房地产行业，都是如何做数据分析的？

在经历了疫情考验的特殊时期，国内房地产租售市场需求经过短暂一段时间的低迷，又重新持续火爆。

自改革开放以来，伴随着土地价格的持续走高以及国家坚持落实“房住不炒”的政策，房产市场从早年的遍地黄金发展到如今充满竞争的状态；同时，房产行业面临着资金投入巨大，融资困难，回款周期长等问题；又由于市场主体，交易条件与政策影响等特点，也加大了房产企业的运营风险。

那么房产领域怎么做数据分析？其领域运营状况可以通过哪些分析指标来定义和描述呢？接下来就让我们来了解一下吧。

房地产行业因其特殊性会有许多的问题，因其属于大宗商品交易，成交时间周期长，业务交易环节相当繁琐，很难通过定量描述；且房产同时兼具生活工作落户等一系列附加社会属性，基于买方主观，购房时需要极其细致的权益衡量等等。

鉴于此，导致房产领域数据分析问题诸多，数据来源之广，清洗与分析难度之高，数据反馈周期之长，易形成孤岛难以互联互通。

在做房产运营分析进行系统性描述时，最常使用的关键指标主要在于用户与业务场景，比如说项目、房源、客源、业主、带看、成交、认购以及用户线上线下行为等。

整体运营框架

分析框架图：

 

用户带看

带看量定义：一定时期内某一区域内客户实地参观批次的总和。

带看量是反映房地产市场冷热程度的先导指标。客户有购房的意愿，才会发生带看，并且带看是发生在成交之前；因此，当房产带看量不断放大时，就说明后期房产交易市场越火热；反之，交易市场就越冷清。

用户转化

房地产领域与一些O2O场景较为相似，涉及到线上到线下，融合了房、客、经纪人三方面。

主要通过以下转化：

• 前期吸引客户进行引流，联动业主发布房源信息数据，客户点击收藏关注分享点赞，重点关注楼盘及周边区位配套设施等信息；
• 再到房产经纪人与客户进行沟通，进一步展示分配房屋资源数据，成功预约客户产生带看；
• 最后进入线下实地带看。

总结来讲主要有两条关键路线：

连接买方与其期望的房屋信息内容；

连接买方与房产经纪人。

重点需要关注的是各个带看转换路线上不同房源的转化能力的总和。

用户画像

用户在企业发展的过程中有举足轻重的作用，用户画像数据的建立是业务发展的必然结果，主要应用于精准营销、用户分析、数据应用与分析。

房产行业建立用户画像的主要目的为了精准营销，其核心模块内容根据功能可划分为以下几个模块：

• 行为转化: 主要是用户完成的点击点赞等任务与经纪人录入的非结构化数据清洗处理；
• 用户标识: 确保用户身份标识的唯一性，从线上到线下用户的数据统计是同一个完整的路径，保证用户在每一次上线登陆使用时，数据信息能够持续积累；
• 标签挖掘: 基于用户的行为属性，购房期望，兴趣爱好，渠道信息等等；

用户获取

用户成本：在房产领域的引流阶段，B端和C端应分别考虑。

B端是指房产经纪人为获得一个新增客户所产生的花销成本，即：

获客成本＝新增用户的总投入／新增用户总数

若要对获客成本进行深入分析，应区分各个渠道单独计算（例如用户可以从商机渠道与广告宣传等途径了解和点击，应分别计算）。

由于不同渠道的用户质量不一样，获客成本应结合留存率来分析。

成本架构：

• 操作成本（平台信息监控预警）；
• 前期高额让利分销公司与经纪人，提高其留存率；
• 广告投放费用，商机渠道费用；
• 经纪人高额佣金。

引流渠道：

• 传播：通过客户之间自发扩散流转和活动营销传播；
• 推广：应用商店，SEM／SEO，ASO，广告投放等；
• 地推：主要针对客户行为属性，包括不限于房产经纪人，白领学生群体等；
• 新媒体：微博、微信、直播等渠道；
• 流量置换：通过商务合作来进行宣传引流。

新增用户：在目前的“新增用户”的定义中，总的来说，可以分为两种方式：

一段时间内打开应用的新用户数量，这是广义的新增用户；

一段时间内产生过“关键行为”的新用户数量，比如：购物/发言/充值。

新增用户主要是用于衡量营销推广渠道的效果，是最基础的数据指标；根据房地产业的两端聚焦的不同群体可划分经纪人、购房者、租房者等。

用户活跃

由于房产交易的低频性，用户的忠诚度无法通过单独的数量指标或质量指标来衡量，理论上应结合用户的生命周期的阶段特征来分析；客户在买房期间活跃度可能一直很高，但一但完成房产交易，其可能不再活跃。

常规数量指标和质量指标如下：

• 数量指标：日活DAU，月活MAU；
• 质量指标：活跃度，平均周期，使用率；

用户留存

用户的黏性与活跃度可以通过留存率进一步分析，但房地产平台的用户留存率仍要切分不同的渠道进行深入：B端经纪人，C端用户及用户基础属性和行为预期（租房还是买房）。

用户生命周期

用户留存率难以与房产行业的商业属性挂钩，故可以换算成用户生命周期，用户生命周期=周期/（1-周期内新增留存率）。

鉴于房产交易的低频性和经济基础，普通客户无法频繁买卖租售房屋，故这个数据会非常低，且数据估算又会有较大偏差；但可以通过扩大时间维度，进一步分析用户生命周期最短与最长的用户特征。

用户人数在哪儿分布最广，如何抓住用户痛点以延长用户的生命周期，哪一部分用户商业价值最大？

对于房产领域来讲，房源数量与质量才是吸引用户的关键，但房产经纪人的专业素质也极为重要，所以我们也可以着重分析B端房产经纪人。

用户付费

获客阶段，CAC是获客成本，CLV是新用户后续付费，COC是运营成本，只要用户生命周期价值能覆盖掉成本=CLV-CAC-COC，房产O2O业务就可从客户身上获取价值，可以从这个角度来建立用户付费的分析框架。

至此，大家一定程度上可以知晓房地产行业运营的典型性数据分析框架；买房虽是低频，但围绕房子的人与人、人与物的互动是高频，关于房产行业的数据更有待深入挖掘分析。

作者：赵小洛

微信公众号：赵小洛洛洛