科技猎地产大数据，再不用就晚了
【编者按】中国 房地产 业发展的高峰已经过去，其面临的挑战逐渐增加，房地产业正从过去的粗放发展方式转向 精细运营方式 。借助于 大数据 ，特别是移动大数据技术，房地产企业可以了解项目路所在范围人口构成、消费能力、消费特点、年龄阶段等重要信息，这些信息将会帮助房企在开发设计、规划建造等方面进行科学规划。
本文发于“丁祖昱评楼市mp”，经亿欧编辑，供行业人士参考。
阿里巴巴 曾公开表示：电商的核心竞争优势起步阶段靠价格，发展阶段靠服务，成熟阶段则必须靠大数据。如今，这一定律不仅在电商，在当下的很多行业也同样适用。
尽管房子远比其他商品昂贵，而且交易频次低，但借助大数据对传统房地产的价值链环节进行改造还是很受欢迎，包括投融策、产品设计、营销推广以及持续运营等环节都能看的到大数据的影子。
房地产企业手中也掌握着多年来积累的海量购房信息，这些信息的有效整理和挖掘,也将在大数据时代，为房企们带来新的盈利空间和利润增长点，同时地产圈谈大数据已经有一段时间了，究竟如何看懂地产大数据？现在大数据在房地产行业的应用如何？今天我们就来盘点盘点。
大数据应用最活跃的在交易环节
对最近两年，地产圈的开发商、服务商推出的大数据产品和服务做了盘点。可以看出，交易环节是大数据应用最活跃的环节，对客户的精准分析，一方面可为前期项目定位、产品设计提供最直接的参考，另一方面体现在如何找到精准的客户进行项目推送，完成广告触达，最终以数据化的方式指导业务策略的制定和营销手段的展开。
房地产大数据应用
图片来源：克而瑞咨询制图
虽然房产交易和其他普通商品交易有着很大的区别，但已经有专业的大数据公司在数据驱动的营销与运营框架下提出了3A3R模型，强调以客户经营角度，从市场感知、客户获取、客户活跃、客户营销、客户运营、和客户传播六个阶段，设定了基础的KPI指标体系和经营策略重点纲要，涵盖住宅营销和社区运营业务、商业地产投策和运营业务的全流程。
从营销的前端——投策及产品设计、目标客户的感知；中端——市场营销策略、渠道策略、客户到访和转化、客户认筹认购和消费；后端——客户运营和圈层经营、以及「老带新」传播、商业品牌的带动力等闭环整体流程。
如何用好数据比盲目收集数据更重要
在移动互联的今天，摩尔定律似乎已近失效了，每天有那么多的数据要被记录和存储。以后再去想怎么分析处理，怎么用于商业是不实际的，因为存储和处理数据的成本已经远远高于业务能带来的边际收益。
对于住宅营销层面，通过以家庭结构、消费能力、居住/倾向性为主的住宅地产客户标签体系的建立，形成关联性的业务和数据关联、细分图谱，基于产品调性和价值定位，在蓄客阶段筛选潜在目标人群，并根据不同客群的行为偏好，基于线上和线下全渠道进行广告触达, 最终以数据化的方式指导业务策略的制定和营销手段的开展。
对于商业运营层面，通过以品牌与客户关联为主的商业地产客户标签体系的建立，形成业态/店铺组合与消费者、内场客流和外场商圈渠道的关联性，通过数据指导商圈洞察、招商及品牌优化、运营促销活动、客户/会员研究及运营全过程。
对于资产评估层面，通过建立资产基础数据库，首先对资产赋予动态价格，而后在建立相同片区内不同资产的差异性数据库，在对基础数据库和差异性数据匹配后，利用估值模型即可完成资产的估值业务。
宏观数据结论的呈现和微观客户的分析，在结合策划和销售自身的经验，能真正提高一线营销人员的工作效率和成交率。因此，能解决什么问题还是主要的，而不是看大数据概念的包装。
数据来源是根本
计算机界有句话叫「Garbage In Garbage Out 」，如果系统收集的数据本身就是不准确的，那么即使用再高级的算法，出来的结果也是不可信的。
从目前地产圈大数据产品的数据来源来看，多数大数据产品背后都是基于各自对行业数据有一定的积累和资源优势后建立起的数据库。有一些细分领域的数据是需要平台在前期有一定的积累，后续才能发挥数据的优势，如商管和物管。
房地产大数据主要包括两方面，首先是底层的基础数据，包括土地、一手物业、二手物业、商业、写字楼等不同物业类型的物理属性，如房屋的地址、门牌号、交通路线、户型、面积等等。其次是经济指标信息，包括房屋的价格、所有人、交易次数等等，这些数据是变动的。
一个好的大数据分析平台首先要确保的就是数据来源的可靠性，无论是从政府、互联网、金融、房产评估、中介、第三方渠道获取的数据，还是平台主动积累的数据，都应该在严格的去噪和清洗后才能使用。
以克而瑞数据营销为例，截止到日前，在全国范围内已经超过1300个项目启动合作，这意味着：每天收集的人数在3万左右，而每人每天会产生上百条数据，每月有超过上百万访客的看房数据被收集，且数据量在不断递增，数据的精准来源是确保分析结果的前提。
大数据营销在一线城市的项目更受青睐，覆盖率超40%，而业内的百强开发商中，已经有70%开发商与克而瑞建立战略合作关系。一线案场的精准数据来源，十余年B端数据的积累，与开发商良好的紧密合作使得我们的数据库一直在互动补充的良性循环中前进。
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