房产商醒醒，你该这样去卖房
【数据猿导读】
由于高昂的北京房价，买不起房的人士越来越多，北漂更是甚之。除了消费者自身资金问题以外，房产企业也要合理利用、匹配资源，从最大程度将房产匹配给所需要的用户
来源：数据猿 记者：春夏
近日，有这样一则新闻引起了网友的关注：
根据链家研究院的数据，2013年至今，北京购房者的峰值年龄，已经从30岁左右，推延到了约33岁，越来越多的居民停留在租房市场。
由于高昂的北京房价，买不起房的人士越来越多，北漂更是甚之。比如，中关村写字楼加班熬夜的程序员、国贸CBD光鲜靓丽的高级白领、创业大街做路演的创业者。他们背井离乡，选择到北京打拼，除了追求那所谓的梦想以外，更多只是想脱离单调的家乡，在繁华的都市买一套房，继而扎根生活。然而，进北京的人越来越多，但买房的人年龄却越来越高。
除了消费者自身资金问题以外，国家政策、房产企业管理规划等客观原因也是导致房产交易市场不平衡的重要因素。在土地规划、房屋建造、推广营销等环节，房产企业应该合理利用、匹配资源，从最大程度将房产匹配给所需要的用户。
一线城市房产分布不均
我们先来看一组一线城市人口和房产数据。据调查研究，目前北京常住人口已达2100多万，其中租房人数为800万，占比非常之大。而北京市场大概有700万套房子，今年的交易量是25万套，相比10年前增长了8倍。可以说，来北京的人越来越多，想要买房的人也越来越多。
另外，中国是个农业大国，农村人口占大多数，光进城的农民，就是住房消费中一个非常诱人的数字。此前，北京市住建委曾公开表态，北京住房供应充足，问题在于，房子并非平均分配给了需要的人。潘石屹曾说，&我知道北京有人买一百套房，自己却只住一套&。可见，北京不只是贫富差距太大，房产分配也非常不均衡。
就中国目前的情况而言，房屋持有成本较低。比如北京一套100平米的房产，市值在五六百万，但每个月持有成本仅200元左右的物业费。因此，房屋新增供应多被有钱人买走作为投资使用，有房者甚至可以通过&假离婚&等手段获得购房资格，使得一线城市房产分布严重失衡，人口和房产问题咎待解决。
无数北漂用尽&洪荒之力&想要在一线城市买到房子的同时，城市的快速发展也给他们带来一系列挑战。未来城市将承载越来越多的不良症状，比如人口拥挤、交通堵塞、就业困难、环境污染、生态破坏等问题。
为解决上述&城市病&，实现城市可持续发展，建设智慧城市将成为我国中长期发展的重点。&智慧城市&是城市在信息时代下的新形态，通过收集城市运行核心系统的各项关键数据，并利用技术手段进行分析、检测，对城市的各种需求做出智能反应，为城市资源进行科学配置，提高居住者的生活品质，提升城市竞争力。
大数据可以为房产行业带来什么？
如今是，各行各业已加速在层面的布局，房产企业就是其中之一。将大数据技术应用到土地规划、房产建造、室内设计、营销推广，已成为先进的房产企业重要的战略措施。
那么，究竟如何利用大数据将房产资源做到科学配置？对于消费者来说，如今人手一台智能手机，大家每天在微博、微信等社交平台分享各种文本、图片、视频等上百亿甚至上千亿条信息，这些数据信息涵盖着个人信息、商家信息、行业资讯、商品成交记录等海量数据。房地产行业可以通过收集这些有效数据，分析行业市场需求、竞争情报，为用户匹配合适的楼房。
对于房地产企业来说，开发建造一处房产的成本可能达几十亿甚至上百亿，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来的损失是巨大甚至可能是毁灭性的。只有定位精准，企业才能构建符合市场需求的产品，使自己在竞争中立于不败之地。
房产企业若想进入或开拓某一区域市场，首先要进行项目评估和可行性分析，比如这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户消费习惯如何？这些问题背后的海量信息构成了房企市场调研的大数据，通过，可对项目市场定位更清晰。
其次，房产企业还可以借助于大数据技术，分析了解市场信息，掌握竞争者的商情和动态，知晓自身产品在竞争群中所处的市场地位，达到&知己知彼，百战不殆&的目的。
在开发设计阶段，房地产企业通过分析项目所在地域的人口构成、消费能力、年龄阶段等重要信息，有利于其在开发设计、规划建造等方面进行科学规划。如此一来，房地产企业就可以降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，把握客户需求。
在房产企业运营过程中，商业管理变革方向将从&经验值&转变为&数据化&。首先，在房产企业运营过程中，打破通过抽样对未来的经营趋势进行分析的传统模式，转变为重点考虑消费者整体和消费过程中的所有数据，分析运营趋势；其次，要在所有趋势中找到相关联因素，通过相关性把握未来趋势。
当房产企业有足够数据量时，再开始筹建新的楼盘，就可以直接从数据库信息中提取最有效的信息，对楼盘做出合理的规划和业态组成，同时可以对后期所有的营运策略提出针对性指导，分析顾客的消费行为和价值趣向，在营销推广方面也可以给出明确的建议。
房产大数据还有很长的路要走
据中国商业地产大数据联盟最新发布的《中国商业地产大数据市场白皮书》显示，2016年国内商业地产大数据市场规模达到540亿，增幅超过51%。目前，已有包括百度、阿里、中商数据等多家行业巨头在商业地产大数据的技术研发、产品打造方面加速迭代和布局。
早在2014年，万科就与百度正式确立了战略合作伙伴关系，由百度提供大数据支持，万科针对消费者偏好调整店铺分布、招商策略，分析商场消费人群，掌握人流活动轨迹、消费习惯，提供个性化定制服务和精准营销。
在北京西单大悦城内，消费者连上商场内WiFi的同时就自动成为了大悦城数据库的一部分，后者只要统计WiFi接入点的客流情况就能勾画出消费者在卖场内的轨迹图。而大悦城的目标很明确，就是利用消费者行为，并进行精准营销。
华夏幸福基业也是一个致力于的开发商。该公司在美国等发达国家建立研究院，专门研究不同产业的发展趋势，为产业园区设定产业招商方案，然后根据明确需求定制产业地产。
随着时代的发展，房地产与大数据相结合的应用案例越来越多。但到目前为止，大数据在房地产领域的应用却仍然处于创新探索阶段。
主观来说，虽然如今是互联网时代，但仍有很多传统房产企业却没有互联网思维，安于自身传统的生产管理模式，没有追随时代的脚步发展。因此，传统房企要想发展迅速，首先要转变思维方式，从以前&靠经验&的管理方式转变到&靠技术&的科学方式。
客观来讲，房产企业要加强技术管理和升级，不断在大数据技术领域创新的同时，还要培养大数据人才，为充分使用大数据技术创造有利条件。如此，房地产企业才能跟上时代的进程，也才能更好的服务于民。(本文记者春夏 微信：）。
来源：数据猿
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大数据卖房？二手房市场的正确交易姿势是什么
　　中国一直以来都有着源源不断的争议，它是国内宏观经济的重要支柱，尤其在北上广深等一线城市，任何政策市出台都可能牵动楼事，对于潜在买家与卖家而言，随着互联网+大等新一代交易平台的兴起，也有了更多的选择。　　今年以来，从大盘看全国的楼市都相对低迷，国家层面接连发布不少政策鼓励消费，这背后也是意在支持楼市发展，上个周末的「双降」(降息+降准)让房奴们又减少不少还贷压力，有媒体统计，这已经是央行年内5次降息减负，这意味如果你带背着100万的房贷，20年的利息可以省下17万；在更早的3月，二手房交易营业税门槛也从「满五唯一」降低到了「满二唯一」，也正是从那时候开始，北京的新房与二手房成交额已经连续7个月环比上涨。　　说这些政策背景，其实说明房产交易仍然有着很大的发展空间，尤其是在政府部门一直在强调「互联网+」去改造传统行业的当下，对于买房者与卖房者而言，都需要一个更好的交易平台——它不应该是依赖于房产中介的三寸不烂之舌，而是应该有着全面的数据与交易记录，从更加理性而科学的角度去指导交易，在这种时候，二手房市场也出现了不少由互联网公司主导的新兴「交易姿势」，看看它们是什么？　　不以数据为核心的平台都是耍流氓　　在我身边有不少刚买了房子一两年就打算出手的同学，问起原因多是当时买房时不够谨慎，甚至是「被忽悠了」，更深层次的原因，其实是没有真正了解当时房源、小区的数据，一时冲动交了订单金。　　这里面，就涉及到如何全面的掌控数据，作为普通购房者，其实真正能做到打探清楚的信息的少之又少，原因还是房源没有如电商中商品那种的「结构化」数据，无论是不同小区间的横向对比还是小区本身的纵向历史对比，都不够精确。这也是二手房产业链上，尤其是房产O2O企业迫切要解决的问题，目前来看，已经有公司开始真正意义的把数据应用到交易中。　　前几天，链家网就开始了一步新尝试，从二手房的交易主体卖家入手，推了移动端卖房工具掌上链家业主版，希望完成「一站式卖房」服务功能，其核心是从房源录入、周边信息同步入手，再到经纪人追踪、带看信息查询等等，让业主能够实时了解房屋的销售动态。　　举个例子，在房屋挂牌过程中，业主可根据周边的成交情况、成交价格随时自行调整销售价格，相比传统的由中介公司调整价格，业主有了更多的主动权，而为了避免虚假信息，链家在产品设置了所有信息必须是从自身建立的数据库的来填写，业主无法自行修改户型、面积、产权等核心数据，在降低假房源的「坏数据」同时，从源头上净化市场。　　做出上面看似「霸道」的决定，链家也是出于对自身「楼盘字典」的自信，这个实则为房源大数据的「字典」里，包含着650万套北京存量房源，涵盖12万种户型，涉及1万多楼盘，12万栋楼，也就是说，除非是你自家盖的房子，否则都会出现在这套数据系统中。　　在全国层面，链家宣称覆盖了全国24座主要城市，覆盖人数则达到2.3亿，最终目标是管理1亿套存量房源。累积的数量越多，「字典」的准确度，可参考性也就越大，从这个意义来说，链家想做的是房产市场中的「京东」，它的价格未必一定是最低，但可以保证数据的真实与可控，同时有着对经纪人，房源，小区的评价体系；而过去中小平台的模式更似「淘宝」，商品价格可能很低，但实则鱼龙混杂，一不小心就会出现很多问题，房子又不同于普通商品，一旦选择有误，基本也没什么售后服务可言，给买房者造成了长时间的伤害。　　所以说，以数据为核心的交易平台一定会是未来房产交易中最重要的特性。　　平衡买卖双方更有利于交易　　在二手房交易中，其实买卖双方的地位是不平等的，在市场趋好时，卖房者掌控着更多主导权，甚至很多本该房东承担的费用最终也通过提高房价转嫁到了购房者身上，而对购房者来说，几乎没有讨价还价的余地。　　所以一个良好的平台应该是在大环境偏向卖方的前提下尽量去平衡双方的，目前市场上的房产O2O平台众多，有链家、我爱我家()这样的老牌中介转型的，也有搜 房、乐居等起家的互联网资讯平台，甚至还有爱屋吉屋这类主打低佣金的新兴创业公司。　　以我个人经验来看，纯线上的平台是相对不太靠谱，如搜 房，58赶集等房源参差不齐，价格也相当不透明，往往是商家代理着很多房源，统一以一个低价来吸引买家，初步建立联系后又以多重理由涨价，体验非常差，而在我爱我家、链家网等相对好些，不过一个案例是，在去年看房时，我爱我家的经纪人私下告诉我可以在链家上看真实价格，然后在联系他们，这多少也说明了后者对真实房源与数据的把控能力。　　链家这次推出的针对业主卖房的APP也是走在了行业前面，从规范基础房源开始，「强迫」卖家不玩猫腻，公开透明，从而减少沟通成本，通过主动跟踪，实时了解周边行情等，实际上是帮助业主拿到主动权，进而让卖房更有效率；对于购买者的一端，则是有了更加真实可信的房源数据参考，最大程度的减少购房风险。根据链家公布的数据，专属经纪人提供一对一服务介入，使得业主在APP提交卖房委托到房子在链家网挂牌销售最快只要30分钟。　　 京东创始人刘强()东曾经提到过：任何一种互联网商业模式，如果不能够降低行业的交易成本，不能够提升行业交易效率的话，那么最后注定会失败的。　　对于房产O2O行业来说，能有效的解决了成本与效率问题，即使暂时没有成功，也是走在一条正确的道路上，数据显示，2013年后国内的房产投资几乎是以成倍的形势在增长，在可以称之为「天量」市场的房地产行业，还有需要更多的互联网玩法去改变与优化。
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作者：刘英潮
　　正在举行的房交会上，业向网的转型与升级成为热点话题。在昨日天津市房地产业协会主办的“连接云端，转型升级”的研讨会上，来自本市多家房地产企业和国内知名IT业人士探讨了移动重塑房地产商业模式等话题。　　不在售楼处，房产经纪人可以随时随地用手机向目标客户展示楼盘效果图，帮助其挑选心仪的房型；买房人能避免众多售楼垃圾短信的骚扰，只有满足基本条件的目标楼盘信息才能被推介到买房人那里，而且有每套房源最新成交，让消费者心明眼亮。据了解，越来越多的开发商意识到大数据所带来的新商业模式，符合未来的发展方向，而且覆盖了售前开发、售中营销和售后服务的全产业链流程。天津市房地产业协会负责人表示，协会正在推进天津房地产大数据创新体系的建立与完善，为社会各方搭建房地产业信息公开的平台。借助该平台，买房人能获得房企和物业公司更完善的服务，感受到居住品质的升级。
（责任编辑：HN666）
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02:34:04 北京联盟 / [摘要] 陈焱对时代周报记者强调数据开放的重要性。“当下运营商的数据是割裂的，如果运营商的数据以标准化做打通，数据价值的增长是成倍的增长，甚至是指数级别的增长。” 北京联
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02:34:04联盟 /[摘要] 陈焱对时代周报记者强调数据开放的重要性。“当下运营商的数据是割裂的，如果运营商的数据以标准化做打通，数据价值的增长是成倍的增长，甚至是指数级别的增长。”北京联盟 /CFP 供图北京联盟 /时代周报记者 杨静 发自浙江北京联盟 /北京联盟 /作为楼盘的买方，你可能曾经周而复始地接到中介的推销电话，轰炸般向你各类信息。北京联盟 /作为楼盘的卖方，你绝对不希望你的广告信息成为骚扰。你更期望以最有效的广告投放，更低的千人成本，精准触达更多的目标受众，并让他们达成购买行为。北京联盟 /只是，房地产交易在源头信息上的不对称，往往使得美好沦为空想。北京联盟 /直至不久前，一款名为MASA慧营销（以下简称“MASA”）的产品的诞生。作为一款房地产大数据人工智能产品，它致力于服务开发商全生命周期，从技术上切入信息不对称产生的源头，为解决行业痛点发力。北京联盟 /智能预警、客户画像、客户预测、竞品分析模板和投放触达平台，是MASA的五大核心功能。简单来说，城市里面有购房意向的活跃客户们汇聚成了MASA的大数据“池子”。在这个池子中配有投放平台，不同于一般的DSP（需求方平台），MASA借助人工智能将房产信息和潜在目标客户进行匹配。北京联盟 /通过它，房地产营销人员将获得从营销决策到策略执行这一完整闭环中的参考数据。客户的信息、竞争楼盘的相关情况等了然于胸，进而能有效地进行营销策略的调整。北京联盟 /按照MASA团队CEO陈焱对时代周报记者的总结，对于处在粗放式发展方式的房地产行业，MASA要给它注入点的基因，更进一步则是用工业文明的思维给它换血。北京联盟 /从B端切入北京联盟 /北京联盟 /创造任何一个新生事物都会是一次冒险。而引发冒险本身的，可能只是一次偶然的事件。北京联盟 /MASA就诞生于2015年4月某一天的一场头脑风暴—来自TalkingData、银联智慧、脉策数据和同策4家公司总计5位小伙子聚在一起的一次闲聊。北京联盟 /4家公司，各有特色和优势。以为设备提供服务起家的TalkingData掌握着大量移动大数据，其官网所述覆盖超过20亿独立智能设备、服务超过10万款移动应用。银联智慧则是支付大数据领域的霸主，9亿持卡人，55万张卡的基础数据堪是垄断性的数据。而脉策数据除了数据之外，更胜在以技术为主导的研发实力。“同策则有着服务房地产行业的多年积累，我们当时就在碰撞，这些结合在一起能不能给房地产行业创造新的价值。”参与当中的陈焱回忆。北京联盟 /合作在那场闲聊后迅速展开。数月之后，一支单独的创业团队从同策内部成立，专攻MASA。各家各有分工。来自TalkingData和银联智慧的海量数据在二次分析加工后导入MASA。脉策数据成为研发方，并提供算法上的支持。北京联盟 /今年3月份，试用版本上线。两个月后，MASA正式上线。包括保利、象屿等在内的开发商在上海总计10个项目是其试点项目，而截至目前，合作项目已经拓展至100个。北京联盟 /按照他的说法，标准版MASA的精髓是能在广告投放环节，提供开发商精准广告信息触达的解决方案。在这个过程中，并不需要开发商自己判断再勾选标签，MASA可以通过客观的参考数据分析出与开发商的产品相匹配的客户。北京联盟 /目标客户信息的点对点触达只是一个方面，MASA还会对信息效果进行监测：哪些标签性质的客户会对信息有反馈，能否从点击广告变成注册会员，之后再会否来电或是形成售楼处的来访等。北京联盟 /而这只是MASA业务占比的一半，另一半则是集团化的定制产品。陈焱用“和标准版不是一个量级”来作注解。以和金地集团（以下简称“金地”）的合作为例，采用的是自上而下的对接，包含技术平台建设、应用场景研究等一连串的闭环。北京联盟 /首先，双方进行大数据建设、升级和开发。MASA团队介入金地内部将开发商自身的数据整合打通。第二步，这些整合打通后的数据再转接至MASA的服务供应商和战略合作伙伴处进行二次挖掘。此后，根据不同的营销场景进行进一步优化，对于效果双方每周以周会的形式进行讨论并实时调整。北京联盟 /从B端（开发商）而非C端（购房者）的切入，MASA这一选择并非只是偶然。北京联盟 /不可否认，市面上存在大大小小各异的C端类产品，从提供房产、房价查询到房价评估等，而谈及服务场景和变现模式上，在陈焱看来C端的这些目前并不成熟，“房地产行业不同于电商、游戏和行业，它的高卷入性决定了它的复杂性。对C端的把控本就很难，更别说持久的变现，就行业本身来说，C端需要的投入也更大”。北京联盟 /事实上，B端和C端所代表的是两种全然不同的商业模式和产品设计。但相对而言，B端更容易被标准化，服务场景更为清晰。至于在变现模式上，用C端的客户去和B端谈合作，或者是给C端提供了服务，或者是给B端带去了会员，但绕了一圈还是回到了B端上。北京联盟 /“我们的想法就相对简单一点，为什么不直接为B端提供服务？”陈焱盘算着，“提高B端的效率，精简不必要的投放开支。重要的是，让B端知道什么样的广告诉求，通过什么样的投放渠道，能触达到哪些目标客户。”北京联盟 /大数据的筛选北京联盟 /北京联盟 /Smart and more，是MASA的名字内涵。创始团队希望MASA有着般的理性和智慧，当然它不仅仅是一个人工智能的产品，更是人工智能的专家。北京联盟 /只用了2分钟，来自同策的几位工科生们在CAD软件上勾勒出的逗号图案成了现在MASA的形象初始。而要MASA变得智能、变得聪慧，并不是一件简单的事情。这也是未来与MASA类似的产品需要历经的磨练。北京联盟 /甄别筛选数据是至关重要的一步。房地产领域需要的底层数据，陈焱判定为三种，城市级别的地理数据，客户数据和包含房子、楼盘信息等的行业数据。北京联盟 /MASA对数据的态度十分谨慎。筛选的标准在于，这些海量数据本身能否转到开发商的使用和应用场景中去。北京联盟 /在城市级别的地理数据维度上，MASA主要选择做过房地产城市规划的脉策数据进行融合。脉策的数据包含了城市交通数据、地区的产业数据和人口数据，当中很多和房地产的场景极其相关。北京联盟 /客户数据上则重点寻求和TalkingData以及银联智慧的合作。在TalkingData的数据里，“人”这一选项下面就可以细分出上百个标签。这些标签里面包含了居住地点、工作地点、消费地图等。北京联盟 /在今年5月MASA正式上线之前，陈焱及其团队用了近一年的时间，进行线下楼盘数据的铺点和采集，建立了首个可用于分析算法建模的楼盘字典信息库。北京联盟 /完善底层数据，对于与MASA类似的人工智能产品来说必不可少。庆幸的是，有愈来愈多的公司选择加入到这一领域。“对于寻求和我们合作的数据源，我们也会进行甄别。”陈焱对时代周报记者说。北京联盟 /目前，一些搜索引擎的搜索行为数据也纳入MASA考虑范围。客户住在哪里？为什么会来看房子？工作在哪里，平时消费在哪里和房子的关系如何？通过TalkingData的数据，在MASA的算法里尽管建立了一定的关联，但日后还会和其他数据源进行互补和融合。按照陈焱透露，在MASA的接下来的模块中，将引入百度进行共同开发。北京联盟 /值得一提的是，目前银联智慧为MASA提供独家战略合作。要知道，银联掌握着大量客户买房的交易数据。至于涉及数据本身的用户隐私层面，陈焱对时代周报记者强调表示，所有数据都在数据源的风险监控范围内的数据，“大数据行业要发展本就该保证数据的安全性，MASA输出使用的是聚合聚类后的数据。”北京联盟 /突破融合北京联盟 /北京联盟 /即使带着这样的先天优势，MASA要做的还有更多。北京联盟 /城市级别的地理数据、交易中心的数据、和交易相关传统的数据、和客户洞察相关的移动大数据和支付大数据等数据，汇聚到MASA形成一个“数据池”。在定义一套房源的属性时，MASA需要收集60个大项、300多个小项的数据。北京联盟 /数据的选择只是第一步。和数据源之间能否稳定合作，关系着MASA的商业模式能否持久。作为一个新生事物，MASA本身就需要大量的资金投入，数据的获取成本就是重要的一笔支出。目前，除了购买之外，MASA还采用分摊进行：合作、置换或是共享收益。北京联盟 /当然，数据源想要在房地产垂直领域进行变现，链条上的算法公司如何发挥作用，是需要进一步思考的命题。陈焱认为，MASA日后的提升更多是在算法上的迭代—通过技术提供采集能力，通过技术提高数据加工能力，在大数据基础上演化算法。北京联盟 /陈焱希望通过开放一部分数据源，创造孵化平台给外部算法团队的方式，来补血MASA的自我更新。他深谙MASA的算法并不会完全替代传统的营销和专家，但只有更加贴近用户、开发商，并为开发商的使用场景创造价值，才能让MASA继续走下去。北京联盟 /复合型人才的引入和人才之间的融合也是一大难题。要知道，熟谙数学、统计学、计算机学等学科的交叉型人才本就屈指可数。对于MASA而言，也在继续引入研发团队和技术团队进行创新。但显然，并不容易。北京联盟 /和不少市场从业人员的观点一样，陈焱认为，未来数据的交换和开放，将会是一个趋势。但道理也摆在那里：各家的数据只有进一步融合才能发挥效用。北京联盟 /他对时代周报记者强调数据开放的重要性。“当下运营商的数据是割裂的，如果运营商的数据以标准化做打通，数据价值的增长是成倍的增长，甚至是指数级别的增长。”北京联盟 /“MASA所谓的人工智能，数据产品最核心的，一切依赖于数据的采集和加工。大数据是第一位。”陈焱表示，MASA的算法并不是一成不变的，而是根据不同数据源的不同能力做更多的演进和优化。北京联盟 /这位同策上最年轻的管理者相信，MASA只有尽所能地做到更好，才会有更多的合作进入，改变房地产营销粗放现状的构想才会大范围内被践行。北京联盟 /本网站上的内容（包括但不限于文字、图片及音视频），均为时代在线版权所有，未经书面协议授权，禁止转载、链接、转贴或以其他方式使用。违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。如其他媒体、网站或个人转载使用，请联系本网站丁先生：北京联盟 /
MASA的征程：如何用大数据帮开发商卖房
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