京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
当房地产遇上大数据
最近,北京、上海等城市的房价又开始了新一轮的疯涨,很多买房人在疯抢各种楼盘。可是,房地产生意也不并不是大家想象中的那么好做,毕竟房地产涉及到非常大的投资,一旦没有根据用户需求提供合适的户型、配套等服务,或是无法让潜在客户了解房产信息,都可能导致房地产项目满意度下滑,销售受阻。
国内某大型房地产企业,重视提供优质项目,致力于打造长远品牌。为将房地产项目的各项决策与用户需求精准匹配,从而打造出更优质的房产,该企业找到了百分点,通过百分点的大数据分析深度洞悉客户需求,并根据目标客户的需求拟定市场及项目策略,有效地支持项目建设和销售。
房地产进入个性化时代 数据搜集与分析却成大问题
越来越多的人不仅满足要有房,还希望房子满足个性化需求,在户型、装修、物业服务也都要满足自己的标准和品位。而该房产企业的项目跟其他竞品项目相比,存在同质性严重的问题,如果要改变这种状况,就必须广泛搜集客户需求,而这显然是一个非常困难的巨大工程。
首先,传统的数据搜集方式不仅少,而且非常不精确。客户走访、调查问卷等方式是主要的数据搜集形式,但是这些方式受到内容设置的限制,以及受访人的状态、心理接受程度等因素影响,不能真实地反应受访人的实际情况。特别是对于房地产调查来说,不仅人均费用高昂(500元/份),很多人对此类问卷较为抵制,导致很难获得真实信息。另外,由于传统的调查样本量少,相关的误差会非常大。
其次,整理这些数据并形成最终结论也不容易。在传统的调查中,房地产企业搜集到的往往是零碎的数据,这些数据之间都有什么关联,如何来支撑实际的决策行为?这些都困难重重。
大数据技术让数据搜集、分析不再头疼
在看到传统数据搜集、分析方式存在的巨大缺陷,该房地产企业认识到大数据是解决问题的最好方式,并选择了与百分点合作,这不仅是因为百分点拥有5.5亿用户全网画像数据,还在于百分点具有强大的数据挖掘、建模分析、特征描摹能力,可以挖掘出真正高价值的信息。
本次合作中,该企业事先准备一定数量的第一方用户数据(例如已购房的用户数据,咨询过购房的用户数据等),与百分点的数据进行匹配。在匹配之后,百分点根据客户的业务需求将这些受众分为多个群体类别,然后分析每个群体在互联网上的购物、媒体浏览等偏好,从中挖掘出群体的特征,进行详细的描摹,最终生成用户画像报告。
为用户建设最满意的房
在百分点大数据分析投入到实际应用之后,该房地产公司项目建设和营销变得有据可依,清晰明了。
用户喜欢住什么房,我就建什么房:在利用百分点大数据工具形成详尽的用户画像之后,这些用户喜欢什么样的房就了然于心了。在筛选之后,该房地产公司不仅针对性地对房地产项目、户型、装修风格进行定制,还有的放矢地进行小区配套方面的投入,例如通过分析,该企业发现旗下某楼盘的意向客户,有很多是结婚不久、孩子还小的中青年群体,她/他们经常在网上购买婴幼儿奶粉、衣物等产品,因此该楼盘在户型上重点推出了2居中小户型、以及全南向阳光房等户型,而在相关配套上,幼儿园成为了必备,并且规定小区人车分流,保障幼儿安全。
用更少的钱,获取更多的新客户:销售代表电话轰炸式营销不仅骚扰客户,成本还非常高。在下一步计划中,百分点拟通过look-alike人群扩散模型,根据已购买及有意向消费者的特点,在百分点全网受众数据库中,找到更多相似的潜在受众,然后对这些受众进行精准营销,不仅降低了对客户的干扰,还能以最小的投入找到更多的意向客户。
提前预测用户对项目的偏好,提高利润率:好的营销不是满足用户的显在需求,而是满足其潜在需求,甚至引导用户需求。房地产行业同样如此,通过大数据解决方案的需求预测能力,百分点可以为该房地产公司提供更富前瞻性的项目建设以及营销策略,帮助其提升房产项目的收入与利润率,实现智能房产这一目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27