大數(shù)據(jù)時代的家居與地產(chǎn)行業(yè)變革_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

  大家最近能夠在各類媒體上看到，今年6月萬科和百度簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，同月360投資花樣年華地產(chǎn)旗下彩生活物業(yè)公司，8月萬科和淘寶房產(chǎn)聯(lián)合舉辦營銷活動，按消費者在淘寶上的消費能力給予相應(yīng)的房價折扣，而且這個折扣力度非常大。在8月底萬達和百度、騰訊成立合資公司，共同向O2O方向發(fā)力。這一系列的商業(yè)地產(chǎn)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)公司的合作背后預(yù)示著什么?什么又是房產(chǎn)和家居行業(yè)的大數(shù)據(jù)?非常高興能有機會和各位分享家裝e站在企業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)戰(zhàn)略上的一些思考。

    大數(shù)據(jù)這兩年流行的4V定義，分別是volume規(guī)模、velocity高速、variety多樣性、value價值。單純的數(shù)據(jù)集合和積累不是大數(shù)據(jù)，完整的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)涵蓋數(shù)據(jù)存儲、技術(shù)分析、行業(yè)應(yīng)用三個方面。

    從數(shù)據(jù)采集與存儲上來講，我們所在行業(yè)的數(shù)據(jù)，分為用戶特征數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)。用戶特征包括消費者性別年齡、地域、行業(yè)、消費能力、愛好等等能夠清晰確定單一和群體消費者的數(shù)據(jù)字段。用戶行為數(shù)據(jù)包括用戶的瀏覽行為、搜索行為、用戶位置的變化(LBS)、汽車路線和出入時間、線上和線下的購物行為。環(huán)境數(shù)據(jù)包括各類商業(yè)地產(chǎn)、住宅地產(chǎn)的位置、戶型布局與面積、裝修風(fēng)格方案、智能設(shè)備等等對環(huán)境采集的數(shù)據(jù)、品牌商門店位置、陳列商品等等。以人的因素和環(huán)境因素對數(shù)據(jù)進行不同分類。在這里我要強調(diào)的是，第一，大數(shù)據(jù)是采集的全量數(shù)據(jù)而非單一數(shù)據(jù)。沒有什么量變引起質(zhì)變的概念，所有的商業(yè)行為都可以被信息化數(shù)據(jù)化，商業(yè)行為的結(jié)果也是多重變量共同影響的結(jié)果。第二，不討論單一因素帶來的因果關(guān)系。更多的要考慮各項數(shù)據(jù)之間變化的相關(guān)性。第三，數(shù)據(jù)采集過程中的偏差不可避免，我們的評價過程更多的看群體，而不追求微觀上的精準(zhǔn)。

    從數(shù)據(jù)采集技術(shù)上來講，家裝e站在2014年以 天貓平臺為核心，在截止8月份只有42個分站，年底預(yù)計150個分站的基礎(chǔ)上，全年預(yù)計影響超過300萬人次的家裝消費者。2015年我們?nèi)珖鴷?00個分站，以及供應(yīng)鏈體系超過55個大倉的基礎(chǔ)上，整合網(wǎng)絡(luò)營銷推廣資源，預(yù)計全年會影響5000萬人次的消費者。在官網(wǎng)上線以后，以 Hadoop、mysql集群、BI系統(tǒng)組成數(shù)據(jù)計算、存儲、分析體系。對消費者裝修過程中的家居數(shù)據(jù)進行充分的采樣分析。未來我們會依據(jù)業(yè)務(wù)需求，對接政府、開發(fā)商、平臺、品牌方數(shù)據(jù)體系。政府?dāng)?shù)據(jù)包括政府建委、房管局相關(guān)的交易數(shù)據(jù);國家統(tǒng)計局相關(guān)的地產(chǎn)開發(fā)數(shù)據(jù);國土資源部相關(guān)的土地市場數(shù)據(jù)。開發(fā)商數(shù)據(jù)包括各樓盤戶型庫、消費者信息，同時我們也向開發(fā)商和消費者提供設(shè)計資源、每戶定制交付的精裝修房系統(tǒng)、以及各地區(qū)行業(yè)戶型、裝修、用戶偏好等數(shù)據(jù)支持，使開發(fā)商提供的樓盤產(chǎn)品更貼合消費者需求。另外，和阿里巴巴等平臺對接，可以獲得5億用戶的偏好、位置、消費能力等精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，對e站各分店、各家裝行業(yè)品牌方等提供業(yè)務(wù)支撐數(shù)據(jù)和營銷支持。

    從數(shù)據(jù)應(yīng)用的層面上來講，短期內(nèi)我公司數(shù)據(jù)主要為e 站各分站提供店面群體分析、營銷優(yōu)化、用戶體驗和效率提升的各項工作提供支撐。以行業(yè)兄弟平臺齊家、美樂樂等為力，具有互聯(lián)網(wǎng)整合能力的線上線下結(jié)合平臺比單純的線下門店坪效高4-5倍。前面提到的萬科萬達等公司希望利用的是商業(yè)地產(chǎn)所在城市的客戶數(shù)據(jù)分析和經(jīng)營優(yōu)化。這還僅僅是大數(shù)據(jù)在行業(yè)的一個基礎(chǔ)應(yīng)用。未來家裝e站會從三個方面提升公司數(shù)據(jù)價值。一是通過運營過程中的經(jīng)驗積累，人工建模，為各地產(chǎn)公司、建材家具家飾品牌提供數(shù)據(jù)支持。另一方向是通過人工智能，海量分析各類戶型裝修設(shè)計方案。以產(chǎn)品自動設(shè)計和在線3D云渲染技術(shù)為消費者提供各類基礎(chǔ)的裝修全套設(shè)計方案。包括平面頂面立面布置圖、水電設(shè)計圖、各類木作項目圖紙，效果圖等，完全替代基礎(chǔ)的設(shè)計師工作。最后是通過裝修行業(yè)設(shè)計施工等工作的數(shù)據(jù)化和信息化(移動設(shè)備和APP的實施)，提升施工組織效率、供應(yīng)鏈效率、消費者選購效率和信息獲取效率。

    接下來說一說目前地產(chǎn)家居行業(yè)大數(shù)據(jù)工作所處的時代。

    一是數(shù)據(jù)分散。各機構(gòu)、品牌、平臺、裝飾公司數(shù)據(jù)都未打通。二是對大數(shù)據(jù)的理念快于應(yīng)用實施。三是數(shù)據(jù)分析技術(shù)傳統(tǒng)，多是用于公司或機構(gòu)內(nèi)部優(yōu)化，擴大了公司沉淀的數(shù)據(jù)量，沒有整合行業(yè)應(yīng)用的體系出現(xiàn)。但在家居地產(chǎn)行業(yè)信息化水平低下的同時，這部分工作也為行業(yè)大數(shù)據(jù)體系實施打下了基礎(chǔ)。四是法律法規(guī)不健全，沒有很好保護用戶隱私和為各機構(gòu)之間數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)提供支撐。

    最后，我們說一說這個行業(yè)的大數(shù)據(jù)工作如何改善和加強。

    一是各企業(yè)繼續(xù)加強數(shù)據(jù)管理工作。各企業(yè)充分的信息化，沉淀海量數(shù)據(jù)，改革組織架構(gòu)，為企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化提供支持。二是希望政府能夠開放機構(gòu)數(shù)據(jù)。哪怕是處理過的機構(gòu)數(shù)據(jù)。為專業(yè)公司的飛速發(fā)展提供良好的保障。同時也對數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)安全立法，保障行業(yè)穩(wěn)定持久運行。三是政府推進數(shù)據(jù)交易市場發(fā)展。由各開發(fā)商、品牌方提供數(shù)據(jù)內(nèi)容，由各平臺提供技術(shù)支持。由各品牌或者專業(yè)的數(shù)據(jù)處理公司進行數(shù)據(jù)分析和使用。政府不能僅僅是在各地建設(shè)數(shù)據(jù)中心，更重要的是提供整體的行業(yè)數(shù)據(jù)政策支持。

    家裝e站在地產(chǎn)與家居行業(yè)，希望能起到鏈接平臺、消費者、地產(chǎn)公司、政府機構(gòu)的數(shù)據(jù)對接任務(wù)，為市場發(fā)展盡一份力。同時也希望未來能成為裝飾行業(yè)的中立的數(shù)據(jù)中心，成為千家萬戶的家庭智慧生活數(shù)據(jù)倉庫。為各級地方政府的智能城市工作提供來自各家庭的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和行業(yè)應(yīng)用場景。