中国房地产发展进入存量时代
中国房地产业告别了过去近二十年的粗放型发展阶段，进而转向理性平稳的发展阶段。尽管一线城市人口还在继续增长，但新增房地产投资已经开始向二三线城市转移，北上广深已经提前进入了存量地产时代。
原本主要依靠土地增值收益、房价上涨的粗放型盈利模式已不可持续，开发商获得理想盈利与回报的难度日益加大。随着利润空间的普遍收窄，存量资产的运营能力将成为企业能否持续经营的关键要素。
移动大数据带来存量地产时代下传统资管模式的升级
过去可能只需要笼统的知道现金流、回报率这些会计报表上的统计指标就可以支撑企业对于一个存量物业运营现状的判断和未来价值的预期。而指标背后微观个体的数据要么不可得，要么被视为是不重要的。存量物业竞争时代的到来使得精细化运营提上日程，微观个体的数据开始受到越来越多的重视。
随着移动互联网时代的到来，人群的日常生活开始与移动终端设备如影随形。手机内置的的各类传感器无时无刻不在记录着人群的行为和感知，app的使用则会很形象地刻画人群在一段时间内的兴趣偏好， wifi环境下的移动终端和场景的信息交互则会描绘出人群在线下的活动。
科技的进步则使得通过加工处理的脱敏移动终端微观数据可以为企业所用，极大地扩展了企业对客户认知的深度和维度，使得企业可以更好的服务目标客群，提升目标客群的价值贡献。
TD利用大数据在资管变革中的实践
TalkingData正是赶上这一时代契机，基于6亿的月活移动设备覆盖，超过50亿的累计移动设备覆盖，为金融、证券、保险、地产、零售、航旅、汽车等行业带来了数据驱动的行业变革，在存量地产领域，我们也形成了全流程的数据服务支持方案。
以购物中心这一物业类型为例：
-我们提供城市人群的特征及竞争市场的洞察，为尽调阶段做项目价值评估提供数据支撑，同时对项目再定位提供参考依据；
-我们挖掘消费潜客群，洞察品牌的关联适应性，缩短培育期的运营时间；
-资产证券化阶段，我们支持投资潜客群的挖掘和触达，助力资本的顺利退出；
-我们建立泛会员的数据运营体系，对不同生命周期和消费决策阶段的客户群采取针对性的运营策略，保障成熟运营期的持续盈利能力。
TD利用大数据在投资研策阶段的实践
在前期投策阶段，移动大数据带来的变革大大优化了决策部门原有的工作模式：
-样本量的大幅度提升使得数据分析结果更接近于真相；
-多维度的数据洞察带来更多价值场景的预期；
-动态可视化的数据展示替代了大量的paper work；
-高效率的产出缩短了尽调阶段的决策周期
基于这样的优势，在宏观层面我们得以全面量化理解城市人群的迁徙和分布特征，在微观层面则可以灵活看到不同维度细分下的人群画像和行为特征；当然以人本数据为桥梁，市场上品牌和商圈的情报信息也更为透明。这些都可以帮助企业更好地理解在某一时点在某个地方什么样的产品最有市场。
我们曾经比较过回龙观和天通苑这两个区域人群的属性特征，发现二者虽然同为北京的睡城，但睡的人却各不相同：
-天通苑的流入客群以年轻客群为主，随着财富的积累，这部分客群又会出现流出的趋势；
-而作为后起之秀的回龙观，区域人群的平均年龄在攀升，随着更多中产的涌入，区域的人群结构也在逐步地升级。
我们又进一步洞察两个区域的人群消费行为，发现天通苑区域的商业配套对区域人群的消费需求满足度较好，而回龙观区域的人群却大量外溢到上地的五彩城甚至中关村商圈。
两个发现对于要进入两个区域进行商业物业投资的企业提供了较为直接的前期市场判断参考。
TD利用大数据在存量地产运营阶段的实践
基于自身积累的大量人本数据的优势，TalkingData在存量资产的运营上做了更多的尝试。一块场地的运营说到底是对这个场地上人群的运营。人群在这个场地上的活跃度，在场地上衍生出来的各种消费可能，通过口碑推荐所引致的更多的人群建立跟场地的关系，最终带来场地坪效的提升，以及后向服务场景的变现。
这里我们提到的场地是一个泛社区的概念，存量地产可能是办公人员活动的场所，可能是青年公寓，也可能是消费者购物的场所，当然我们也会关注住宅社区，通过对人群需求的深度挖掘，社区衍生出来的后向服务场景将非常有价值。
泛社区的参与者包括了场所的运营方，场所的租用方，以及消费场所的客户群。运营方通过多触点数据的有效反馈为场所的消费者提供高匹配度的服务，消费者愿意贡献更多的消费在这一场所，而租用方也在这一过程中获益。所以这是一个通过目标客群数据行为洞察到行为反馈的有效闭环，达到多方共赢效果的良性生态循环。
整个生态循环从数据生态、服务生态和平台生态三个方面去理解。
-数据生态：
围绕泛社区场景，打造多触点的数据交互，是构建多维度人群需求探索的基础。
通过触点采集数据（线上App、公众号、广告平台、线下广告位、停车系统等）、与客群互动、获取互动的效果数据。采集上来的数据与更多的外部数据（客户群的收支能力、线上应用兴趣、线下行为偏好等）实现打通，形成基于用户群的多元标签体系，从而支持不同场景下的客户群细分和精细化运营。
-服务生态：
结合泛社区人群需求，进行多业务场景的挖掘，提供高匹配度的产品以及高粘性高价值的附加服务。
从产品层面看，根据对目标客群和市场的数据洞察，公寓可以进行长短租产品的有机搭配；写字楼可以提供更灵活面积的出租空间；购物中心可以引入跟目标客群标签最相匹配的品牌；住宅可以包装旅游和休闲娱乐功能或者应对老龄化的医疗地产和养老地产等。
从附加服务场景层面看，根据对目标客群多维度的属性、兴趣及行为洞察，基于社区跟客群的互动平台，可以实现更多跨界层面的共赢合作。包括集团层面的跨业态合作、社区金融的运营、社区广告平台更精准的投放等。
-平台生态：
平台层面，通过数据串联，整合三方主体力量，发挥聚合价值，提升泛社区的运营效能，实现运营方从成本中心向利润中心的转变。
在存量资产时代，随着竞争的日趋激烈和资金压力的逐步增大，单纯的传统的重资产模式已不能帮助存量资产的持有企业跟上市场步伐，而金融和互联网的快速发展也倒逼商业地产企业向轻资产模式转型升级。TalkingData将助力优秀的地产运营企业“放下包袱，轻装前进”，在存量时代下寻找新的增长契机。
案例一 购物中心的活动运营实践
某大型购物中心项目，开业半年，客流销售未达预期，粉丝会员增长乏力。过往的推广活动增粉效果一般，会带来客流，但对活动效果缺乏评估体系，客户希望能够运用大数据思维，指导其经营，并建立新的效果评估体系，同时通过对竞品、对市场经营趋势的了解，增加决策运营的依据，实现全渠道活动运营的闭环。
我们通过数据运营诊断分析，锁定项目获客、增粉、销售转化上的关键环节，通过数据归因，制定活动目标，通过目标人群洞察，指导运营活动的形式和内容，并在这一过程中设计了完整的闭环评估体系。
通过数据驱动的这场营销活动，效果明显。客流同比日常周末提升1.26倍。全场销售额同比周末提升1.47倍，主力店销售额同比提升1.52倍。活动7天增长2.7万粉丝，日最高增长 10160粉，活动日均增粉较平日提升56倍，较效果最好的元旦提升21倍。参与活动的粉丝转化率高达62.8%。
案例二 住宅社区的客户后向价值探索实践
某大型地产开发商，近年来进入社区O2O领域，通过自身管理物业面向业主提供本地生活服务和社区服务的平台。客户希望借助大数据工具明确不同级别不同类型社区的运营策略，后续指导线上App运营方案调整，逐步将集团多种经营业态嫁接到社区运营场景，并持续沉淀新鲜的数据资产，作为未来业务交叉增长的重要支撑内容。
通过对社区人群数据的获取及分析，首次实现对社区人群特征的深度洞察，帮助社区研究人员构建社区服务内容、运营策略和人群需求的直接关联性，最有效地提升运营效率、指导运营执行。
具体来说：第一，实现了社区人群数据从“量变”到“质变”的提升——通过合法技术手段实时获取社区人群数据，避免传统收集方式上的高度人工依赖，为下一步业务场景拓展提供坚实基础；第二，“从无到有”建立全面客群画像——传统社区运营仅靠物业管理方的自身经验判断，很大程度上限制了更为精准的洞察描摹客户特征。
TalkingData在此项目中实现对原有壁垒的突破，为社区人群建立360度全面画像，丰富数据分析的维度和视角，真正实现需求导向下的社区运营；第三，提供延展业务应用场景的可能性——基于社区人群需求特征描摹，为后续线上App运营及线下营销等业务场景提供决策支持。返回搜狐，查看更多
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