12月14日,链家与腾讯云签署了战略合作协议,双方将共同建设房产服务生态体系。根据协议,链家在未来将借助腾讯云的大数据、人工智能等能力,打通线上与线下,重构并优化找房、租房、购房等交易流程。这一协议的达成,也意味着链家启动了新一轮的房地产互联网化思考。

什么是真正的房地产大数据能力?
十九大以来,习近平总书记提出的“推动大数据和实体经济深度融合”,已经成为了全国各行各业深入思考实践的重要命题。而链家作为关系到国计民生的房地产行业领跑者,对大数据的理解和应用,自然也有一番自己的解读。
链家一直扎根线下,通过覆盖全国的经纪人及门店接触房源和成交数据。在房源数据上,链家一直坚持通过楼盘字典建立立体的房源大数据信息库。而在数据建设的过程中,“真信息”、“数量多”、“维度全”、“从人构建”成为了链家对房产大数据的核心注解,也从这四点上,真正构建了链家的房产大数据能力。
中国房地产互联网的发展较慢,很多模式都源于传统的房地产门户网站。事实上,楼盘字典的概念也起源于传统房地产门户网站。作为房地产信息互联网化的起手项目,这个产品类似于汽车之家的车型库,把各个城市每一小区的名称、地址、小区环境等详细信息统一结构化入库,便于购房者在网上查询楼盘信息。但早期概念中的楼盘字典更专注于新房业务,对这个楼盘数据的理解只停留在“小区”维度。对于更为细分的“房源”维度,既没有能力,也没有兴趣过多涉足。
但消费者显然在这个层面有更加强烈的需求。如果能在线上浏览每套房源,知晓具体信息和过往历史,对买房的体验有更大的提升。但获取这些信息,成本很高,需要的劳动量也更大。难的事情才有价值,于是链家做了:通过海量经纪人,链家如同蚂蚁搬家一般将36个城市8000万套房源信息入库。每套房源信息都用400个结构化的字段来描述展示,每套房源的数据信息达到了10个兆以上,这在以往是难以想象的。
对房源数据做到了“数量多”、“维度全”,才能体现出真实。于链家而言,这是生存命脉,更是构建大数据能力的基础。在房地产互联网化的很长一段时间里,由于无法在线上交易的行业特性和经纪人之间的恶性竞争,假房源一度充斥着各大房地产交易网站。短期来看,假房源让门户网站们获利,因为更多的假信息带来了更多询盘;但从长期来看,假房源信息在大数据时代则给门户网站们带来了致命打击。过度的假房源极大的降低了用户的购房体验,而基于这些房源数据构建的买房用户画像,自然也是无源之水。
这是链家对房地产大数据理解的另外一个维度——“从人构建”。任何交易,永远都是信息和人的匹配。楼盘字典掌握了线下的房源数据,但只有通过用户对房源信息的浏览历史、浏览偏好,房产网站才能构建买房者的“购房需求画像”。画像本身是否精准,来源于买房者在线上的浏览历史、浏览偏好是否真实精准。基于画像所做出的房源推荐,对交易效率和体验才谈得上提升。即便已经构建了如此强大的房源真实信息库,链家的统计结果仍然是,平均12000个PV才能完成一个购房行为。在这个基础之上,链家的思考是能否构建更强的“从人”的大数据,大幅提高自己的交易效率。
链家怎么理解房地产场景的AI
中国互联网圈子里有一句老话:阿里巴巴拥有最多的交易数据,腾讯拥有最多的社交数据。放到地产行业,链家已经成为了拥有最多的房源信息数据和购房需求画像数据的公司。在数据资产就是能力标杆的AI年代,链家自然渴望将房源信息数据匹配上更多维度的标注。
从传统房地产中介起家的链家,其实从来没有错过任何一波通过互联网提升基础能力构建的浪潮:2008年开始,链家启动信息化,通过IT系统的打通深度提升了内部能效;在房地产信息时代,链家又后发先至,将楼盘字典这个产品做到极致超越传统房地产门户网站;在房地产电商时代,链家凭借线上下一体化,打败了各种新老互联网房地产商业模式笑傲江湖。2017年可谓中国的AI元年,链家自然也不会错过。
拥有了最多房源数据和买房用户画像数据后,链家深刻意识到,在AI浪潮里,还有三个核心的能力,一定需要构建:
了解用户群体真实身份
对链家来说,即便拥有了买房用户的需求画像,也仅仅是完善了对用户信息的一半的解读。买房是一个低频高额的行为,在每个买房者之间,又有非常多的个性化需求。即便拥有同样房源浏览路径和浏览偏好的用户,对他们的真实买房需求,背后也有千差万别的不同考虑。12000个浏览行为才完成一次买房交易,对线下起家的链家来说,这个数据自然会等效为“多少次带看才能完成一次成交”。
但无论是单纯的浏览也好,或者有经纪人循序渐进了解需求的带看也好,对买房者的需求准确挖掘,才是提高效率的关键。而从线上线下两端构建“从人”的大数据,在AI年代,对于机器来说,仍然是“猜出来”的客户需求。而在买房这个交易中,知道客户是一个什么样的真实身份,以及对这个群体的真实需求的把控,对尽快促进成交自然有极大的帮助。对链家来说,了解购房用户是一个什么样属性的真实身份,对如何理解用户根据浏览行为和偏好画像出来的选房需求和时间节奏,有更大的帮助。
AI算法精准匹配能力
掌握了更多的数据,在上一个数据年代已经能构建很强的壁垒,但在AI年代,大数据却仅仅是一项基础设施。房地产互联网行业的落后,很大程度上,来源于这个行业在信息匹配能力上的缺失,更准确一点说,是搜索推荐算法能力上的缺失。以往的房地产门户网站,都是通过提供搜索关键字匹配、更多维度的筛选条件来满足客户大概的需求。如何通过更好的算法,对更多维度数据的分析,将更符合用户需求的房源推荐过来,则成为了新时代的命题作文。
由“从人构建”角度出发,链家更多的是基于用户浏览行为给出的“母爱算法”,即用户爱看什么就给用户什么房源;此次与腾讯的合作,通过对腾讯云在大数据和人工智能领域的赋能,链家则可以加强“父爱算法”,即了解到用户真实需求从而给出更加准确的推荐,这对用户体验是数量级的提升,而背后,链家也会在交易环节提升更高的效率。
构建场景化AI 的能力
通过大数据和AI算法的构建,链家的最终目的仍然是重塑交易链条,强化自身的交易闭环。在从二手房进入到新房、租房领域以后,链家获得了更为丰富的交易场景以及更具规模的交易频次。对惯于利用互联网思维思考的链家来说,从浏览到成交,在不同的业务里有不同的场景,而所有过程路径以及支持交易的关键动作,其实都是链家的场景流量。大把流量在手,链家自然会考虑在各种复杂场景中关联更多的交易闭环。
在AI年代,链家考虑的自然是通过AI深度学习理解房地产交易场景,建立房地产各个场景下的知识图谱,将关联业务更深更稳的进行植入。如何将房地产及其关联业务通过场景化的AI做深做透,在线上下场景里植入装修、家政等辅助业务,提升用户在交易环节更好的体验,一定会是链家新一轮的护城河计划。
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