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通过星座也能选房?智能选房背后,到底是怎样的逻辑?

李鹏
2018-01-30 · 10:35
[ 亿欧导读 ] 房地产营销方式多种多样,其中利用大数据、人工智能等技术,可以产生新的营销方式。亿欧此次采访的觅房,其核心就是把用户画像和房屋标签匹配到一起,为消费者找到最符合其需求的房子。
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作者:李鹏,图片来自“123rf.com.cn”

房地产营销方式多样,利用大数据、人工智能等技术,可以产生新的营销方式。亿欧此次采访的觅房,其核心就是把用户画像和房屋标签匹配到一起,为消费者找到最符合其需求的房子。

觅房创始人兼CEO孙顺喜曾在百度、安居客工作,是一个互联网行业出身的房产从业者。创业之初由于资金有限,觅房以轻资产B2B模式的觅房联盟切入,通过整合中小型中介公司,帮助开发商更好地卖房。

觅房创始人孙顺喜

觅房既有to B业务,也有to C业务。简单地说,to B的觅房联盟,连接了开发商与中介机构,为两者提供工具和平台;to C的觅房产品,就是直接面向消费者,提供智能选房的服务。

2014年,觅房深圳首站上线,此后开始进行规模化扩张;2015年5月,觅房获得松禾资本的Pre-A轮1500万元融资;2016年6月,完成3000万元A轮融资,投资方包括松禾资本、前海汇能亿欧曾在2016年6月报道其融资消息,并对觅房的发展经过和商业模式进行了叙述。

给房子贴上标签

觅房的目标是打造智能选房的工具和平台。觅房通过标签的形式,把房子的信息,也就是形象化的图片和文字描述进行数据化的处理,比如说步行多少分钟归类于地铁房,什么尺寸的户型算得上是方正的。标签就是与用户产生连接的重要载体。

孙顺喜告诉亿欧,现在觅房的房源标签库分不同层次,其中核心层有300多个标签,分为房源、楼盘社区、周边配套三类,并且在不断迭代优化。通常一个房子会有几十个标签,这些标签主要来源于户型图、楼书等资料中的信息。

而识别这些海量的数据,并通过算法生成标签,需要更多地靠机器取代人工。目前如户型图的识别,机器还不能完全取代人,部分信息还要依靠人工操作完成。但随着信息量越来越大,这些数据的识别也都将交由机器完成,从而提升整体效率。

一旦技术发展成熟,就可以支撑海量的房源,从新房业务向二手房业务拓展。这还得从新房与二手房的区别说起。

孙顺喜认为,由于新房房源是开放的,集中度高,每个城市几十个开发商基本就囊括了一个城市的新房房源;但是二手房相对比较分散,优质房源获取难度大,多集中在线下的房产中介。另一方面,新房的户型种类比较标准化,贴标签更容易;而二手房的个性化差异太大,标签的维度更多,基数更大,打标签的工作量远大于新房。

在刚刚创业时,孙顺喜就考虑到了这些因素,因为公司是技术驱动型的,标签就是实施智能算法的“材料”,选择新房会更加容易切入。但是当技术成熟后,二手房多标签的属性也就不再是难题。二手房如果做好了,还可以顺带做租房业务,因为二手房与租房的标签重合度较高,整个标签系统升级的难度就相对容易

用户画像匹配房屋标签,提升找房效率

每个消费者的不同画像,都有相应的个性化标签的房子匹配。判断消费者的画像维度有收入、年龄、性格、星座、购房动机、家庭成员结构等。

以星座为例,比如处女座的人通常有洁癖、完美主义者的特质,会倾向选择品质楼盘或品牌物业;金牛座的人比较节俭,会更注重楼盘性价比、楼盘促销优惠等。孙顺喜解释道,“虽然星座之说不是百分百的准确,但在用户画像算法中,也会占一定的权重。”

亿欧在觅房看到,“个性找房”版块中,就有运动爱好者、金融师、奋斗青年、单身主义等标签;“动机找房”版块中,则有刚需、高端投资、婚房、学区房等不同需求的标签。

孙顺喜认为,买房者的一大痛点在于,很多人不知道如何选择适合自己的房子,往往稀里糊涂就买了。觅房希望通过数据的力量,用大数据思维解决问题,根据用户画像来智能匹配适合用户的房型。消费者不需要主动筛选寻找,觅房通过大数据可以帮助用户“量身定房”。通过这样的计算能力,就可以在一些互联网平台定向推送符合相应用户画像的匹配房源。

通过计算房源标签和用户画像标签之间的匹配逻辑,未来还可以与百度、腾讯、今日头条等拥有大数据的公司进行数据的共享,每一个用户只要有找房需求,知道一个用户画像后,就可以匹配最适合他的未来生活的房子。

孙顺喜向亿欧透露,目前觅房的咨询率在4%左右,也就是说100个人看到广告,会有4个人咨询;一个咨询客户的获客成本在50元,线下成交转化率在1.8%-2%,每卖一套房的线上获客成本约小于3000元。

考虑到线下布局的重资产属性,觅房不会开设线下门店,但会把数据获取的能力赋能给中介机构和代理商,在三四线城市广泛布局,把线上能力赋予这些机构,帮助其降低线上获客成本。

全面禁止主动call客,真的可行吗?

一般情况下,房子好卖的时候,开发商不需要在营销上大费周章;房子不好卖了,开发商就需要为不同的房型找到相应的精准用户,以便顺利地把房子卖出去。在不知道谁是目标客户的情况下,只能先确定一个大致的范围,再用电话推销等方式进行广撒网推销,这无疑是一种低效的办法。

大多数人看待电话推销,第一反应就是挂掉电话或者拒接,对消费者来说,推送的匹配度是最重要的。比如一位消费者近期有购买学区房的打算,正好有一处价位、地段、周边配套都符合的房产信息推送过来,点击查看的概率就会很高。解决消费者找房的痛点,就要提高匹配的精准度,这就是大数据精准营销的作用。“就像今日头条匹配用户兴趣一样,了解用户需求,才具有竞争力,”孙顺喜说道。

孙顺喜告诉亿欧,觅房禁止主动call客,所有客源均来自用户的主动咨询或主动填写的电话号码,一个客服人员每月被分配100-120组电话,所有时间都用于服务有意向的客户,平均每人每个月可以促成2-3套的销售,这是普通中介公司的10倍。

对于如何进一步提升找房效率,孙顺喜认为:第一,要让标签的维度更细,精准度才会更高;第二,合作的楼盘覆盖率越高,匹配的效率也会越高。觅房把自己定义为一家“智能选房平台”,人工智能、大数据、VR等都是工具,可以用于提高客户的找房效率和服务体验,最终要把觅房打造成为一个通过用户画像智能选房的平台。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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