众所周知，地产行业是中国近二三十年来蓬勃发展的几个明星行业之一。自上个世纪九十年代初实行住房改革以来，地产行业经历了所谓的“黄金十年”。随着地产市场的高涨，广大民众对于房产购买热情也是一浪高过一浪，地产行业在发展初期，几乎可以做到只要能拿到地，闭着眼都可以大把挣钱。

 

近年来国家加大了对地产行业的管控，提出了“房住不炒”的理念，整个行业面临着转型升级及管理精细化的紧迫需求。在这样的背景下，地产企业不断加大对于信息化方面的投入，同时地产行业排名TOP10的大型房企纷纷开始试水数据中台的建设和开展大数据在地产领域的探索。

 

下面以某地产企业为例，围绕消费者行为分析介绍袋鼠云在地产行业的一些探索和实践，以飨各位读者。

 

一、 前提条件——全方位客户数据采集

 

对于任何一家企业，营销是极为重要的一环，地产行业销售产品非常特殊，是动辄以百万甚至以千万计的不动产，客户有可能一生只会购买一次。如何尽可能多地了解消费者、尽可能详尽地洞察潜在客户的行为特征，提高销售转化率，无疑是房企高管尤其是营销部门极为关注的。

 

在数据收集范围方面，袋鼠云进行了系统性的研究，通过各类技术手段，建立了潜客、意向客及业主的全量数据采集渠道。例如建立前端应用埋点以及采用在售楼处现场部署人脸识别等技术手段扩大数据收集的广度和深度，为数据应用奠定坚实基础。

 

 

二、中流砥柱——消费者标签体系

 

基于汇聚到数据中台的各类客户数据，可以以消费者为对象建立标签体系，标签类型根据服务深度可分为事实标签、统计标签和推测标签。基于大量的标签数据，绘制客户画像，为消费者行为分析和精准营销提供数据支撑，完善的消费者标签体系无疑是地产数据化业务的基石。

 

 

三、洞察先机——客户购买意向预测

 

通过线上行为数据采集以及线下置业顾问录入数据，线上线下形成闭环，通过大数据平台的购买意向模型去识别高意向客户，实现大数据对潜在客户的洞察，促进客户经营并实现有效转化。

 

 

通过以上的简要说明，相信读者可以清晰地理解数据应用的脉络。从数据的采集、存储到加工成为标签，形成丰富的客户画像，从而能够支撑深度的数据应用。比如预测算法模型，可以精准地圈定高意向客户，为置业顾问有选择性地向客户推介楼盘户型提供了有力工具。

 

从上述的例子我们可以看到，当前的数据应用远远不局限于结果数据的汇总和常规的报表分析，而是通过数据中台真正实现了数据赋能业务，数据价值得到彰显，转化成为真金白银的营业收入。数据资源转化为数据资产，需要系统科学的方法论，希望以上数据应用的案例能给广大读者带来启发。