数澜科技潘子建:万科拥抱大数据的背后,是房地产行业升级的两个趋势
一项新技术走向市场,通常总是先被追捧,再被冷落,经历起伏然后走向成熟。随着 人工智能 、 区块链 的初出茅庐,几年前的“新技术” 大数据 已愈发成熟稳重,进入了行业应用期。作为国民经济支柱的 房地产 行业,同样走过了野蛮生长阶段,进入了精细化管理的白银时代,两个“适婚青年”如今磨合得怎样?近日,亿欧到访深圳 数澜科技 有限公司,与副总经理潘子建探讨了地产大数据目前的应用现状。
从“口说无凭”到“有据可循”
深圳数澜科技母公司杭州数澜科技于2016年6月成立,业务专注于数据挖掘、数据分析,其核心产品是一款提供数据应用开发服务的SaaS平台:数栖平台。基于数栖平台,公司延伸出三条主要业务线:政务、零售、地产,对接行业客户个性化需求。
深圳作为华南地区的中心城市之一,聚集了多家房地产行业头部企业,因此被数澜选为地产业务的大本营,其中 万科 就是 数澜地产 的标杆客户。谈到万科,潘子建告诉亿欧,双方目前已经合作到了第二期,初期数澜地产通过一款叫作“域见”的产品帮助 万科集团从全国1600多个住宅项目 中,挖掘报修、投诉、承建商、满意度等海量业主数据的潜在价值,以快速定位业主问题,提升服务满意度。此外,“域见”所挖掘的信息甚至能反向到地产前端产业链,帮助万科改善产品规划设计、优化供应商评价体系、监控社区舆情等,全面提升品牌价值。
例如:在物业报修环节,某个设施的损坏率较高,说明设施的承建商在选材用料或者安装时存在问题。如果在客户满意度调查时,该设施再次被业主批评,承建商在域见系统中的评分则进一步受影响。通过类似的36个维度的数据综合后,每个承包商就有了具体的分数,这个分数基本反映出各个承包商的综合能力,万科就可以借此优中选优。
对于万科来说,引入大数据后最直观的改变就是从“口说无凭”的评价体系变得“有迹可循”,让决策有了客观数据的支持。
说到客观,数澜科技在住宅地产、商业地产上其他功能模块也符合这个逻辑,包括投资拿地、规划建设、营销推广、资产管理、房屋销售等,都是尽可能多维度地获取数据。潘子建介绍,数澜地产数据来源于三个渠道:公开数据、合作伙伴数据、客户数据。例如, 在投资拿地决策时会第一时间收集宏观政策、人口数据、产业数据、土地信息、房产交易信息、楼盘信息等公开数据;而在营销推广时会通过运营商移动设备以及APP上用户搜索信息等获取某区域人口流量数据;商业运营时则可以通过wifi探针了解客群的移动轨迹以及店铺偏好等 。这些数据经过重构、挖掘、呈现后,可应用于房地产公司运营、分析、决策的多个方面。
“不同地产商有不同的策略,有些公司只拿一线城市热点区域的地,有些只拿三四线城市,或者是城市市郊区域,这跟开发商战略有关系,但不管战略如何,跟土地相关的信息一定是需要的,而且获取效率越高、越丰富,就越有利于地产商做决策。”潘子建说到。
推动房产大数据落地的两个趋势
正是由于数据价值偏重在辅助决策上,房产大数据相比于零售、金融来说起步晚一些,效果也很难直接体现在销售数据上。潘子建也认为,房产大数据更多扮演生产力工具的角色,帮助信息化先行企业锦上添花。因此,优先有意识使用大数据的公司必定是像万科这样已经进入精细化管理的房地产企业。
“信息化是大数据应用的前提,国内企业最早从上世纪80年代就开始做信息化,到现在经历了很多轮的信息化改革,但信息化只是让业务以数字化的方式呈现,其中有很多语音、图像、视频等非结构化数据,没有转化成机器可以理解的结构化数据,而且这些数据储存、运维的成本又高,反而成为了一种负担。” 潘子建说,在这种状况下,一二线城市的头部地产商对大数据的接受度与日俱增。
不过, 对于一些三四线地产商来说,很多正处在生存的边缘,暂时没有精力做精细化管理。而且在政策限制的情况下,有些公司还在跑马圈地的粗放式阶段,主要精力在于抢地,根本顾不上分析决策 。
对此,潘子建坚信理性决策一定会在长远发展中成为主流。而且,作为在房地产信息化领域深耕多年的老兵,潘子建还看到两个行业趋势是促进了房产大数据的应用。
第一个趋势 :地产行业集中度在增加,国内房产百强企业的门槛是销售额140亿元,头部企业今年甚至有希望破万亿。
第二个趋势 :房地产公司业务泛地产化。体量越来越大的企业不局限于传统房地产业务,走向多元化经营,例如挖掘业主医疗、养老、教育等方面的需求,开展社区经济。
这两个趋势说明头部企业的业务体量和业务范围都在快速扩张,随之对于精细化管理的需求即将爆发。因此,从头部企业做出好的示范,有助于让更多优秀地产公司看懂大数据的价值,这也是数澜强力切入地产行业的原因。
潘子建表示, 虽然房产大数据现阶段主要服务于中大型企业,但是未来大数据一定是普惠全行业的 ,公司会思考如何把有价值的数据赋能给行业内的中小型公司,这件事一方面需要科技公司的努力,一方面要依赖政府、行业协会、房产企业的多方引导和推动。
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