2017-【新消费分会场】卓越集团大数据应用的实践与思考_19页-14mb

卓越集团大数据应用的实践与思考总结

核心内容

卓越集团通过大数据技术，对客户行为进行深度分析，以实现数据驱动业务的探索与常态化应用。重点包括客户数据的采集与运营、用户画像分析、营销策略优化、城市与区域的房价走势研判、以及多业态的客户分群与精准识别。

主要观点

1. 数据驱动业务：通过大数据分析，实现对客户行为的精准识别与营销策略的优化，以提升效率和降低成本。
2. 用户画像与行为分析：利用到访、成交、潜客等数据，构建客户画像，分析其线上与线下行为偏好。
3. 精准营销与触达：基于客户行为数据，进行精准营销活动，如投资讲座、健康活动、旅行展览等，并通过合作平台（如滴滴打车）进行客户触达。
4. 区域与城市研判：结合房价增长现状和城市宏观指标，判断城市可进入性，并选取重点城市进行市场拓展。
5. 客户分群与运营：通过大数据分析，对客户进行分群，以识别不同消费习惯与行为特征的客群，从而制定更有效的运营策略。

关键信息

用户数据持续运营

• 目标层：包括潜客、访客、成交客、进店客、会员、业主等。
• 场景/模型层：基于案场的到访传播项目、粉丝数据的精准运营与转化、基于项目自身数据的客群洞察。
• 平台/通道层：卓越集团云客、公众城市公司公众号、腾讯云广点通、品友互动、阿里云等。

到访客群画像

• 线上行为分析：集中在社交、网购、出行、影音、资讯、游戏、金融理财等方面。
• 线下地区分布：主要集中在罗湖区、福田区、龙岗区。
• 样本量：采集筛选后匹配到2952个TDD图像数据时段，时间范围为2015年9月1日-12月31日。

成交客群画像

• 线上行为分析：与到访客群相似，集中在社交、网购、出行等领域。
• 线下地区分布：主要集中在龙岗区、罗湖区等。
• 样本量：提供6812个电话号码，匹配1405个TDID。

竞品客群画像

• 竞品：龙光城。
• 样本量：POI采集、围栏圈定、移动探针，重叠TDID为399个。
• 分析：卓越到访客户与龙光城到访客户存在一定的重叠，说明两者目标客群有部分重合。

大数据应用

1. 活动应用：根据客户兴趣，组织房产趋势及投资讲座、健康及减脂活动、旅行展览等。
2. 新渠道应用：重点合作平台包括滴滴打车、哈合数据等，利用其高活跃度进行客户触达。
3. 拓客应用：重点拓客区域包括小区和企业。
4. 巡展应用：根据大数据分析结果，选取巡展点地区进行线下推广。

城市房价走势研判

• 研究路径：通过房价增长现状，找出过去指标归类，依理判断未来城市房价。
• 筛选城市指标：经济、产业、人口、市场等22个指标。
• 划分城市类型：上涨、平稳等。
• 研判目标城市：包括长沙、武汉、广州等17个城市。

客户分群与精准识别

• 四类人群：
  • 人群Ⅰ（生活休闲）：对鞋包类消费偏好明显，同时产生中餐、火锅、咖啡等餐饮消费。
  • 人群Ⅱ（家庭一站式）：对服务配套及时装服饰类偏好明显，同时产生餐饮消费，儿童偏好较其他客群明显。
  • 人群Ⅲ（中规中矩）：明显偏爱火锅、中餐，对其他类型店铺无明显喜好。
  • 人群Ⅳ（快餐偏好）：对快餐偏好明显，同时产生中餐及咖啡消费。
• 分群结果：四类人群访问店铺类型情况对比，数值越大表示越多人访问，聚类结果分布均匀，可解释性较高。

多业态数据应用

• 延伸领域：延伸到“资产管理”、“物业服务”等各领域。
• 主数据管理：完善多业态主数据管理，探索多业态客群统一运营新体系。
• 制度规范：建立各业态数据应用的制度规范，梳理客户触点，建立触达通道。

客户持续运营

• 触点平台权益黏性培养：通过内容运营和多业态互动，提升客户粘性。
• 第三方数据补齐：利用第三方数据提升数据处理能力与客户触达能力。

未来展望

• 合作·探索落地模式：探索合作模式，建立行业标杆。
• 场景·建立行业标杆：通过业务场景模型，建立行业标杆，推动大数据在房地产行业的应用。

数据沉淀与回流

• 数据沉淀回流的定制开发：通过定制开发，实现数据沉淀与回流。
• 效果评估的完整闭环：建立完整的效果评估闭环，提升数据应用效果。

结论

卓越集团通过大数据技术，实现了对客户行为的精准识别与营销策略的优化，提升了客户粘性与市场拓展效率。未来将继续探索数据应用的新模式，推动大数据在房地产行业的深入应用。