金融街控股：數據池塘“挖掘經”

趙艷秋

吃透存量數據總結大數據分析方法論，再應用到公司總體數據池中。

2015年底，金融街控股股份有限公司（以下簡稱“金融街控股”）啟動了營銷大數據項目。

金融街控股是一家以商務地產為主營業務的國有大型上市企業。截至2016年12月，公司總資產1128億元，累計開發面積超過1600萬平方米，其中70%為商業地產。公司在一線城市核心區域持有辦公、商業、酒店等優質物業 85 萬平方米，實現開發業務和自持業務的雙輪驅動。公司連續13年榮獲滬深房地產上市公司綜合實力十強。

“我們的信息化開展得較早，從2006年無紙化辦公以來已經有10年了，經過多年的建設和系統升級迭代。目前公司建成了覆蓋全業務、全架構的1套OA辦公系統、15套業務系統、輔以5個業務移動APP，還開辟了客戶微信端的應用。”金融街股份科技信息部總經理張海濤介紹道，“主要業務系統運行了3年多，過程中積累了大量的客戶數據。這些數據像沉默資產，我們覺得有必要把價值挖掘出來。”

張海濤坐在金融街公寓一間辦公室窗邊，這里是金融街商務核心區，也是金融街控股20年傾力打造的“中國華爾街”——北京金融街。附近的商業樓宇、著名的金融街購物中心及威斯汀酒店、麗思卡爾頓酒店都是金融街控股2000年以來陸續開發的。這里聚集著一行三會及各大商業和跨國銀行、金融機構的總部。

“我們現在CRM系統內積累了42萬的潛在客戶數據，這么多數據我們決定從6萬已成交客戶入手，先把存量數據吃透。”張海濤說，“因為這部分數據信息比較完整，客戶忠誠度也高。”

客戶畫像的342項指標

2016年下半年，營銷大數據項目組花了近半年時間，到一線調研了金融街控股旗下六大區16個住宅項目，拿著預先設計的理論模型和指標，與最了解客戶的一線置業顧問一起反復討論，最后甄選出定義客戶畫像的342項指標和模型。

為什么會花這么長時間調研一線顧問？這是因為資深的置業顧問是最了解客戶的人，他們天天與客戶打交道，并且不同區域客戶的特點和喜好差別很大，與他們討論出的客戶特征指標和模型，是最具實戰性的。”張海濤說。

最終確定的342項客戶指標非常精細，不僅包括客戶的基本信息、行為信息、特征信息，還包括這個客戶的社會關聯信息、所購房產的信息以及在房屋居住過程中的投訴維修信息等。這些信息貫穿了金融街控股從接觸客戶到客戶成交再到客戶服務的全生命鏈條，能把客戶畫像360度勾勒出來，一個客戶就立體化了。

以關聯信息為例，不僅包含客戶配偶、子女和家中長輩的數據，還包含他的朋友關系。“一些特定地域的客戶，特別喜歡與朋友一起置業”。再如置業偏好，南方購房者可能要考慮房間中有沒有一個專門放置佛龕的地方，北方人則更關注朝向和南北通透。

有了指標和模型后，項目組為金融街股份當時在售的16個住宅項目，分別提供了“典型客戶模型”和“精準營銷方案”。“典型客戶模型”分析一個項目購買人群的畫像。把這個畫像作為篩選條件，再疊加入6萬成交客戶數據池，就能篩選出一批高意向客戶，分配給項目的置業顧問重點跟蹤。同時，金融街控股的營銷部門也能制定更精準的推廣策略，在重要渠道投放廣告。

張海濤坦言，去年恰逢地產市場非常火熱，好多項目還沒等大數據應用，就已賣光了。今年3月，項目組要對2個新開盤項目進行一個“全過程效果跟蹤”。利用數據分析，開展精準廣告投放，篩選高意向客戶，3個月后再看轉化率，把數據反饋回系統，優化迭代模型。

“在這個過程中，最難的是理論模型怎么落地。我們的合作伙伴明源云把這個過程叫做‘科學成果應用場景化。”張海濤總結說，“我們的經驗是一定要吸取、提煉一線人員的經驗，理論模型才有生命力。”

房地產也有大小年

地產市場如此火爆，地產企業應用大數據技術能有多大價值？

張海濤對此的回答是肯定的。“對任何一家企業來說，‘客戶都一定是一個痛點。”她說，“好像這20年房地產市場特別火爆，大周期是上漲的，但地產行業也有大小年，大概3年是個小周期。”2008年美國金融危機時，很多樓盤價格都跌了30～40%，有一部分知名大房企2009年的財報都是虧損的。

“而且，我認為地產業也不是一個寡頭行業。客戶可以選擇你的樓盤，也可以選擇別的樓盤。地產商間要比戶型設計、比精裝修標準……”她說。在房地產的小年，在充分競爭的市場，客戶大數據能幫地產企業找到意向客戶，大數據的應用也會更有價值。

這樣，在營銷之外，還有很多企業的內功建設是大數據能提供支撐的。比如，優質供應商的遴選，材料采購價格的進一步優化；再如，房地產企業拿地的投資回報、成本控制、開發周期和進度管理等。

現在，金融街控股把未來三年定義為“數據資產年”，計劃把一些專項數據庫建立起來，它們能提供的價值有很大的想象空間。如產品缺陷庫，將客戶對戶型、精裝修、質量的反饋信息集中，就可以在未來設計中防止錯誤的再發生。再如，建立精裝修的部品庫，對客戶較敏感的瓷磚、衛生潔具、整體櫥柜進行研究，針對樓盤客戶群的特征，選擇適合的部品品類固化下來。

數據治理方法論

大數據的基礎是信息系統的廣泛應用和高質量的數據。現在，系統的數據已覆蓋從項目到人員、供應商、客戶等方方面面。在數據分散、案場龐大的狀況下，怎么推動各個職能部門去做這件事？

“大數據與ERP建設是一個道理，都是一把手工程。”她說，“我們結合信息化建設和運維的經驗和管理要求，將分工、流程、方法、責任考核通過公司的制度指引固化下來，將整體信息化規劃分解成年度工作計劃和重點工作項，通過向公司高層決策會議提報規劃方案，把相關的建設和管理任務做為各職能部門的年度考核項。這是一個建章立制的過程。”

張海濤說，在建章立制過程中，一定要重視職能部門和主管經理事前溝通，討論出具什么樣的成果和標準是大家認可的。“正式會議和私下的交流都要有”，制度一旦制定，就要關注制度的執行和考核，再輔以數據質量的定期和專項巡檢，不斷提升系統的應用效果。

持續開展數據治理，這是一個螺旋上升的過程。

早在2012年底做信息化規劃時，為預防信息孤島的發生，金融街控股就針對各項目主數據做了統一的數據標準。在2014年、2015年，針對主數據做了數據治理。伴隨數據的不斷外延，數據治理再次被提到建章立制的高度，讓所有系統和渠道的數據能保持一個標準。

例如，針對系統中積累的1萬供應商數據，需要按照統一的入庫標準重新梳理完善。再如，針對客戶特征的342項指標，就是數據采集的標準，不過，并不要求案場一次全部填寫完，要求在客戶接觸和服務的全過程中不斷完善。第一階段針對已成交6萬客戶群，要求數據填報達到75%才算合格，之后持續整改完善。

在這個過程中，總部職能部門負責建章立制，推廣并考核應用效果。業務一線是需求提出者和模型的修繕者。IT部門負責提出規劃，參與需求調研，形成IT解決方案。“從企業內部講，這三方面缺一不可”。

對外部合作伙伴的選擇也有謹慎考慮。“我們最終聘請明源云作為我們的合作伙伴。起初，我們考查了跨國IT企業，但因為地產行業大數據沒有太多可借鑒的案例，要邊摸索邊做，要選一個懂業務的合作伙伴。”張海濤說。明源云是國內領先地產生態鏈“互聯網+” 服務商。它是金融街控股的ERP供應商，懂業務，了解系統的數據，能夠解決系統間的對接和數據交換，這些都是金融街控股所看重的。

今年，金融街控股還選擇了云計算合作伙伴阿里云，來滿足未來數據幾何增長的存儲和計算要求。“我們采用了阿里云的托管服務。相當于阿里云給了我們一個單獨的房間，有安全鎖和保安，但鑰匙掌握在我們自己手里。這既保證了數據的高效計算和運用，又保證了數據的安全”。

客戶營銷有講究

在數據治理之外的用數據，也很有講究。

從金融街起家的金融街控股，一直服務于這條街上的一行三會及主要金融機構。“我們統計過，在這條街上有20萬高端金融從業人群。”張海濤望向窗外說。這是金色數據池中最有特色價值的部分，也是多年聚焦商務地產積累下來的寶貴財富。

張海濤他們規劃通過數據分析，為商務客戶提供更優質的服務。“商業客戶與住宅客戶有所不同，它的數據收集觸點更多，數據規模相對更小，但品質更高端，應用的時候也要更謹慎。”張海濤說，“特別是精準營銷的方式。”

位于金融街核心區域的“金融街購物中心”，是京城最高端的購物休閑場所之一。“購物中心有會員體系。當開展特征分析后，你不能在商家打折促銷時推送統一的消息。每位會員都有自己鐘情的品牌，你不能給Ta推送別的品牌，營銷推送要很在乎細節”。

針對金融街控股集團旗下的麗思卡爾頓酒店、威斯汀酒店的客戶服務，就更要有針對性。比如大數據可以告訴你，當一位熟客到來，Ta喜歡在哪個餐廳吃飯，喜歡坐在哪個位置……特征分析要深入到每個細節，才會讓客人覺得像回家一樣貼心。

金融街購物中心四層的俱樂部，會員信息要嚴格保密，不能對外開放，也不能與其他大數據池整合。“有些數據是不能打通的”。對于這批會員，特征分析后的營銷也會不同，比如推送短信可能會打擾到會員，因此會更多地采用物理的展示方式，讓Ta獲知金融街控股的項目。

根據明源云的統計，目前只有不到10%的地產企業在嘗試大數據項目。“大數據實踐是一個邊規劃、邊建設、邊應用的過程。”張海濤說，“我們希望通過大數據分析和應用，幫我們找到合適的目標客戶，并為客戶提供更好的服務。”張海濤說，她相信，不斷總結完善的方法論，逐步積累的客戶數據，堅持科學的數據檢查和應用，將幫助他們把金色數據池塘的價值漸漸展現。