Estudos de caso
Cenários reais que guiam o produto e servem de base para testes de aceitação. São exemplos ilustrativos; os números finais dependem do município e do edital.
Caso 1 — "O desconto anunciado engana"
Situação: um imóvel aparece com avaliação de R$ 300.000 e preço de R$ 210.000 (30% de desconto anunciado).
Análise da plataforma (custo total):
| Item | Valor (exemplo) |
|---|---|
| Lance / preço | R$ 210.000 |
| ITBI (ex.: 3%) | R$ 6.300 |
| Custas/comissão leiloeiro (ex.: 5%) | R$ 10.500 |
| Registro em cartório (estimado) | R$ 4.000 |
| Dívidas (IPTU/condomínio) | R$ 8.000 |
| Reforma estimada | R$ 25.000 |
| Custo total | R$ 263.800 |
Desconto real vs. avaliação: ~12% (não 30%). Valor para o usuário: a plataforma mostra o desconto real e evita uma decisão baseada só no número do anúncio.
Caso 2 — "Filtrar rápido o que importa"
Situação: o usuário quer apartamentos em Curitiba, até R$ 250 mil, com desconto real ≥ 20%.
Fluxo: aplica filtros (cidade + tipo + preço + desconto real) → vê no mapa → ordena por desconto real → favorita 3 imóveis → cria alerta para novos que entrem no filtro.
Valor: de centenas de imóveis para um punhado relevante, em segundos.
Caso 3 — "Risco escondido no edital" (evolução com IA)
Situação: imóvel atrativo, mas o edital indica ocupação e dívidas.
Fluxo: a IA resume o edital, destaca "imóvel ocupado — desocupação por conta do comprador" e sinaliza risco alto; o score de viabilidade cai.
Valor: o usuário entende o risco antes de investir tempo/dinheiro.
Estes casos alimentam os testes E2E (ver Testes) e a validação do motor de custos.