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傅志华:大数据驱动地产企业数据化运营
作者:城e家 日期:2020年03月18日 来源:房天下产业网


       [提要] 很多企业在做数字化运营的时候,做的不成功的企业往往在价值规划方面做的并不太好,并没有真正落地到企业创新,往往会失败,你招到再好的专家或构建在好的团队,如果你的价值规划没有做好,数字化运营,制定数据化的战略很容易失败。

傅志华:大数据驱动地产企业数据化运营
e城e家CTO&新智数信CEO 傅志华

傅志华:

一、企业在制定大数据战略时需回答的三大方面

价值规划、产品技术组合、团队和组织结构

很多企业在做数字化运营的时候,做的不成功的企业往往在价值规划方面做的并不太好,并没有真正落地到企业创新,往往会失败,你招到再好的专家或构建在好的团队,如果你的价值规划没有做好,数字化运营,制定数据化的战略很容易失败。价值规划清楚了以后,技术组合和相应人员招聘可以更清晰。

二、大数据驱动企业数字化运营和数字化创新

数字化运营在降本提效,提升客户体验,提升客户精准度启动的,数字化创新是通过数字化的手段产生新的商业模式,给企业直接带来新的商业模式,带来新的收入。

数字化运营几个层次,从搭建数据平台开始,基于客户画像,基于大数据系统,构建起横向的数据打通的大数据平台,这个数据平台的搭建是非常关键的,企业在这方面的搭建更多不是技术问题,更多的是数据不打通的问题。很多企业组数据没有打通,客户的数据,项目的数据等等,这时候要花大力气考虑这个事情。假设数据统一和打通了以后,上面就有很多各方面的应用,包括数字化的研发,数字化的运营监控,客户体验的优化,数字化的营销渠道,数字化的传播、决策分析和战略分析,这些都有很多方面的应用。数字化运营在构建数据平台,搭建数据平台是最为关键的,但是数据平台与上面的应用可以同时进行的。

三、大数据与AI在地产行业应用三步走

分享下经验,我当时是龙湖地产首席数据官,IT部副总经理,进的龙湖地产从零开始搭建数据团队,我的使命要把这个数据团队构建起来,搭建龙湖集团数据化运营的体系。我们当时做了几年的规划,老板还是希望我们长短结合,长期要考虑,短期产生的价值也要考虑,所以要长短结合。

第一个阶段是业务数据化,要把重点的数据线上化,包括营销、研发、投资、大运营等等,我们帮助这些职能部门做数据化的工作。做数据化工作会遇到很多的挑战,为什么要把数据线上化?为什么度做一些IT的投入,包括业务人员配合跟你一起做数据化的工作,前期创新场景规划是非常重要,要让业务把数据给到你,弄到线上,最主要是告诉他我们可以帮你创新,第一、第二年的时候要紧密的跟个职能和业务线梳理重要创新的场景,数据化可以帮你创新或降稳的场景。

第二阶段,数据平台化,假设把数据都业务化了以后,我们会进入数据中台共建,第一阶段和第二阶段可以同时并行,也会有重点,第一阶段数据中台工作不会做的特别多,第二阶段会考虑做一些数据中台的工作,数据中台也有业务应用的中台应用,包括系统研发、智能运营,我们第一阶段也做一些第二阶段的工作,第二阶段没有说我第一年、第二年做完了我再看到启动第二年、第三年的工作,我们当时做智慧研发的工作,怎么提高研发部门,不是IT研发,地产研发效率工作,当时也通过AI的守丹做了很多应用,我现在这张图感觉区隔开了,如果有一些部门数据化已经做的比较好了,你可以考虑他提前进入第二阶段,可以做数据化平台和智能化平台的工作。

第三个阶段,希望数据能够单独成为一个业务,做数据化的创新。

四、应用切入点规划原则;重点关注吸引力较大的“速赢”“战略性”业务,并划分为10大业务,5个重点

规划创新场景要考虑政府的导向,集团战略的导向和业务的吸引力。通过内部的调研和访谈,做业务可行性和吸引力的东西,规划了几十类45个项目,画成十类业务,投资、研发、客户运营、决策、营销,这些当时非常容易创新的。我们当时拿这个决策做了一个项目智慧投资决策系统,这里覆盖了重资产、物业等等,横向拉拢了所有跟投资决策相关的项目,目前这个项目还在用。我们已经规划了十类项目,我们把这十项项目穿透不同业态看价值,地产里我们认为有几个不同的价值驱动因素,不同价值驱动因素价值是不一样的,比如投资系统,在不同的业态和有利于公司扩展规模是有帮助的,提升公司规模是有帮助的,快速精准的拿地。精准营销项目在于提升资金周转效率,提升速度是有帮助的,通过价值规划的图看每个项目的情况。针对潜在业务用例,按照产品吸引力、可行性区分优先策略,重点关注吸引力较高的业务,平衡短期业务需求及长期发展需求。

五、地产—数字化技术助力地产精准决策、精准营销、降本提效

做完了上面所述不同项目的规划,再做产品。第一阶段是价值规划,第二阶段是产品技术的设计,这方面做产品设计的工作,要看不同职能的痛点,比如投资拿地,以前也做客研,做相关的调研和摸底,大部分人为的因素为主。投资这个事情肯定是个艺术的工作,要尽量把科学的部分多做一些,这样在做艺术决策上有更多的信息参考。以投资拿地为例,当时也做了一个系统,一方面把原来投资拿地决策上了。第二,基于这个工作,引用了一些大数据,判断这个城市值不值得进入,这个地块值不值得拿,也通过机器学习算法学习,历史成功的案例是什么因素导致的,最后发现在人口大数据方面对投资拿地是特别有帮助的,因为很多因素是会变化的,比如政府的政策等等,但是不变的还是供需,这个城市或这块地如果有人口净流入,而且有产业人口,有消费能力,这个地方一定有潜力,可能看到过去一两年他的趋势在上涨,对于我们做决策是有帮助的。这些发现是我们通过机器学习判断出来的,再做成一个数据产品。

基于这些我们再看,比如投资系统场景,我们需要哪些技术,哪些技术是自研,哪些技术要合作研发等等,我们可以梳理出来,就知道哪些方面招什么样的人。

简单总结一下,在房地产大数据平台搭建的时候,最核心的要把创新场景先梳理清楚,根据业务的痛点,长短期的结合,梳理清楚创新场景,根据业务吸引力和可行性规划出重点的产品和项目,逐步的落地。


 

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