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
在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06