住,数字化最后一城( 二 )
从增量市场到存量市场 , 市场会呈现怎样的变化?
增量时代的范式主要是销售金额、土地储备和负债率 , 而存量时代 , 新房开发的比重在下降 。 国外市场已经阐释了这个变化 , 在日本 , 三井不动产的收入分布中 , 开发比例只有28% , 商业办公、物业管理、租赁以及其他服务的比例超过70% 。 在美国 , 地产开发只有15% , 以公寓租赁运营、资产管理为主REITS占52% , 房地产金融站11% 。
“存量房时代到来后 , 我们发现中国人在‘住’的事情上还有很大的提升空间 , 我们值得‘住’得更好 , 也可以‘住’得更好 。 ”彭永东的这句话清晰地揭示了存量市场下的范式转移 。
当一套房子首先要用来住而不是用来卖 , “住”的要素就十分关键 。 刚需房用户占据主力 , 对房子的需求就会更加偏重质而非量 , 房子的好坏、买房过程的效率、买房后的省心程度都是用户最关切的因素 , 这是行业的发展方向 。
存量时代 , 竞争的核心是用户 , 竞争的关键看对住房的运营和管理 , 这需要精确到每一套房子的画像 , 了解每一位用户的需求 , 精准匹配等等 。 新的范式倾向于数据颗粒度、流程标准化、服务满意度等要素 , 实现这种精耕细作的模式 , 数字化是唯一的道路 。
流程简化:每一个房间都有“专属DNA”
住,数字化最后一城。 数字化如何实现存量市场的精耕细作?
“通过数字化 , 完成对居住领域流程、标准、体验的改进 , 是存量时代产业升级的最大机会 。 ”彭永东透露了贝壳的数字化思路 。 以贝壳为例 , 我们可以大致了解数字化对于存量市场的赋能路径 。
数字化的赋能就像是建一座楼房一样 , 从地基到架构再到外观 , 搭建起一座数字大楼 。 而大楼的地基无疑是数据 。 “对传统企业来说 , 数据是副产品 。 对新居住企业来说 , 数据是关键生产要素 。 ”彭永东说 。
----住 , 数字化最后一城//----
数字化的第一步是搭建地基 , 打破信息壁垒 。 在信息不对称下 , 用户购房通常是以传单和线下询问模式 , 每个楼盘、每套新房、二手房的具体信息只能依靠人力来筛选 , 难以了解全貌 。 无效的工作耗费了大量时间 。 这项工作完全可以被数字化取代 。
楼盘字典就是贝壳的地基 。 2011年 , “楼盘字典”就率先制定了“真实存在、真实在售、真实价格、真实图片”的真房源标准 。 历经近10年的积累 , “楼盘字典”如今已经覆盖全国326个城市 , 2.06亿套房屋 。 “全中国超过2亿套房屋都以400个维度进行数字化描述” 。 这个数据体量 , 已经成为国内数据量最大、覆盖面最广、颗粒度最细的房屋信息数据库 。
楼盘字典让每一套房都具备了属于自己的ID , 用户可以率先了解目标区域的房源历史成交数据、价格变动区间、房间户型图等信息 , 根据自己的需求进行筛选 , 极大简化了筛选流程 。
通过楼盘字典 , 贝壳实现了每一套房的数字化 , 信息的无差别共享 。 由此改变了房产行业中信息不透明、虚假房源等问题 。 挑选住房的运作流程得到极大优化 。
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