京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下“需求为王”还是万能公式么
大数据, 当红炸子鸡,无论互联网公司,还是传统公司,言必谈之。因为它正悄然改变了人们的吃、穿、住、用、行,乃至生活的方方面面。
与此同时,“满足用户之所需”也成为企业的经营铁律,一时间,为各家所追捧。毕竟,在商业博弈中,满足了用户的要求就是击中了用户的痛点,这是很多企业成功的秘诀。
所以在诸多领域,“用户要什么,你就给什么”的大数据运营思路大行其道。但近日,老胡参加了财新传媒举办的一个大数据论坛,听链家网副总裁闫觅的论调,让人对这种经营铁律有了新的认知。闫觅出身百度、在业内被称之为“房产中介行业里最懂大数据的技术牛人”。
1从“母爱算法”到“父爱算法”
(闫觅讲述链家房产的“父爱算法”)
“房产行业比较特殊,其是低频率高客单价的交易,这让用户很难正确的把握预期,对心目中的房子难以准确把控。而且,由于用户对市场和房源情况不了解,容易形成对房子错误预期,数据显示多数情况用户最终成交的房子与用户最初所描绘的需求出入很大。”闫觅认为,这种情况下,“用户要什么,你就给什么”的大数据运营思路正在面临挑战。
在闫觅看来,满足“用户所要”这一定律在房产大数据是不够的,不是“用户要什么,你就给什么”,而是“当用户也不知道要什么的时候,我告诉用户什么更适合你”。而这时候,用户们就需要一种新的“父爱算法”了。
所谓的“父爱算法”就是一种大数据的方法轮,近期,由罗辑思维创办人罗振宇所提出,是相对母爱算法的一种说法。具体而言,母爱算法 = 用户要什么,你就给什么;父爱算法 = 我告诉你什么叫好,什么适合你。
此前,在商业字典中,主要流行“母爱算法”,以满足用户需求为主,但在房产领域,用户要提高交易体验,需要平台运营方来主动告诉用户什么更适合他,所以链家在房产领域践行的大数据应用逻辑正是与这种“父爱算法”的精髓一致。
具体而言,要实现这种“父爱算法”需要两步: 第一步,对用户需求的深入挖掘,建立起用户的需求画像,并在进行购房交易时,通过之前用户的相似比对,提供给用户更多选择空间。第二步,锁定了区域后,把最适合的房子匹配给用户。这种算法的前提,则是要完成大数据的原始基础积累,这是最难的,也是最核心的竞争壁垒。
自2008年起,链家就开始着手打造楼盘字典,用了8年时间,耗资近4.5亿在全国28个重点城市和地区,覆盖3亿人口的范围内,建立起一个全国最大的楼盘数据库,管理7000万房源数据。此外,链家更注重对人的大数据分析,用107个维度对用户行为进行描述,从125个维度对经纪人本身进行分析。最终形成了对房、人和交易流程的全面数据积累。
可以说,这些是链家能以大数据践行“父爱算法”的基础,别的玩家即使明白这个道理,短期内也很难做到。
2大数据3.0时代,颠覆的力量
从今天来看,链家已经不再是一个传统的房产中介,而是正逐步发展为一家名副其实的房产领域互联网化的大数据公司,并在大数据运用上加速挺进。
正是基于数据的分析和积累,链家能够践行“父爱算法”,做到更智能化的推荐,迅速对用户的真实需求做出预判,给出更合理的建议,避免在交易过程中的资源与时间的浪费,最终切实帮助用户拉近他们与未来理想家的距离。
值得关注的是,透过链家房产大数据背后,我们能看到一股颠覆的力量开始凸显。
大数据时代不止于“大”,企业对数据资产的厚度与深度的积累成为了决定大数据成败的关键。随着房、人和交易数据的不断积累以及“父爱算法”等技术的不断迭代,链家将能够为用户带来更加智能化的房屋交易体验,不仅填补了用户的需求空白,更能颠覆用户的预期。看似只是一种算法的一小步,却是房产行业的一大步。
这种论调也能找到例证,比如苹果就是创造了用户的需求,因为用户最开始也不知道自己的需求,比如Pad平板,比如触屏手机,苹果就是用产品告诉你什么叫好的选择,最终颠覆了原来的手机产品。
从另一方面来看,链家践行“父爱算法”也意味着房产大数据发展到了一个新的阶段。现实中,从2008年开始,链家就开始做互联网大数据。最开始是线上线下的简单数据的呈现、共享联动,这是原始的数据积累阶段,是大数据的1.0版本;随后到了对房产交易数据进行抓取分析,2.0后阶段;当下则是新的3.0阶段。即数据与商业深度融合,“父爱算法”下实现智能化的体验,数据分析反哺销售,产生新的增值,这就是大数据3.0时代。这将是未来大数据发展的主旋律。
不过,整体中国房地产的大数据之路,任重而道远。当前,大数据玩法在房地产行业落地少,成效不显著,所以之前万科王石直言万科人暂时不要跟他提大数据。但有一点我们必须看到,这是大势所趋,链家的做法将对整个行业产生积极的意义。
只要方向对了,怎么努力都是值得的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30