地产行业正在从黄金发展期进入到白银发展期，房地产商从过去粗放经营转向精细化经营。下面为大家介绍地产行业大数据应用场景。

地产行业大数据应用场景

地产生意不在是简单的交钥匙工程，简单的商品房建设。地产公司正在转向商业地产开发和商铺经营、物业经营。市场的竞争正在驱动地产公司寻找新的收入增点和新的商业模式。有的地产巨头例如万科和万达，已经转向社区O2O、电商、文化产业、地产金融等业务。

一些地产公司和大数据公司正在寻找大数据在地产行业的应用场景，并且已经取得了阶段性成果。移动大数据正在帮助地产行业在土地开发、小区规划、商铺规划、地产O2O，甚至地产金融等方面发挥作用。地产大数据商业应用场景被逐渐被挖掘出来，大数据技术在资源配置和客户分析等方面发挥了过去想象不到的作用，移动大数据正在帮助房地产公司实施数字化运营，获得新的业务收入。TalkingData作为一个领先的移动大数据公司，在土地规划、客户经营、打通O2O等方面帮助很多房地产商实现数字化经营，并取得了一些成绩。数据商业应用给地产商带来了过去不存在的商业价值，移动大数据技术在商业地产的应用，正在成为很多房地产公司重点关注的领域。

1 移动大数据在商业地块定价策略方面的应用

先从一个真实的例子开始，一家著名的房地产公司，其房产开发主要集中在三线城市。当这家房地产公司进入到一个城市时，当地政府非常欢迎，并拿出了一个拥有30万户籍人口的土地让房地产公司进行开发。房地产公司开发完之后，发现房子卖出去很少，同30万户籍人口的需求完全不在一个数量级上，房子积压了不少，造成了较大损失。

地产公司很困惑，究竟是什么原因导致了房子滞销，经过一段时间的调研，地产公司发现30万户籍人口中有一半以上在其他城市工作，并且未来不会回来购买住房，其开发地块的常住人口住房购买需求较低，相当于10万户籍人口的需求。地产商按照30万人口需求开发的住宅小区，很难在当地短期内卖出去。本次房地产投资损失较大，导致房地产商从当地房产市场退出。

TalkingData利用移动设备的位置数据，可以帮开发商了解其开发地块的常住人口数量、年龄分布和职业特点、以及收入水平。通过数据分析，房地产商可以客观了解开发地块每天晚上居住的人口数量，进入的人口数量，第二天离开的人口数量，以及这些人口的活动规律、年龄阶段、职业类型、收入水平、消费水平等。这些数据可以帮助房地产商对土地价值进行评估，这些信息对土地价格影响很大。房地产公司已经利用移动大数据进行土地价值估算，避免采用户籍人口数量方式来价值估算土地价值，降低了土地投资成本和房地产开发风险。

越来越多的房地产公司正在利用移动大数据，客观精确地估计其开发的土地价值，降低土地投资费用。房地产开发商也将参考用户信息进行房型设计、商铺规划、配套设施规划等，真正将大数据价值应用到房地产项目上去，优化资源配置，提高运营效率。

2 移动大数据在商铺地产规划上的应用

房地产行业正在将产业链进行延伸，住宅小区的商业地产项目已经成为房地产公司未来利润的增长点。商铺主要为周围居民提供服务的，居民的消费偏好成为商铺设计的一个出发点。商铺的合理规划对商业地产的增值起到了关键的作用。

移动互联网的大数据可以帮助房地产商了解客户的消费偏好，通过用户智能手机的App列表和其活跃程度，大数据公司可以对周围居民进行分析和画像。这些用户画像包括客户的生活爱好、年龄层次，消费特点等信息。房地产商可以利用这些信息进行商铺规划，根据客户消费需求来规划商铺，最大化商铺的利用率和客流量，合理配置商铺资源。

TalkingData已经向一些地产开发商提供了用户画像数据，这些用户画像数据正在被用作商铺规划。房地产商依据周围用户的特点和数量，规划教育、娱乐、健康、户外运动、美容等商铺的配置比例，确保有足够的商铺来满足客户需求，同时也确保相同类型商铺不要太多，最大化商铺的经济利益，也为商业地产增值提供基础。

房地产商利用移动互联网侧客户行为数据和消费爱好数据，在开发商铺时依据客户需求规划商铺，提高商铺客流量和消费总额，帮助房地产商提高商铺价值和潜在的租金。商户也可以利用用户画像数据深度了解客户，为商品采购和服务提供数据支持，为客户提供更加优质的商品和服务。

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