【干货】赵佳慧：未来•人•居
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整理：付睿
校对：祁德力
赵佳慧：大家下午好！我们目前业务线的发展规模还没有那么大，但是今天这个话题和这个机会非常难得，我们也很荣幸能有这样一个机会跟大家一起分享我们目前看待大数据和未来人居结合的角度，以及我们的尝试。
房产在我们业务体系里面是循环的，我们的客户也在我们体系里面循环，我们研究的一个新课题：客户和房产的关系。今天跟各位分享不一样的是，伟业顾问作为一个二十年的企业，我爱我家从03年成立到现在是13年的公司，我们手中沉淀的大量的数据是人、客户，我们在研究大数据的时候我们是想以人、以客户为个体作为我们的出发点去研究。怎么跟我们本身的业务去结合，这是我们思考的一个角度，谁来决定我们未来居住的房子，什么来决定我们未来居住的房子？
在苹果第一代出来的时候是2007年，那个时候苹果一代。到现在2015年，八年过去了，乔布斯已经不在了，07年的时候他决定了未来手机的样子，那个时候我们谁也没有想到手机会变成今天这个样子。未来的房子销售、报价可能不是我们现在常规意义上想的，我们的角度，也许未来的房子也不是，也许未来的房子没有户型这一概念，他就是一个大开间，在这个大开间里面你自己就可以区分功能。
苹果之前做了一个调研，其中有一项调研是大家喜欢直板机还是翻盖机。2000年的时候，翻盖机是非常流行的，因为很帅，各种各样的机型，无论是一直雄霸市场的诺基亚的N系列，还是三星伯爵，他是一个直板机，为了让大家有翻盖的感觉，他加了一个皮盖。我们看到了苹果手机第一代出来之后，是一个直板，没有按键，不能更换电池，当时都觉得这些东西是不可思议的。但是我们发现如果它跟客户某种潜在需求契合的时候，它会迅速变成客户的需求和偏好，会迅速的取代用户的其他产品。手机从一个打电话的电子产品变成了一个终端，他影响的是你日常生活的每一项，变成了一个集成的摇控器，甚至可以在办公室通过APP来遥控你家里的电器，他把手机变成了一种生活方式的组成部分。我们看到的核心就是技术的革新和客户的需求之间的交互，他们两个之间的交互，先有了需求，技术的发展满足了需求，然后又有了新的需求，然后技术再发展。
我们认为这样一个过程也一定会发生在房地产领域。
房地产在中国还没有那样市场化的时候，我们住单位分的房子，我们家要买第一套房子是因为北大要盖科技园，你必须要买，这个地方你不会想太多，不会想要什么样的绿化、什么样的配置、什么样的配套，你可能想别离我原来住的地方太远，而且我能够承受。那个时候你是没有办法，你没有特别多的选择去考虑，那个时候的开发商和设计院是应对需求，满足基本的需求。所以当时的楼长的都差不多，没有特别大的区别。现在不同的小区感受是不一样的，他代表不同的品牌、不同的品质。
后来到了黄金时代的时候，黄金时代是这个市场蓬勃发展、市场化的阶段，商品房活跃起来，开发商开始多种多样，产品开始多种多样，这个时候我们就是主动居住的状态了。你现在再去买房可以有更多的比较和选择，黄金时代大家感觉到的不是均衡的发展，更多的是供需双方是失衡的状态。所以才会有二手中介在卖房的时候，他会带一拨人去看房，楼上的房主就喊出来了，我涨20万，走了一半，还剩下一半人还要买。现在业主把房子委托给中介，中介把你的房子好好打扫一下做一些装饰，这样会更好销售。一手房也是一样，以前代理公司的时候，我感觉这个行业实在是太原始了，确实是躺着挣钱的状况。我们的代理公司就是维护售楼处的秩序，排号的时候大家别抢，别有加塞的。现在代理这个概念越来越弱化了，我们必须给定义清晰的按场服务，你能做什么，你的增值是什么，同时我们有渠道业务，你能不能带来客户，保证很好的成交，成交以后还有附加值。如果我们把现在这个时点放在历史长河去看的话，它是一个转折，它让房地产告别了粗放的发展阶段，开始走向精细化，任何一个行业开始走精细化的时候一定会关注客户的需求。
再往后，一定是一个更关注需求的房地产时代。他一定更关注人在住房和人在居住之间的体验的关系，他更是个性化的需求，你可以去选、可以定，装修也可以提前参与。我们把客户对这个行业的参与前置，让他更好地影响我们的产品。比如说租几个楼盘，大家可以提出我希望这个东西涨到什么样，这种主动性的参与，其实我们是在挖掘客户的需求。个性居住将来还会引到更智能化的居住，这个时候我们的开发商、设计院能做什么？也许我们需要一个像乔布斯那样的人，他不相信调研数据，他说这就是客户想要的东西，大数据的出现使我们每一个人都有可能成为像乔布斯那样的人。最大的门槛不在技术，是在数据的获取上。之所以伟业顾问要建数字化顾问线，就是因为我们发现我们的数据库，一个企业20年，一个企业13年，每年进店的意向客户，一年有20万，他是几倍于成交客户的意向客户。他们就是我们的潜在客群，他们对于房子的问询是不是代表一个趋势呢？每一个数据有不同的属性，如果我们把属性加上就是一个指数级的增长。对于我们研究人，他已经是一个起点了。
我们看到大数据技术可能会带给我们的预测。刚才我说手机的案例，调研80%的人喜欢翻盖，但是最后直板覆盖了整个市场。客户知道他们的需求吗？我们研讨的时候碰到的专家说，客户不知道他们要什么，更准确地说，客户不知道他们知道。客户一定是知道的，只是他不知道他知道，以前我们很多调研方式说：您喜欢客厅高多少米呢？没有人答得出来，这样的答案毫无疑义。客户很多的需求是在被动状态下体现出来的，如果你去问，他开始思考的时候，这已经不是客观的数据了。所以我们不能完全依靠调研，客户一定是知道他的需求的，只是我们还没有找到他需求的方式。
网络发声，其实就是舆情，但是它的做法是千差万别的。
行为轨迹，这是大家都梦想得到的数据，但是非常难，我们之前和开发商联合考虑一个角度，养老地产，我们给老年人配手环，看他在小区里的范围和活动趋势。到后面我们还想做，但是房地产开发商不想做了，开发商觉得，这个东西跟我目前业务的连接性是需要一个时间的验证，我要积累多长时间、多大范围，多少行为轨迹范围才能产生在我的拿地上。我们现在继续把它做下去，考虑怎么样把手环配给老人才能把数据搜集回来，数据不光是行为数据。
交易数据，这是我们企业积累和沉淀下来的。一手数据国家官网上都会发布，你可以抓取。如果是以北京市为维度的话，他是一个全局。
非结构性被动研究的数据。我们找一些精品，对他们进行提炼和总结，经常会有户型、高端配套，我们得出这样的结论之后，很难有一个真正打造的方向，于是我们尝试了用舆情，我们关注了网络中对低密度关注的关键词，发现是花园。以前我们研究户型研究的是面积，现在我们研究的是人，我们每一项研究都要从人的角度出发研究这个户型。我们把一个屋子的空间分成五类空间，我们用五类空间去看客户的体验。第一，确保优越感的空间。第二，功能完备的空间。第三，可以忽略的空间。第四，可以缩小或者挤压的空间。第五，给人惊喜的空间。你能很快地跟你自己和你现在居住的状况进行对位，你看一个新的房子的时候，你会发现这个地方没有想到，给人惊喜的空间，我们在设计户型的时候，要把它对入到客户的需求上，然后再去挖掘客户的需求和未来产生的可能性，这才是我们未来产品在设计时候的一个方向。
我们还做了口碑，上海一块地，拿这块地的时候做这块地周边居民对这块地口碑的调研，迪斯尼来了有什么样的帮助，地铁线过来有什么样的声音。去看这块地潜在的升值空间，我们做了提及者的词汇，舆情的分析最重要的是关键字，我们在跟数据专家碰撞的时候，他也会说，如果你给我特别确切的关键字，我很难得出你要的答案。一开始定义一两个，后面要逐渐的不停地去确认，才能沉淀出哪些关键字是我要的。
我们自己还做了一个尝试，通过已知来归纳，因为我们有这么多成交数据，我们成交数据是非常全的，家庭结构、收入水平、属性数据，我们进行一个匹配的工作。这是房客源匹配的模型，不断匹配、不断归类，最后我们分成不同类的客和不同类的房，这只是一种初步的模型设定。这是更好地可以提高大家在寻找一个房子时候的效率，同时对销售和供需的双方都更快地锁定，因为你不需要看很多的楼盘和二手房。
还有一个尝试是模糊预测，我们做了客户画像的分析，以前传统的方式，在做调研的意向和定位的时候，我们都会做客户画像的分析。但是那种是模糊做法，现在我们怎么做呢？一个地块很贵，单价在南城二环到三环之间五万到六万，他要想挣钱，要一平卖到十万，那个区域他没有这样的客户，他就要想我要把房子卖给谁。我们可以把北京市意向价在600和800万以上的客户挑出来，这些客户分布在各个地区，这一类客群的特点可以初步做一个描摹，你购买这个区域的豪宅有很多原因，至少我知道这一类型的人长什么样，他们大概是什么样的特征，我们还分析已成交客户总价区域在一定区间上的特点，他们在网络上的消费行为也可以进行调研和初步的补充。我们在做这件事情的时候，通过前面的几期尝试，也做出来了一些小的产品，一个小的总结跟大家分享我们的感受，我们发现在研究人的过程中，如果用大数据的角度研究人：第一，你的研究对象不能完全锁定，而是数据本身。第二，在数据获取过程中，你一定要获取被动性数据，不能让你的研究方法干扰、影响、引导数据。你吃煎饼要一个鸡蛋还是两个鸡蛋，这是属于引导问题。我们去调研客户需求的时候，不是客户不知道他的需求，是你必须要让他在被动的、没有引导的状态下把他的需求呈现出来，不是归纳。客户的需求不是被调研的，而是被总结、被提炼出来的。第三，大数据研究的是关联性，这种关联性有可能是存在的，有可能是真的，也有可能是看上去的关联性。
比如说我们做一个售楼处的统计。如果一对夫妇走进售楼处的时候是搀着胳膊的，女方做决策的可能性就很大。我们统计出结果到这儿，大数据结束了，后面要验证真伪，就不是大数据的事了。聚出的类可能有意义，也可能没有意义，所以我们在研究数据的过程中要反复碰撞可能的聚类的方法去改我们的模型，才有可能得到我们有意义的结果。
大数据的结果还是关联性，通过反复关联性的重复，如果关联性高的话，就有规律，如果你把规律解构了，他是什么原因导致的，他就不是大数据了。我们对他的期望值要保持在一个理性的范围，我们用的是大数据能够给我们洞察，但是在具体解决问题的时候还是数据的数理统计和研究方法。但是这不妨碍我们拥有了大数据所以有更多的角度去描摹我们未来客户的模样和未来房子的模样。
在做数据化的过程中，我们也跟我们的开发商和研究机构配合去做，我们有更多的数据互相补全，把客户的形象变得更清晰化。所以在我分享结束之前，我想做两个拜托：我们非常欢迎今天各位分享的专家和没有分享的专家能够愿意跟伟业一起，你看到我们研究的题目觉得感兴趣，我们可以一起去做，我们的同学们如果感兴趣也可以到我们公司实习，我们非常欢迎。因为我们觉得研究人非常难。但是这是早挖一天井，多喝一天水的事。他难，但是我们很有信心去做，因为技术在不断的进步。
谢谢大家！
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