听说用了大数据的商场都在赚钱

这两年，一直标榜“重”的房地产被以“轻”取胜的互联网+给“收拾”了！房企们纷纷哭着喊着要做O2O，要搞大数据，争相在变革的道路上给自己插上一面红旗，标榜已抢先一步占领了行业的战略高地，尤其是商业这块肥沃的土地。

关键，是大数据应用的产品形态。

先来看看做大数据的思考逻辑：

✎   需要多少成本？

✎   需要多少时间？

✎   产出是什么？

✎   数据最后呈现的产品形态是什么？

房地产开发运营过程中的一些环节总是和数据息息相关，比如各类住宅项目的客户分类信息数据，购物中心的客流即商家数据，甚至是建造过程中与施工相关的数据。

房企的大佬们也知道，蕴含在这些过程中的数据很有价值，一定要利用起来，但是能想清楚如何利用的却也为数不多。各家也是边做边感受，有时候做到后面，心里也会犯嘀咕，花了这么多钱，这么多人手，做这件事情真的值得么？

如果要做大数据，正常的商业思考逻辑中，首先会考虑的问题就是产出是什么？也就是最终大数据究竟能给房地产带来什么？即大数据最后呈现的产品形态。

关于这一点，目前在商业地产领域，大数据已运用于商业运营的过程。

那些用了大数据的商场，是如何做的呢？

让我们来看两个实例：

万达飞凡

借助飞凡的大数据整合，全面提高对会员的服务水平，助力商户进行精准化营销和管理，促进购物中心更加准确和高效。

产品形态：

第一类：用户分析，了解客户是根本。包括会员和商户。

• 会员画像：通过客户信息的采集，完成客户信息与特征的分类。

• 会员动线：通过实时监测，取得各类不同会员的消费曲线特征。

• 商户关系、热区分析：分析各商户之间关联性、客户黏性的不同，获取热区分布的变化特征。

• 客流分析：获取不同时段，客流分布的变化特征。

第二类：BI报表，对整个运营线的各个环节做support。

• 营销推荐：监控分析你的服务是否顺畅，根据会员分类有效引导消费。

• 业态分析：根据业态分布量与营业状况的分析，调整业态的布局、比例。

• 销售预测、票房预测：根据特定指标计算，通过量化，指标化的数据分析推倒，预测营业额，以报表形态呈现，方便运营以及决策人员做出相应的调整。

朝阳大悦城

通过客户研究，提升大数据分析能力；以租户评价矩阵建立有效的租金与销售管理体系；基于客流头的数据算法及WIFI热点技术，以精细化运营提升购物中心的价值。

产品形态：

• 购物篮分析：不同品牌、不同品类的偏好差异与相关性，对特定品类或客群的深入分析。

• 客户结构分析：

  RFM价值模型将客户价值进行量化。

• 客群分析：因子分析与聚类分析

总结下，大数据的应用无非做了两件事情。

✎   了解：了解自己的产品，了解自己的用户；

✎   提升：提升各种转化率、提升决策的准确率。

因此，这两年来炒得沸沸腾腾的“互联网颠覆论”，就目前的情况而言，大数据也只走出了一小步。

大数据对于撬动房地产来说，不失为一个极好的支点，但现阶段大数据的运用也存在一个较大的难题。即大多数企业所做的大数据仅处于数量的抓取阶段，如果没有去噪的过程，难以确保数据的真实性、有效性，而现阶段的技术支持还有待提升，同时，去噪的成本也不低。因此，对于房企而言，大数据就像烫手山芋，如何用是个难题。

虽然大数据在商业地产领域已开先声，如万达、大悦城已走出了第一步，但仍任重道远。

当然，未来随着大数据技术的进步，在房地产应用的深入，也许我们会看到基于了解和提升这两大环节的不断优化，催生出新的产品和模式，期待被颠覆！