居住地產數字化

波士頓咨詢公司&貝殼研究院

隨著中國居住地產業進入提質換擋、減速運行的新常態，行業從業者正面臨市場供求關系、競爭要素上發生的重要轉變。

在行業新常態下，消費者購房群體更加細分，涌現出上層中產家庭、90后、獨立女性等新興客群;不同客群的需求和偏好也呈現出更加多元與分化的趨勢。而在技術方面，數字技術的不斷演進及其在各行各業的滲透，催生出新的產品、應用場景及業務模式。

數字化技術革新也為地產行業發展注入了新動能，催生了多方面的創新。

模式創新方面，技術手段重構消費者認知渠道和交易模式。如VR技術為消費者提供隨時隨地、沉浸式、交互式的看房體驗，高效協助消費者對住宅做進一步了解和研究;產品創新方面，地產從業者通過數字化技術更好地理解和預測客戶個性化需求，提供如智慧家居、綠色住宅、共享住宅等新型產品;服務創新方面，地產從業者利用數字化技術實現了更優質的客戶體驗、更完善的業務賦能和更敏捷主動的風險管理。

以搭建數字孿生社區為例，運用物聯網技術、人工智能、傳感器等技術手段將社區的物理空間及業態轉為數字化，以居民的動態需求為導向提供更安全高效的服務，持續提升居民的服務體驗及從業者社區治理能力。

我們認為，居住地產的數字化應從房、人和流程三大關鍵要素的數字化來切入：房的數字化是基礎，是人房智能匹配體系的起點;人的數字化是核心，讓產品和服務更精準滿足消費者需求;全流程數字化是結果，最終全面提升消費者體驗與交易效率。

從市場的實踐中我們觀察到，數字化從信息化最早的房源信息率先開始，近年來逐步進入客戶行為及服務流程的線上化和數字化。

在設計行業新常態下的應對方案時，從業者需要從理念上深刻理解數字化轉型對企業的長遠意義，利用數字化解決方案深入理解消費者的需求和痛點，對全價值鏈環節上的短板進行針對性的提升，并協同多方共建開放數據共享機制。

房的數字化：從標準化到智能化

房的數字化起始于空間信息的結構化、標準化，并從平面、靜態信息向立體、動態信息轉化，隨著數據采集方式多元和數據積累，結合大數據與AI等數字化技術，形成業務洞察與交易預測等場景應用。

房的標準化。以貝殼找房的房屋大數據產品“樓盤字典”為例。“樓盤字典”有2條主線標準化：一條線為結構信息，確定房屋物理地址;另一條線為屬性，即各層級對應信息，如商圈層周邊配套設施等，最終形成七級地址和433個字段標準化定義體系。截至2020年9月，“樓盤字典”覆蓋全國332個城市、57萬個小區，共收集2.33億套房屋信息。

房的可視化與數字化空間重構。2018年VR在居住房產領域得以推廣應用，房源突破二維、靜態形式，房源信息所描述的物理空間被數字化技術還原、重構為全新數字空間。

房的智能化場景應用，傳遞高價值、透明的信息，提升消費者決策效率。VR、AI、 IoT 及大數據等多種數字化技術綜合應用，實現多場景的智能應用。比如機器自學知識圖譜并以語音輸出的方法為客戶描述具體房型。VR+AI 裝修基于物品識別技術，將房屋三維戶型圖與智能設計相結合，定制化裝修設計，實現“裝修方案的具象化與即時呈現”。

此外，智能樓宇建設加速。一方面，人臉識別、智能門禁等智能安防應用范圍不斷擴大; 另一方面，借助物聯網、BIM 建模等，打通不同設備和設施數據，實現設備與社區空間在屬性、狀態、位置與能源消耗方面的高效、自動化管理。

人的數字化：用戶全生命周期留痕與預測?

人的數字化，即客戶的行為線上化、身份標準化、偏好標簽化，并基于房—人之間互動關系建立知識圖譜，最終形成對客戶行為的預測。

行為線上化、多場景采集。和美國相比，中國消費者的總體數字化應用水平十分領先（圖1），對數字化的接受程度很高。互聯網平臺與各產業參與者的長期數字化建設， 進一步推動了居住地產領域消費者的數字化，租賃、購房、換房、物業管理等不同業務場景和環節已經被部分或全部線上化，使得用戶全生命周期、多場景采集成為可能。同時，新冠疫情進一步加速和強化了消費者行為數字化這一趨勢。

圖1. 和美國相比，數字化技術在中國消費者中極為廣泛

貝殼找房數據顯示，2020 年，超過一半的用戶來自于線上，每一個客戶成交前平均線上咨詢80次，較 2017 年有多倍增長（圖2）。

圖2. 2017 年以來重點城市轉化客源占比

身份標準化、偏好標簽化。除用戶設備、身份、性別、年齡、住址等基礎數據，以及線上瀏覽房源、瀏覽頻率、商機轉化等事實行為數據的刻畫與統計外，還可以結合算法， 給予不同用戶不同興趣標簽，并組合大量興趣標簽，形成完整的用戶畫像。

數據知識化、圖譜化。在統計描述之外，AI 模型還可以形式化推理海量數據間的隱含關系，構建行業知識圖譜，建立包括位置、配套、房屋特征、客戶、經紀人推理關系的知識體系，以及覆蓋權屬、價格、簽約、帶看、屬性、地理位置的知識關系網絡（圖3）。

圖3. 人、房、流程的全方位數字化

行為預測。基于數據、算力、算法支持形成的不同標簽、不同人群畫像，可以提煉出對用戶偏好及行為的深度洞察，并進一步基于知識圖譜，識別用戶當前狀態和業務等級， 以此預測用戶未來發生關鍵行為的概率。

發現規律。以貝殼找房對全生命周期用戶的追蹤研究為例，2011—2020 年，雖然年輕的購房人群比例持續上升，但北京首次整租、購買、置換客群平均年齡仍然保持在 33 歲以 上，且首租、換租、首買、置換之間的間隔不斷拉長，相應的面積增大、戶型變多，這與北京房價水平、限購政策緊密相關。

這同時意味著，產品設計、房源推薦以及服務者能力需進一步適配，滿足和撬動更成熟的購房者個人及其家庭的長期居住需求;同時，租、買、 換等每一個節點上消費者需求精準捕捉，需要更高的消費者行為預測能力（圖4）。

圖4. 北京全生命周期客戶整租、首購、首次置換特征變化

流程數字化：服務流程線上化閉環

居住服務全流程的線上化，已不僅僅是局限于信息發現、房屋交易等環節，而是全面延伸至搬家、保潔、物業管理等整個鏈條。

信息發現渠道的線上化、多元化。根據 BCG 聯合貝殼研究院發起的《2020 年購房者交易旅程》調研結果發現，60% 的用戶通過微信、社交媒體以及垂直平臺等線上渠道獲取房源信息。

“數據+算法”智能化篩選、精準匹配。房源信息的異質性、復雜性與消費者需求的個性化、易變性，使得房客匹配鏈條長、不確定性大。在此過程中，消費者更加容易依賴智能系統推薦、匹配產品，因此基于多特征模型為購房者搭建的精準表達找房需求、直接匹配房源與經紀 人服務的智能化系統，有助于幫助消費者聚焦需求半徑，有效提升決策效率，縮短成交周期。

貝殼數據顯示，智能找房的房源精準度高于搜索類傳統找房路徑，使用用戶成交轉化是整體用戶均值的兩倍以上。

轉化環節線上線下一體化加速，進一步提升消費者體驗與轉化率。帶看等轉化環節的 線上線下一體化表現在兩方面：

一方面，直播、VR 看房等創新產品，將線下帶看體驗遷移至線上并實現常態化。2020年第三季度，貝殼找房日均 VR帶看超 19 萬次，環比第二季度增長 21%，并維持在疫情前的10 倍左右。

新房方面，疫情期間貝殼和某開發商合作的VR售樓部與帶看，三天認籌期內，累積5700 余組VR 帶看，轉化為2136 套線上認籌，轉化率高達 37%。

另一方面，技術賦予全新的線下帶看場景。例如 “VR+AI 裝修 +AR 帶看”服務，可以實現裝修方案的本地 AR 展示，創造全新的線下場景和看房體驗，讓客戶能實時看到裝修設計前后對比的真實效果。

交易閉環線上化。重塑交易后流程，簽約、評估、貸款線上化加速。交易后流程的線上化同樣可以大幅度提升消費者體驗，加速交易速度，降低交易成本。貝殼數據顯示，僅線上簽約、線上貸簽環節，即可幫助消費者規避簽錯、簽漏等常見問題，并且平均每份節省簽字時長 10—15 分鐘;同時，線上貸簽可幫助購房家庭面簽時長縮短19%（圖5）。

圖5. 線上購房流程與傳統線下購房流程對比

交易后社區服務的數字化解決方案。在交易后，消費者社區服務的環節中，數字化解決方案同樣有著大量應用場景，并且可以為消費者帶來顯著的體驗提升。例如，借助數字化技術，經紀人和門店經紀人可以向周邊社區提供諸如云打印、智能快遞代收、社區團購等高效便利的生活服務。例如 2020年，北京鏈家服務社區超 830 萬次，自3月上線社區服務小程序以來，累計服務115萬人次，線上服務占比接近15%。

展望未來，新一輪數字化革命將加速房、人、流程的整體數字化：云計算融合軟件、 算法和硬件，成為行業數字化轉型加速的底層架構;“AI+大數據”的深度挖掘，帶來更精準智能的服務需求匹配;5G、物聯網技術進步，形成全新的案場和服務流程。

本文節選自波士頓咨詢公司和貝殼研究院共同發布的《數字共贏：2021 居住地產數字化白皮書》，周園、李文杰等著，經授權刊載。