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
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28