近年來房地產數字化營銷現在已經深入人心，客研工作通過運用大數據，效率明顯提高，房企可以運用大數據獲得客戶畫像，從而得到精準的客戶定位。運用大數據驅動客研工作，已成為房企營銷部門（或客研部門）探索的一種全新工作方式。
但在實際工作中，運用大數據做項目客研的觀念和方法都存在很多誤區，有的單把城市的數據或者單把項目的數據作為大數據進行分析；有的錯把客戶研究做成了客戶統計；有的誤認為大數據就是數據量龐大……
這些都會導致客研結果存在誤判，這樣的客研結果對項目定位幾乎沒有任何參考價值。
厘清“城市大數據”和“項目大數據”
我們將客戶研究的大數據分為兩大類：
一類是城市或區域層面的數據，即“城市大數據”，這類數據反應的是城市客戶群體的研究，包括在一定城市范圍內的年齡結構、家庭結構、家庭收入、職業結構、莫蘭（Moran）配套分布以及客戶的APP偏好等等；
另一類是板塊或項目層面的數據，即“項目大數據”，這類數據主要是房企的項目在歷次客研過程中對客戶調研中沉淀下來的數據，比如項目的成交客戶數據、來訪客戶數據、街訪數據以及客戶回訪數據等等。
1、城市大數據。
城市大數據很多是可以通過第三方網絡數據平臺購買來的，也是合法的。
一般都會整合多家網絡平臺的先進的數據源，通過建立先進的分析模型，對已知客觀事實用先進的分析維度進行分析和驗證，同時對未知的市場及客群進行分析和研究。
比如，搜索某區域的年齡結構的20—30歲占比和30—40歲占比各是36%和27%，說明年輕人的占比較高；而如果搜索這個區域母嬰類的APP使用頻率比較多，那么說明這個地方的孕婦或者二孩家庭比較多。
再比如，莫蘭配套分布圖，其代表著一個區域的消費狀態，同時也可以說明這個區域的年齡分布。可以搜索莫蘭配套分布圖中KTV、酒吧、花鳥魚蟲市場等等散點分布，來分析周邊居民消費偏好。
例如中餐和非中餐（西餐、咖啡和奶茶店等），假如一個區域的非中餐有一個比較明顯的聚集特點，可以說明這個區域人口分布年輕化程度比較大；酒吧和KTV比較集中，說明人口分布偏年輕人；而花鳥市場比較集中，人口分布則偏中老年人。
價格分位線的分析研究，可以通過輸入項目預期輻射半徑，查看項目所在地的房地產價格分位線。
分位線的意義在于，分位線主要為制定房源總價提供參考。一般低于60分位線的總價為低風險區；60-80分為主安全區間；80-90分為高端產品安全區間；90-100分為高風險區間。
總價對應的分位線，一般建議60-80分位線比較安全，80-90分位線對應的是高端產品（大平層和別墅）的總價區間，超過100分為，說明項目的總價創了這個區域房子總價的新高。
在運用城市大數據的時候，要特別注意城市大數據存在一定的局限性，因為城市大數據都可以看作是對現實結果的部分總結，任何數據放在一起都會帶有明顯的某一網絡數據平臺的特定客戶群體的強關聯。
通過移動電信、百度地圖或者通過大眾點評、京東、美團等等的來源不同得到的城市大數據，它的客戶群體是不同的，得到的數據與其客戶群體有強關聯的關系。比如大眾點評的客群偏美食，京東的客群偏網購，而美團的客群偏外賣等特點。
2、項目大數據。
城市大數據可以購買，但項目大數據是買不來的，因為買賣項目大數據的客戶信息是違法的，所以項目大數據才是房企客研工作要認真去做的一項重要工作。
我們通過項目的成交客戶數據、來訪客戶數據、街訪數據以及客戶回訪數據等等，去了解項目的客戶是誰，他有多少錢，他喜歡什么，目前處于什么狀態，是否想換房，他更關注交通、景觀還是教育等等因素，這些都需要我們通過線下認真地去做調研工作，才能得到這些項目的大數據。
現在很多房企只注重城市大數據的購買和整理，熱衷于城市地圖的板塊劃分，而不注重自己的項目大數據的收集和整理，其實是一個非常大的資源浪費。只有通過房企自己項目不斷的積累項目大數據，才能建立起一個與競爭者進入的 “門檻”，提高自身的競爭力。因為城市大數據是共有的，大家都能買到的，而項目大數據才是自己的。
有些項目大數據是城市大數據也是無法觸及的，比如首付比例、月供比例、金額、各板塊對于客戶置業的吸引力和客戶對精裝修偏好等等，這些數據只有通過項目大數據才能獲得。
另外，成交數據組、來訪數據組和街訪數據組來匹配客戶調研可信度，很明顯成交數據組可信度與產品的匹配度要大于來訪數據組，更大于街訪數據組，這樣我們可以確定客戶調研可信度的層級： 成交數據≥來訪數據≥街訪數據
所以成交數據、來訪數據和街訪數據之間交叉重疊的部分，就是我們做項目大數據要特別重視的客戶群。
城市大數據和項目大數據兩者是從不同的角度分析問題并進行客戶研究的，兩者相互之間是不能完全替代的，單從城市大數據或者單從項目大數據分析得出的結果，和現實結果之間都存在著明顯的偏差。在實際工作中，要把兩類大數據的邊界厘清，不要混為一談，這樣導出的數據進行分析才有意義，有價值。有的人認為把城市大數據拿到手了，就萬事大吉了，客研工作就做完了；反之，有的人只分析自己已有的項目大數據，就進行客戶描摹，畫出客戶地圖，得出客戶定位，這些都是我們客研工作中的誤區。
所以，城市大數據和項目大數據要結合使用，城市大數據是基礎，項目大數據進行不斷地修正，一方面提升客研的精準度和可信度，另一方面補充客研的應用維度。
掌握大數據，以高效驅動客研
1、大數據抓取客戶特性。
客戶地圖是基于項目大數據（包括競品的）做的，在獲得大量的項目大數據后，再加入客戶分析邏輯，在當地的客戶購買情況、客戶類型、客戶購房遷移路徑、家庭結構、置業需求、剛需占比/改善占比；月供占比/首付占比等購房能力、還貸能力和精裝喜好等等方面，將原始標簽合并成新的標簽進行計算，最后得到客戶的多維度畫像，從而畫出項目的客戶地圖。
以往各房企主要通過外部地產顧問公司了解區域的包括競品的項目大數據信息，隨著互聯網的深化，房企開始自己在網絡平臺的數據等城市大數據的基礎上，結合房企內部成交客戶信息的項目大數據進行收集和梳理，最終按區域輸出客戶人口資料特點、產品偏好等信息，輔助房企進行項目定位的決策。
比如萬科已經通過抓取外部網絡數據（城市大數據）及已成交客戶信息（項目大數據），對當地整體客戶來源及分布情況進行了梳理，分析得出各區域客戶不同產品的成交情況，從而得到相應的客戶地圖，并指導其項目的產品打造。
2、客研大數據助力產品迭代。
房企可以通過結合公司內、外部網絡數據等的城市大數據和項目大數據，梳理區域甚至城市的動態信息，搭建客研大數據支持體系。
利用城市地圖大數據平臺，用360°全方位、1×1公里無死角的精準洞察，通過大數據、顛覆傳統的視角邏輯，實現分析建成區的城市規劃，并分析下一波外溢去向和潛在客戶熱力圖等功能，配合客戶需求針對性的對產品進行優化調整，打造熱銷產品。
項目大數據中客戶需求變化大數據分析，通過對比連續兩年人群的變化趨勢，比如二胎家庭、已婚人群、高消費力人群比例，針對性的對產品進行優化調。
比如，某頭部房企為進一步鎖定目標客群，升級新住宅產品，就針對重點區域進行客戶研究，花費23597個小時，對6742個家庭進行走訪，以此獲取大樣本量的基礎客研數據。客研發現，兩個套房戶型較一大一小戶型銷量佳。經驗證，這種戶型以三代同堂家庭購買為主，雙套房戶型，更能平衡父母與子女雙方的心理，并得到市場的熱捧。
3、大數據給客戶調研提供方向上的指引。
通過對于城市大數據的運用，我們可以快速確定的客戶調研的方向，降低調研試錯成本。
比如我們做一個總價300-500萬樓盤的客研時，首先要確定全市范圍內，擁有這個支付力區間的客戶分布在哪里，從而才能進一步制定線下客戶調研方向，假如對應的支付力客群就在樓盤周邊，那么調研的方向就可以考慮如何滿足附近客戶的置換需求；假如對應的支付力客群離樓盤很遠，那調研方向就要考慮在滿足什么樣條件的情況下，可以讓那些客戶跨區域置換。在確定調研方向以后，仍需要通過線下的實際調查、深訪等傳統客研工作，來得出最終的客研結論。
所以，大數據特別是城市大數據，可以在宏觀層面上給客戶調研工作的制定提供一定的指導意義，避免在制定調研方案時找不到正確的方向，而不是完全取代我們線下的客戶調研工作。
4、客戶數據量龐大不等于大數據。
現在大數據成為流行的熱詞，各房企都在倡導“大數據”，宣揚大數據的各種神奇功效，大家都在跟隨潮流，開發各種APP，步入大數據行列。用銷售APP、云平臺取代了傳統的紙質客戶登記表，認為這樣不僅可以讓置業顧問更加方便管理自己的客戶，同時也能為項目積攢龐大的數據以供分析，以更加有利于做出正確的決策。
但是大數據并不等于客戶的數據量龐大，不少項目做客戶研究的方式方法都是錯的，把客戶研究做成了客戶統計，只有數字統計，沒有數字分析。其實統計只是客研的一種方法和手段，而不是客研的全部，真正的客研是要在數據的基礎上進行內部規律和外部規律的分析，而不僅僅只是數字的簡單羅列和堆砌。
另外，大數據的運用前提是數據的有效性。
你會發現，置業顧問喜歡在某個時段集中錄入客戶信息，然后在該階段錄入的客戶認知的推廣渠道卻也是一樣的，原因是置業顧問為了省事，用的全是首頁展示的那幾個推廣渠道，那么統計出來“最有效”的推廣渠道也是那幾個；或者即使是客戶填寫，置業顧問也是為了省事，會暗示客戶“應付一下”。
如果數據是虛假的，那么客戶數據量越龐大，反而越能誤導決策者的判斷和決策。
所以，必須清晰地認識到數字的簡單羅列堆砌和無效數據的兩大危害，扎扎實實地做好數據的錄入、收集和分析，才能保障高效地利用大數據驅動客研工作。
結語
在房地產行業準備過冬大環境下，如何做好項目的客研工作成為每一個營銷人不得不思考的問題。
當下在營銷的能力被分銷渠道綁架而下降的時刻，營銷人必須抓住客研起飛的風口，通過大數據驅動客研的模式，做好客群細分和客戶需求的研究與挖掘，為項目定位提出切實有用的專業意見，在新的發展模式中找準發力點，才有機會讓營銷的意見重回話語中心，找回營銷的價值。
文章來源：明源地產研究院
