房产商醒醒，你该这样去卖房

房地产大数据买房卖房

春夏 | 2016-12-09 16:59

【数据猿导读】由于高昂的北京房价，买不起房的人士越来越多，北漂更是甚之。除了消费者自身资金问题以外，房产企业也要合理利用、匹配资源，从最大程度将房产匹配给所需要的用户

来源：数据猿记者：春夏

近日，有这样一则新闻引起了网友的关注：

根据链家研究院的数据，2013年至今，北京购房者的峰值年龄，已经从30岁左右，推延到了约33岁，越来越多的居民停留在租房市场。

由于高昂的北京房价，买不起房的人士越来越多，北漂更是甚之。比如，中关村写字楼加班熬夜的程序员、国贸CBD光鲜靓丽的高级白领、创业大街做路演的创业者。他们背井离乡，选择到北京打拼，除了追求那所谓的梦想以外，更多只是想脱离单调的家乡，在繁华的都市买一套房，继而扎根生活。然而，进北京的人越来越多，但买房的人年龄却越来越高。

除了消费者自身资金问题以外，国家政策、房产企业管理规划等客观原因也是导致房产交易市场不平衡的重要因素。在土地规划、房屋建造、推广营销等环节，房产企业应该合理利用、匹配资源，从最大程度将房产匹配给所需要的用户。

一线城市房产分布不均

我们先来看一组一线城市人口和房产数据。据调查研究，目前北京常住人口已达2100多万，其中租房人数为800万，占比非常之大。而北京市场大概有700万套房子，今年的交易量是25万套，相比10年前增长了8倍。可以说，来北京的人越来越多，想要买房的人也越来越多。

另外，中国是个农业大国，农村人口占大多数，光进城的农民，就是住房消费中一个非常诱人的数字。此前，北京市住建委曾公开表态，北京住房供应充足，问题在于，房子并非平均分配给了需要的人。潘石屹曾说，“我知道北京有人买一百套房，自己却只住一套”。可见，北京不只是贫富差距太大，房产分配也非常不均衡。

就中国目前的情况而言，房屋持有成本较低。比如北京一套100平米的房产，市值在五六百万，但每个月持有成本仅200元左右的物业费。因此，房屋新增供应多被有钱人买走作为投资使用，有房者甚至可以通过“假离婚”等手段获得购房资格，使得一线城市房产分布严重失衡，人口和房产问题咎待解决。

无数北漂用尽“洪荒之力”想要在一线城市买到房子的同时，城市的快速发展也给他们带来一系列挑战。未来城市将承载越来越多的不良症状，比如人口拥挤、交通堵塞、就业困难、环境污染、生态破坏等问题。

为解决上述“城市病”，实现城市可持续发展，建设智慧城市将成为我国中长期发展的重点。“智慧城市”是城市在信息时代下的新形态，通过收集城市运行核心系统的各项关键数据，并利用技术手段进行分析、检测，对城市的各种需求做出智能反应，为城市资源进行科学配置，提高居住者的生活品质，提升城市竞争力。

大数据可以为房产行业带来什么？

如今是大数据时代，各行各业已加速在大数据应用层面的布局，房产企业就是其中之一。将大数据技术应用到土地规划、房产建造、室内设计、营销推广，已成为先进的房产企业重要的战略措施。

那么，究竟如何利用大数据将房产资源做到科学配置？对于消费者来说，如今人手一台智能手机，大家每天在微博、微信等社交平台分享各种文本、图片、视频等上百亿甚至上千亿条信息，这些数据信息涵盖着个人信息、商家信息、行业资讯、商品成交记录等海量数据。房地产行业可以通过收集这些有效数据，分析行业市场需求、竞争情报，为用户匹配合适的楼房。

对于房地产企业来说，开发建造一处房产的成本可能达几十亿甚至上百亿，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来的损失是巨大甚至可能是毁灭性的。只有定位精准，企业才能构建符合市场需求的产品，使自己在竞争中立于不败之地。

房产企业若想进入或开拓某一区域市场，首先要进行项目评估和可行性分析，比如这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户消费习惯如何？这些问题背后的海量信息构成了房企市场调研的大数据，通过大数据分析，可对项目市场定位更清晰。

其次，房产企业还可以借助于大数据技术，分析了解市场信息，掌握竞争者的商情和动态，知晓自身产品在竞争群中所处的市场地位，达到“知己知彼，百战不殆”的目的。

在开发设计阶段，房地产企业通过分析项目所在地域的人口构成、消费能力、年龄阶段等重要信息，有利于其在开发设计、规划建造等方面进行科学规划。如此一来，房地产企业就可以降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，把握客户需求。

在房产企业运营过程中，商业管理变革方向将从“经验值”转变为“数据化”。首先，在房产企业运营过程中，打破通过抽样对未来的经营趋势进行分析的传统模式，转变为重点考虑消费者整体和消费过程中的所有数据，分析运营趋势；其次，要在所有趋势中找到相关联因素，通过相关性把握未来趋势。

当房产企业有足够数据量时，再开始筹建新的楼盘，就可以直接从数据库信息中提取最有效的信息，对楼盘做出合理的规划和业态组成，同时可以对后期所有的营运策略提出针对性指导，分析顾客的消费行为和价值趣向，在营销推广方面也可以给出明确的建议。

房产大数据还有很长的路要走

据中国商业地产大数据联盟最新发布的《中国商业地产大数据市场白皮书》显示，2016年国内商业地产大数据市场规模达到540亿，增幅超过51%。目前，已有包括百度、阿里、中商数据等多家行业巨头在商业地产大数据的技术研发、产品打造方面加速迭代和布局。

早在2014年，万科就与百度正式确立了战略合作伙伴关系，由百度提供大数据支持，万科针对消费者偏好调整店铺分布、招商策略，分析商场消费人群，掌握人流活动轨迹、消费习惯，提供个性化定制服务和精准营销。

在北京西单大悦城内，消费者连上商场内WiFi的同时就自动成为了大悦城数据库的一部分，后者只要统计WiFi接入点的客流情况就能勾画出消费者在卖场内的轨迹图。而大悦城的目标很明确，就是利用大数据分析消费者行为，并进行精准营销。

华夏幸福基业也是一个致力于大数据研究的开发商。该公司在美国等发达国家建立研究院，专门研究不同产业的发展趋势，为产业园区设定产业招商方案，然后根据明确需求定制产业地产。

随着时代的发展，房地产与大数据相结合的应用案例越来越多。但到目前为止，大数据在房地产领域的应用却仍然处于创新探索阶段。