GRUPO 4

CasaPiloto

Escolha a casa e veja o caminho: guardar, investir ou financiar

Aliny André Michelly Everson
Profa. Polyana · Customer Discovery — Defesa de Projetos Inovadores
Setembro de 2026 · Administração · 8º Semestre (VG)
Prof. Renato Rosa
Prof. Renato Rosa
Cerrado Tech · Unifacc

O problema (a dor)

  • Quem quer comprar a casa visita o decorado, se encanta — mas não sabe traduzir o sonho em números mensais.
  • Não sabe quanto guardar para a entrada, onde investir enquanto junta nem se a parcela cabe.
  • A simulação feita só no plantão gera desconfiança e sensação de pressão para fechar negócio.
  • Mais da metade do déficit habitacional é aluguel pesado demais: sobra pouco para juntar a entrada.
  • Para a construtora: visitas que não viram venda e clientes que desistem na análise de crédito.
Financiamento habitacional de R$ 134,6 bilhões só no 1º semestre de 2025 (Abecip) e nova Faixa 4 do MCMV para renda até R$ 12 mil — mercado aquecido, comprador despreparado.
Fonte: Abecip (2025) · Agência Brasil / Ministério das Cidades (2025)

A ideia

O CasaPiloto é um simulador oferecido por construtoras a quem quer comprar a casa: a pessoa escolhe o tipo de casa desejado (a "casa piloto" — modelo, tamanho, padrão de acabamento) e o app mostra, lado a lado, três caminhos: quanto guardar por mês para comprar à vista ou dar a entrada, quanto render investindo esse valor e quanto custa financiar (parcela, prazo, juros, uso do FGTS).

Escolha a casa piloto

Tipos de casa da construtora (tamanho, quartos, acabamento) com planta e preço de referência.

Três caminhos lado a lado

Guardar × investir × financiar: quanto por mês, em quanto tempo e quanto custa no total.

Plano até a chave

Metas de poupança com lembretes, uso do FGTS e checklist de documentos até a compra.

Diferencial: O cliente chega ao corretor preparado; a construtora ganha lead qualificado e venda mais rápida.

Hipótese

As pessoas não compram (ou compram mal) porque não conseguem traduzir o sonho da casa em números mensais — não sabem quanto guardar, onde investir nem se a parcela cabe — e desconfiam da simulação feita só pelo corretor no plantão de vendas.

O formulário de campo (20 perguntas, escala 1–5)

  • Bloco 1: Desejo e momento da compra.
  • Bloco 2: Guardar, investir e financiar.
  • Bloco 3: Relação com a construtora.
  • Bloco 4: O simulador CasaPiloto.
A hipótese existe para ser testada: se os dados mostrarem o contrário, isso é um resultado, não um erro.

Dados reais

R$ 134,6 bifinanciamento habitacional no 1º sem. 2025 (+25%)
Abecip
R$ 78,7 bivia poupança/SBPE no 1º sem. 2025 (+22%)
Abecip
R$ 12 milteto de renda da nova Faixa 4 do MCMV (2025)
Agência Brasil / MCid
10,5% a.a.juros da Faixa 4, até 420 parcelas
Agência Brasil / MCid
6,2 midomicílios em déficit habitacional (2022)
Fundação João Pinheiro
52,2%do déficit é aluguel pesado demais
Fundação João Pinheiro

Leitura dos dados

  • Mercado aquecido, cliente despreparado. Há crédito e programa (Faixa 4), mas o comprador chega ao plantão sem saber quanto pode pagar.
  • O aluguel trava a entrada. Metade do déficit é gente pagando aluguel caro demais — sobra pouco para guardar; o simulador precisa mostrar metas realistas e prazos.
  • Juros altos mudam a conta. Com juros de dois dígitos, comparar *guardar e investir* × *financiar* faz diferença de dezenas de milhares de reais — é a conta que o cliente não faz sozinho.
  • Construtora ganha lead qualificado. Quem usa o simulador chega ao corretor sabendo o tipo de casa e o caminho — menos visita perdida, venda mais rápida.
  • Decorado virtual. Evidência internacional mostra que VR reduz o tempo de venda sem alterar o preço (Yan et al., 2024) — argumento comercial para a construtora.

Referencial científico I

Artigos peer-reviewed (2021–2026) · metadados OpenAlex · 14 no total em Pesquisa-Dados.md

1. Hassan et al. (2021). Factors Influencing Housing Purchase Decision. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences. DOI: 10.6007/ijarbss/v11-i7/10295 · 25 citações
Revisa os fatores que influenciam a decisão de compra do imóvel (preço, localização, características, fatores financeiros) e aponta que unidades encalhadas refletem preço inconsistente e pouca atratividade.
2. Kaynak et al. (2022). An empirical investigation of home buying behavior in a high-context culture: a strategic marketing-oriented approach. International Journal of Housing Markets and Analysis. DOI: 10.1108/ijhma-07-2022-0095 · 19 citações
Com 300 domicílios em Bishkek (Quirguistão), examina o comportamento de compra de imóveis numa cultura de alto contexto e suas implicações de marketing.
3. Lee & Liu (2025). Digital information-seeking of homebuyers on real estate platforms in Taiwan. The Electronic Library. DOI: 10.1108/el-09-2024-0261 · 2 citações
Métodos mistos sobre a busca de informação de compradores (primeira compra e recompra) em plataformas imobiliárias digitais em Taiwan; marca, busca e resultados influenciam o comportamento.
4. Thorp et al. (2023). Feeling comfortable with a mortgage: The impact of framing, financial literacy and advice. Journal of Financial Literacy and Wellbeing. DOI: 10.1017/flw.2023.3 · 15 citações
Pesquisa online testa o conforto e a compreensão da dívida hipotecária: analisa letramento financeiro, conselho de corretor e o efeito de apresentar o empréstimo como valor total × fluxo de parcelas.

Referencial científico II

Artigos peer-reviewed (2021–2026) · metadados OpenAlex · 14 no total em Pesquisa-Dados.md

5. Ilan & Mugerman (2025). Misguided mortgage choices: Financial literacy, inflation expectations, and borrowing decisions. Journal of Behavioral and Experimental Finance. DOI: 10.1016/j.jbef.2025.101077 · 10 citações
Com dados domiciliares, mostra que tomadores de baixo nível socioeconômico usam a inflação atual (e não a esperada) ao escolher hipotecas indexadas, enquanto os com mais letramento financeiro decidem melhor.
6. Hu et al. (2024). Financial literacy and mortgage stress. Journal of Banking & Finance. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2024.107170 · 7 citações
Artigo sobre letramento financeiro e estresse com a hipoteca (resumo não disponível na API; ler o texto antes de citar detalhes).
7. Schlafmann (2021). Housing, Mortgages, and Self-control. CBS Research Portal (Copenhagen Business School). DOI: 10.1093/rfs/hhaa096 · 47 citações
Modelo quantitativo mostra que pessoas com mais problemas de autocontrole têm menor probabilidade de virar proprietárias, embora a casa funcione como compromisso de poupança; analisa efeitos de regras de entrada e refinanciamento.
8. Allen et al. (2026). Housing affordability and parental income support: The role of mortgage co-signing. Journal of Financial Economics. DOI: 10.1016/j.jfineco.2026.104239 · 1 citação
Artigo sobre acessibilidade à moradia e apoio de renda dos pais via co-assinatura do financiamento (resumo não disponível na API; ler o texto antes de citar detalhes).

Referencial científico III

Artigos peer-reviewed (2021–2026) · metadados OpenAlex · 14 no total em Pesquisa-Dados.md

9. Azmi et al. (2021). Smarter real estate marketing using virtual reality to influence potential homebuyers' emotions and purchase intention. Smart and Sustainable Built Environment. DOI: 10.1108/sasbe-03-2021-0056 · 71 citações
Experimento com 60 potenciais compradores: a atmosfera em VR gera prazer e excitação, que influenciam a intenção de compra da casa.
10. Yan et al. (2024). Does Virtual Reality Help Property Sales? Empirical Evidence from a Real Estate Platform. Information Systems Research. DOI: 10.1287/isre.2021.9138 · 16 citações
Com grande base de uma plataforma imobiliária, mostra que VR reduz o tempo de venda em 28%–49% sem influenciar o preço, funcionando como fonte de informação rica e crível.
11. Xiong et al. (2022). The effect of virtual reality on the marketing of residential property. Housing Studies. DOI: 10.1080/02673037.2022.2074971 · 47 citações
Com dados de transações em Wuhan (China), modela como a VR afeta o envolvimento do comprador no processo de compra de imóveis familiares.
12. Hsiao et al. (2023). The impact of low-immersion virtual reality on product sales: Insights from the real estate industry. Decision Support Systems. DOI: 10.1016/j.dss.2023.114131 · 35 citações
Artigo sobre o impacto de VR de baixa imersão (tours no navegador/celular) nas vendas do setor imobiliário (resumo não disponível na API; ler o texto antes de citar detalhes).

Como a pesquisa embasa a ideia

  • O financiamento habitacional movimentou R$ 134,6 bilhões só no 1º semestre de 2025 (Abecip) — mercado aquecido.
  • A nova Faixa 4 do MCMV (até R$ 12 mil de renda) trouxe a classe média para o programa — mais gente precisando simular.
  • Mais da metade do déficit habitacional é aluguel pesado demais (FJP, 2022): sobra pouco para a entrada.
  • Mostrar a dívida como parcela mensal ajuda a escolher melhor (Thorp et al., 2023); quem entende menos paga mais (Ilan & Mugerman, 2025).
  • Dificuldade de poupar afasta a casa própria (Schlafmann, 2021) — por isso o CasaPiloto tem metas com lembretes.
  • Tour virtual reduz o tempo de venda em 28%–49% sem baixar o preço (Yan et al., 2024) — argumento para a construtora.

Lacunas e cuidados

Lacunas da pesquisa
  • Quatro artigos do Bloco B/C não têm resumo na API: citar só pelo título até ler o texto completo.
  • Não achamos estudo brasileiro peer-reviewed sobre simuladores oferecidos por construtoras — lacuna e oportunidade.
  • Taxas e regras do MCMV mudam; o simulador deve mostrar a data de referência e que é estimativa, não proposta de crédito.
  • O app não pode pedir renda exata no MVP: usar faixas e deixar o cálculo no aparelho (LGPD).
Cuidados de campo e LGPD
  • Amostra de 15–20 respostas: exploratória, não representativa.
  • Perfil marcado por observação; na dúvida, "Não sei estimar".
  • Nunca perguntar renda, raça ou dados que identifiquem a pessoa.
  • Falas vão para o áudio com o código G4-<nnn>, não para o formulário.
  • No MVP, os dados ficam só no celular do usuário (localStorage).

Pitch de 30 segundos

"Você visitou o decorado, se apaixonou pela casa, mas saiu sem saber se consegue comprar. No CasaPiloto você escolhe o tipo de casa e vê, lado a lado, quanto precisa guardar por mês, quanto renderia investindo e quanto custa financiar. Tudo no seu celular, no seu tempo, antes de falar com o corretor. A casa dos sonhos vira um plano com data para acontecer."
Grupo 4 Aliny André Michelly Everson

Obrigado!

Customer Discovery na Prática · CasaPiloto · Profa. Polyana · Cerrado Tech · Unifacc · 2026