房產(chǎn)遇上大數(shù)據(jù)，萬(wàn)物互聯(lián)是下一個(gè)風(fēng)口

不久之前結(jié)束的鈦媒體峰會(huì)上，數(shù)據(jù)時(shí)代下的未來(lái)企業(yè)成了一個(gè)熱點(diǎn)話題，盡管大數(shù)據(jù)的話題已經(jīng)有點(diǎn)“老生常談”，但隨著這波以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能大熱，作為人工智能這臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)燃料的大數(shù)據(jù)也再次成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。

數(shù)據(jù)變革，一切行業(yè)都在被賦能

如今隨著互聯(lián)網(wǎng)信息大爆發(fā)，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，一些過(guò)去只有人能夠做的事情，開(kāi)始能夠通過(guò)機(jī)器的計(jì)算能力來(lái)實(shí)現(xiàn)。而基于人工智能的數(shù)據(jù)分析未來(lái)也很可能會(huì)成為像互聯(lián)網(wǎng)一樣的能力，被賦予到各個(gè)行業(yè)。

就如同當(dāng)初的“互聯(lián)網(wǎng)+”一樣，成為各行業(yè)的“水電煤”。比如新聞?lì)I(lǐng)域，今日頭條就將人工智能用在自己的內(nèi)容推薦引擎上；在醫(yī)療領(lǐng)域，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的IBM Watson已經(jīng)在診斷某些癌癥的精準(zhǔn)度上已經(jīng)超過(guò)了醫(yī)生；至于智能駕駛，早已經(jīng)不是Google或者百度的構(gòu)想，而是寶馬、奔馳等公司已經(jīng)開(kāi)始從L1階段測(cè)試的功能。

而在這其中，價(jià)值最大，但開(kāi)發(fā)尚不算深的房產(chǎn)服務(wù)領(lǐng)域或許是最值得關(guān)注的一個(gè)方向。2016年，中國(guó)二手房交易額預(yù)計(jì)為5萬(wàn)億人民幣，新房交易額約為10萬(wàn)億人民幣，整個(gè)房地產(chǎn)市場(chǎng)的交易規(guī)模約為15萬(wàn)億。這個(gè)數(shù)字是什么概念呢？

2015年中國(guó)的社會(huì)零售總額為30萬(wàn)億，15萬(wàn)億相當(dāng)于所有中國(guó)人半年所有的零售消費(fèi)開(kāi)支。而大洋彼岸的美國(guó)，房產(chǎn)市場(chǎng)交易規(guī)模為1萬(wàn)億美元，其中二手房為90%，也就是說(shuō)中國(guó)是美國(guó)房產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模的2.5倍；至于鄰國(guó)日本，他們的房產(chǎn)市場(chǎng)交易規(guī)模只有中國(guó)的8%。

也就是這樣一個(gè)龐大的市場(chǎng)環(huán)境下，提供了海量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也催生出了鏈家、我愛(ài)我家、中原地產(chǎn)，以及互聯(lián)網(wǎng)模式的愛(ài)屋吉屋等巨頭，而B(niǎo)輪融資估值超過(guò)300億人民幣的鏈家無(wú)疑是其中最大的，也是走的最往前的。

在傳統(tǒng)的模式下，為了提高匹配效率，房產(chǎn)中介只能不斷地增加中介門(mén)店和經(jīng)紀(jì)人的數(shù)量，使其可以能夠?qū)痈嗟膬啥丝蛻?hù)，核實(shí)更多的房源信息，即便是不少打著互聯(lián)網(wǎng)概念的房產(chǎn)O2O平臺(tái)也不過(guò)是將門(mén)店去掉了而已。

鏈家是這一模式的受益者，在過(guò)去的10年間，鏈家無(wú)論房市好壞，都保持了極高的擴(kuò)張速度，使其能夠迅速占領(lǐng)了整個(gè)市場(chǎng)的6%以上，這對(duì)極度碎片化的房產(chǎn)中介市場(chǎng)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一個(gè)巨無(wú)霸，但這樣的模式隨著擴(kuò)張到一定程度，其邊際效應(yīng)正在降低。如何更好的利用數(shù)據(jù)提升效率，這個(gè)時(shí)候也成了擺在傳統(tǒng)房產(chǎn)中介面前的一道難題。

占領(lǐng)先機(jī)，從信息匹配到數(shù)據(jù)深耕

正如前文所言，房產(chǎn)中介的意義不僅僅是信息匹配，更大的價(jià)值是服務(wù)。對(duì)于行業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)化可以解決兩個(gè)問(wèn)題，一是真實(shí)房產(chǎn)信息的快速查詢(xún)和存檔，二是買(mǎi)賣(mài)雙方的高效匹配，減少人工成本。這件事情并不容易，但也極為剛需，因?yàn)檎麄€(gè)環(huán)節(jié)中的痛點(diǎn)實(shí)在是太多了。

在鈦媒體大會(huì)上，鏈家網(wǎng)CEO彭永東總結(jié)的或許更到位一些，在他看來(lái)：①中國(guó)一年內(nèi)有買(mǎi)房需求的人數(shù)為3600萬(wàn)，整個(gè)用戶(hù)群體相對(duì)稀?。虎谫I(mǎi)房是沖動(dòng)消費(fèi)，需求并不標(biāo)準(zhǔn)化，鏈家甚至用了300個(gè)字段去描述一套房源的特征；③買(mǎi)房決策時(shí)間跨度長(zhǎng)，前后延續(xù)21周，每天打開(kāi)購(gòu)房信息App5次，極度高頻；④行業(yè)轉(zhuǎn)化率低，尤其是線上流量的轉(zhuǎn)化率。

這些痛點(diǎn)決定了數(shù)據(jù)化的重要意義，而數(shù)據(jù)又分為房的數(shù)據(jù)、人的數(shù)據(jù)、流程的數(shù)據(jù)，從這三者來(lái)看，鏈家無(wú)疑都占有了先機(jī)。

房的數(shù)據(jù)層面，鏈家目前進(jìn)入了國(guó)內(nèi)28個(gè)城市及地區(qū)的房產(chǎn)中介市場(chǎng)，通過(guò)每套房產(chǎn)300個(gè)字段字段的描述，收集了近7000萬(wàn)套房源的數(shù)據(jù)，這些大多都是靠經(jīng)紀(jì)人實(shí)地看房后總結(jié)完成的，這其中或許還存在不結(jié)構(gòu)化這樣的問(wèn)題，但無(wú)疑已經(jīng)是一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)金礦了。

人的數(shù)據(jù)層面，房產(chǎn)交易行為時(shí)動(dòng)態(tài)的，因此鏈家希望靠網(wǎng)站和App建立一套完整的用戶(hù)賬號(hào)系統(tǒng)，而不是傳統(tǒng)的依靠經(jīng)紀(jì)人個(gè)人連接用戶(hù)。隨著越來(lái)越多的用戶(hù)轉(zhuǎn)移到線上，鏈家可以通過(guò)分析用戶(hù)的瀏覽、收藏、實(shí)際看房行為總結(jié)用戶(hù)畫(huà)像，為其搭上對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，以便于完成匹配。

流程數(shù)據(jù)層面，房產(chǎn)交易本身是一個(gè)非標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)，并不像滴滴、Uber一樣，將用戶(hù)從一個(gè)出發(fā)地送到另一個(gè)目的地。但這其中依然會(huì)有很多標(biāo)準(zhǔn)化的流程數(shù)據(jù)，比如用戶(hù)對(duì)經(jīng)紀(jì)人的點(diǎn)評(píng)、實(shí)際的帶看記錄等，目前僅用戶(hù)點(diǎn)評(píng)鏈家平臺(tái)上一天就會(huì)產(chǎn)生1.8萬(wàn)條。

基于這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)做信息的結(jié)構(gòu)化，然后利用數(shù)據(jù)提高買(mǎi)賣(mài)方的匹配效率，讓機(jī)器部分取代人工，也讓數(shù)據(jù)幫助整個(gè)服務(wù)流程更標(biāo)準(zhǔn)化，這就是鏈家的野心。而這件事的核心目的則是提高轉(zhuǎn)化率，將2500分之一的轉(zhuǎn)化率提高千分之一，甚至百分之一。

放眼未來(lái)，數(shù)據(jù)能夠?yàn)榉慨a(chǎn)服務(wù)帶來(lái)什么？

轉(zhuǎn)化率的提高帶來(lái)的則是效率的提高和結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，隨著數(shù)據(jù)的進(jìn)一步深化應(yīng)用，房產(chǎn)行業(yè)最大的可能便是改變?cè)械目繑U(kuò)大經(jīng)紀(jì)人隊(duì)伍和增加門(mén)店實(shí)現(xiàn)規(guī)模提升的模式，單店效率、或者單經(jīng)紀(jì)人的效率將成為關(guān)鍵。

但這并意味著互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)可以取代人工，因?yàn)榉慨a(chǎn)服務(wù)的本質(zhì)還是一種服務(wù)，既然是服務(wù)就需要有人作為服務(wù)的實(shí)現(xiàn)者，連接人與數(shù)據(jù)。還是那句話，房產(chǎn)這種重資產(chǎn)交易永遠(yuǎn)都不會(huì)成為一個(gè)股市一樣的自由公開(kāi)市場(chǎng)，至少在尚未完全數(shù)據(jù)化之前。

在傳統(tǒng)的房產(chǎn)O2O模式中，線上被創(chuàng)業(yè)者看做是獲客渠道，看似故事很成立，房產(chǎn)交易是低頻、高客單價(jià)的生意，似乎很適合從線上引流。但問(wèn)題在于極低的轉(zhuǎn)化效率，這個(gè)問(wèn)題在線上流量增長(zhǎng)紅利結(jié)束，流量?jī)r(jià)格高漲的2016年被放大化，進(jìn)而導(dǎo)致了愛(ài)屋吉屋這樣昔日的明星項(xiàng)目陷入危機(jī)。

其實(shí)現(xiàn)如今，線下門(mén)店的獲客成本其實(shí)要比線上低的多。于是我們可以看到像愛(ài)屋吉屋這樣的O2O平臺(tái)也開(kāi)始強(qiáng)調(diào)單經(jīng)紀(jì)人效率，強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化，走這些鏈家、我愛(ài)我家們?cè)?jīng)走過(guò)一遍的路。

而反觀像鏈家這樣的傳統(tǒng)中介巨頭，似乎在人們印象中他們的互聯(lián)網(wǎng)色彩并不濃，但由于擁有足夠多的信息積累，當(dāng)他們將這些信息結(jié)構(gòu)化成為數(shù)據(jù)時(shí)，他們反而更容易互聯(lián)網(wǎng)化，也更能直接讓互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)效果。

無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)，還是數(shù)據(jù)，甚至是未來(lái)的人工智能，對(duì)于房產(chǎn)服務(wù)行業(yè)來(lái)說(shuō)，都只是水電煤一樣的基礎(chǔ)設(shè)施，而最終的生意還是要回到服務(wù)本身，無(wú)論是靠人服務(wù)，還是靠數(shù)據(jù)服務(wù)。

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