar problemas. Com o Tableau, eles podem fazer tudo isso sozinhos e nos pedir ajuda apenas para resolver um problema, e não para encontrá-lo.

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