Office / Escritórios Corporativos | Preparação para Discovery

spec office discovery colliers

Prep para sessão de discovery com representante(s) da área de Office. Três blocos: (1) processo típico padrão-mercado para referência, (2) proposta de valor Anouk (preliminar), (3) Q&A cirúrgico para a conversa. Este doc será revisado e substituído pelo spec pós-discovery após a sessão.

0. Contexto e objetivo

A área de Office da Colliers atua na intermediação de locação e venda de escritórios corporativos de alto padrão — tanto representando proprietários (landlord advisory) quanto inquilinos (tenant representation). É uma das principais linhas de receita transacional da empresa e uma das maiores consumidoras da base de inteligência de mercado.

O que já sabemos:

[fato] Office é uma das áreas comerciais que consomem o Power BI de inteligência de mercado alimentado pela planilha Excel 90MB. — Origem: 04
[fato] Existe um canal Teams dedicado para Office onde brokers eventualmente jogam informações de mercado — sem disciplina ou padronização. A equipe Mind copia manualmente para a planilha. — Origem: idem
[fato] O universo monitorado pela MI hoje cobre escritórios corporativos alto padrão em São Paulo (inc. Barueri) e Rio de Janeiro, com granularidade Edifício → Laje → Módulo. — Origem: 04
[fato] A pesquisa de MI suporta pitches de exclusividade de comercialização — quando Colliers disputa mandato contra CBRE, JLL etc., usa a base para argumentar com dados históricos 5 anos. — Origem: idem
[fato] Brokers comerciais têm contratos novos de locação assinados — dados de transação real que nunca retroalimentam nenhum sistema. A informação fica na cabeça do corretor. — Origem: 04, G-021
[fato] A identidade do cliente é opaca: cliente real (ex.: XP) opera via múltiplos CNPJs — Colliers não tem visão consolidada. — Origem: idem, G-022
[fato] O CRM da Colliers é o RD Station. Negócio fechado → Flokzu (reconhecimento) → Senior (faturamento). Todos handoffs manuais. — Origem: 04
[fato] Brokers levam 2-3 dias para juntar informações de mercado que deveriam levar 15 minutos. — Origem: Daniel Jackel 23/04
[hipótese] Cada broker tem sua forma de organizar pipeline, propostas e relacionamento — sem padronização de CRM ou processo comercial. — Inferido de Daniel + Michael. — Validar com Ygor Chrispin na sessão de discovery.

Objetivo desta discovery: mapear o processo completo de originação, comercialização e gestão de mandatos de Office com precisão suficiente para:

Desenhar agentes que acelerem a prospecção (Hunter), o pitch de exclusividade (Draft adaptado), e a gestão de relacionamento (Guardian)
Identificar como capturar os dados de transações reais que brokers geram e nunca sistematizam (resolver G-021)
Mapear o fluxo CRM (RD Station → Flokzu → Senior) com foco nos dados que se perdem nos handoffs manuais
Entender como a base de MI é efetivamente usada pelo broker no dia a dia — e onde falha

1. Cadeia de valor do Office Leasing (alto nível)

flowchart LR
    A[Prospecção<br/>de mandato] --> B[Pitch de<br/>exclusividade]
    B --> C[Mandato<br/>assinado]
    C --> D[Marketing<br/>do imóvel]
    D --> E[Busca de<br/>inquilinos]
    E --> F[Visitas e<br/>negociação]
    F --> G[LOI / Proposta<br/>comercial]
    G --> H[Due diligence<br/>e contrato]
    H --> I[Assinatura<br/>do contrato]
    I --> J[Pós-locação<br/>e gestão]

2. Processo típico (referência — como é feito no mercado)

2.1 Fluxo detalhado

flowchart TB
    subgraph ORIGINATION["Originação"]
        PROSP[Prospecção<br/>proprietários]
        QUAL[Qualificação<br/>do ativo]
        PITCH[Pitch de<br/>exclusividade<br/>dados MI + SWOT]
        MANDATO[Mandato<br/>assinado]
        PROSP --> QUAL
        QUAL --> PITCH
        PITCH --> MANDATO
    end

    subgraph MARKETING["Marketing e busca"]
        MKT[Material<br/>de marketing<br/>book do imóvel]
        SEARCH[Busca ativa<br/>de inquilinos<br/>matching]
        MAILING[Mailing<br/>segmentado]
        TOUR[Visitas<br/>guiadas]
        MKT --> SEARCH
        SEARCH --> MAILING
        MAILING --> TOUR
    end

    subgraph NEGOTIATION["Negociação"]
        LOI[LOI / RFP<br/>termos não<br/>vinculantes]
        NEG[Negociação<br/>preço, TIs,<br/>carência]
        DD[Due<br/>diligence]
        CONTRACT[Contrato<br/>de locação]
        LOI --> NEG
        NEG --> DD
        DD --> CONTRACT
    end

    subgraph POST["Pós-locação"]
        COMM[Reconhecimento<br/>de negócio<br/>Flokzu]
        FAT[Faturamento<br/>Senior]
        GESTAO[Gestão do<br/>relacionamento<br/>renovação]
        COMM --> FAT
        FAT --> GESTAO
    end

    ORIGINATION --> MARKETING
    MARKETING --> NEGOTIATION
    NEGOTIATION --> POST

    style ORIGINATION fill:#f0f0f0
    style POST fill:#e8f5e8

2.2 Etapas com detalhe

#	Etapa	Ferramentas típicas	Atividade humana	Duração típica
1	Prospecção de mandatos	Networking, eventos, CRM (RD Station), base de contatos pessoal	Broker identifica proprietários com imóveis vagos ou contratos expirando; aborda para oferecer mandato de comercialização	contínuo
2	Qualificação do ativo	Base MI (Power BI), Google Maps, visita ao imóvel	Avaliar localização, estado, concorrência, vacância da região, perfil de inquilinos potenciais	1-3 dias
3	Pitch de exclusividade	PowerPoint, dados MI (5 anos histórico), Excel com SWOT comparativo	Montar apresentação ao proprietário mostrando vantagem Colliers: dados proprietários, rede de clientes, track record na região	2-5 dias
4	Assinatura do mandato	Contrato padrão, jurídico	Formalizar exclusividade (ou não) de comercialização; definir comissão, prazo, condições	horas-dias
5	Marketing do imóvel	InDesign/Canva, fotografia profissional, tour virtual	Produzir book do imóvel, plantas humanizadas, material para portal e mailing	1-2 semanas
6	Busca ativa de inquilinos	CRM, rede de contatos, mailing, base MI	Matching: cruzar perfil do imóvel com empresas em busca de espaço (expansão, mudança, consolidação)	contínuo
7	Prospecção de cauda longa	Base MI + Receita Federal (proxy)	Identificar empresas cujos contratos expiram nos próximos 3 anos → leads proativos	contínuo — oportunidade de automação
8	Visitas e negociação	Agenda, carro, telefone	Acompanhar potenciais inquilinos em visitas; negociar termos (preço/m², carência, TI, indexador)	semanas
9	LOI / Proposta	Word, Excel	Redigir carta de intenções ou proposta formal com termos comerciais	dias
10	Due diligence e contrato	Jurídico, certidões, documentos	Verificar idoneidade, negociar cláusulas contratuais, finalizar contrato de locação	semanas
11	Reconhecimento de negócio	Flokzu	Registrar negócio fechado internamente → workflow de aprovação → comissão	dias
12	Faturamento	Senior (ERP)	Emitir NF, registrar receita, processar comissão ao broker	dias
13	Gestão de relacionamento	CRM (informal), WhatsApp	Manter contato com inquilino e proprietário para futuras renovações e novos mandatos	contínuo

2.3 Pontos de dor típicos (hipóteses a validar)

Dor	Descrição	Evidência
Pesquisa de mercado demorada	Brokers gastam 2-3 dias montando pitch com dados que deveriam levar 15 min	Daniel Jackel 23/04
Pipeline opaco	Cada broker gerencia seu pipeline individualmente (Excel, caderno, cabeça); não há visão consolidada	[hipótese — validar]
Dados de transação perdidos	Contratos assinados com valores reais nunca retroalimentam o sistema de MI	G-021
CRM subutilizado	RD Station existe mas provavelmente só captura o lead, não o ciclo completo do mandato	Michael Sousa: “RD Station gerencia negociação comercial”
Identidade de cliente fragmentada	Mesmo cliente opera via múltiplos CNPJs; broker não sabe que está negociando com o mesmo grupo	G-022
Handoff manual CRM→Flokzu→Senior	Todo o reconhecimento de negócio e faturamento é manual	G-012
Prospecção reativa	Leads chegam por rede de contatos; pouca prospecção proativa baseada em dados (ex.: contratos expirando)	[hipótese — validar]
Material de marketing artesanal	Cada book de imóvel é produzido do zero; pouco reuso de templates ou automação visual	[hipótese — validar]

2.4 Papéis envolvidos (tipicamente)

Papel	Responsabilidade
Diretor de Office	Estratégia comercial, mandatos-chave, relacionamento com proprietários top
Broker sênior	Pipeline próprio, prospecção, negociação, fechamento
Broker júnior / analista	Pesquisa de mercado, montagem de pitch, suporte em visitas
Marketing Colliers	Produção de material visual (books, plantas humanizadas)
Leandro Braga (MI)	Alimenta a base de inteligência de mercado que os brokers consomem
Financeiro/Flokzu	Reconhecimento de negócio e faturamento

3. Proposta de valor Anouk (preliminar)

3.1 Agentes candidatos

Agente	Módulo original (Costal)	Aplicação em Office (hipótese)
Hunter	Prospecção	Prospecção proativa de leads: cruzar dados MI (contratos expirando em 3 anos), Receita Federal (abertura/fechamento de filiais), CAGED (contratações por CEP) para antecipar movimentos de mercado
Gate	Viabilidade	Qualificação automatizada de mandato: dado um imóvel, gerar SWOT, análise de concorrência, e estimativa de preço de mercado
Guardian	Account Manager	Gestão de relacionamento com proprietários e inquilinos-chave: alertas de renovação, sinais de insatisfação, oportunidades de cross-selling
Pulse	Marketing/Pipeline	Dashboard de pipeline comercial consolidado; visão única de todos os mandatos e estágio de cada um
Draft (adaptado)	Propostas técnico-comerciais	Geração automática de pitch de exclusividade a partir de dados MI + perfil do imóvel + comparáveis
Trace	Comunicação	Busca semântica em histórico de negociações e propostas anteriores

3.2 Arquitetura proposta (preliminar)

flowchart TB
    subgraph INPUT["Entrada"]
        IMOVEL[Perfil do<br/>imóvel]
        CRM_IN[CRM<br/>RD Station]
        MI[Base MI<br/>Power BI]
    end

    subgraph AGENTES["Agentes Anouk"]
        HUNTER_O["Hunter<br/>leads proativos<br/>contratos expirando"]
        GATE_O["Gate<br/>qualificação<br/>SWOT automático"]
        DRAFT_O["Draft<br/>pitch de<br/>exclusividade"]
        GUARDIAN_O["Guardian<br/>gestão de<br/>relacionamento"]
        PULSE_O["Pulse<br/>pipeline<br/>consolidado"]
    end

    subgraph LAKE["Data Lake"]
        BRONZE_O["Bronze<br/>RD Station + Senior<br/>+ Flokzu raw"]
        SILVER_O["Silver<br/>mandatos canônicos<br/>clientes unificados"]
        GOLD_O["Gold<br/>insights<br/>cross-mercado"]
    end

    subgraph EXTERNAL["Fontes externas"]
        RF[Receita Federal<br/>filiais por CEP]
        CAGED[CAGED/RAIS<br/>contratações]
        CVM[Fundos<br/>imobiliários]
    end

    subgraph OUTPUT["Saídas"]
        PITCH[Pitch<br/>automático]
        DASH[Dashboard<br/>pipeline]
        ALERTS[Alertas<br/>proativos]
    end

    INPUT --> AGENTES
    LAKE -.->|contexto| AGENTES
    EXTERNAL --> LAKE
    AGENTES --> OUTPUT

    style AGENTES fill:#f5f0ff,stroke:#6b4e8d
    style LAKE fill:#e8f5e8,stroke:#2e7d32
    style EXTERNAL fill:#fff4e8,stroke:#c65911

3.3 Integração com Data Lake

Camada	Conteúdo	Fonte
Bronze	Deals brutos do RD Station, workflows do Flokzu, faturamento do Senior, canal Teams de Office	RD Station API, Flokzu API, Senior API
Silver	Mandatos canonizados, clientes unificados (resolução de CNPJs), transações com valores reais	Processamento Bronze + dados de brokers
Gold	Pipeline consolidado, previsão de receita, matching imóvel↔inquilino, leads proativos	Cruzamento Silver Office × Silver MI × Fontes externas

3.4 Ganhos esperados (hipóteses)

Métrica	Hoje (hipótese)	Com Anouk (hipótese)	Método de medição
Tempo de montagem de pitch	2-5 dias	2-4 horas (dados pré-processados + rascunho gerado)	Tempo médio por pitch
Leads proativos por trimestre	~0 (reativo)	≥20 (contratos expirando + sinais externos)	Volume de leads gerados pelo Hunter
Visão de pipeline consolidada	0 (cada broker isolado)	100% dos mandatos visíveis em dashboard	Cobertura do Pulse
Transações reais capturadas	~0%	>80% dos contratos assinados	Volume de registros novos/trimestre
Tempo de pesquisa de mercado	2-3 dias	15 min (busca semântica MI + comparáveis)	Tempo médio por pesquisa

4. Dados conhecidos e pendências

4.1 Sistemas usados pela área

Sistema	Função	Status de integração
RD Station (CRM)	Gestão de leads e negociações comerciais	[fato] — fonte de verdade Colliers, cf. Michael
Flokzu	Reconhecimento de negócio, workflows internos	[fato] — ilha de dados, sem integração com Senior/CRM
Senior (ERP)	Faturamento, comissões, controle financeiro	[fato] — em migração/parametrização
Power BI (MI)	Consulta de dados de mercado (vacância, preços, absorção)	[fato] — consumido via planilha Excel MI
SharePoint (Office)	Documentos, propostas, contratos	[fato] — SharePoint por área, cf. Michael
Teams (canal Office)	Canal onde brokers jogam informações de mercado	[fato] — alimenta manualmente a planilha MI

4.2 Fontes de dados identificadas

CRM RD Station: leads, pipeline, histórico de negociações
Canal Teams de Office: informações de mercado (não estruturadas)
Contratos de locação assinados: valores reais (hoje perdidos)
SharePoint: propostas, books de imóveis, documentos
Base MI via Power BI: vacância, preços, absorção, movimentação

4.3 SharePoint da área

Status de acesso: pendente — solicitar a Michael Sousa
Estrutura: desconhecida — necessita inventário

5. Q&A para a sessão de discovery

Instrução para Rafael: usar como roteiro. Começar pelas perguntas abertas. Anotar [fato] / [hipótese] / [premissa] / [gap].

5.1 Bloco A — Processo atual (mapeamento)

Como funciona o ciclo completo de um mandato de Office — desde a prospecção do proprietário até o faturamento da comissão? (deixar fluir)
Quanto tempo leva, em média, do primeiro contato com o proprietário até a assinatura do contrato de locação com o inquilino?
Quantos mandatos ativos vocês têm hoje? Qual o mix entre exclusivos e não-exclusivos?
Qual é o ticket médio de comissão? (por tipo: locação nova, renovação, venda)
Qual a taxa de conversão de mandatos → contratos assinados?
Vocês atuam mais como landlord advisory (representando proprietário) ou tenant rep (representando inquilino)? Ou ambos?

5.2 Bloco B — Ferramentas e dados

Como vocês usam o RD Station no dia a dia? Que informações entram lá?
Os brokers têm alguma forma de registrar pipeline (mandatos em andamento, estágio de cada um)? Onde?
Como vocês usam a base de inteligência de mercado (Power BI do Leandro)? Em que momento do processo?
O canal Teams de Office — o que vai lá? Quem alimenta? Com que frequência?
Onde ficam os books de imóveis e materiais de marketing? São reutilizáveis?
Vocês usam alguma ferramenta de matching (cruzar perfil de imóvel com inquilino potencial)?

5.3 Bloco C — Pontos de dor

Onde você perde mais tempo no processo de comercialização? (ranquear top 3)
Quando você precisa montar um pitch de exclusividade, quanto tempo leva para juntar os dados? De onde vêm?
Já perdeu mandato para CBRE/JLL/Cushman por falta de dados ou velocidade? O que faltou?
Como você descobre que um inquilino está pensando em mudar ou expandir? É puro networking?
Os contratos assinados com valores reais — esses dados ficam onde? Alguém os usa depois?
Quando um colega sai da empresa, o que acontece com o pipeline e os contatos dele?

5.4 Bloco D — Stakeholders e aprovações

Quem decide aceitar ou recusar um mandato? Existe alçada de valor?
Como é a interação com o jurídico na fase de contrato?
Como funciona o reconhecimento de negócio no Flokzu? Demora? Tem retrabalho?
Existe interação com outras áreas (Industrial, Capital Markets) quando um cliente tem necessidades em múltiplas verticais?

5.5 Bloco E — Dados históricos

Quantos mandatos/negócios fechados nos últimos 3 anos estão rastreáveis em algum sistema?
Existe um histórico de propostas (pitches anteriores) organizado? Ou cada pitch morre com o PowerPoint?
Vocês têm histórico de comissões por tipo de negócio, região, proprietário?
Quando um contrato é renovado, alguém registra as novas condições no sistema?

5.6 Bloco F — Oportunidades e visão

Se tivesse um agente que identificasse automaticamente empresas cujos contratos expiram nos próximos 3 anos e sugerisse quais imóveis vagos são compatíveis — seria útil?
Um rascunho automático de pitch com dados de mercado, SWOT e comparáveis pré-montados — usaria?
Se tivesse um dashboard único mostrando todos os mandatos ativos de toda a equipe com estágio e probabilidade — mudaria algo?
Você aceitaria que os dados dos contratos que você fecha alimentassem automaticamente a base de MI?
O que não é para automatizar — qual decisão de negociação você sempre quer tomar pessoalmente?

5.7 Bloco G — Restrições e linhas vermelhas

Existem cláusulas de confidencialidade nos mandatos que impeçam compartilhamento de dados internamente?
Os proprietários veem os dados de MI que vocês usam nos pitches? Isso é vantagem competitiva ou commodity?
Tem algum processo regulatório (CRECI, COFECI) que restrinja automação?
Qual é o pior cenário que você imagina se automatizarmos errado na área de Office?

6. Riscos e gaps conhecidos desta área

ID canônico	Descrição	Relevância para Office
G-020	Planilha Excel como única base MI	Office depende criticamente desta base
G-021	Informações de campo dos brokers não retroalimentam sistema	Diretamente: brokers de Office são fonte primária
G-022	Identidade de cliente fragmentada (múltiplos CNPJs)	Impacta gestão de relacionamento e análise de receita
G-012	Flokzu não integra com Senior/CRM	Handoff manual no reconhecimento de negócio
R-011	Fragmentação de soluções de IA por departamento	Office pode criar soluções isoladas sem visão holística

7. Follow-up e próximos passos

Rafael — contatar Ygor Chrispin (@Ygor.Chrispin) para agendar discovery da área
Rafael — solicitar acesso ao SharePoint de Office via Michael
Rafael — considerar sessão cross-área com Industrial (Office + Industrial juntos)
Gabriel — investigar APIs do RD Station para integração com Data Lake
Pedro — validar proposta de agentes Hunter/Gate/Draft adaptados para Office

8. Ver também

Estrutura Colliers — organograma canônico (owner desta área: Ygor Chrispin)
Stakeholders Colliers — mapa completo de stakeholders por divisão
Ygor Chrispin — contato para agendamento do discovery
Catálogo de Agentes (26 agentes)
Spec MI — Leandro Braga — base de dados que Office consome
Assessment MI — Daniel Jackel
Discovery TI — Michael Sousa
Plano de Assessment
Gaps — G-012, G-020, G-021, G-022
Riscos — R-011
Dependências — D-015

Checklist de completude — pós-sessão

Uso: ao final da sessão com Ygor Chrispin, marcar cada item coberto. Itens sem resposta viram [gap] no office-spec.md. As perguntas de processo e dados já estão na seção Q&A (§5) — este checklist cobre o que não está lá.

Dados para o spec pós-discovery

Volume de mandatos ativos hoje (ordem de grandeza)
Tamanho da equipe de Office (brokers, analistas, suporte)
Top 3 dores em ordem de impacto (na voz de Ygor, não inferidas)
Ferramenta que ele mais usa no dia a dia (e por que não usa outra)
Validação dos agentes Hunter / Gate / Draft / Guardian / Trace para esta área
Disposição de compartilhar dados de transação com a base de MI (questão de política interna)
Existe alguma iniciativa de IA ou automação já em andamento na área?

Artefatos a solicitar

Exemplo real de proposta/book de imóvel (anonimizado se necessário)
Acesso de leitura ao SharePoint de Office
Template de pitch de exclusividade usado hoje
Print ou acesso ao dashboard Power BI que a equipe consulta
Exemplo de registro no RD Station (como um deal aparece lá)

Documento preparado por Rafael Rossetto com apoio de Antigravity em 2026-04-24. Baseado no template de Pedro Villa (orcamentacao-discovery-prep.md).

Colliers × Costal — Interno

Explorador

Office / Escritórios — Preparação para Discovery