不久之前結束的鈦媒體峰會上，數(shù)據(jù)時代下的未來企業(yè)成了一個熱點話題，盡管大數(shù)據(jù)的話題已經(jīng)有點“老生常談”，但隨著這波以深度學習為代表的人工智能大熱，作為人工智能這臺發(fā)動機燃料的大數(shù)據(jù)也再次成為人們關注的焦點。

數(shù)據(jù)變革，一切行業(yè)都在被賦能

如今隨著互聯(lián)網(wǎng)信息大爆發(fā)，每天產生的數(shù)據(jù)越來越多，一些過去只有人能夠做的事情，開始能夠通過機器的計算能力來實現(xiàn)。而基于人工智能的數(shù)據(jù)分析未來也很可能會成為像互聯(lián)網(wǎng)一樣的能力，被賦予到各個行業(yè)。

就如同當初的“互聯(lián)網(wǎng)+”一樣，成為各行業(yè)的“水電煤”。比如新聞領域，今日頭條就將人工智能用在自己的內容推薦引擎上；在醫(yī)療領域，應用深度學習的IBM Watson已經(jīng)在診斷某些癌癥的精準度上已經(jīng)超過了醫(yī)生；至于智能駕駛，早已經(jīng)不是Google或者百度的構想，而是寶馬、奔馳等公司已經(jīng)開始從L1階段測試的功能。

而在這其中，價值最大，但開發(fā)尚不算深的房產服務領域或許是最值得關注的一個方向。2016年，中國二手房交易額預計為5萬億人民幣，新房交易額約為10萬億人民幣，整個房地產市場的交易規(guī)模約為15萬億。這個數(shù)字是什么概念呢？

2015年中國的社會零售總額為30萬億，15萬億相當于所有中國人半年所有的零售消費開支。而大洋彼岸的美國，房產市場交易規(guī)模為1萬億美元，其中二手房為90%，也就是說中國是美國房產市場規(guī)模的2.5倍；至于鄰國日本，他們的房產市場交易規(guī)模只有中國的8%。

也就是這樣一個龐大的市場環(huán)境下，提供了海量的數(shù)據(jù)，同時也催生出了鏈家、我愛我家、中原地產，以及互聯(lián)網(wǎng)模式的愛屋吉屋等巨頭，而B輪融資估值超過300億人民幣的鏈家無疑是其中最大的，也是走的最往前的。

在傳統(tǒng)的模式下，為了提高匹配效率，房產中介只能不斷地增加中介門店和經(jīng)紀人的數(shù)量，使其可以能夠對接更多的兩端客戶，核實更多的房源信息，即便是不少打著互聯(lián)網(wǎng)概念的房產O2O平臺也不過是將門店去掉了而已。

鏈家是這一模式的受益者，在過去的10年間，鏈家無論房市好壞，都保持了極高的擴張速度，使其能夠迅速占領了整個市場的6%以上，這對極度碎片化的房產中介市場來說無疑是一個巨無霸，但這樣的模式隨著擴張到一定程度，其邊際效應正在降低。如何更好的利用數(shù)據(jù)提升效率，這個時候也成了擺在傳統(tǒng)房產中介面前的一道難題。

占領先機，從信息匹配到數(shù)據(jù)深耕

正如前文所言，房產中介的意義不僅僅是信息匹配，更大的價值是服務。對于行業(yè)來說，數(shù)據(jù)化可以解決兩個問題，一是真實房產信息的快速查詢和存檔，二是買賣雙方的高效匹配，減少人工成本。這件事情并不容易，但也極為剛需，因為整個環(huán)節(jié)中的痛點實在是太多了。

在鈦媒體大會上，鏈家網(wǎng)CEO彭永東總結的或許更到位一些，在他看來：①中國一年內有買房需求的人數(shù)為3600萬，整個用戶群體相對稀薄；②買房是沖動消費，需求并不標準化，鏈家甚至用了300個字段去描述一套房源的特征；③買房決策時間跨度長，前后延續(xù)21周，每天打開購房信息App5次，極度高頻；④行業(yè)轉化率低，尤其是線上流量的轉化率。

這些痛點決定了數(shù)據(jù)化的重要意義，而數(shù)據(jù)又分為房的數(shù)據(jù)、人的數(shù)據(jù)、流程的數(shù)據(jù)，從這三者來看，鏈家無疑都占有了先機。

房的數(shù)據(jù)層面，鏈家目前進入了國內28個城市及地區(qū)的房產中介市場，通過每套房產300個字段字段的描述，收集了近7000萬套房源的數(shù)據(jù)，這些大多都是靠經(jīng)紀人實地看房后總結完成的，這其中或許還存在不結構化這樣的問題，但無疑已經(jīng)是一個巨大的數(shù)據(jù)金礦了。

人的數(shù)據(jù)層面，房產交易行為時動態(tài)的，因此鏈家希望靠網(wǎng)站和App建立一套完整的用戶賬號系統(tǒng)，而不是傳統(tǒng)的依靠經(jīng)紀人個人連接用戶。隨著越來越多的用戶轉移到線上，鏈家可以通過分析用戶的瀏覽、收藏、實際看房行為總結用戶畫像，為其搭上對應的標簽，以便于完成匹配。

流程數(shù)據(jù)層面，房產交易本身是一個非標準化的服務，并不像滴滴、Uber一樣，將用戶從一個出發(fā)地送到另一個目的地。但這其中依然會有很多標準化的流程數(shù)據(jù)，比如用戶對經(jīng)紀人的點評、實際的帶看記錄等，目前僅用戶點評鏈家平臺上一天就會產生1.8萬條。

基于這些數(shù)據(jù)基礎做信息的結構化，然后利用數(shù)據(jù)提高買賣方的匹配效率，讓機器部分取代人工，也讓數(shù)據(jù)幫助整個服務流程更標準化，這就是鏈家的野心。而這件事的核心目的則是提高轉化率，將2500分之一的轉化率提高千分之一，甚至百分之一。

放眼未來，數(shù)據(jù)能夠為房產服務帶來什么？

轉化率的提高帶來的則是效率的提高和結構的優(yōu)化，隨著數(shù)據(jù)的進一步深化應用，房產行業(yè)最大的可能便是改變原有的靠擴大經(jīng)紀人隊伍和增加門店實現(xiàn)規(guī)模提升的模式，單店效率、或者單經(jīng)紀人的效率將成為關鍵。

但這并意味著互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)可以取代人工，因為房產服務的本質還是一種服務，既然是服務就需要有人作為服務的實現(xiàn)者，連接人與數(shù)據(jù)。還是那句話，房產這種重資產交易永遠都不會成為一個股市一樣的自由公開市場，至少在尚未完全數(shù)據(jù)化之前。

在傳統(tǒng)的房產O2O模式中，線上被創(chuàng)業(yè)者看做是獲客渠道，看似故事很成立，房產交易是低頻、高客單價的生意，似乎很適合從線上引流。但問題在于極低的轉化效率，這個問題在線上流量增長紅利結束，流量價格高漲的2016年被放大化，進而導致了愛屋吉屋這樣昔日的明星項目陷入危機。

其實現(xiàn)如今，線下門店的獲客成本其實要比線上低的多。于是我們可以看到像愛屋吉屋這樣的O2O平臺也開始強調單經(jīng)紀人效率，強調業(yè)務流程標準化，走這些鏈家、我愛我家們曾經(jīng)走過一遍的路。

而反觀像鏈家這樣的傳統(tǒng)中介巨頭，似乎在人們印象中他們的互聯(lián)網(wǎng)色彩并不濃，但由于擁有足夠多的信息積累，當他們將這些信息結構化成為數(shù)據(jù)時，他們反而更容易互聯(lián)網(wǎng)化，也更能直接讓互聯(lián)網(wǎng)帶來效果。

無論是互聯(lián)網(wǎng)，還是數(shù)據(jù)，甚至是未來的人工智能，對于房產服務行業(yè)來說，都只是水電煤一樣的基礎設施，而最終的生意還是要回到服務本身，無論是靠人服務，還是靠數(shù)據(jù)服務。

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