房產中介的大數據務實法則

趙艷秋

在用互聯網、大數據技術打造“重線上、輕線下”網上房屋中介模式走不通后， 鏈家地產在尋找新的數據驅動道路。

陳澤帥并不是普通的房屋經紀人，他是上海鏈家研究院的院長，負責用數據驅動鏈家業務的增長。在一線門店兩個月的體驗經歷，讓他增添了更多使命感。

“10年前，中國房屋經紀人的平均年齡是22歲，10年后還是22歲，這說明這個行業的人員流轉率太高了?！标悵蓭浾f，“在出租車行業都能沉淀下來那么多老司機，為什么房地產經紀人既要具備專業技巧，被托付客戶人生最大的財富，卻沉淀不下來呢？”

一線的體驗讓陳澤帥第一次從“改變人”的角度來思考數據的價值。陳澤帥和同事希望通過數據研究，為經紀人找到一些專業的方法論，為他們創造更完善的職業發展空間。

幾年前，互聯網思維也席卷了房地產中介市場，市場上涌現出一些創業公司，期望用互聯網、大數據技術來打造“重線上、輕線下”的網上房屋中介模式。但現在這被證明是行不通的，“因為房屋交易中的風險太多了。在美國，甚至二手房經紀人只能負責一端，要么客戶，要么業主，中間的斡旋和協調就像律師打官司一樣?！标悵蓭浾f。

鏈家依然在線下擴張，現在全國有近8000家門店，10多萬經紀人。那么，如果不是為打造線上模式，房地產中介做大數據的主要目的是什么？陳澤帥認為當前的核心是“縮短交易過程”。

房產O2O企業的服務周期非常漫長，客戶最終找到一套房子大概需要90天?！拔覀冃枰嗟倪^程數據，提高各種匹配效率，期望效率能跑贏房價增長速度，打破中介靠房價增長掙錢的規律。我們也期望優化服務來提高市占率，讓中介在波動的市場上，也不需要看天吃飯”。

不登陸也能找到你

陳澤帥他們做的關鍵一步是打通線下線上數據。

房地產中介的獲客成本非常高昂。以前，經紀人每接到一個電話平均需要幾十元成本，現在這個成本又翻了幾倍。

“我們非常想知道，客戶在打電話之前，是不是通過鏈家網或其他渠道接觸了鏈家?！标悵蓭浾f，“但這個挑戰很大。”因為在PC網頁端，只有2%的客戶會先登錄后瀏覽；APP上也只有30%的客戶先登陸再使用。怎樣才能不依賴用戶登陸來感知到他們？

陳澤帥團隊對產品做了很大改變。他們把二維碼放到房屋網詳情頁上，每個二維碼對應著唯一的房源和經紀人?？蛻艨梢圆榭捶课葙Y料，掃碼產生撥號和存儲動作，完成線上瀏覽和線下電話的串聯。

采用這個創意后，PC上大約10%的客戶會掃碼，掃碼后，70%的客戶信息會與電話成功串聯，APP與電話的串聯達到85%。結合大數據企業Growing IO的客戶線上行為數據采集，并經過分析，鏈家可以追溯到70%以上來電客戶之前的線上瀏覽行為。這拉長了整個業務漏斗。

打通線上線下后，當經紀人接到電話，平臺可以為他推送客戶的需求標簽，如客戶之前看過哪些房源、對哪個地段感興趣、對哪種價位或戶型更關注，這讓經紀人能有的放矢，不再漫天匹配房源，經紀人的房屋匹配效率由此提升30%。

更有趣的是，平臺還能通過客戶的行為，分析他處于購房的哪個階段——是剛開始隨便逛逛，還是比較專注地深度找房，從而推測成交概率。這個概率的準確率已達到81%，也就是說，在100個客人中，鏈家能算準81位客戶的成交情況。

現在，陳澤帥團隊正在串聯經紀人線上線下行為，分析提煉經紀人行為中的最佳實踐。

未來，陳澤帥團隊希望為業主提供更多數據支持，消除房產交易過程中的信息不對稱。“傳統上，中介行業賺錢的方式就是利用信息不對稱這樣一個技巧，但我們希望鏈家率先改變自己，改變這個行業”。

養數據

“便宜、靈活、不用反復造輪子”是陳澤帥總結的做大數據的法則。

“養數據”要考慮成本?！梆B數據就好比造飛機。實際上，后面培養飛行員的成本會更高。我們只有先用比較低的成本養數據，才有錢去培養數據分析團隊，做后面更有價值的事?！彼f。

陳澤帥從金融行業起步做數據分析。他觀察到，金融業是全球最早用數據改變產品和業務的行業花了很高成本來養數據。很多行業之所以沒有用數據驅動增長，也是因為當初養數據的門檻太高?，F在互聯網公司有各種方法降低成本，這讓更多行業和企業有了使用數據驅動增長的可能。

過去兩年間，陳澤帥團隊對收集線上數據做了各種探索。起初，他們自己開發了ERP系統，在系統中埋點來收集線上行為數據，但發現很多數據采集不到，這期間的開發和維護成本也很高。后來，他們選擇了第三方Growing IO的創新方案，它不用埋點，能高頻率、規?；厥占繕巳巳旱木€上行為數據，并能大幅降低成本。

養數據的目標是為了“提煉金子”，獲得商業價值。在煉金過程中，陳澤帥認為不能反復造輪子，要盡可能使用各種現有工具。在此過程中，鏈家也大量使用開源技術的商業化版本，既便宜又易于維護，例如Cloudera。

“我們認為，工具要為人所用，成本要低，要盡可能穩定，能快速提供服務?！标悵蓭浾f，“這樣，數據分析團隊才可以聚焦商業價值，輸出與商業相關的能力?！?/p>

煉金后，要把數據分析團隊產出的智慧賣出去，這要與管理團隊建立互信，“我們這個過程至少花了半年時間”。

“數據分析團隊類似一家企業的‘十萬個為什么，管理層會時不時拿各種問題來尋求答案，我們提出建設性意見，他們會去驗證?！标悵蓭浾f。

有一段時間，鏈家上海經紀人的工作量在下滑，管理層來問陳澤帥團隊這是為什么？從數據分析平臺上展現出來的是最近經紀人都在忙于一個步驟復雜的市場營銷活動，而這個活動的產出并不高。“我們給出了建議，管理層把某些區域的營銷活動停下來，經紀人的工作量立刻就上去了”。

在這個試金過程中，也是對智力和人的不斷投入。現在，數據分析團隊的背景大多為數學、統計學和少量的MBA，相比市場上單純的工具培訓，大家更需要商業知識培訓，獲得敏銳的商業感覺。

“我們前不久去參加了Growing IO舉辦的增長大會，會上分享了驅動企業增長的各種理念和模型，它弱化了工具的概念，宣傳數據分析回歸商業本質的理念?！标悵蓭浾f。這也是他團隊中每一位成員在做數據分析之前，都要到一線去實習的原因。