波士顿咨询公司&贝壳研究院

随着中国居住地产业进入提质换挡、减速运行的新常态，行业从业者正面临市场供求关系、竞争要素上发生的重要转变。

在行业新常态下，消费者购房群体更加细分，涌现出上层中产家庭、90后、独立女性等新兴客群;不同客群的需求和偏好也呈现出更加多元与分化的趋势。而在技术方面，数字技术的不断演进及其在各行各业的渗透，催生出新的产品、应用场景及业务模式。

数字化技术革新也为地产行业发展注入了新动能，催生了多方面的创新。

模式创新方面，技术手段重构消费者认知渠道和交易模式。如VR技术为消费者提供随时随地、沉浸式、交互式的看房体验，高效协助消费者对住宅做进一步了解和研究;产品创新方面，地产从业者通过数字化技术更好地理解和预测客户个性化需求，提供如智慧家居、绿色住宅、共享住宅等新型产品;服务创新方面，地产从业者利用数字化技术实现了更优质的客户体验、更完善的业务赋能和更敏捷主动的风险管理。

以搭建数字孪生社区为例，运用物联网技术、人工智能、传感器等技术手段将社区的物理空间及业态转为数字化，以居民的动态需求为导向提供更安全高效的服务，持续提升居民的服务体验及从业者社区治理能力。

我们认为，居住地产的数字化应从房、人和流程三大关键要素的数字化来切入：房的数字化是基础，是人房智能匹配体系的起点;人的数字化是核心，让产品和服务更精准满足消费者需求;全流程数字化是结果，最终全面提升消费者体验与交易效率。

从市场的实践中我们观察到，数字化从信息化最早的房源信息率先开始，近年来逐步进入客户行为及服务流程的线上化和数字化。

在设计行业新常态下的应对方案时，从业者需要从理念上深刻理解数字化转型对企业的长远意义，利用数字化解决方案深入理解消费者的需求和痛点，对全价值链环节上的短板进行针对性的提升，并协同多方共建开放数据共享机制。

房的数字化：从标准化到智能化

房的数字化起始于空间信息的结构化、标准化，并从平面、静态信息向立体、动态信息转化，随着数据采集方式多元和数据积累，结合大数据与AI等数字化技术，形成业务洞察与交易预测等场景应用。

房的标准化。以贝壳找房的房屋大数据产品“楼盘字典”为例。“楼盘字典”有2条主线标准化：一条线为结构信息，确定房屋物理地址;另一条线为属性，即各层级对应信息，如商圈层周边配套设施等，最终形成七级地址和433个字段标准化定义体系。截至2020年9月，“楼盘字典”覆盖全国332个城市、57万个小区，共收集2.33亿套房屋信息。

房的可视化与数字化空间重构。2018年VR在居住房产领域得以推广应用，房源突破二维、静态形式，房源信息所描述的物理空间被数字化技术还原、重构为全新数字空间。

房的智能化场景应用，传递高价值、透明的信息，提升消费者决策效率。VR、AI、 IoT 及大数据等多种数字化技术综合应用，实现多场景的智能应用。比如机器自學知识图谱并以语音输出的方法为客户描述具体房型。VR+AI 装修基于物品识别技术，将房屋三维户型图与智能设计相结合，定制化装修设计，实现“装修方案的具象化与即时呈现”。

此外，智能楼宇建设加速。一方面，人脸识别、智能门禁等智能安防应用范围不断扩大; 另一方面，借助物联网、BIM 建模等，打通不同设备和设施数据，实现设备与社区空间在属性、状态、位置与能源消耗方面的高效、自动化管理。

人的数字化：用户全生命周期留痕与预测 

人的数字化，即客户的行为线上化、身份标准化、偏好标签化，并基于房—人之间互动关系建立知识图谱，最终形成对客户行为的预测。

行为线上化、多场景采集。和美国相比，中国消费者的总体数字化应用水平十分领先（图1），对数字化的接受程度很高。互联网平台与各产业参与者的长期数字化建设， 进一步推动了居住地产领域消费者的数字化，租赁、购房、换房、物业管理等不同业务场景和环节已经被部分或全部线上化，使得用户全生命周期、多场景采集成为可能。同时，新冠疫情进一步加速和强化了消费者行为数字化这一趋势。

图1. 和美国相比，数字化技术在中国消费者中极为广泛

贝壳找房数据显示，2020 年，超过一半的用户来自于线上，每一个客户成交前平均线上咨询80次，较 2017 年有多倍增长（图2）。

图2. 2017 年以来重点城市转化客源占比

身份标准化、偏好标签化。除用户设备、身份、性别、年龄、住址等基础数据，以及线上浏览房源、浏览频率、商机转化等事实行为数据的刻画与统计外，还可以结合算法， 给予不同用户不同兴趣标签，并组合大量兴趣标签，形成完整的用户画像。

数据知识化、图谱化。在统计描述之外，AI 模型还可以形式化推理海量数据间的隐含关系，构建行业知识图谱，建立包括位置、配套、房屋特征、客户、经纪人推理关系的知识体系，以及覆盖权属、价格、签约、带看、属性、地理位置的知识关系网络（图3）。

图3. 人、房、流程的全方位数字化

行为预测。基于数据、算力、算法支持形成的不同标签、不同人群画像，可以提炼出对用户偏好及行为的深度洞察，并进一步基于知识图谱，识别用户当前状态和业务等级， 以此预测用户未来发生关键行为的概率。

发现规律。以贝壳找房对全生命周期用户的追踪研究为例，2011—2020 年，虽然年轻的购房人群比例持续上升，但北京首次整租、购买、置换客群平均年龄仍然保持在 33 岁以 上，且首租、换租、首买、置换之间的间隔不断拉长，相应的面积增大、户型变多，这与北京房价水平、限购政策紧密相关。

这同时意味着，产品设计、房源推荐以及服务者能力需进一步适配，满足和撬动更成熟的购房者个人及其家庭的长期居住需求;同时，租、买、 换等每一个节点上消费者需求精准捕捉，需要更高的消费者行为预测能力（图4）。

图4. 北京全生命周期客户整租、首购、首次置换特征变化

流程数字化：服务流程线上化闭环

居住服务全流程的线上化，已不仅仅是局限于信息发现、房屋交易等环节，而是全面延伸至搬家、保洁、物业管理等整个链条。

信息发现渠道的线上化、多元化。根据 BCG 联合贝壳研究院发起的《2020 年购房者交易旅程》调研结果发现，60% 的用户通过微信、社交媒体以及垂直平台等线上渠道获取房源信息。

“数据+算法”智能化筛选、精准匹配。房源信息的异质性、复杂性与消费者需求的个性化、易变性，使得房客匹配链条长、不确定性大。在此过程中，消费者更加容易依赖智能系统推荐、匹配产品，因此基于多特征模型为购房者搭建的精准表达找房需求、直接匹配房源与经纪 人服务的智能化系统，有助于帮助消费者聚焦需求半径，有效提升决策效率，缩短成交周期。

贝壳数据显示，智能找房的房源精准度高于搜索类传统找房路径，使用用户成交转化是整体用户均值的两倍以上。

转化环节线上线下一体化加速，进一步提升消费者体验与转化率。带看等转化环节的 线上线下一体化表现在两方面：

一方面，直播、VR 看房等创新产品，将线下带看体验迁移至线上并实现常态化。2020年第三季度，贝壳找房日均 VR带看超 19 万次，环比第二季度增长 21%，并维持在疫情前的10 倍左右。

新房方面，疫情期间贝壳和某开发商合作的VR售楼部与带看，三天认筹期内，累积5700 余组VR 带看，转化为2136 套线上认筹，转化率高达 37%。

另一方面，技术赋予全新的线下带看场景。例如 “VR+AI 装修 +AR 带看”服务，可以实现装修方案的本地 AR 展示，创造全新的线下场景和看房体验，让客户能实时看到装修设计前后对比的真实效果。

交易闭环线上化。重塑交易后流程，签约、评估、贷款线上化加速。交易后流程的线上化同样可以大幅度提升消费者体验，加速交易速度，降低交易成本。贝壳数据显示，仅线上签约、线上贷签环节，即可帮助消费者规避签错、签漏等常见问题，并且平均每份节省签字时长 10—15 分钟;同时，线上贷签可帮助购房家庭面签时长缩短19%（图5）。

图5. 线上购房流程与传统线下购房流程对比

交易后社区服务的数字化解决方案。在交易后，消费者社区服务的环节中，数字化解决方案同样有着大量应用场景，并且可以为消费者带来显著的体验提升。例如，借助数字化技术，经纪人和门店经纪人可以向周边社区提供诸如云打印、智能快递代收、社区团购等高效便利的生活服務。例如 2020年，北京链家服务社区超 830 万次，自3月上线社区服务小程序以来，累计服务115万人次，线上服务占比接近15%。

展望未来，新一轮数字化革命将加速房、人、流程的整体数字化：云计算融合软件、 算法和硬件，成为行业数字化转型加速的底层架构;“AI+大数据”的深度挖掘，带来更精准智能的服务需求匹配;5G、物联网技术进步，形成全新的案场和服务流程。

本文节选自波士顿咨询公司和贝壳研究院共同发布的《数字共赢：2021 居住地产数字化白皮书》，周园、李文杰等著，经授权刊载。