大數據在房地產行業的部分應用與實踐
東方財經網 2017-04-18 17:53:53 來源：中國信息產業網
作者：杭州個房信息有限公司CTO 恭弘=恭弘=叶 恭弘 恭弘文
CNII網訊 3月28日，在工業和信息化部的指導下，為期两天的“2017大數據產業峰會”在北京國際會議中心召開。本次會議由中國信息通信研究院和中國通信標準化協會共同主辦，數據中心聯盟大數據發展促進委員會承辦，旨在宣貫和解讀《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》，支撐大數據國家戰略落地，展示大數據產業發展成果，探討發展面臨重大問題，推動產業交流與合作。
杭州個房信息有限公司CTO恭弘=恭弘=叶 恭弘 恭弘文在29日上午的地產大數據論壇上發表了題為大數據在房地產行業的部分應用與實踐的演講。以下是內容實錄：
很高興參加房地產垂直行業的一個大數據的討論，房地產大數據這個概念應該在最近非常火，但是在這個過程當中，我們可以看到有非常多的企業，原來的房地產服務型企業也好，開發商企業也好，都加入到大數據在這個垂直行業裏面的一些探討和思索，或者說是研究這一塊。可能現在大家都覺得房地產這塊很火，房地產更火，可能覺得房地產和大數據的結合會火上加火。但是，大數據在房地產行業的一個應用可能還是屬於一個初級階段，因為這些應用，從目前的應用來講，它是否給我們這個行業在商業上的一些變革起到了一個作用，很多方面我們覺得是給我們提供了一些參考，或者是一些建議，或者是一些啟發。但是，在商業方面真正的應用，或者說是變革性的一些內容可能還需要有一些時間和道路去讓我們去摸索。
個房也是做地產大數據，剛成立不久，也是一個創業公司，去年才開始成立。我加入個房時間可能會更短，個房的主營業務分兩塊，第一塊通過移動端大數據，希望對我們房地產消費者形成一些研究，一些洞察，給開發商在整個定位階段，或者整個營銷決策過程當中有一些啟示或者幫助。另外可能像很多媒體公司也會通過一些土地分析形成最後的一些客戶觸達。
今天我跟大家主要分享的還是我們在大數據方面我們的一些想法和認知，一些小的實踐和一些小的新應用。
剛好上周我參加了融創在東南區的品牌發布會，中間有一部分內容守於杭州或者整個東南區整個高凈值人群的分析，這個分析是跟營銷和品牌調性相掛鈎的一種數據的洞察，跟大家分享一下。
這是兩張不同的手機耦合度對比圖，左邊勝作日，右邊是周末。首先，我先解釋一下什麼叫做家庭成員耦合度，我理解的家庭成員耦合度就是家庭成員在地理位置上的遠近關係。那麼，如果說我們的研究對象之間它的地理位置是非常遠的，那麼代表的特徵就是他們的手機在不同的網絡環境下，左圖如果說我們的研究樣本不在同一個網絡環境下的利潤高，它呈現出就是左邊的黑白離散的雪花狀態。如果我們的研究樣本大家都在同一個區域，地理位置都接近，比如今天所有人都在這個會場，我們都在這個地方，手機所掃到的網絡環境，包括WIFI是一致的，大家在同一個地方，說明我們的耦合度很高。
從這裏我們可以感覺到，我們研究的高凈值人群他們周末更願意和家人在一起，同時我們通過他的一個周末和工作日的手機活躍度對比，就是下面的那個圖，可以看到周末高凈值人群和家人在一起的時候他會更少的用手機，因為他可能在跟家人有一些更多的互動。這是我們對比了高凈值人群和全量人群我們發現，高凈值人群時下比較熱門的比如咕咚的安裝率遠高於存量人群，就是一些常規的跑步，或者健身的運動。正因為此，我們更能夠感受到，其實時下的高凈值人群對於自身的健康管理意識會更高一些。當然，同時我也看了這些運動，就是高凈值人群和全量人群他們在這三款APP活躍度上的對比，我卻發掘了全量人群他安裝這些APP的活躍度要高於高凈值人群。我可以認為，高凈值人才受制於一些時間等等因素，雖然他有這樣的意識，但是頻率非常高。
對於開發商而言，如果我們給消費者做小區配套規劃的時候，我們在小區給他打造一個對現代緩衝有保護作用的跑道，我相信作為用戶非常願意在早上醒來的時候先去跑一下，或者晚上的時候下班回到家的時候也能夠運動一下，增加他的一些運動頻率。
下面是我們看到了一個工作日和周末的一個運動的一個對比。可以看到高凈值人群他在周末的健身，咕咚運動的活躍度明顯的低於工作日。可能我認為高凈值人群他可能更願意把周末的時間留出來，所以留出來是不是陪家人做其他的事，我不知道。
我們還做了生活應用類的APP的一些研究和分析，這當中我發現了非常有意思的一點，那就是時下最熱門的六大菜譜類的安裝率是高凈值人群大大的高於全量人群的。這是我在翻看了去年的平安夜和今年的情人節高凈值人群下廚房的活躍度是平時的7倍。可能我們會理解一些特殊的節假日他們會帶着家人去外面美食一頓，可是我們發現這些高凈值人群有菜譜這些安裝應用的這些人，他們在特殊節日更願意給家人下廚房動手做這麼一餐飯。
最後，我們來看遊戲和美圖類的一些應用。比如像斗地主、消消樂和王者榮耀，這些APP的安裝活躍度，高凈值人群和全量人群幾乎差不多。我不知道在座的各位今天有沒有拍照片用美圖修修處理一下我們的照片，也不知道今天會不會發到朋友圈處理一下，這是我講的一個關於數據方面我們一些小的洞察。
個房也做了一些自己在數據方面的小應用，其實這套應用在去年年初的時候我們已經做了，當時我想叫為一個系統，後來我覺得實在太對不起系統兩個字，這是真正的非常小的一個簡單的程序，我們希望這個程序通過可視化的方式，讓我們地產從業人員能夠更直觀的去看這些數據。當然，這些數據最後在認知的時候會形成怎樣的一種信息，仁者見仁，智者見智。
這是售樓處來訪客戶實時分析，我們現在看到的第一個頁面當中，它是對客戶進行一個實時來訪的客流監測以及局部畫像的呈現，我們可以看到這個售樓處當時可能39個人，男女的一些比例，一些年齡維度，消費水平的維度，移動運營商的維度，手機品牌的維度，可能蘋果一般來說都會比較多一些，以及它的來源地，這個可以實施的察看。對於大型的房地產企業，這些公司如果在他們的一個管理中心，它可以實時的看到全國各個地方他自己售樓處理的活躍情況，未來在這個系統中還會增加售樓處的實時攝像頭的監控畫面，更有利於集團管理者對整個項目各方面的了解和實施情況的一個變化。
同時，第二塊當中，原來我的認知就是一個來訪客戶的停留時間和停留頻次。我做地產的同事把它做成停留時間和停留頻次可以理解為購房者意向度。我們這個可以看到，可能我這裏分的目前是十五分鐘以下，十五到半小時，半小時到一小時，一小時到兩小時這麼一個時間維度，這個時間維度還可以再斟酌。我們可以看到不同的售樓處客戶停留時間是不同的，通過不同的停留時間我們可以感受到這個項目它潛在客戶與項目之間的這種黏性關係是否強烈。同時，我們依託於同一客戶在單周或者單月來訪次數的一些分析，我也能夠給項目營銷做項目客戶，意向度評估的時候提供一些決策方面的建議。
接下來是一些線下的畫像，來源地，我覺得可能對於旅遊地產來說更有意義，更有價值。比如海南或者旅遊地的項目，我認為可能會有一些借鑒作用。
這勝作和居住區域的熱力圖，我們可以看到潛在客戶到底住在哪些小區，他們在哪些寫字樓，或者說是哪些辦公區域工作。在這個過程當中，我覺得我們可以再加入一些思考，剛才也得到了葛總的一些啟發。當我們得知我們的客戶可能集中的住在紅色的星星點點的這些居住區當中，如果我們能夠再結合這個小區它的一個不動產信息，比如這個小區可能都是90方，或者都是120方的，再加上我們對這些同類型小區它的一些交通指數的分析，它的生活配套的指數的分析，以及我們可以從一個居住地延伸出我們客戶現有的一個居住環境，以及它在選擇這樣的居住環境當中可能他會考慮的一些因素，可以進行一些發散。因為我覺得數據它只是一個數據，當不同數據疊加起來成為一種信息的時候，它可能才有價值，在成為這個信息的過程當中，再加上我們認為的判斷形成一種認知，最終才會幫助我們做更理性的決策。
這是線下，線下我們還會根據各個城市的情況給它細分，就是來訪的這些客戶他會常去哪些商圈，北京我不是很熟，他常去三里屯，還是望京的這些區域，會進行一些細分。在營銷過程當中，我在哪個區域做戶外更合適一些，或者在哪個區域更多的做線下的工作。比如常去哪些地方吃夜宵和燒烤，當然他們也可以在這些地方通過各種渠道方式建立和自己意向客戶的一種溝通和交流。
以上就是個房一個小公司這一年對房地產大數據的一些簡單的認知。謝謝大家！
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