2015年，ZF去库存可谓费尽心机，然而效果平平......
2016年，ZF牌风转换，央企地王频出，面粉贵过面包，分分钟把房奴吓尿，一二线城市库存瞬间清理完毕；银行完成了企业贷到个人贷的华丽转换，金融风险彻底清零......政府也挟地王余威吸引了无数不怕死的跟风房企，化解了地方债危机......
风险释放完毕，ZF又重启了热点城市的限购之路，房市重归萧瑟......
2017年，无须预言，无数房企注定等不到2018的春天......
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2015年，ZF去库存可谓费尽心机，然而效果平平...... 2016年，ZF牌风转换，央企地王频出，面粉贵过面包，分分钟把房奴吓尿，一二线城市库存瞬间清理完毕；银行完成了企业贷到个人贷的华丽转换，金融风险彻底清零......政府也挟地王余威吸引了无数不怕死的跟风房企，化解了地方债危机...... 风险释放完毕，ZF又重启了热点城市的限购之路，房市重归萧瑟...... 2017年，无须预言，无数房企注定等不到2018的春天...... 2017年，客户突然变得无迹可寻，以前的千人会战、广告轰炸模式已经变得得不偿失或接近失效，如何预测猎物的藏身地，如何走最少的路去发现猎物，如何一击必中等才是2017年房企活下去的根本......换言之，就是2017年房企如何利用大数据寻找客户、发现客户、锁定客户、收获客户....... 谈到大数据营销、大数据寻找客户，曾有千亿级房企高管跟我说：我们专注地产30年，客户数据数十万，有效数据800T......，听到这里，我想起一个段子，春运，一票难求，某记者在火车上采访乘客，问，你买到票了吗？要票吗？回答说“买到了，不要了”，又采访另一个乘客，说你买到票了吗？也买到了。连续采访了所有车厢的人都说买到票了，不要票了！于是得出结论，一票难求问题已经不复存在！开发商依托既有成功置业的客户数据进行营销跟记者在车上找没有火车票的人，有何区别？开发商的大数据，对于指导产品研发，尚算靠谱，如果用来营销，简直是缘木求鱼......原因就在于房地产是个低频资产，正常情况下或是大部分购房者买房之后要等到5年甚至10年才有换房需求，这样就导致平台对这个客户的偏好和购买力识别是不精准的...... 那么房企需要什么样的大数据呢？说句大家不爱听的话，开发商需要的客户大数据就是开发商还未掌握的数据，是不是标准的废话？也不是废话，至少让你明白了：开发商的数据营销必须借助外脑，借助专业地产大数据运营商，借助拥有海量地产客户数据的第三方，这样的地产大数据供应商长什么样呢？谁是标杆房企追逐的地产大数据供应商呢？ 大数据平台供应商，首先你得有扎扎实实的数据基础，否则就一切免谈！数据必须是扎实的，是海量的，更是真实，而且还是动态鲜活的，更重要的他的数据基于多维场景后对客户购房偏好的锁定更加精准！而这一切就有了大数据营销的基础。这么说来，纯粹的地产企业形成的大数据及纯粹的二手房中介企业形成的大数据在基因上就存在了缺憾！ 地产企业需要的数据供应商，首先是房产类APP下载全国数一数二的，月独立访问人数是亿级的，数据必须来源于多种场景N维度的，数据必须是鲜活的......符合这些条件的大数据供应商真的不多，朋友问我安居客是否符合条件？ 以前的安居客，跟其他二手房领军者一样数据场景单一，显然不符合条件，但是，在安居客与58同城、赶集网三网联合后，总日均访问用户超过2亿人，找房用户达2000万人，有700万商户，每天基于300种消费场景（基于58同城这个中国最大的生活方式服务平台）最终产生精准用户画像……海量的数据带来足够大的“样本”，也最终导致各种数据分析结论更容易接近“真相”！ 其次，安居客海量数据是鲜活的，是动态的，是真实的。亿万级的购房用户是活的，这个“活”意思是指他时时可以看到和购买不同产品与服务，这是高频的，经纪人是活的，社区商户也是活的。 其三，前面已经说过：纯粹的房地产互联网平台，也有大数据，但实际上只有一个客户买房的既成事实数据，这种数据几乎是没有价值的...... 安居客与 58同城强强联手后，一个是中国最大的生活服务平台，一个是国内领先的房产信息平台，这两个行业的完美结合共同打造“中国领先的找房平台”！在房产交易数据之外，立足58同城这个中国最大的生活服务平台，基于度客户买车、装修、商户、教育、娱乐、家政、婚庆等券消费场景，多维度验证，最终准确推算出客户处在人生置业全生命周期的哪个阶段，有多大的购买力，目前的置业动力如何等等。这也验证了一句大数据专家的名言，大数据之下，人们无所躲藏！这也许正是千万开发商梦寐以求的大数据！ 大数据固然重视，但单纯数据是没有用的，数据必有经过数据模型建立、商业BI分析之后产生结论，最后复用到商业中去，才能发挥大数据的价值。复用的越多，价值越多。我们今天就以安居客的大数据来给大家分析...... 居客大数据引擎，是安居客基于58集团全系资源及服务的近300种场景，结合用户、楼盘、商户、内容、经纪人5大触角，利用决策树法、MapReduce法、贝叶斯等5类算法，智能精细梳理海量数据，产生多维度用户精准画像，从而实现用户找房效率神奇提升，开发商和经纪人网络推广精准高效。 下面我们以安居客给广州保利西悦湾为例用大数据告诉你：楼盘客源在哪里？ 用户借助安居客平台找房，其用户轨迹又是怎样的？荔湾各版块楼盘产品以及成交到底如何？ 忠实画像从哪里来？ 用户如何获知项目信息？可以从项目的流量入口分析： 保利西悦湾流量入口主要有新房列表页、站外、安居客二手房以及其他楼盘。 深度了解靠什么？ 安居客数据用点击量、电话量、订阅量等指标（近30天）来评估客户对楼盘的关注度。 点击量：项目点击量在芳村板块众盘中位居第二，月均14501点击量。 400电话量：项目来电量保利西悦湾83次/天，占芳村来电量排名第二位。 订阅量：项目订阅量约13次，排名订阅楼盘第二名。 客户了解项目信息后，开始比较周边竞争楼盘，客户流量去向如下： 主要流向为：新世界凯粤湾（20%）、柏丽星寓（10%）、中海花湾壹号（5%）、雅居乐海珠小雅（5%）等盘，或者回到新房列表页浏览其他楼盘。 项目流量去向楼盘对比分析 保利西悦湾用户画像 寻寻觅觅 客群还在老城区 画像到底有多美？ 男的女的身居何处位居何职收入几多？ 大客数据显示：关注保利西悦湾的客群画像占比最高有58.17%的客户是在越秀、荔湾、海珠工作的从事计算机/互联网/通信，贸易/采购群体，其购买力集中在总价为250-500万之间的物业。 我们通过大数据给我们的客户画像后，迅速锁定客户群，把他们寻觅已久的房源信息推送给他们，也来到了售楼处。。。。。 但是，他们来了不一定买你的，也有可能买你的竞争楼盘，悲催不？ 天无绝人之路，我有大数据，解决截然不同，你可以想象一下下面的场景： ▼ 客户来到售楼处前台进行了简单信息登记，你接待了客户，你进行楼盘讲解后给他推荐了四居室洋房，然后在模型前跟他聊起了未来的场景，这是您跟太太的全景主卧室，这个南向房间是您大女儿的卧室，这个卧室较大，除了床之外，还可以容纳您大女儿心爱的三角钢琴......，这个北向房间，跟主卧相对，是你5岁的小女儿的卧室，另外一间是您的书房........，客户还没有听你讲完，就说：“这套房，简直就是给我量身定做的，我先交点诚意金预定下，明天带我太太再来看一下，就正式签合同........” 临走时，客户突然感觉哪儿不对？想了半天，突然明白，这个销售经理怎么比我还了解自己的需求？难道销售经理是个神仙？........ 其实，世间本无神仙或特异功能，这个销售经理仅仅是使用了他们的合作伙伴安居客的大数据...... “云库3.0”是安居客第三代大数据引擎，在安居客全平台数据的基础上，进一步打通了包括58同城、赶集网、中华英才网、58到家等平台的所有数据，可以结合买车、旅游、求职、美食、家政、教育等多领域数据，并通过用户、商户、楼盘、内容、经纪人五个维度算法，形成用户精准画像，从而实现高效找房及精准推广。 从场景算法角度来看，任何一个单纯的房地产企业或中介企业的大数据都很难获取用户在其他品类的访问路径和行为习惯。但58集团的大数据资源正好弥补了安居客的这一不足。仅仅是58同城一个平台，就拥有近300个子频道，对应着近300个消费场景。 任何一个访客，在访问房产频道时，如果他（她）能在其他的品类里面留存，都会让安居客对他（她）未来房屋的使用属性有更清晰的判断。 这个客户在中华英才网上面投过招聘简历，其中的职位情况、上班地点、家庭情况及子女情况等在简历中一清二楚，随意销售经理能够更清晰地反映他（她）需要买什么样的房子。因为用户还访问了58同城的车频道或用过58到家洗车服务，这些数据能够和楼盘的数据重叠起来，据此可以得出“这个用户可能需要一个车位”。这个用户访问了58同城上面的幼儿教育，可能请了一个家教或钢琴师，在房子的购买习惯上面，就会有一个更清晰的认识——未来他（她）的房间，可能就需要有一个小孩的学习间，或者需要摆放钢琴的卧室。 这些数据，在原有的安居客平台上或任何一个房产中介的大数据平台是无法获取的，安居客通过58同城、安居客、赶集网等多场景的融合贯通，交叉数据的分析，让用户的精准画像更清晰，房屋买卖匹配的效率就会更高，这也许就是销售经理利用安居客大数据快速成交的秘密所在......
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来自： 黄沙道上 > 《联盟地产精英讲堂》
