波士頓咨詢公司&貝殼研究院

隨著中國居住地產(chǎn)業(yè)進(jìn)入提質(zhì)換擋、減速運行的新常態(tài)，行業(yè)從業(yè)者正面臨市場供求關(guān)系、競爭要素上發(fā)生的重要轉(zhuǎn)變。

在行業(yè)新常態(tài)下，消費者購房群體更加細(xì)分，涌現(xiàn)出上層中產(chǎn)家庭、90后、獨立女性等新興客群;不同客群的需求和偏好也呈現(xiàn)出更加多元與分化的趨勢。而在技術(shù)方面，數(shù)字技術(shù)的不斷演進(jìn)及其在各行各業(yè)的滲透，催生出新的產(chǎn)品、應(yīng)用場景及業(yè)務(wù)模式。

數(shù)字化技術(shù)革新也為地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展注入了新動能，催生了多方面的創(chuàng)新。

模式創(chuàng)新方面，技術(shù)手段重構(gòu)消費者認(rèn)知渠道和交易模式。如VR技術(shù)為消費者提供隨時隨地、沉浸式、交互式的看房體驗，高效協(xié)助消費者對住宅做進(jìn)一步了解和研究;產(chǎn)品創(chuàng)新方面，地產(chǎn)從業(yè)者通過數(shù)字化技術(shù)更好地理解和預(yù)測客戶個性化需求，提供如智慧家居、綠色住宅、共享住宅等新型產(chǎn)品;服務(wù)創(chuàng)新方面，地產(chǎn)從業(yè)者利用數(shù)字化技術(shù)實現(xiàn)了更優(yōu)質(zhì)的客戶體驗、更完善的業(yè)務(wù)賦能和更敏捷主動的風(fēng)險管理。

以搭建數(shù)字孿生社區(qū)為例，運用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能、傳感器等技術(shù)手段將社區(qū)的物理空間及業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)為數(shù)字化，以居民的動態(tài)需求為導(dǎo)向提供更安全高效的服務(wù)，持續(xù)提升居民的服務(wù)體驗及從業(yè)者社區(qū)治理能力。

我們認(rèn)為，居住地產(chǎn)的數(shù)字化應(yīng)從房、人和流程三大關(guān)鍵要素的數(shù)字化來切入：房的數(shù)字化是基礎(chǔ)，是人房智能匹配體系的起點;人的數(shù)字化是核心，讓產(chǎn)品和服務(wù)更精準(zhǔn)滿足消費者需求;全流程數(shù)字化是結(jié)果，最終全面提升消費者體驗與交易效率。

從市場的實踐中我們觀察到，數(shù)字化從信息化最早的房源信息率先開始，近年來逐步進(jìn)入客戶行為及服務(wù)流程的線上化和數(shù)字化。

在設(shè)計行業(yè)新常態(tài)下的應(yīng)對方案時，從業(yè)者需要從理念上深刻理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的長遠(yuǎn)意義，利用數(shù)字化解決方案深入理解消費者的需求和痛點，對全價值鏈環(huán)節(jié)上的短板進(jìn)行針對性的提升，并協(xié)同多方共建開放數(shù)據(jù)共享機制。

房的數(shù)字化：從標(biāo)準(zhǔn)化到智能化

房的數(shù)字化起始于空間信息的結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化，并從平面、靜態(tài)信息向立體、動態(tài)信息轉(zhuǎn)化，隨著數(shù)據(jù)采集方式多元和數(shù)據(jù)積累，結(jié)合大數(shù)據(jù)與AI等數(shù)字化技術(shù)，形成業(yè)務(wù)洞察與交易預(yù)測等場景應(yīng)用。

房的標(biāo)準(zhǔn)化。以貝殼找房的房屋大數(shù)據(jù)產(chǎn)品“樓盤字典”為例?！皹潜P字典”有2條主線標(biāo)準(zhǔn)化：一條線為結(jié)構(gòu)信息，確定房屋物理地址;另一條線為屬性，即各層級對應(yīng)信息，如商圈層周邊配套設(shè)施等，最終形成七級地址和433個字段標(biāo)準(zhǔn)化定義體系。截至2020年9月，“樓盤字典”覆蓋全國332個城市、57萬個小區(qū)，共收集2.33億套房屋信息。

房的可視化與數(shù)字化空間重構(gòu)。2018年VR在居住房產(chǎn)領(lǐng)域得以推廣應(yīng)用，房源突破二維、靜態(tài)形式，房源信息所描述的物理空間被數(shù)字化技術(shù)還原、重構(gòu)為全新數(shù)字空間。

房的智能化場景應(yīng)用，傳遞高價值、透明的信息，提升消費者決策效率。VR、AI、 IoT 及大數(shù)據(jù)等多種數(shù)字化技術(shù)綜合應(yīng)用，實現(xiàn)多場景的智能應(yīng)用。比如機器自學(xué)知識圖譜并以語音輸出的方法為客戶描述具體房型。VR+AI 裝修基于物品識別技術(shù)，將房屋三維戶型圖與智能設(shè)計相結(jié)合，定制化裝修設(shè)計，實現(xiàn)“裝修方案的具象化與即時呈現(xiàn)”。

此外，智能樓宇建設(shè)加速。一方面，人臉識別、智能門禁等智能安防應(yīng)用范圍不斷擴大; 另一方面，借助物聯(lián)網(wǎng)、BIM 建模等，打通不同設(shè)備和設(shè)施數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設(shè)備與社區(qū)空間在屬性、狀態(tài)、位置與能源消耗方面的高效、自動化管理。

人的數(shù)字化：用戶全生命周期留痕與預(yù)測?

人的數(shù)字化，即客戶的行為線上化、身份標(biāo)準(zhǔn)化、偏好標(biāo)簽化，并基于房—人之間互動關(guān)系建立知識圖譜，最終形成對客戶行為的預(yù)測。

行為線上化、多場景采集。和美國相比，中國消費者的總體數(shù)字化應(yīng)用水平十分領(lǐng)先（圖1），對數(shù)字化的接受程度很高?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺與各產(chǎn)業(yè)參與者的長期數(shù)字化建設(shè)， 進(jìn)一步推動了居住地產(chǎn)領(lǐng)域消費者的數(shù)字化，租賃、購房、換房、物業(yè)管理等不同業(yè)務(wù)場景和環(huán)節(jié)已經(jīng)被部分或全部線上化，使得用戶全生命周期、多場景采集成為可能。同時，新冠疫情進(jìn)一步加速和強化了消費者行為數(shù)字化這一趨勢。

圖1. 和美國相比，數(shù)字化技術(shù)在中國消費者中極為廣泛

貝殼找房數(shù)據(jù)顯示，2020 年，超過一半的用戶來自于線上，每一個客戶成交前平均線上咨詢80次，較 2017 年有多倍增長（圖2）。

圖2. 2017 年以來重點城市轉(zhuǎn)化客源占比

身份標(biāo)準(zhǔn)化、偏好標(biāo)簽化。除用戶設(shè)備、身份、性別、年齡、住址等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及線上瀏覽房源、瀏覽頻率、商機轉(zhuǎn)化等事實行為數(shù)據(jù)的刻畫與統(tǒng)計外，還可以結(jié)合算法， 給予不同用戶不同興趣標(biāo)簽，并組合大量興趣標(biāo)簽，形成完整的用戶畫像。

數(shù)據(jù)知識化、圖譜化。在統(tǒng)計描述之外，AI 模型還可以形式化推理海量數(shù)據(jù)間的隱含關(guān)系，構(gòu)建行業(yè)知識圖譜，建立包括位置、配套、房屋特征、客戶、經(jīng)紀(jì)人推理關(guān)系的知識體系，以及覆蓋權(quán)屬、價格、簽約、帶看、屬性、地理位置的知識關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（圖3）。

圖3. 人、房、流程的全方位數(shù)字化

行為預(yù)測?；跀?shù)據(jù)、算力、算法支持形成的不同標(biāo)簽、不同人群畫像，可以提煉出對用戶偏好及行為的深度洞察，并進(jìn)一步基于知識圖譜，識別用戶當(dāng)前狀態(tài)和業(yè)務(wù)等級， 以此預(yù)測用戶未來發(fā)生關(guān)鍵行為的概率。

發(fā)現(xiàn)規(guī)律。以貝殼找房對全生命周期用戶的追蹤研究為例，2011—2020 年，雖然年輕的購房人群比例持續(xù)上升，但北京首次整租、購買、置換客群平均年齡仍然保持在 33 歲以 上，且首租、換租、首買、置換之間的間隔不斷拉長，相應(yīng)的面積增大、戶型變多，這與北京房價水平、限購政策緊密相關(guān)。

這同時意味著，產(chǎn)品設(shè)計、房源推薦以及服務(wù)者能力需進(jìn)一步適配，滿足和撬動更成熟的購房者個人及其家庭的長期居住需求;同時，租、買、 換等每一個節(jié)點上消費者需求精準(zhǔn)捕捉，需要更高的消費者行為預(yù)測能力（圖4）。

圖4. 北京全生命周期客戶整租、首購、首次置換特征變化

流程數(shù)字化：服務(wù)流程線上化閉環(huán)

居住服務(wù)全流程的線上化，已不僅僅是局限于信息發(fā)現(xiàn)、房屋交易等環(huán)節(jié)，而是全面延伸至搬家、保潔、物業(yè)管理等整個鏈條。

信息發(fā)現(xiàn)渠道的線上化、多元化。根據(jù) BCG 聯(lián)合貝殼研究院發(fā)起的《2020 年購房者交易旅程》調(diào)研結(jié)果發(fā)現(xiàn)，60% 的用戶通過微信、社交媒體以及垂直平臺等線上渠道獲取房源信息。

“數(shù)據(jù)+算法”智能化篩選、精準(zhǔn)匹配。房源信息的異質(zhì)性、復(fù)雜性與消費者需求的個性化、易變性，使得房客匹配鏈條長、不確定性大。在此過程中，消費者更加容易依賴智能系統(tǒng)推薦、匹配產(chǎn)品，因此基于多特征模型為購房者搭建的精準(zhǔn)表達(dá)找房需求、直接匹配房源與經(jīng)紀(jì) 人服務(wù)的智能化系統(tǒng)，有助于幫助消費者聚焦需求半徑，有效提升決策效率，縮短成交周期。

貝殼數(shù)據(jù)顯示，智能找房的房源精準(zhǔn)度高于搜索類傳統(tǒng)找房路徑，使用用戶成交轉(zhuǎn)化是整體用戶均值的兩倍以上。

轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)線上線下一體化加速，進(jìn)一步提升消費者體驗與轉(zhuǎn)化率。帶看等轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的 線上線下一體化表現(xiàn)在兩方面：

一方面，直播、VR 看房等創(chuàng)新產(chǎn)品，將線下帶看體驗遷移至線上并實現(xiàn)常態(tài)化。2020年第三季度，貝殼找房日均 VR帶看超 19 萬次，環(huán)比第二季度增長 21%，并維持在疫情前的10 倍左右。

新房方面，疫情期間貝殼和某開發(fā)商合作的VR售樓部與帶看，三天認(rèn)籌期內(nèi)，累積5700 余組VR 帶看，轉(zhuǎn)化為2136 套線上認(rèn)籌，轉(zhuǎn)化率高達(dá) 37%。

另一方面，技術(shù)賦予全新的線下帶看場景。例如 “VR+AI 裝修 +AR 帶看”服務(wù)，可以實現(xiàn)裝修方案的本地 AR 展示，創(chuàng)造全新的線下場景和看房體驗，讓客戶能實時看到裝修設(shè)計前后對比的真實效果。

交易閉環(huán)線上化。重塑交易后流程，簽約、評估、貸款線上化加速。交易后流程的線上化同樣可以大幅度提升消費者體驗，加速交易速度，降低交易成本。貝殼數(shù)據(jù)顯示，僅線上簽約、線上貸簽環(huán)節(jié)，即可幫助消費者規(guī)避簽錯、簽漏等常見問題，并且平均每份節(jié)省簽字時長 10—15 分鐘;同時，線上貸簽可幫助購房家庭面簽時長縮短19%（圖5）。

圖5. 線上購房流程與傳統(tǒng)線下購房流程對比

交易后社區(qū)服務(wù)的數(shù)字化解決方案。在交易后，消費者社區(qū)服務(wù)的環(huán)節(jié)中，數(shù)字化解決方案同樣有著大量應(yīng)用場景，并且可以為消費者帶來顯著的體驗提升。例如，借助數(shù)字化技術(shù)，經(jīng)紀(jì)人和門店經(jīng)紀(jì)人可以向周邊社區(qū)提供諸如云打印、智能快遞代收、社區(qū)團(tuán)購等高效便利的生活服務(wù)。例如 2020年，北京鏈家服務(wù)社區(qū)超 830 萬次，自3月上線社區(qū)服務(wù)小程序以來，累計服務(wù)115萬人次，線上服務(wù)占比接近15%。

展望未來，新一輪數(shù)字化革命將加速房、人、流程的整體數(shù)字化：云計算融合軟件、 算法和硬件，成為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的底層架構(gòu);“AI+大數(shù)據(jù)”的深度挖掘，帶來更精準(zhǔn)智能的服務(wù)需求匹配;5G、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步，形成全新的案場和服務(wù)流程。

本文節(jié)選自波士頓咨詢公司和貝殼研究院共同發(fā)布的《數(shù)字共贏：2021 居住地產(chǎn)數(shù)字化白皮書》，周園、李文杰等著，經(jīng)授權(quán)刊載。