當房地產遇上大數據

最近，北京、上海等城市的房價又開始了新一輪的瘋漲，很多買房人在瘋搶各種樓盤?？墒?，房地產生意也不并不是大家想象中的那么好做，畢竟房地產涉及到非常大的投資，一旦沒有根據用戶需求提供合適的戶型、配套等服務，或是無法讓潛在客戶了解房產信息，都可能導致房地產項目滿意度下滑，銷售受阻。

國內某大型房地產企業，重視提供優質項目，致力于打造長遠品牌。為將房地產項目的各項決策與用戶需求精準匹配，從而打造出更優質的房產，該企業找到了百分點，通過百分點的大數據分析深度洞悉客戶需求，并根據目標客戶的需求擬定市場及項目策略，有效地支持項目建設和銷售。

房地產進入個性化時代 數據搜集與分析卻成大問題

越來越多的人不僅滿足要有房，還希望房子滿足個性化需求，在戶型、裝修、物業服務也都要滿足自己的標準和品位。而該房產企業的項目跟其他競品項目相比，存在同質性嚴重的問題，如果要改變這種狀況，就必須廣泛搜集客戶需求，而這顯然是一個非常困難的巨大工程。

首先，傳統的數據搜集方式不僅少，而且非常不精確?？蛻糇咴L、調查問卷等方式是主要的數據搜集形式，但是這些方式受到內容設置的限制，以及受訪人的狀態、心理接受程度等因素影響，不能真實地反應受訪人的實際情況。特別是對于房地產調查來說，不僅人均費用高昂(500元/份)，很多人對此類問卷較為抵制，導致很難獲得真實信息。另外，由于傳統的調查樣本量少，相關的誤差會非常大。

其次，整理這些數據并形成最終結論也不容易。在傳統的調查中，房地產企業搜集到的往往是零碎的數據，這些數據之間都有什么關聯，如何來支撐實際的決策行為?這些都困難重重。

大數據技術讓數據搜集、分析不再頭疼

在看到傳統數據搜集、分析方式存在的巨大缺陷，該房地產企業認識到大數據是解決問題的最好方式，并選擇了與百分點合作，這不僅是因為百分點擁有5.5億用戶全網畫像數據，還在于百分點具有強大的數據挖掘、建模分析、特征描摹能力，可以挖掘出真正高價值的信息。

本次合作中，該企業事先準備一定數量的第一方用戶數據(例如已購房的用戶數據，咨詢過購房的用戶數據等)，與百分點的數據進行匹配。在匹配之后，百分點根據客戶的業務需求將這些受眾分為多個群體類別，然后分析每個群體在互聯網上的購物、媒體瀏覽等偏好，從中挖掘出群體的特征，進行詳細的描摹，最終生成用戶畫像報告。

為用戶建設最滿意的房

在百分點大數據分析投入到實際應用之后，該房地產公司項目建設和營銷變得有據可依，清晰明了。

用戶喜歡住什么房，我就建什么房：在利用百分點大數據工具形成詳盡的用戶畫像之后，這些用戶喜歡什么樣的房就了然于心了。在篩選之后，該房地產公司不僅針對性地對房地產項目、戶型、裝修風格進行定制，還有的放矢地進行小區配套方面的投入，例如通過分析，該企業發現旗下某樓盤的意向客戶，有很多是結婚不久、孩子還小的中青年群體，她/他們經常在網上購買嬰幼兒奶粉、衣物等產品，因此該樓盤在戶型上重點推出了2居中小戶型、以及全南向陽光房等戶型，而在相關配套上，幼兒園成為了必備，并且規定小區人車分流，保障幼兒安全。

用更少的錢，獲取更多的新客戶：銷售代表電話轟炸式營銷不僅騷擾客戶，成本還非常高。在下一步計劃中，百分點擬通過look-alike人群擴散模型，根據已購買及有意向消費者的特點，在百分點全網受眾數據庫中，找到更多相似的潛在受眾，然后對這些受眾進行精準營銷，不僅降低了對客戶的干擾，還能以最小的投入找到更多的意向客戶。

提前預測用戶對項目的偏好，提高利潤率：好的營銷不是滿足用戶的顯在需求，而是滿足其潛在需求，甚至引導用戶需求。房地產行業同樣如此，通過大數據解決方案的需求預測能力，百分點可以為該房地產公司提供更富前瞻性的項目建設以及營銷策略，幫助其提升房產項目的收入與利潤率，實現智能房產這一目標。