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大数据时代的家居与地产行业变革

2019/9/10 18:43:15 来源:新京报 大字体 小字体 扫码带走
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大家最近能够在各类媒体上看到,今年6月万科和百度签订战略合作协议,同月360投资花样年华地产旗下彩生活物业公司,8月万科和淘宝房产联合举办营销活动,按消费者在淘宝上的消费能力给予相应的房价折扣,而且这个折扣力度非常大。在8月底万达和百度、腾讯成立合资公司,共同向O2O方向发力。这一系列的商业地产企业和互联网公司的合作背后预示着什么?什么又是房产和家居行业的大数据?非常高兴能有机会和各位分享家装e站在企业和产业链数据战略上的一些思考。

大数据这两年流行的4V定义,分别是volume规模、velocity高速、variety多样性、value价值。单纯的数据集合和积累不是大数据,完整的大数据产业涵盖数据存储、技术分析、行业应用三个方面。

从数据采集与存储上来讲,我们所在行业的数据,分为用户特征数据、用户行为数据和环境数据。用户特征包括消费者性别年龄、地域、行业、消费能力、爱好等等能够清晰确定单一和群体消费者的数据字段。用户行为数据包括用户的浏览行为、搜索行为、用户位置的变化(LBS)、汽车路线和出入时间、线上和线下的购物行为。环境数据包括各类商业地产、住宅地产的位置、户型布局与面积、装修风格方案、智能设备等等对环境采集的数据、品牌商门店位置、陈列商品等等。以人的因素和环境因素对数据进行不同分类。在这里我要强调的是,第一,大数据是采集的全量数据而非单一数据。没有什么量变引起质变的概念,所有的商业行为都可以被信息化数据化,商业行为的结果也是多重变量共同影响的结果。第二,不讨论单一因素带来的因果关系。更多的要考虑各项数据之间变化的相关性。第三,数据采集过程中的偏差不可避免,我们的评价过程更多的看群体,而不追求微观上的精准。

从数据采集技术上来讲,家装e站在2014年以 天猫平台为核心,在截止8月份只有42个分站,年底预计150个分站的基础上,全年预计影响超过300万人次的家装消费者。2015年我们全国会有300个分站,以及供应链体系超过55个大仓的基础上,整合网络营销推广资源,预计全年会影响5000万人次的消费者。在官网上线以后,以 Hadoop、mysql集群、BI系统组成数据计算、存储、分析体系。对消费者装修过程中的家居数据进行充分的采样分析。未来我们会依据业务需求,对接政府、开发商、平台、品牌方数据体系。政府数据包括政府建委、房管局相关的交易数据;国家统计局相关的地产开发数据;国土资源部相关的土地市场数据。开发商数据包括各楼盘户型库、消费者信息,同时我们也向开发商和消费者提供设计资源、每户定制交付的精装修房系统、以及各地区行业户型、装修、用户偏好等数据支持,使开发商提供的楼盘产品更贴合消费者需求。另外,和阿里巴巴等平台对接,可以获得5亿用户的偏好、位置、消费能力等精准数据,对e站各分店、各家装行业品牌方等提供业务支撑数据和营销支持。


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