房地产开发总是离不开“地”与 “人”,如今调控已成为地产行业的常态,疫情带来的全球经济市场不确定性更是新挑战,想要穿越市场周期活下去,房企面临着精细化运营的现实需求。正因如此,寻求大数据等技术工具为决策提供更准确的数据支持,是下半场的大势所趋。
在上一篇文章中,我们从方层面对三四线城市的进入研究进行了阐述(详见)。其中,作为衡量城市地产价值的基石,我们提出了要从经济增速、人口吸附力、消费力水平及规划利好这四个角度对城市基底进行分析观察。
在此方的基础上,同策咨询在技术手段层面叠加了城市配套与人群的动态数据,以POI和手机信令为基础的城市底层数据同时具备客观、动态、直接这三大优势,无疑为城市群的地产价值分析提供了助力。
以上海为例,我们将日夜间人口、职住比、交通设施距离、服务能力核密度、商业资源、学校核密度等300余个城市资源参数字段化,再与20余项楼盘字典参数(产品房龄,户型,装修,楼层,发展商……)等进行交叉测算,建立城市价值与房地产价值的评估模型,并在不断的训练和校验集的过程中进行验证调整,最终将模型的预测准确率稳定在90%,进而编译成为城市评估参数。
再把上海划分成10多万个250米*250米的栅格,经过模型内的复杂运算,我们就可以预测每一个栅格的房屋价值,从而呈现出与城市资源相结合的房地产价值地图:
▲ 上海市房地产价值地图,色块越红所代表的房产价值越高。(来源:同策地产智库,2019年2月制图)
除了可以应用于城市价值解读,大数据也可以应用于地产市场分析(市场动态监测、土地可研等),住宅、商业、租赁、产业等多物业类型项目定位,甚至是营销手段的优化,可视化数据展示与度分析方法的结合,得以让市场分析的结论更加精准。
除了适用于对城市及房地产市场的分析观察,由于具有大量、多样、快速及价值密度低等特点,大数据也尤其适用于对于人群流动与群体特征的分析,不仅有助于地产客研团队在前期对当地客群做出粗略预判,也可以用于寻找潜在客户来源。
以金桥为例,作为传统人群聚集区,金桥是浦东兼备居住与产业功能的板块,然而金桥的一手房却早已“断供”多年。在长期“干涸”的市场中开发运营项目,无竞品就意味着缺少客户来源和适销产品的参考。
▲ 金桥区域职住人群分布热力图,蓝色为就业时段人群密集区,红色为居住时段人群密集区。(数据基于人群智能手机使用者手机使用时所携带的位置信息,按照位置聚类,计算各个地区内聚类的人群密度和人流速度,计算结果用不同的颜色和亮度反应人流量的空间差异)
从这张金桥区域职住热力图中不难看出,金桥的工作与居住人群重合度低,因此,除了关注金桥本地的工作与居住人群,还可以从外部寻找潜在机会客群。
在10分钟的通勤时间范围内,有26.25%的人住在曹路镇,16.12%的人住在金桥的高行镇,15.44%的人住在金桥镇,其次便是高东镇、兴路街道和唐镇。
当范围扩大到30分钟通勤区后,曹路镇的居住人口占比就提升到了27.42%,高行镇和金桥镇的占比则分别下降至10.44%和13.37%,唐镇、高东镇和浦兴路街道的占比也大幅上升。
此时,通勤人群的居住地虽然仍以金桥本区为主,但人群向唐镇、曹路、外高桥保税区等区域外溢的趋势就逐渐明显了。
从10分钟通勤热力图中我们可以看出,住在金桥的人群工作地以金桥本区为主,其他地区较为分散,主要集中在浦东区,分布在陆家嘴、外高桥保税区、张江产业园等地。
虽然工作地在金桥本区的集中度仍然很高,但陆家嘴和张江片区的集中度有了明显提升,延伸至浦西区也有离散分布。
就像淘宝每年都会出的“年度盘点”,就是通过大数据来分析你买过什么东西,使用频率,下单时间段等要素,来描绘出你的“购物人格”。
通过对指定范围内人群的手机数据进行采集,可以获得软件下载数量、软件属性、点击频率、使用时长等信息,在采集全样本的数据点后,通过计算机数据运算法则,就可以导出可读的数据标签画像,包含人口属性、用户兴趣、渠道偏好、教育偏好、运动偏好等标签形象。
将人群手机中与教育培训、考试学习、母婴早教类的数据进行分析后,不难发现三区人群都很注重自身发展和子女教育的资源投入,其中尤以子女教育为关注重点。
在娱乐休闲类软件的使用情况上来看,三区的人群对于音乐、运动、 影视、摄影类软件的下载量及使用频率都很高,尤其是影视电影,最受三区人群的喜爱。
生活在陆家嘴地区的人对影视、摄影和音乐的需求很均衡,体育运动的偏好也比其他区域的客户更突出;
陆家嘴区域人群的媒体渠道中,社交、资讯及工作相关的应用较多,对金融资讯的需求也比其他区域要大;
张江和金桥区域则更偏重社交和生活性应用,有趣的是,在长期断供的金桥片区,人们对房产的关注度要远远高于陆家嘴、张江和唐镇人群。
传统的城市与客户研究,主要是通过使用各项宏观指标、市场供销数据、区域随机抽访等方式进行。在愈发激烈的市场竞争环境。
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