百分点首席数据科学家杜晓梦博士

转向多元化、多业态发展的地产行业正面临存量化和需求升级的双重挑战。

一面是行业集中度快速提升，竞争加剧；一面是行业整体利润水平下滑，变革压力巨大。

另外，面对供需关系和人口结构的变化，企业整体缺乏对终端消费者的触点和连接，数字化能力不足，难以快速洞察和应对消费者需求的变化。尤其是今年疫情的突然暴发，倒逼地产行业加速转变精细化运营，从开发销售业务向资产运营和服务转型。

可以说，房地产企业数字化转型的重要性日益凸显，那么如何突破重重挑战，探索落地房企数字化转型范式？

我认为数字化转型第一步是业务数据化，在整个流程生产、营销、销售和服务的流程当中，把所有业务处理、业务场景上的数据转化成0和1，否则无法自动化和在线化。

第二步是数据资产化，业务环节会产生大量数据，这些数据在没有进行很好管理的时候是非常杂乱且产生不了价值的，所以要进行数据资产化，帮助地产客户形成数据洞见。

第三步是资产应用化，将已经梳理好的体系内体系外的第三方数据，根据我们的业务需求和优先级构建数据驱动的应用。

第四步是应用智能化，以用户为中心，通过数据驱动为客户打造从分析、策略到营销落地的实时化、场景化、自动化的智能营销闭环。

地产行业数字化转型范式

用一张图来看地产行业数据智能整体解决方案，分成数据中台、AI中台、智能应用和业态服务四个层面。

未来，用户资源将愈发重要，对房企来说最关心的就是会员建设，同时也关注跨业态会员体系建设，需要把消费者场景、触点消费者的注意力和消费者时间锁定在业态里。

因此，在数据中台建设中，首要做的事就是整合内外部的数据资源，清理大量冗余数据，进行跨行业的业态ID拉通，对用户进行深入分析和标签化。关于跨业态数据的拉通，先要了解到会员和企业的接触点，全面认识会员之后，就可以做用户标签、用户画像和跨业态场景营销等。

值得注意的是，数据中台建好之后，数据资产才能产生价值，助力IT部门变成利润中心。 

在四层建设中，AI中台是最能展现IT价值的重要点。当下，包括自然语言处理、动态知识图谱、机器学习+深度学习、图像分析和区块链等多种AI技术进行支撑，并呈指数级上升趋势。

AI中台建设与数据中台类似，一旦把AI服务能力建设起来，那么未来业务无论做任何场景都是有储备的，AI能力是有足够支撑的。

对于智能应用层，需要与业务紧绑，根据业务场景和业务条线来切分。好的IT项目一定是和业务有很好的关联，所以，一方面要帮助业务人员把业务问题转化成数据问题和技术问题，另一方面还要协助CIO把事情转化成业务价值，形成双向机制。

往往被CIO忽略的是业态服务层，包括住开业务、物业管理、商管业务、酒店管理、金融业务和商贸业务等。这是因为，系统上线不是结束，而是开始，从上线开始就要做深入贯穿，分析系统上线之后的应用情况，要让业务不断的给技术部门提问题，不断进行迭代。之所以系统上线之后技术部门和业务部门的关系会越来越近，就是因为数据对业务决策越来越重要，倒逼CIO必须了解业务。

指挥中心——地产行业数据中台

具体来说，地产行业数据中台建设可以分成地产行业数据源、技术平台、数据资产管理平台和统一数据服务总线四层。

首先，数据拉通是后续营销的基础，将多源异构数据的整合，通过百分点强大的ID拉通技术手段，拉通以人为基础的数据之后，建设用户标签和画像，最后进行精准推送。

基础技术平台包括数据采集能力、数据分析存储、基础服务模块的建立等，基于线上和线下全渠道触点实现闭环数据采集，统一进行数据存储、清洗、加工和消费，以此保证数据价值最大化。

地产企业逐步重视数据资产，其中数据标准体系、主数据标准体系、数据质量体系、元数据管理都是数据管控体系非常重要的部分。百分点数据资产管理平台可以提供统一的数据生命周期管理，基于完善的数据治理体系，保证数据接入、清洗过程中的数据质量，使企业建立统一、清晰的数据资产视图，并通过统一的服务总线或者API平台产生调动价值，把数据包成各种各样的API进行黑白名单管理。

总结来说，房地产数据中台是综合指挥中心，将业务系统数据、案场数据、WIFI数据采集到大数据平台，再把所有业务系统数据打通，就可实现全局的认识员工、用户和服务。

建设原始数据、事实标签、模型标签、预测标签等不同层次标签体系，打造全维度消费者微观/宏观画像。并且，数据开放共享是IT部门实现数据价值非常重要的体现，数据收集后建立数据仓库，对数据进行深度挖掘，通过API接口把数据同步给企业内外部门，实现数据价值。

比如百分点为某控股集团搭建了集团层面的大数据平台，构建了基于集团的统一数据标准的数据资源池，并通过数据服务的方式对接各业务系统，实现业务系统与主数据管理平台的数据实时同步，保证数据的规范性、一致性和正确性。

能力中心——地产行业AI中台

房地产大数据的特征是多源异构，从量和质上都有了巨大变化，包含语音数据、文本数据、图像数据和视频数据等，对于非结构化数据的分析和构建需要基于文本分析、图像分析，以及机器学习和深度学习模型，也因此，AI中台呈现出不断扩容的趋势。

AI中台是能力平台，需要一系列的数据挖掘和数据分析能力。比如NLP引擎，可以从文本角度分析房地产企业外部舆情、内部沟通和用户行为等数据。

由于房地产企业业务形态及数据在不断发生变化，需要对本体或者事实进行修改，进而分析、搜索、统计，以及多维地理和时间关联的推理归纳工作。百分点动态知识图谱技术可以将信息转化为知识，并构建形成知识图谱，最终把人对世界的理解或者人的业务知识转变为计算机可以理解的数据，帮助用户进行分析和决策。

为了降低业务人员数据分析门槛，百分点深度融合BI+AI，并依托自然语言处理、深度学习和增强分析技术，用户可通过自然语言与系统进行可视化互动，整理和分析数据，大大降低数据分析的门槛。通过对数据的智能分析，还能给用户推荐针对性的报告，并深度挖掘数据中隐藏的关系和价值，为商业决策提供有力支撑。

比如百分点根据某集团地产业务需要和应用场景，构建了业务可视化智慧大屏展示，对外可支持品牌招商、商场服务，通过智慧商业大屏，可以看到所有品牌开店的数据、租赁面积、销售额和客流排名，对内通过经营分析大屏，可查看广场店铺客流流向分析、楼层人气值、广场客流和销售额变化趋势。通过客流流向，可判断品牌之间关联度，根据楼层落位图上叠加的热力图，比较不同楼层的店铺热度情况，从而分析销售与客流直接的关联度，以及工作日与平日数据差异。通过可视化大屏指挥舱，还可实时直观了解集团业务运营情况数据，为业务决策、战略制定提供强大的数据支持。

智能营销闭环——智能应用

在地产行业，数据只有参与到决策里，业务人员和领导才能感知到数据价值，数据才能对业务决策产生支撑作用。

因此，在智能应用层，精准运营及营销要以用户为中心，通过数据驱动为客户打造从分析、策略到营销落地的实时化、场景化、自动化的智能营销闭环。

其中，跨业态交叉营销需要跨航道多业态资源整合，创新客户经营模式，为客户提供优质消费体验；关于商户联合营销，通过大数据的接入和整合，打通所有门店和各个业态的业务壁垒，实现卖场内异业会员的引流，盘活整个生态圈；围绕用户旅程中的关键时刻营销（MOT），需要根据标签获取用户相关信息，在关键事件节点对客户推送相应营销活动。

值得注意的是，自动化实时场景营销可以通过可视化界面，简单地拖拽即可完成复杂的营销决策过程。只要基于营销目标、标签和用户行为等自定义设置多种营销场景，实时场景捕捉触发营销动作，灵活配置场景规则，匹配各种营销策略，完成自动化实时场景营销。

运用一系列大数据分析数据模型，可以实现对地产多业态数据深度挖掘，指导后续客户分群、精细化运营、商业地块定价、商铺规划选址和去化率预测等行业应用。

比如百分点为某控股集团搭建的智能会员经营，实现了会员全生命周期数字化经营，可查看各细分群体用户画像、历史活动期间会员画像、不同活动类型会员画像，基于会员消费行为、业种与店铺偏好、停车行为等多个维度进行精确互动、精准投放和精细运营。

业态服务是IT系统和业务之间的桥梁，通过活动的辅助运营，带着业务去用系统，去让IT团队认识到数据的价值，要有一部分这样的人在IT团队里，成为技术部门和业务部门沟通的纽带。也因此，业态的服务要把业务数据化和数据业务化结合起来，进行分析咨询和运营。

其中，对于大会员的管理运营，需要建立大会员体系，把会员的权益和积分做拉通，把会员运营好，最终引导客户价值落地。

整体来说，企业数字化转型从构建数据连接，到挖掘数据资产，最后赋能业务，这三层这都是非常重要的，百分点也致力于做企业数字化转型的合伙人，帮助企业实现智能决策。