本文從行業洞察、業務設計、數據建設以及實踐探索四個部分詳細闡述地產行業數字化的實踐、思考和理解。

企業的轉型都是圍繞著業務經營變化進行的，房企數字化轉型也一樣。受國家政策、市場環境、經濟現狀等因素影響，房企的經營思路從「大開發」向「大運營」轉變，營銷的思路也從「以房源為中心」向「以客戶為中心」轉變。

在這個過程當中，數字化轉型和建設緊跟房企業務的發展，在每個階段的變化也不一樣。從最早的「以無紙化辦公提效為目標的信息化」，到「以提升業務管理效率為目標的流程化」，逐步到如今的「數智一體化」。房地產從“白銀時代”逐步走向“黑鐵時代”，核心目標也由「去庫存」轉變為「客戶持續經營」。這樣的變化本質上是由地產行業自身特性所決定的——客戶購房后會與房企建立長達數十年的聯系。因此，長期的客戶經營成了房企業務的重中之重。

當前，房企普遍面臨兩個問題：第一，客戶數據資產的建立；第二，經營模式的變化。兩者相輔相成：建立數據資產的目的是為了通過整合客戶數據，提升企業數據能力，幫助其建立長線客戶經營體系，而長期客戶經營體系的業務轉型，又驅動著數據體系的建設。

在考慮構建長期客戶經營體系的時候，企業需要以客戶為中心重新梳理地產業態的客戶旅程。從典型的三大業態來看，整個客戶旅程可以被歸納為：從營銷板塊的獲客、到訪、成交，流轉到物業板塊的基礎物業和增值服務，最后到商業板塊。在每一個業態當中，不同的業務階段所涉及的業務場景都需要被設計出來。

當我們以客戶為中心把每個業態設計的場景串聯起來，就能夠實現不同業態之間的客戶信息流轉、流量復用和數據賦能。例如：營銷階段所獲取的用戶興趣偏好可以作為物業個性化服務的參考，反過來物業業態中的業主滿意度、忠誠度可以被用來發展業主老帶新等活動。

當然，這個流程其實做了簡化抽象，實際情況會更復雜，例如物業的老業主復購會讓客戶重新進入營銷階段，而商業則可以獨立形成閉環。在更多場景中，通常依賴于房企自身的業務結構、特點以及當前階段的業務目標。

所以，當房企在設計以客戶為中心的數字化經營藍圖時，要從最頂層的業務目標開始思考。關鍵增長目標是新房銷售、物業費收繳、商業營收等。然后從關鍵目標拆解關鍵指標，例如新房銷售的渠道費效占比、成交轉化、業主滿意度、多經的銷售轉化等。

基于此，再去梳理客戶旅程，然后設計當中的應用場景，包括短期速贏和長期場景。典型的場景包括拓客階段中的渠道優化、成交階段的精準逼定、業務階段對業主的個性化以及增值服務的拓展，最后是長期貫穿的大會員運營體系，利用存量資源激活，設計跨業態導流能力，以及全民營銷的增長能力。

有了目標和場景，接著就是數據服務的能力。為了支撐跨業態場景，企業所需要的能力包括客戶數據管理分析能力、標簽構建和智能營銷能力以及拉通多業態的會員中心服務能力。

最后，數據資產平臺作為底層支撐，核心包括各業態數據的開發及治理，同時構建全業態 One ID 體系。

整體來看，房企數字化經營可以拆成兩個關鍵問題去看待，第一，長期客戶經營體系的設計，第二，數據基礎建設。

長期客戶經營體系，即客戶生命周期經營體系。地產行業有其獨特的客戶生命周期劃分方法：根據客戶的生命周期和對企業的商業貢獻度將客戶進行分層，制定相應的經營方針。以開發業態為例，客戶生命周期包括拓客線索階段、到訪機會階段、認購成交后的準業主階段以及最后的流失階段。當然，企業也可以根據成交轉化率進行價值判斷，例如客戶的信息完善度、到訪次數、客戶意向度、購買能力等。

客戶分層后，房企需要基于客群特征制定不同的經營方案，例如業主的房產價值高、滿意度高時，可以基于其品牌忠誠度去發展業主老帶新等，而面對新業主在多經消費的貢獻度，企業可以圍繞其家庭結構、消費偏好等來制定。最后，策略落地過程中，要明確客群、權益、最佳時機、觸點來完成策略觸達。從生命周期的劃分到價值分層，接著制定客群經營方針，然后策略落地，最終完成單一業態客戶生命周期經營體系的設計。

對于房企來說，不同業態的客戶經營有不同的生命周期和價值定義。如果從物業視角，就是從新業主收樓交付開始交付期，到初入住的磨合期，再到穩定期，通過多種經營和服務提升滿意度到忠誠期，物業服務的環節基本上不存在流失，因為業主二手房買賣可能是另一條經營邏輯。而面向維權業主企業也需要制定對應經營方針讓業主回歸穩定，例如多經的社區電商，針對流失用戶制定流失召回策略。

每個獨立經營的板塊都有完整的用戶經營體系，以全業態或跨業態客戶經營為視角，客戶的生命周期就會變成客戶價值即客戶與房企發生業務交互產生的價值。從淺到深依次是：未發生業務行為的潛在客戶，例如正在看房的客戶、在商城未消費的客戶；發生了業務行為的存量客戶；發生深度業務交互行為（業主復購、物業增值服務）的老客戶；經紀人客戶，也就是地產行業的全民營銷老帶新。此時，我們會發現不同業態的客戶生命周期會有對應的客戶價值鏈。

以前，房企在不同業態的不同階段面向同一個客戶的服務是完全獨立的。例如物業業態的老業主，在 B 樓盤看房時可能只是一個潛在階段的線索。構建跨業態經營思路可以幫助房企拉通信息，例如基于忠誠度高的老業主的物業信息，針對性設計營銷策略，推進其買房，完成老業主升級。

因此，構建跨業態客戶生命周期經營體系，需要房企梳理不同場景的客戶旅程，找到客戶與企業互動的觸點，進而設計場景，落地到業務動作中。

設計業務應用場景，需要以感知、決策、行動、反饋形成 SDAF 數據閉環。不一樣的是，跨業態的客戶經營體系，讓房企在感知和反饋過程中擁有更多的數據來支撐決策，以全業態的視角去理解客戶和企業之間的關系。

接下來，我們圍繞全業態生命周期的經營場景，探討跨業態數據建設過程當中的實踐和思考。

地產行業的客戶數據整合難點體現在以下幾方面：

• 數據采集難：業務鏈條長，強依賴線下場景，數據收集困難，例如客戶在案場看房時產生的行為、意向、關注點。
• 多系統數據割裂：各系統、各板塊獨立建設，呈現煙囪式的數據現狀。比如客戶線上看房瀏覽行為和線下到訪行為數據割裂，物業和營銷的客戶數據互相獨立，業主畫像不清晰很難發展老帶新或者復購。
• 缺乏數據標準：不同業務系統的數據格式、規范不統一，導致數據在整合時涉及大量的治理工作。
• 數據可用性差：數據質量參差不齊，例如手機號碼長度不對、帶符號、身份證格式錯誤，不同系統的數據類型、ID 關聯等不統一。

面對這些問題，房企可以按照數據開發、數據打通、數據應用的思路去做項目建設。

數據開發是為了解決數據缺漏的情況，例如容易被忽視的客戶線上行為數據，這部分數據作為客戶主動發生的行為，反映了客戶的偏好特征和價值。例如神策與某房產平臺合作過程中，針對線上看房這一場景，通過分析客戶在 VR 看房里停留的時間、角度、位置等發現在廚房、衛生間停留更久的客戶，到訪和成交轉化率更高，購房意向更高。這就是行為數據帶來的價值。

數據打通涉及到各端的行為數據、大量業務系統的業務數據，甚至還可能涉及物聯網、人行車行等數據。這需要企業梳理各業務的 ID 現狀，設計用戶關聯方案，保障同一個客戶在系統中被識別的唯一性。

數據應用也就是圍繞業務場景的數據服務能力，例如實時人群圈選、標簽導出、自動化營銷策略、會員積分對賬等能力。

數據規范是整個數據建設過程中更重要的環節。統一的指標口徑、標簽、元數據的規范、數據采集的規范等，是一項完整且涉及面眾多的工程。因為各個系統和業態中，數據會不斷新增，只有做好自上而下的數據規范管理，才能讓數據體系可持續和健康地運轉，支持業務的發展。

根據過往服務客戶的實踐經驗，神策總結出值得房企關注的兩點：

第一，One ID 建設。其難點體現在數據清洗工作以及 ID 關聯方案的設計上。例如因為涉及多個系統和業態，要考慮 ID 數量、優先級、沖突解決方案、解綁和修復等問題，里面還會嵌套業務邏輯。

從數據角度，需要明確的 ID 含義、采集的節點和觸點，用不同的對象定義來管理客戶數據資產。例如，房企客戶指的是已成交的業主，是通過身份證號識別需要重點經營的對象；可以用手機號、客戶號、微信 Union ID 識別的對象是潛客，只能獲取設備號、Cookie、Open ID 的對象是訪客。

解決用戶關聯的問題，拉通客戶在不同業態的信息，回歸到業務場景里，企業就可以更好地使用這些存量客戶資源做長期經營。

在做好跨業態用戶關聯之前，房企的營銷流程往往是客戶到訪登記，獲取其渠道報備信息、報備記錄、接收到訪記錄或者其他兄弟盤的到訪記錄等。One ID 建設好之后，企業就可以利用存量客戶去挖掘機會，例如可以通過業主的家庭成員新增、車輛登記變化，從而識別業主可能存在的改善需求，進而通過精準 Call 客、業主 App 的觸點去獲取線索，推薦精準房源，實現促進復購。

房企有大量的存量客戶資源，與其砸廣告去獲新客，不如從老客戶中挖掘，這樣轉化效率更高。但同時需要注意的是，這個過程在很大程度上依賴于企業能否做好客戶數據的統一。

第二，數據規范。數據管理決定了企業數據建設的工作能否長久和持續的運作，也影響著傳統企業數字化轉型的效率。數據管理規范問題是一個自上而下的戰略傳遞過程，也是一條從下往上的數據管控鏈條。

在這個三角矩陣里，涉及到數據管理的多個環節。戰略層需要制定清晰的目標與規劃，管控層通過平臺和工具化能力實現數據的監控管理。往下是數據的標準和規范的制定，包括數據生產規范和數據對象本身的規范。再往下會涉及到業務規范的配合，例如案場接待、管家服務的標準流程制定，明確什么環節產生和采集數據以及線上運營的埋點規范等。

最后是人力資源基礎。一個戰略從上往下執行，成敗往往都在于人。企業需要搭建專項組織，培養數據意識文化和能力，建立面向一線業務的培訓體系等。整個過程涉及到組織、工具、能力的建設，需要強意志和強推動力來完成，這也是地產數字化轉型必然要面臨的一關。

接下來，分享一個數據建設成功的案例。

小吳是某企業長租公寓的租客，在深圳已租住 2 年，月租金 5000 元，根據其長租信息，企業可以構建用戶標簽，并根據其曾推薦好友入住這一行為判斷小吳對品牌好感度較高。今年，該企業在深圳進行新樓盤蓄客，針對月供 6000 元左右的單身公寓，業務人員希望在長租公寓的租戶里找到適齡、有支付能力且品牌好感度高的老租戶，將其變成業主。通過存量客群圈選，小吳被選中為新樓盤蓄客的目標客戶。于是，企業通過公寓 App 在小吳線上活躍的時間內針對性推送新盤，并在話術中明確“長租公寓用戶可享折扣”等。

在該案例中，企業通過了解小吳的居住偏好、特性，制定精準的銷售話術，成功將小吳從租戶轉化成業主。成為業主之后，小吳的會員積分、會員等級均有所提升，這個時候企業的商業運營便可以通過業主 App 給其推送消費券，并附帶業主在商場消費可以進行積分抵扣、會員折扣、停車優惠等信息，于是小吳自然而然地成了商場的客戶。交樓入住后，小吳又會與物業產生交互，包括客訴保修、參與等。比如，根據小吳的商場消費數據了解到小吳經常購買清潔類用品，那么就可以為小吳推薦家政保潔的服務等。通過以上個性化營銷觸達，小吳的用戶體驗持續提升，也成為了高忠誠度的業主，為企業帶來的商業價值也不斷提升。

再然后，企業也可以把小吳發展為業主經紀人，隨著家庭結構變化，小吳可能會產生換房需求，那么他又會進入到新房營銷流程里。

通過該案例，我們可以看到，打破數據壁壘之后，一個客戶可以在不同業態中流轉，與企業發生深度連結，實現客戶價值的不斷增長。同時，企業通過建立全業態客戶資產，把存量客戶的價值挖掘到極致，大大提升了業務轉化效率，也實現了業態間的大會員聯動。這就是多業態客戶整合為房地產業務帶來的意義和價值。

目前，神策在地產行業的跨業態數據平臺建設實踐中，核心幫助企業解決以下三大問題：

1、關于數據規范相關的問題。企業手動錄入的數據質量差，經常出現手機號、證件號錯誤的情況，在后期轉型導入大量業務數據時會非常麻煩，因此需要有比較好的入庫校驗規則來針對性處理。另外，數據標準不統一，例如有的系統手機號帶區號、國家代碼等，因為多供應商標準不統一導致同樣的數據在不同的系統中數據類型不一致，所以企業需要充分梳理并規范數據。

2、關于用戶關聯方案的設計問題。企業需要充分考慮 ID 字段多類型的情況，例如華南的樓盤可能常有港澳臺的客戶，那么便要增加護照證件號類型。同時，需要充分考慮 ID 關聯沖突和變更的規則，例如客戶在某個前端修改了手機號，在業務上應該判斷為新增還是變更？一個客戶有多個微信號，那么應該給哪個微信 ID 發推送？這些問題需要有完善的關聯方案，也要有能夠靈活支持不同語義、自由關聯、解綁修正和關聯優先級配置的 ID-Mapping 能力。

3、關于數據平臺外部的改造問題。考慮到房企數據平臺外部改造會涉及很多業務場景，往往會關聯周邊業務系統、業務規則的改造，例如把客戶標簽傳送至銷售端、移動銷售 App 接收和展示客戶標簽、銷售人員手動實現移動端的標簽回傳、銷售接待標準流程變化與設計等。數據平臺完善之后，如果業務系統和業務流程無法支持企業數字化應用，場景落地將舉步維艱。因此，我們建議企業同步進行相關系統改造和數據系統建設。

針對客戶數據平臺建設，企業要梳理清楚做跨業態用戶拉通的目的，明確業務戰略、業務目標及場景，盡可能避免目標模糊、執行困難、售前擴展無邊界、售后需求變更、項目返工、延期等情況。對此，企業需要制定好業務戰略、明確業務目標，設計好業務場景，最后再落到項目的建設和數據本身。這個過程和地產樓盤建設開發異曲同工。

傳統企業數字化轉型是一個探索型工程，免不了在建設途中進行持續的探索迭代，但目標和設計依然要先行于建設，正所謂謀定而后動，知止而有得。這也是為了避免陷入行業的 IT 軍備競賽，本末倒置。