大數據在我國房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)與營(yíng)銷(xiāo)中的應用論文
1 引言
電子計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展帶來(lái)了數據量的爆發(fā)：百度每天約需處理幾十拍字節的數據；淘寶網(wǎng)平均每天產(chǎn)生約20太字節的數據；平均每一秒鐘就有一段長(cháng)于1小時(shí)的視頻發(fā)布在xx上；Facebook有超過(guò)10億的注冊用戶(hù)，每天上傳的照片數量約1000萬(wàn)張，點(diǎn)贊或評論次數高達幾十億�！叭缃�，一個(gè)大規模生產(chǎn)、分享和應用數據的時(shí)代正在開(kāi)啟”.
麥肯錫公司最先提出大數據概念：“數據已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)因素滲透到當今各個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著(zhù)新一波生產(chǎn)率增長(cháng)和消費者盈余浪潮的到來(lái)”.牛津大學(xué)著(zhù)名網(wǎng)絡(luò )和數據科學(xué)家維克托？邁爾-舍恩伯格認為預測是大數據的核心；大數據時(shí)代應對紛繁復雜的數據進(jìn)行取舍，構建積極而安全的未來(lái)。國際頂級期刊Nature和Science分別專(zhuān)刊了大數據，闡述了大數據的潛在價(jià)值及處理技術(shù)上的困難。我國“十二五”規劃中重點(diǎn)強調了信息處理技術(shù)等四項與大數據概念密切相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng )新工程；著(zhù)名學(xué)者李國杰和程學(xué)旗曾系統闡述了大數據的研究進(jìn)展和實(shí)踐應用中所面臨的困難與挑戰，探討了大數據的科學(xué)問(wèn)題和研究意義。
在大數據時(shí)代，數據資源的戰略?xún)r(jià)值毋庸置疑，許多企業(yè)通過(guò)大數據挖掘出有效信息，提高了決策能力和經(jīng)濟效益，比如某些頗具膽識的房企已經(jīng)在大數據應用方面取得了相當的成功。相較于已經(jīng)開(kāi)始實(shí)踐應用的房地產(chǎn)企業(yè)而言，學(xué)術(shù)研究方面卻相對滯后。陳大川等人以及嚴娟分別做了大數據技術(shù)在住房信息系統中的應用研究以及基于大數據的房地產(chǎn)企業(yè)精確營(yíng)銷(xiāo)研究。然而總體上，對房地產(chǎn)大數據的價(jià)值評估和應用研究仍有待進(jìn)一步深入。
2大數據在我國房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)與營(yíng)銷(xiāo)中的應用
大數據時(shí)代的到來(lái)必將為一些掌握大數據資源并能充分挖掘其價(jià)值的產(chǎn)業(yè)帶來(lái)更為廣闊的發(fā)展空間。這種情況下，如何應用大數據做好開(kāi)發(fā)運營(yíng)是我國房地產(chǎn)企業(yè)提高自身競爭力的關(guān)鍵。大數據紛繁復雜的特點(diǎn)使得無(wú)論是房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)還是房地產(chǎn)中介服務(wù)企業(yè)或者是物業(yè)管理企業(yè)，其業(yè)務(wù)范圍都趨向于多樣化和綜合性，開(kāi)發(fā)運營(yíng)、中介服務(wù)和物業(yè)管理往往密不可分。本文主要從房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)和營(yíng)銷(xiāo)兩方面分析大數據在我國房地產(chǎn)企業(yè)中的應用現狀。
2.1 大數據在房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)中的應用分析
大數據為房地產(chǎn)企業(yè)理性開(kāi)發(fā)提供了有力的數據支持；通過(guò)對現有數據潛在價(jià)值的挖掘，房地產(chǎn)企業(yè)還可以進(jìn)行多元化投資；個(gè)人信息的數據化以及房地產(chǎn)業(yè)的思維變革，使得大數據條件下的創(chuàng )新性投資成為房地產(chǎn)企業(yè)新的利潤增長(cháng)點(diǎn)。
2.1.1 理性投資，多元化開(kāi)發(fā)
我國不同地區房?jì)r(jià)不同，投資熱度迥異。雖然近年來(lái)房地產(chǎn)業(yè)總體呈現或升或穩的良好勢頭，但也同樣出現了“鬼城”、“空城”等背離開(kāi)發(fā)商預期的情況。我國房地產(chǎn)業(yè)的興起與繁榮已有相當長(cháng)的時(shí)期，在開(kāi)發(fā)投資方面擁有大量歷史數據，包括城市地理位置，經(jīng)濟發(fā)展情況，城市規劃和政策導向，投資在建和供地情況等。房地產(chǎn)企業(yè)可以定量分析這些大數據，預測未來(lái)的供需情況，評估項目投資價(jià)值，合理開(kāi)發(fā)。Google公司就曾通過(guò)分析海量的搜索詞，低成本高效率地預測了美國住房市場(chǎng)供需和價(jià)格等相關(guān)指數。
土地資源對房地產(chǎn)企業(yè)尤為重要，大數據的出現為土地市場(chǎng)的準確預測提供了可能。房地產(chǎn)企業(yè)要重視大數據背景下的土地市場(chǎng)，敏銳洞察土地資源市場(chǎng)走向。萬(wàn)科集團土地資源數據基本來(lái)自第三方，面對不斷攀升的地價(jià)，萬(wàn)科集團借助于大數據分析，通過(guò)二手市場(chǎng)交易和“三舊”改造土地以及保障性住房用地來(lái)應對。
除了利用大數據進(jìn)行住房供求分析、理性拿地之外，房地產(chǎn)企業(yè)在業(yè)務(wù)范圍內的多樣化投資也提高了盈利能力。萬(wàn)達和綠地等房地產(chǎn)企業(yè)已開(kāi)始利用大數據先機，大力拓展旅游和酒店項目等多元化投資，發(fā)掘出住房市場(chǎng)以外的盈利空間。正如維克托所言，數據的再利用不會(huì )使數據的價(jià)值量折損，反而數據的價(jià)值就體現在潛在的收益中，大數據可以挖掘出計劃外的收益空間。
2.1.2創(chuàng )新性投資
對以往的投資和銷(xiāo)售數據進(jìn)行挖掘有利于企業(yè)合理開(kāi)發(fā)，多元化投資；然而房地產(chǎn)企業(yè)所擁有的數據遠不止這些，尤其是大型企業(yè)，他們所掌握的信息不再局限于戶(hù)主姓名、家庭結構、收入情況以及購房意向等，計算機技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及使得越來(lái)越多購房者的個(gè)人信息變得更易捕捉和存取。這些大數據經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)分析，便可以從中發(fā)掘出一些看似與房地產(chǎn)企業(yè)不相關(guān)的信息，比如購房者的日常消費習慣或者是他們偏愛(ài)的出行路線(xiàn)等。多數情況下這些數據的結構性較差，但其潛在價(jià)值卻很大，是房地產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)投資的新機遇，是盈利的新突破點(diǎn)。
萬(wàn)科和花樣年在應用大數據進(jìn)行創(chuàng )新性投資方面的經(jīng)驗值得分析。上千萬(wàn)的購房者數據使得花樣年具備充分的優(yōu)勢，從居民需求出發(fā)，以手機APP的形式將商戶(hù)與居民聯(lián)系起來(lái)，構建“社區電子商務(wù)”平臺，在方便快捷的基礎上實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)。除了社區電商，花樣年控股集團有限公司還構建了金融服務(wù)、酒店服務(wù)以及文化旅游等八大領(lǐng)域基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的大數據業(yè)務(wù)布局，遠遠超越了傳統意義上的房企業(yè)務(wù)范圍。
同樣，萬(wàn)科集團日臻完善的大數據處理技術(shù)也為之帶來(lái)了商機。通過(guò)對其所掌握的480萬(wàn)業(yè)主數據進(jìn)行挖掘，將社區商業(yè)、社區物流、社區醫療和養老等與業(yè)主的大數據信息相結合，萬(wàn)科集團提出構建“城市配套服務(wù)商”的理念，應用大數據避免了危機。
相比較萬(wàn)科和花樣年，世茂集團在投資方面的創(chuàng )新更值得關(guān)注。其經(jīng)營(yíng)理念認為，“未來(lái)購房者買(mǎi)的不僅是一幢房子，更是一種生活體驗”;據此推出了向業(yè)主提供健康監控和咨詢(xún)服務(wù)的“健康云”管理業(yè)務(wù)。通過(guò)手機、手表等一些移動(dòng)設備，適時(shí)監控業(yè)主健康狀況相關(guān)數據，并進(jìn)行分析處理，構建健康方案，為業(yè)主做好疾病預防、保持身心健康提供咨詢(xún)建議，或者為其直接鏈接實(shí)體醫療。其他一些房地產(chǎn)企業(yè)比如金地和綠地也開(kāi)始利用大數據開(kāi)拓新的業(yè)務(wù)，相繼推出了“智慧城市”、“云服務(wù)”等概念；不再單純?yōu)橘彿空咛峁┮粋�(gè)遮風(fēng)擋雨的地方，更側重服務(wù)于消費者的心理需求和精神需求。
國外房地產(chǎn)企業(yè)運用自身數據優(yōu)勢進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng )新的案例同樣屢見(jiàn)不鮮。常被用來(lái)作為美國大學(xué)教學(xué)案例的Windermere房地產(chǎn)就是其中的經(jīng)典之一。該公司通過(guò)分析近1億名駕駛員行車(chē)GPS導航信息，為潛在購房者在不同時(shí)間段上下班行車(chē)線(xiàn)路和時(shí)間進(jìn)行了縝密的規劃，切實(shí)滿(mǎn)足顧客需求，提升服務(wù)質(zhì)量。表1呈現了相關(guān)企業(yè)利用大數據技術(shù)輔助房地產(chǎn)投資與開(kāi)發(fā)決策情況。
2.2 大數據在房地產(chǎn)營(yíng)銷(xiāo)中的應用分析
近年來(lái)，在我國某些中小城市，儼然出現了房地產(chǎn)過(guò)度開(kāi)發(fā)投資的情況。房屋本來(lái)是一種消費品，但是行業(yè)看似穩定而高昂的收益率使得大量投資者趨之若鶩。實(shí)際上這些城市的吸引力遠不如一二線(xiàn)城市，大量開(kāi)發(fā)的結果只能是空置。因此，對這些地方來(lái)說(shuō)，房地產(chǎn)企業(yè)如何利用手中的數據促進(jìn)庫存消化才是關(guān)鍵。另外，由于電子商務(wù)的普及，人們消費方式的轉變使得對商業(yè)地產(chǎn)的傳統營(yíng)銷(xiāo)模式難以發(fā)揮作用。
要解決上述問(wèn)題，關(guān)鍵是在大數據時(shí)代如何做好房地產(chǎn)營(yíng)銷(xiāo)。數據資源是房地產(chǎn)企業(yè)提升競爭力的關(guān)鍵之一，龐大的數據來(lái)源保證了精準的客戶(hù)定位，為房地產(chǎn)企業(yè)成功營(yíng)銷(xiāo)提供了可能。首先房地產(chǎn)企業(yè)可以通過(guò)信息系統實(shí)現精確營(yíng)銷(xiāo)。憑借房地產(chǎn)商自身的數據優(yōu)勢，建立客戶(hù)信息系統，將客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)挖掘大數據，提煉出客戶(hù)信息，有針對性地實(shí)現精確營(yíng)銷(xiāo)（見(jiàn)圖1）。
此外，也有些大型房企主動(dòng)轉向了電商，對營(yíng)銷(xiāo)模式進(jìn)行變革。新峰地產(chǎn)規劃了五個(gè)大數據應用系統，其中房譜網(wǎng)可以根據需求為客戶(hù)篩選出中意的房產(chǎn)；自動(dòng)評估系統通過(guò)大數據處理技術(shù)實(shí)現了對房產(chǎn)價(jià)格自動(dòng)評估的功能，用戶(hù)只需將房產(chǎn)相關(guān)數據輸入系統，系統會(huì )自動(dòng)評估出房?jì)r(jià)，并為用戶(hù)提供相應的貸款和稅費等信息。類(lèi)似于萬(wàn)達集團的電商運營(yíng)模式，新峰地產(chǎn)也同樣采取線(xiàn)上線(xiàn)下相結合的方式，線(xiàn)下的營(yíng)銷(xiāo)部也會(huì )根據客戶(hù)的線(xiàn)上信息與客戶(hù)取得聯(lián)系。這種營(yíng)銷(xiāo)方式需要企業(yè)自身既是大數據擁有者又是數據處理技術(shù)的領(lǐng)先者，對房地產(chǎn)企業(yè)的數據搜集、存儲和數據挖掘能力要求很高。
上述營(yíng)銷(xiāo)方式，都是房地產(chǎn)商將原本的業(yè)務(wù)范圍主動(dòng)拓寬的做法，基本不需要第三方平臺（見(jiàn)表2）。而維克托認為，如果房地產(chǎn)商共享數據資源，還可以通過(guò)與第三方合作的方式將開(kāi)發(fā)商、家居服務(wù)等市場(chǎng)參與方與消費者聯(lián)系起來(lái)，使得大數據的優(yōu)勢更加明顯。比如CNFS房地產(chǎn)大數據系統中就包含了從政府到房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商再到二手房交易市場(chǎng)覆蓋中國289個(gè)城市的房地產(chǎn)數據，有些城市甚至記錄了長(cháng)達十年的龐大數據量。美國著(zhù)名的眾籌公司RealtyMogul也屬于這樣的第三方平臺。Realty Mogul通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)眾籌的方式搭建起房地產(chǎn)商和投資者之間的橋梁，為那些小規模投資者提供了機會(huì )；而它所提供給投資者的充分的房產(chǎn)信息和分析結果則來(lái)自于其掌握的大量數據。宜居中國是輕資產(chǎn)運營(yíng)的典型代表，它最早提出中國的'房地產(chǎn)流通服務(wù)商這一理念。借助先進(jìn)的IT技術(shù)，易居推出了獨立的“克而瑞房?jì)r(jià)分析系統”,為超過(guò)100萬(wàn)置業(yè)用戶(hù)提供服務(wù)。好屋中國通過(guò)大量吸收個(gè)人購房者信息，整合建立起大數據資源庫，通過(guò)一定的算法找到購房者需求與房產(chǎn)項目之間的匹配，進(jìn)而提高房地產(chǎn)交易成交量。鳳凰房產(chǎn)網(wǎng)擁有超過(guò)160萬(wàn)的訪(fǎng)問(wèn)量，通過(guò)對海量數據的有效分析，這些網(wǎng)站可以更好地了解到客戶(hù)的需求，為房地產(chǎn)商的營(yíng)銷(xiāo)準確定位，以大數據的思維推動(dòng)房地產(chǎn)業(yè)更好發(fā)展。自騰訊公司推出即時(shí)聊天工具以來(lái)，其用戶(hù)數據量相當可觀(guān)。去年3月份，騰訊大粵房產(chǎn)與碧桂園山河城的合作就是大數據時(shí)代房地產(chǎn)業(yè)成功營(yíng)銷(xiāo)的范例。而在此之前，依托于騰訊社交平臺和大數據平臺，碧桂園十里銀灘成功營(yíng)銷(xiāo)，開(kāi)盤(pán)當日即創(chuàng )下了3300套房源的奇跡。在營(yíng)銷(xiāo)方面類(lèi)似的第三方平臺還有很多，他們擁有先進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)和數據處理技術(shù)，為更好地利用大數據提供了保證。表2呈現了相關(guān)企業(yè)利用大數據技術(shù)來(lái)改變或發(fā)展營(yíng)銷(xiāo)的模式。
3 大數據在我國房地產(chǎn)企業(yè)應用中的挑戰
大數據雖然是新事物，但是房地產(chǎn)企業(yè)在運用大數據思維進(jìn)行開(kāi)發(fā)和營(yíng)銷(xiāo)的同時(shí)也不能忽略潛在的挑戰和威脅：大數據出現在隱私保護上的問(wèn)題總是難以協(xié)調，所要求的海量數據處理能力是目前許多房地產(chǎn)企業(yè)并不具備的；另外房地產(chǎn)企業(yè)本身具有的一些特點(diǎn)也使我們在發(fā)展大數據應用時(shí)面臨的挑戰。
3.1 來(lái)自大數據的問(wèn)題和應對
房地產(chǎn)企業(yè)應用大數據為客戶(hù)量身定制的服務(wù)，必然建立在對其資料充分了解的基礎上，甚至當不包含個(gè)人信息的數據大到一定程度的時(shí)候，對個(gè)人身份的識別率也能達到99%以上。這些大量的信息不可避免地包含了許多個(gè)人隱私，以當前的道德倫理觀(guān)不可能對之不予理會(huì )。
應對這種情況，維克托提出可以通過(guò)讓數據使用者承擔隱私保護的責任，而不是遵循本人許可方可使用這種傳統的方式來(lái)保護個(gè)人隱私；或者將個(gè)人信息數據進(jìn)行模糊處理，犧牲掉一些精確性來(lái)保護個(gè)人隱私。這些方法在房地產(chǎn)業(yè)的大數據道路上究竟能否可行還有待進(jìn)一步實(shí)踐。
大數據的優(yōu)勢不僅僅是在數量上，而是在其涵蓋的復雜多樣的信息。龐大的非結構化數據在搜集、存儲和處理上都不是常規算法或軟件能夠輕易實(shí)現的。大量數據持續快速生成，其價(jià)值密度卻在降低，如何從中分離出有效的信息對每個(gè)房地產(chǎn)企業(yè)來(lái)講都是一個(gè)不小的挑戰。針對這種情況，一方面可以通過(guò)制定大數據國家戰略，切實(shí)推進(jìn)我國大數據學(xué)術(shù)研究進(jìn)程，加快科技成果轉化為生產(chǎn)力，增強我國房地產(chǎn)企業(yè)大數據處理能力；另一方面，房地產(chǎn)企業(yè)可以將數據委托給第三方處理。不同類(lèi)型的企業(yè)在大數據時(shí)代的角色定位不同，目前有許多企業(yè)具備專(zhuān)門(mén)的大數據處理技術(shù)，房地產(chǎn)企業(yè)通過(guò)類(lèi)似外包的形式將數據委托給專(zhuān)門(mén)的公司處理，而自身專(zhuān)注于信息的使用從而實(shí)現縱深發(fā)展。
大數據時(shí)代既要注重國際交流，又要避免國外先進(jìn)的數據挖掘技術(shù)對我國大數據應用造成沖擊。目前，已有一些做數據研究的國外公司看到了我國市場(chǎng)上的海量數據，希望進(jìn)入中國市場(chǎng)做大數據業(yè)務(wù)，而目前我國還沒(méi)有實(shí)力相當的企業(yè)能夠與之抗衡。在這種情況下，可以先與國際企業(yè)進(jìn)行友好合作，帶動(dòng)我國房地產(chǎn)企業(yè)大數據業(yè)務(wù)的發(fā)展繼而走向國際化。但是在此過(guò)程中應注意盈利模式的選擇和雙方的角色定位。國外的公司應定位于數據中間商，而我國房地產(chǎn)業(yè)在數據授權時(shí)應注意保留所有權及其潛在價(jià)值。
3.2 房地產(chǎn)企業(yè)自身的困境和應對
房地產(chǎn)業(yè)既是實(shí)體經(jīng)濟的支柱又具有一些虛擬經(jīng)濟的特點(diǎn)，比如復雜性、介穩性和高風(fēng)險性等。這些特點(diǎn)使得房地產(chǎn)企業(yè)在應用大數據時(shí)的未知數增多：虛擬經(jīng)濟體系對心理預期的變化較為敏感，大數據時(shí)代數據的公開(kāi)和共享有可能影響人們對房地產(chǎn)業(yè)的心理預期，對投資需求造成沖擊�？紤]到房地產(chǎn)虛擬經(jīng)濟的介穩性，一旦受到?jīng)_擊，房地產(chǎn)業(yè)的穩定性就會(huì )遭到破壞，影響國民經(jīng)濟發(fā)展。因此，房地產(chǎn)企業(yè)在應用大數據時(shí)既要抓住機遇，勇于創(chuàng )新，又要縱觀(guān)全局，不能盲目變革。
相比電子商務(wù)，房地產(chǎn)業(yè)在大數據方面的優(yōu)勢并不突出，目前還存在嚴重的數據結構不平衡，信息不對稱(chēng)情況。因此，迫切需要一個(gè)房地產(chǎn)大數據共享平臺，對房地產(chǎn)數據進(jìn)行備案，并結合房產(chǎn)估價(jià)師的努力構建出一個(gè)龐大而真實(shí)的房地產(chǎn)大數據庫。比如住房信息系統的建立和完善，可以對住房監測、公積金和住房保障等相關(guān)數據進(jìn)行統一管理。通過(guò)對數據采集方案、數據庫系統方案以及數據查詢(xún)方案的設計，建立一個(gè)安全、完整、時(shí)效、獨立的系統，實(shí)現政府部門(mén)、企事業(yè)單位和個(gè)人之間的數據共享。
當前房地產(chǎn)企業(yè)發(fā)展的趨勢是，業(yè)務(wù)內容綜合性越來(lái)越強，地域延伸越來(lái)越廣，企業(yè)集團化趨勢加強。在這種情況下，如何實(shí)現房地產(chǎn)企業(yè)有效運營(yíng)本身就是一個(gè)大數據問(wèn)題。房地產(chǎn)企業(yè)需要建立一個(gè)大數據庫，將企業(yè)集團的人、財、物和信息等資源統籌規劃，通過(guò)數據挖掘進(jìn)行分析預測，實(shí)現一體化運營(yíng)管理。
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