不久之前結(jié)束的鈦媒體峰會(huì)上，數(shù)據(jù)時(shí)代下的未來企業(yè)成了一個(gè)熱點(diǎn)話題，盡管大數(shù)據(jù)的話題已經(jīng)有點(diǎn)“老生常談”，但隨著這波以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能大熱，作為人工智能這臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)燃料的大數(shù)據(jù)也再次成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。

數(shù)據(jù)變革，一切行業(yè)都在被賦能

如今隨著互聯(lián)網(wǎng)信息大爆發(fā)，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來越多，一些過去只有人能夠做的事情，開始能夠通過機(jī)器的計(jì)算能力來實(shí)現(xiàn)。而基于人工智能的數(shù)據(jù)分析未來也很可能會(huì)成為像互聯(lián)網(wǎng)一樣的能力，被賦予到各個(gè)行業(yè)。

就如同當(dāng)初的“互聯(lián)網(wǎng)+”一樣，成為各行業(yè)的“水電煤”。比如新聞?lì)I(lǐng)域，今日頭條就將人工智能用在自己的內(nèi)容推薦引擎上；在醫(yī)療領(lǐng)域，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的IBM Watson已經(jīng)在診斷某些癌癥的精準(zhǔn)度上已經(jīng)超過了醫(yī)生；至于智能駕駛，早已經(jīng)不是Google或者百度的構(gòu)想，而是寶馬、奔馳等公司已經(jīng)開始從L1階段測(cè)試的功能。

而在這其中，價(jià)值最大，但開發(fā)尚不算深的房產(chǎn)服務(wù)領(lǐng)域或許是最值得關(guān)注的一個(gè)方向。2016年，中國(guó)二手房交易額預(yù)計(jì)為5萬億人民幣，新房交易額約為10萬億人民幣，整個(gè)房地產(chǎn)市場(chǎng)的交易規(guī)模約為15萬億。這個(gè)數(shù)字是什么概念呢？

2015年中國(guó)的社會(huì)零售總額為30萬億，15萬億相當(dāng)于所有中國(guó)人半年所有的零售消費(fèi)開支。而大洋彼岸的美國(guó)，房產(chǎn)市場(chǎng)交易規(guī)模為1萬億美元，其中二手房為90%，也就是說中國(guó)是美國(guó)房產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模的2.5倍；至于鄰國(guó)日本，他們的房產(chǎn)市場(chǎng)交易規(guī)模只有中國(guó)的8%。

也就是這樣一個(gè)龐大的市場(chǎng)環(huán)境下，提供了海量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也催生出了鏈家、我愛我家、中原地產(chǎn)，以及互聯(lián)網(wǎng)模式的愛屋吉屋等巨頭，而B輪融資估值超過300億人民幣的鏈家無疑是其中最大的，也是走的最往前的。

在傳統(tǒng)的模式下，為了提高匹配效率，房產(chǎn)中介只能不斷地增加中介門店和經(jīng)紀(jì)人的數(shù)量，使其可以能夠?qū)痈嗟膬啥丝蛻簦藢?shí)更多的房源信息，即便是不少打著互聯(lián)網(wǎng)概念的房產(chǎn)O2O平臺(tái)也不過是將門店去掉了而已。

鏈家是這一模式的受益者，在過去的10年間，鏈家無論房市好壞，都保持了極高的擴(kuò)張速度，使其能夠迅速占領(lǐng)了整個(gè)市場(chǎng)的6%以上，這對(duì)極度碎片化的房產(chǎn)中介市場(chǎng)來說無疑是一個(gè)巨無霸，但這樣的模式隨著擴(kuò)張到一定程度，其邊際效應(yīng)正在降低。如何更好的利用數(shù)據(jù)提升效率，這個(gè)時(shí)候也成了擺在傳統(tǒng)房產(chǎn)中介面前的一道難題。

占領(lǐng)先機(jī)，從信息匹配到數(shù)據(jù)深耕

正如前文所言，房產(chǎn)中介的意義不僅僅是信息匹配，更大的價(jià)值是服務(wù)。對(duì)于行業(yè)來說，數(shù)據(jù)化可以解決兩個(gè)問題，一是真實(shí)房產(chǎn)信息的快速查詢和存檔，二是買賣雙方的高效匹配，減少人工成本。這件事情并不容易，但也極為剛需，因?yàn)檎麄€(gè)環(huán)節(jié)中的痛點(diǎn)實(shí)在是太多了。

在鈦媒體大會(huì)上，鏈家網(wǎng)CEO彭永東總結(jié)的或許更到位一些，在他看來：①中國(guó)一年內(nèi)有買房需求的人數(shù)為3600萬，整個(gè)用戶群體相對(duì)稀薄；②買房是沖動(dòng)消費(fèi)，需求并不標(biāo)準(zhǔn)化，鏈家甚至用了300個(gè)字段去描述一套房源的特征；③買房決策時(shí)間跨度長(zhǎng)，前后延續(xù)21周，每天打開購房信息App5次，極度高頻；④行業(yè)轉(zhuǎn)化率低，尤其是線上流量的轉(zhuǎn)化率。

這些痛點(diǎn)決定了數(shù)據(jù)化的重要意義，而數(shù)據(jù)又分為房的數(shù)據(jù)、人的數(shù)據(jù)、流程的數(shù)據(jù)，從這三者來看，鏈家無疑都占有了先機(jī)。

房的數(shù)據(jù)層面，鏈家目前進(jìn)入了國(guó)內(nèi)28個(gè)城市及地區(qū)的房產(chǎn)中介市場(chǎng)，通過每套房產(chǎn)300個(gè)字段字段的描述，收集了近7000萬套房源的數(shù)據(jù)，這些大多都是靠經(jīng)紀(jì)人實(shí)地看房后總結(jié)完成的，這其中或許還存在不結(jié)構(gòu)化這樣的問題，但無疑已經(jīng)是一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)金礦了。

人的數(shù)據(jù)層面，房產(chǎn)交易行為時(shí)動(dòng)態(tài)的，因此鏈家希望靠網(wǎng)站和App建立一套完整的用戶賬號(hào)系統(tǒng)，而不是傳統(tǒng)的依靠經(jīng)紀(jì)人個(gè)人連接用戶。隨著越來越多的用戶轉(zhuǎn)移到線上，鏈家可以通過分析用戶的瀏覽、收藏、實(shí)際看房行為總結(jié)用戶畫像，為其搭上對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，以便于完成匹配。

流程數(shù)據(jù)層面，房產(chǎn)交易本身是一個(gè)非標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)，并不像滴滴、Uber一樣，將用戶從一個(gè)出發(fā)地送到另一個(gè)目的地。但這其中依然會(huì)有很多標(biāo)準(zhǔn)化的流程數(shù)據(jù)，比如用戶對(duì)經(jīng)紀(jì)人的點(diǎn)評(píng)、實(shí)際的帶看記錄等，目前僅用戶點(diǎn)評(píng)鏈家平臺(tái)上一天就會(huì)產(chǎn)生1.8萬條。

基于這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)做信息的結(jié)構(gòu)化，然后利用數(shù)據(jù)提高買賣方的匹配效率，讓機(jī)器部分取代人工，也讓數(shù)據(jù)幫助整個(gè)服務(wù)流程更標(biāo)準(zhǔn)化，這就是鏈家的野心。而這件事的核心目的則是提高轉(zhuǎn)化率，將2500分之一的轉(zhuǎn)化率提高千分之一，甚至百分之一。

放眼未來，數(shù)據(jù)能夠?yàn)榉慨a(chǎn)服務(wù)帶來什么？

轉(zhuǎn)化率的提高帶來的則是效率的提高和結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，隨著數(shù)據(jù)的進(jìn)一步深化應(yīng)用，房產(chǎn)行業(yè)最大的可能便是改變?cè)械目繑U(kuò)大經(jīng)紀(jì)人隊(duì)伍和增加門店實(shí)現(xiàn)規(guī)模提升的模式，單店效率、或者單經(jīng)紀(jì)人的效率將成為關(guān)鍵。

但這并意味著互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)可以取代人工，因?yàn)榉慨a(chǎn)服務(wù)的本質(zhì)還是一種服務(wù)，既然是服務(wù)就需要有人作為服務(wù)的實(shí)現(xiàn)者，連接人與數(shù)據(jù)。還是那句話，房產(chǎn)這種重資產(chǎn)交易永遠(yuǎn)都不會(huì)成為一個(gè)股市一樣的自由公開市場(chǎng)，至少在尚未完全數(shù)據(jù)化之前。

在傳統(tǒng)的房產(chǎn)O2O模式中，線上被創(chuàng)業(yè)者看做是獲客渠道，看似故事很成立，房產(chǎn)交易是低頻、高客單價(jià)的生意，似乎很適合從線上引流。但問題在于極低的轉(zhuǎn)化效率，這個(gè)問題在線上流量增長(zhǎng)紅利結(jié)束，流量?jī)r(jià)格高漲的2016年被放大化，進(jìn)而導(dǎo)致了愛屋吉屋這樣昔日的明星項(xiàng)目陷入危機(jī)。

其實(shí)現(xiàn)如今，線下門店的獲客成本其實(shí)要比線上低的多。于是我們可以看到像愛屋吉屋這樣的O2O平臺(tái)也開始強(qiáng)調(diào)單經(jīng)紀(jì)人效率，強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化，走這些鏈家、我愛我家們?cè)?jīng)走過一遍的路。

而反觀像鏈家這樣的傳統(tǒng)中介巨頭，似乎在人們印象中他們的互聯(lián)網(wǎng)色彩并不濃，但由于擁有足夠多的信息積累，當(dāng)他們將這些信息結(jié)構(gòu)化成為數(shù)據(jù)時(shí)，他們反而更容易互聯(lián)網(wǎng)化，也更能直接讓互聯(lián)網(wǎng)帶來效果。

無論是互聯(lián)網(wǎng)，還是數(shù)據(jù)，甚至是未來的人工智能，對(duì)于房產(chǎn)服務(wù)行業(yè)來說，都只是水電煤一樣的基礎(chǔ)設(shè)施，而最終的生意還是要回到服務(wù)本身，無論是靠人服務(wù)，還是靠數(shù)據(jù)服務(wù)。