
打造基于大数据的互联网平台,谋划一个更具竞争力的未来
“嘟”的一声,手机APP发来了提醒:家里缺米了。你只需回复:需要,15分钟之内便有米送上了门。
在大商场看完电影准备回家,突然忘记车停哪里了,打开手机APP输入车牌号,跟着指引顺利找到了车。
看中了一套二手房,却与卖家在价格上一直谈不拢,在电商平台“置业专家”给出指导价之后,经过一番磋商最终达成交易。
上述新奇的体验,正在不断改变着我们的生活,也在不断的改变着房地产行业,这一切都源于互联网的发展和大数据的运用。如今,从地产开发、房屋交易到物业社区,整个房地产产业链上有越来越多的企业正在试图打造一个基于大数据的互联网平台,为自己谋划一个更具竞争力的未来。
房多多沉淀数据提升买房效率
成立仅5年的互联网房地产交易平台房多多,技术团队汇聚了曾就职于腾讯、百度、谷歌等互联网领军企业的众多技术大牛,是一家技术驱动型的企业。目前,房多多打造的交易平台涵盖了新房和二手房业务。
从创立之初,房多多便注重于用户行为的采集与分析,并将其用于提升用户体验。在房多多的线下交易大厅内,有一个大屏幕不断滚动显示各项数据。房多多平台上每成交一套房源,都会在屏幕上得到体现。屏幕中间的大地图对应显示各区域的月挂牌均价和涨跌幅,一侧还会根据区域内各版块和小区的挂牌均价生成一组由高到低的排名,普通用户一看便可直观的了解到目前的市场行情。另外,新房楼盘推荐、小贴士、交易案例等多项资讯也会在屏幕上不断更新。
从一块大屏幕,足以看到房多多对于数据的重视程度。尽可能的将一切数据化,便于整合提升运营效率,是房多多当下希望去达到的目标。
近日,房多多推出的“置业专家”服务便是在大量交易数据沉淀后应运而生的。作为房多多整个交易服务体系中的一环,该服务将免费提供给买卖双方,以此来提升平台成交效率。
有别于传统中介,房多多在二手房领域采用的是直买直卖的模式,即买家与卖家可以直接对话沟通,房多多仅提供全程的交易服务并确保资金安全。为了提升买房效率,一旦买卖双方存在价格分歧,平台上的置业专家可以介入并提供免费谈价磋商服务。
置业专家都是从业5年以上的资深二手房从业人员,一方面他们精通小区房价,一方面也有着丰富的沟通经验。他们会根据以往大量交易数据,对双方存有争议的价格进行分析,并给出相应的建议,促使双方达成交易。
传统二手房交易过程中,中介经纪人会将买卖双方隔离,利用信息不对称,从中榨取利润。而房多多平台上的置业专家则是在买卖双方同时在场的情况下,根据双方的需求进行磋商,整个过程中还有交易数据支撑,不仅公开透明而且更容易让双方信服。
大数据助力万科转型城市运营商
万科近年来一直致力于从单一的地产开发商转型为城市运营商,随着大数据被广泛运用到万科的各项业务中,其转型之路也在不断加速。
万科就曾在房山拿地前,用大数据做了一番分析。当时,万科邀请了移动、联通、电信三大手机运营商在同一时间点检测北京在网使用人数,判断该地区的实际人口规模。同时,结合北京的新房供应量、北京存量房数量、北京房价均价、购房人群年龄结构等众多数据,进行市场和区域预判,成为拿地决策的重要参考。
2014年,万科牵手百度建立了战略合作关系。双方主要围绕万科商用旗下的社区商业、生活广场、购物中心系列业态展开,是基于百度公司的“定位引擎、大数据、营销工具” 三类核心技术,发挥LBS、云计算等技术优势。
百度可以为万科旗下的商业广场提供大数据分析和云计算技术,打通线上线下信息,提供行车、车库和商场导航和路线规划等。借助数据挖掘和分析技术,万科不仅可以针对消费者偏好来调整店铺分布、招商策略,也可以分析商场消费人群,掌握人流活动轨迹、消费习惯等,提供个性化定制服务和精准营销。
花样年打造基于大数据的互联网社区
2012年起,花样年就开始用互联网基因来重组旗下的物业公司——彩生活,希望将实体社区打造成一个基于大数据的互联网平台,并向同行开放。
最初,彩生活通过与光大银行合作发行彩生活e卡通,这是一种集门禁、停车卡、储值卡于一体的社区卡。用户可以用它在线上线下刷卡购物。在这个基础上,彩生活开始推出更多的增值服务。比如,水果、蔬菜直送服务,通过大批量采购降低成本,既给用户带来实惠,也为其带来了大量利润。
另外,彩生活还利用互联网平台及彩之云APP系统,以社区为中心辐射一公里微商圈,集成包含衣、食、住、行、娱、购、游在内的各领域商户服务资源,时时推送更新活动信息。日常生活用品均可从社区平台上购买,还可以累积积分抵扣物业费。
无论是e卡通,还是互联网平台、彩之云App,都可以持续积累住户消费数据,根据这些数据分析,彩生活可以更精准地为住户服务。通过采集整合消费数据,花样年不断挖掘社区服务的商业潜力,也为其带来了源源不断的收入。
除了上述企业之外,地产行业还有很多企业也正在用大数据提升自己的竞争力。比如万达联手百度、腾讯,计划在5年内投资200亿元打造全球最大的O2O商场,希望通过整合其庞大的消费数据来帮助商家提高运营效率。
不管是房多多这类有着互联网基因的地产交易平台,还是万科、花样年这样传统的房地产开发公司,都在努力的迎合时代的发展,极力的将大数据运用到自身业务中,力求在未来的行业内继续占有一席之地。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01