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演讲 | 蒋奇:智能数据赋能的房地产行业运营变革

来源:观点地产网   发布时间:2017-08-08 17:55:00

蒋奇(TalkingDataSVP&合伙人):谢谢大家听我的分享,这应该是在我历史分享中比较轻松的一次,因为定位是大课堂,所以我非常乐意讲一些跟地产没什么关系的东西,是真正的没关系。

第2,我不知道大家有没有关注资料袋,其中有一个产业介绍就是我们,我们是一个非常典型的科技加数据的公司,客观讲我们没有拿过一块地,也没有去卖过一套房,但是在现在比较主流的千亿房企,他们背后在使用TalkingData的数据和技术。

实际上我们做的事情归总下来是上面这个词,*我不知道是组委大会的安排,刘总讲完,说了一个我也很有感触的观点,运营很难,难在哪?一个是决策,一个是落地。

在TD看来,对地产这个行业后续的运营,有一个非常有利的武器就是数据,有了数据我们去做决策的时候,去做落地和分解的时候会轻松很多,所以在后面也会适当的讲一下。

为什么我要选这样的图,TalkingData是两个特色的公司,名列前茅我们有技术,第2我们有数据,我们早期的数据来自于智能设备的采集,包括你们用的手机,还有可穿戴设备,很多这样的传感器,这些是怎么采到的呢?

你们在使用设备可能有滴滴打车,有唯品会,有很多APP,使用APP会产生大量的行为数据,是在不断被采集的。TD有一个云环境,会跟这些APP合作把大家的行为采集下来,但是大家不用紧张,不是说采集有很严重的问题,我们在采集有一些基本原则要去遵循。包括你做的搜索、流量、购买、评价,静止还是在运动,是在开车还是跑步锻炼,会在你的传感器上做采集。

我们采集这些设备都存在一个统一的ID里面,ID就是你的设备号,就是你们每一位拿的智能手机,这是一个少有的编码,我们会把这些数据存在编码上,来对应去做分析,我们较后分析的是每一个设备背后人的行为。

但是这有一个前提,这里面没有敏感数据的泄露,我不知道这个设备背后是谁,多大年纪,你的性别,你的学历,你的文化水平,这都不知道,我只知道你有这些数据。

接下来我要做分析,我要通过模型和算法来分析这个设备背后的人有哪些购物的倾向性,比如说是不是潜在的购房者,是不是潜在的租房者,有很多的维度都是可以靠数据分析出来,它不是真实数据。

有了ID,有了基于行人的分析之后,我们跟很多的不同语言做交换,就能够构成整个中国几乎全样本的人群刻画,这些刻画是在数据层面的,所以这是数据如何来的,我做的一个简单介绍。

有了数据之后,我们会拿数据干什么?我们的核心是帮助地产企业做整个的运营优化,其实大家看,基本上我们能够做出来的解决方案涵盖了地产的从前到后的业态,包括你前期的投测,运销推广,还有持续运营,不管你要做物业管理、物业运营、社区金融、教育、养老等等,我们都可以去出解决方案。

但是大家要注意一点,我们所有的这些解决方案,都不是TalkingData自己来做的,这个很关键,因为TalkingData只是一个数据加技术的公司,我们自己不做行业的解决方案,为什么?因为我们不懂行业,我们永远比不上世联行会卖房,他们有的是行业的knowhow,但是他们缺乏的是大数据和对大数据处理的技术、算法、逻辑,我们通过跟这样的企业或者*他们,形成在行业里面的深度解决方案,这是一种。

第2种是我们会跟很多的深度合作伙伴,这个合作伙伴就是直接的房企,可能是碧桂园,可能是较好,我们会合作去做数据在整个的营销上转化的测试,深度的测试,这个后面大家会看到案例。

我讲这个图也是想表达TalkingData主要的诉求,我也希望在座的媒体朋友们能够多帮TalkingData传递想法,我们不是来卖东西的,我们认为大数据应用在房地产领域刚刚开始,谈不成非常成熟的方案、产品,还在摸索,还在探索,我们希望在这边能够找到在这个行业里面,真的愿意用数据去做深度解决方案的公司,我们一起合作,这个也不限于小团队或者大企业,共同来打造数据在整个地产运营中的产品。

下面我讲几个案例,我们跟目前的一些合作伙伴和客户,在具体的项目里面尝试之后得出的成果,这些成果我们试了十个可能里面有六七个成功,也可能两三个失败,这很正常,这是我们比较成功的案例。

首先前策比较简单,地产的前策数据很简单,把你的业务、经验、逻辑,用算法模型固化下来,我们在底层建设技术平台,把数据灌进去,未来你看到的前策结论都是动态的、实时的,而且是高度真实的,因为数据不会说谎,不会承担什么人的主观因素在里面,但是这样一套前策系统目前更多的还是为地产做辅助决策作用,不会替代现在地产的前策流程,所以逻辑比较简单。

举几个实例,这是我们跟大的地产公司,目前排名第三的地产公司做的城市相关度分析,这个数据完全来自于TalkingData,因为TalkingData的数据可以去判断你的移动,比如说你是否从北京移到上海,是否从上海回到你的老家杭州,诸如此类,这是可以通过设备判断的,大家也可以理解,本来这个设备在上海待着,突然他不在上海了,这就可以判断他是一次人口的迁移。

我们目前覆盖了中国90%以上的智能设备,所以我们提取了大概有4个亿的设备样本,整个北上广的流入相对稳定,重庆、佛山、东莞等年轻人流出明显,保定、徐州、廊坊、邯郸等城市表现出对年轻人群的吸附能力,这个很出乎我们的医疗,越靠近中间的越平稳,越两端的越极端。

这样的报告我们的官网很多,大家有兴趣可以去看。这是比较典型的价值城市分析,这是一个在线产品,不是我做的PPT,它主要是对特定的企业模型,比如你是碧桂园或者万科,你按照这个模型来做分析,你认为城市的价值是什么样的。

这也是一个在线产品,是基础设施城市分布密度研究,就是通过公开POI信息获取城市基础设施分布密度,可以围绕不同地方展开。

还有基础设施城市分等级分布研究,这里面包含了它的*、医院、办公区,有相应的权重分数,这是我们的合作伙伴做的,他有这样的权重分数和逻辑,不同的合作伙伴逻辑是不一样的,*终客户在使用的时候可以自己选。

这是我们给国家统计局做的一带一路的跨国人口迁徙的分析,因为覆盖的15%的设备是来自海外的设备,很多中国人出国或者国外的人用这边的手机我们也是可以采集到数据。

下面讲讲营销创新,这可能是地产从业人员比较关心的,其实在我们业内看,地产的营销创新从数据角度讲非常简单,就是提高效率,提高那么一点点转化就可以,我们不是要去做多么颠覆性的东西,这个怎么实现呢?

过去没有一个手段能够真正对一个地产的项目的潜在人群做分析和构建,是没有这样的技术。为什么没有这样的技术?大家都知道某个人有购房潜在需求,*直接的是看他有没有去案场,但是不同的数据是无法打通的,但是大数据的背景这些数据是可以获知的,因为我只需要知道你的设备到过某个案场。

比如说我可以知道某个设备有没有到过这家酒店,这是特别简单的逻辑,但是在之前是没有公司能够做到的,但是现在可以,所以基于此,我们就是把整个的地产真实的闭环构建起来,而不是讲一个故事。

怎么构建呢?首先我们要找客群定位,这是对案场已有人群的分析,找样本,然后做相应的媒体推广,较后来监测案场到访,比如我在手机上看到某个地产公司案场广告我点了一下,这就是一个数据的痕迹,我可以监测到某个设备看到这个广告。他到案场,我知道这个设备点击了这个广告未来三天内到了这个案场,在往后就可以把闭环形成,我就知道哪些投放是有效的,哪些是无效的,我要去优化,我要换一个媒体或者文案,这是线上的。

线下也是一样,不管是通过打电话还是发传单都能够监测,这实际是形成了营销的闭环,闭环很重要,是由数据构建的。

闭环像一个工具,像一个通道,前提是什么?

你要让很多种子在里面流转,所以你需要潜客池,我们对存量的人房的匹配和我们对有购房需求的人房匹配,存量人群可以通过你们的设备和住宅WIFI的匹配关系获取某个设备和某个房子的关系,我们知道你住的是几室几厅,这些数据通过交换都可以拿到,这是存量。

对于有购买潜在需求的用户怎么判断呢?我们通过对在售收盘的POI无的采集就可以知道哪些设备去过这些楼盘,通过数据清洗加工能够把去售楼处现场的看房人群数据拿到,这些设备未来是可以利用在投放和其他领域里面的。

二手房租赁需求怎么发现?我们去发现国内所有POI的信息,之后通过线上买房的标签,比如手机里面是不是装了一些买房的APP,租房是另外一类。

除了*直接的场景之外,整个数据*有价值的地方在于他能够了解这些客群的实时特征,我们叫场景,这个概念特别重要,可能对一些小场景来讲,销售是粗放的,但是比如我们较大的行业是金融、是银行,银行的营销是完全产品化,比如说对于招商来讲,他想去了解的人群是那些在战狼2的人,当这个人去看这部电影的时候,我能实时推给他一个旅游分析产品,这个产品是去俄罗斯体验真人射击诸如此类的,那就是完全场景化的,他需要在很短时间获取这个人的数据去营销触达做反馈。

所以我们能干的就是说,通过他的基础特征和ID打通,在上面叠加像通勤、空间特征、交通特征、收支特征,较后形成对这个人比较全面的人支和产品化描述,来服务于未来产品营销板块。

在TalkingData的地产营销的闭环里我们分了线上和线下,线上部分比较直接的就是程序化投放。

这个东西其实很简单,我不知道在座各位手机上有没有装腾讯新闻,比如我装了腾讯新闻,我前两天在三亚,里面会有一个插播广告,内容是说三亚亚龙湾较好的海鲜酒店是哪家,这就是一个典型的线上*投放,他知道那一刻你在什么场景,知道你去过什么海鲜酒店,所以给你推什么广告,这在技术上已经非常成熟的东西。

地产类广告大家可能还没有这种感受,其实是可以做的,上面这个图就是干这件事情,TalkingData把这个项目完全打通。

线下其实很有意思,比如说我们在跟合作伙伴合作的时候,会帮助他优化他,把他的目标城市应该发传单的小区的数量从100家缩减到27家,你就不用地毯式轰炸了,因为我们发现你的竞品和潜客有很大比例是进出这些小区的。*终的结果是什么?它在减少投入。

我们跟这家公司合作的时候专门做了两个销售组,一个产品组,一个是通过数据的方式做完全数据转换,可以看到来店到访提升3倍,转化率提升3倍,这是很明显的效果。

后面是存量资产运营,存量资产运营的核心在我看来就一个,就是任何一个房地产企业,如果你想对存量资产做运营,有没有建立你的数据是核心。

当时碧桂园的核心数据是想做资产运营,想做教育,但是他不了解他的所有业主都是谁,在干什么,有什么特征,有什么喜好,所以我们跟碧桂园合作干的名列前茅件事就是帮助他们建立数据库,跟每一个他的业主穿起来,较后都是围绕他的业主ID做运营,就是这么一个简单的道理,有了这个之后做运营整个难度降低很多,因为你用数据说话,有数据就有场景,所以我们的SCVM的核心就是用场景来指导运营。

这是我们的两个核心产品,我强调一点,其实TalkingData想做的是一个生态,希望搭这样一个生态,在这个生态上我们不是唱戏的人,我们只是下面的底座,只是个舞台,我们希望站在上面唱戏的人是真的懂房地产行业的从业者,我们做好数据和技术的支撑,我们一起来把这个市场做好。谢谢大家。

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