京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网+时代,看大数据如何解决购房者痛点
于开发商们而言,他们的黄金年代已经结束;而对于房产经纪行业而言,这才是黄金时代的开始。因为,新房市场,尤其是一线城市的新房市场正在走向萎缩,二手房交易在未来空间变得越来越富有想象力。
市场够大,但挑战也够多。
在 低消费高频、不会有大质量差距的领域,只需要重构链接价值和用户沟通价值即可,大家烧钱就可以带来用户尝试,用户尝试就能撬动业务流转,业务流转就能够占 领市场。但在二手房领域,消费者不会这样,他们需要真实的数据,有保障的服务,专业的经纪人,这些才是达成消费者房产类交易的基础条件。
长久以来,中国的二手房市场,信息不对称,虚假房源太多,部分从业人员良莠不齐,服务能力不行,售后服务缺失,业主需要承担较大风险,这导致了行业中不少问题与“痛点”的产生。
不过,这些行业“痛点”,正在由于大数据的建立、互联网+时代的到来而得到解决。
与许多二手房中介公司相比,链家在互联网和大数据方面的探索要早的多。IT出身的左晖早已深谙这背后的逻辑,为了把链家做成一家大的平台,他将公司办公地点从北京朝阳门搬到了西二旗,这个集百度、联想、新浪等互联网大咖为一体的创新圣地。
早 在2008年,链家引入SE系统(Sale Efficiency),并启动IT和互联网化战略,每年直接投入都在亿元以上,仅房源数据库这块的投入就超过4亿元——还不包括在大数据领域的投入与试 错。七八年的时间,链家已经逐步从原先的IT公转变为DT公司。链家在IT化建设、大数据标准化等方面的探索主要包括以下四个方面:
一 是构建大数据库与楼盘字典。通过人工,链家把全国的存量房的真实情况做了一个大摸底,基于这些真实的房源数据,链家统一建立了类似美国MLS(房屋多重上 市系统)的楼盘字典,按照“国家-城市-城区-商圈-小区-楼-单元-层-户型-户-房间”的层级去排序,所有房源的数据都纳入其中,全国每一个房源只有 一个编码。目前,链家在全国30个城市里数完了6000万套房子,并且录入了链家自己开发的“楼盘字典”。 未来,链接的房源数据库将扩增覆盖到全国100个重点城市、涵盖1亿套房源。
大量的投入让链家的楼盘字典效果明显。一个数据显示,链家现在北京的报盘率达到了85%-90%左右,也就意味着,如果北京某个区域二手房市场上有100套房源挂牌****,链家就会在楼盘字典里掌握其中85-90套左右的房源。
二 是提高转化效率,实现交易标准化。买房人的需求其实是不具像的,不容易被表达出来,而且是随机发生的,链家网要做的就是帮客户把这个漏斗不断地收缩。链家 开发了SE系统,它的核心是实现从房源委托到达到交易的转化效率。SE系统可以盯住每人每单,每一单委托,系统会按规则分配责任盘,维护和服务好业主。这 就意味着,在SE系统之下,客源的匹配从依赖于人转化为依赖于系统。
三是实现经纪人的标准化、管控化服务。在二手房交易中,经纪人是非常关键的角色,即便是再真实的房源,如果碰到不专业、素质低下的经纪人,交易也无法达成。因此,链家在经纪人方面实行强管控和标准化。
一 方面,链家给经纪人设定“定级制”,定级的依据是积分,积分越高,提点越高,这就倒逼经纪人不断提升自己专业知识和客户服务水平。另一方面,在链家网上还 有房地产经纪人的评分功能,在透明的环境下,房地产经纪人会更加自律,同时也增加了消费者的信任感。此外,链家也出台了红黄线制度,被查处发布假房源的经 纪人会被记一条黄线,两条就自动走人。
依托互联网对数据进行标准化管理,链家实现二手房交易信息的无差别共享,改变房产行业中信息不透明的状况,提高买卖双方效率,这无疑能够大大提升消费者的购房体验。而通过大数据的管控,链家不仅占领了市场,还赢得了口碑,成为房地产经纪服务行业一个新的标杆。
四 是不断进行技术革新,提升用户体验。为了提高服务水平,链家不断通过技术革新来提高服务水准。2008年,链家地产就推出了“链家在线”,开启链家独立的 电子商务网站,为消费者创造全新的网络找房体验,同时为房产经纪行业的网络营销树立新的行业标准。2010年,链家在线改版升级,增加了包括国内首创的 720度全景小区及室内看房、智能房源推荐、以及3D地图、手机看房、实时沟通等多项突破性的找房功能。紧随移动互联大潮,链家又打造了掌上链家APP, 为客户提供更快更精准的房源信息。
每一次的升级、每一次的创新与突破都体现了链家地产以客户利益为中心、提高行业服务水平的决心。
在买方时代,这个已经不能由开发商单方面主导的游戏战场,特别是在互联网+时代,用户体验是一切的核心。解决不了二手房的交易痛点,提升不了用户体验,就跑不赢移动互联网这个大时代。
房产经纪行业等同于信息服务业,核心是数据与人的Business。数据与技术是基础,通过数据的不断完善、技术的不断革新,链家经纪人服务水平不断得到提高。但说到底,技术不过手段,在服务行业,最关键的还是人,还是软实力。
针对服务不规范、服务效率低下的问题,链家逐步构建“安心服务承诺”体系,给客户提供买房、卖房全生命周期专业化、标准化、规划化的服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22