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“房产+大数据”让北漂住上想要的房子

来源:数据猿记者:春夏

对于大部分北漂来说,如何才能攒到钱在房价颇高的北京买房子是一大难题。而有了钱以后,如何在众多房源中找到环境好、价格又低的房子又是难上加难。房产企业利用大数据技术,了解购房者年龄阶段、消费能力、消费特点等信息,搭建用户画像,精准了解客户需求,在营销阶段可以为购房者匹配合适的楼房。

12月1日,数据猿联合上海大数据联盟举办了《魔方大数据12:行业应用系列论坛之年度论坛——房产+大数据》活动。本次活动,邀请了来自房地产及大数据行业的多位领军企业代表,就房产大数据应用的真实案例做了分享,探讨了在大数据时代下,房地产行业所面临的新挑战、新机遇、新趋势。

众盟商业运营副总裁曾丽芳女士首先发表了看法。曾丽芳称,众盟可以基于用户在线下的行为轨迹,积累用户消费行为数据,并应用于房地产行业。

众盟基于8亿多的独立移动设备线下数据、20万+的全国合作商户、40万+的数据热点等资料,比如“哪个用户去了高尔夫球场”、“哪个用户去了4S店”等数据信息,了解其购房、购车欲望,深入分析其消费需求以及消费能力,便可以找到精准用户,为房产开发商提供精确的目标客户信息。

众盟商业运营副总裁曾丽芳

鲁班软件董事长杨宝明称,建造业是很大的行业,其用到的每根钢筋、每块砖都要精算好,而鲁班致力于利用先进的技术,推动中国建造业进入智慧建造时代。

杨宝明表示,在管理项目过程中,鲁班积累了很多模型数据,最早时利用数据控制造价成本,随后逐渐扩展到项目精细化管理的各个维度,包括建筑、技术、协同管理等。

鲁班软件董事长杨宝明

房价网CEO张效海表示,房价网正在做的事情是,给每一个地址定一个价格。只要客户给出具体地址,就可以告诉他地址中的房价是多少。

而中国的情况很复杂,地址说法各种各样,比如北京的各种街道和胡同。如果想要得到更加快速、精确的房产信息,就要对地址数据的处理能力要求更高。房价网基于数据挖掘、人工智能技术,研发房价模型,为房产做出更合理的价格评估。同时,房价网还可以根据用户的住址,帮助客户判断其经济能力,从而为其提供定制化服务。

房价网CEO张效海

新城控股CEO罗艳兵称,新城控股有住宅、商业开发、购物中心、电影院,还有创客空间等商业地产。未来,新城控股将建立大数据应用平台,利用大数据开展精准营销,为客户带来更加便利的服务。比如,用户看电影时,可以为他赠送一张免费咖啡劵。

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