爆款!報告中的“高級定製”,場景化大屏戳中地產人哪些痛點?

爆款!报告中的“高级定制”,场景化大屏戳中地产人哪些痛点?

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【易哥說】

身為地產人的你,在閱讀專業報告的時候,是否和易哥一樣,有著種種困惑:面對一大串枯燥的數據,很難靜下心來閱讀,更摸不透背後邏輯?想知道上個月的情況,報告卻要下個季度才出?只需要某個城市的數據,卻得為大而全的報告買單?……

其實,在每一次服務的過程中,都能感知到直達客戶內心的一些小困惑,很多時候,一點點小改變或許就能帶來體驗感升級的一大步。最近,你會在易居總部大樓裡發現一個新式的“秘密武器”,一個看似普通的電視大屏,卻因植入了大數據的場景化應用,而顯得與眾不同。不斷刷新實時數據,或動動手指來場人機互動,就可以輕鬆獲得相應城市、樓盤的各種數據信息。想象一下,售樓處、會議室、甚至辦公大廳、電梯廳……只要你想得到地方,都可以看到它的身影。

這種更為靈活、更具視覺感,可謂所見即所的“高級定製版報告”,就是克而瑞最新推出的重磅產品——「場景化大屏」,據說,它的“銷路”還真不錯,能獲得開發商們青睞的它,究竟是如何戳中地產人痛點的呢?

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到底何為場景化大屏?

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對於整天和數據打交道的克而瑞人來說,不僅僅只是數據的搬運工,而是把每一次數據服務都置身於不同的場景中,新的場景自然會產生新的痛點和訴求:

如何將線下靜態報告變線上動態可視化?

如何滿足用戶對完整數據外的碎片化需求?

如何迅速將數據及其背後的邏輯傳遞給客戶?

如何將避免數據的割裂感而保持延續性?

如何更有說服力多維度地展示研究成果?

……

在無數次服務升級後,一款能夠將數據或結果快速傳達給開發商的新工具類產品「場景化大屏」應運而生。「場景」是線下報告的主題,「大屏」即線下服務的PPT,兩者相結合,把線下報告通過PC端、移動端等屏幕直接展現出來,實現線下報告線上化。

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和傳統報告相比

「場景化大屏」有何不同?

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No.1 輕開發成本

每一個需求都可以快速實現和快速複製,不需要很長的開發週期。

No.2 高度自定義

數據展示和輸出頁面,可以根據用戶的要求來定製。

No.3 多傳播載體

有更多更快捷的傳播載體,而不見限於報告。

No.4 數據自動化

成果的數據可以與CRIC數據庫聯動,實現自動更新。

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「場景化大屏」如何解決地產人的工作痛點?

痛點一:你想在更短時間內得到一份完整的監測報告,但是各城市的數據更新時間不同,只有等到全部更新完畢才能獲取。

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解決:「場景化大屏」根據用戶的周月報要求形成一個有效的頁面,數據自動更新,保證不同的時間節點都能看到最新數據,從而滿足數據“動態化”的需求。

痛點二:你只需要獲取CRIC大數據庫中部分數據信息,而原有系統完整定價無法分割,只能通過線下方式歸納統計。

爆款!报告中的“高级定制”,场景化大屏戳中地产人哪些痛点?

解決:「場景化大屏」能夠快速形成數據的展示頁面和結果輸出頁面,同時保證數據自動更新,實現相對“碎片化”的需求。

痛點三:你不僅想要一個簡單的表象數據,還想知道數據背後的邏輯。但原有產品是完整的大數據庫,這樣的訴求只能通過線下報告去解決。

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解決:「場景化大屏」可基於原有表象數據的整理和分析,輸出更為直接的結果性判斷數據,給予用戶更直接的判斷。

痛點四:你想要一份可以持續更新的報告,而原有產品很難按照月度進行更新,若要做到按月更新,價格又太高。

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解決:「場景化大屏」可通過核心的載體,將原有數據的結果實現後期數據的自動更新,增強結果的延續性。

痛點五:你需要一份更多維度的研究報告,而原有產品缺少一個好的載體,形式單一沒有說服力。

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解決:「場景化大屏」可以將多維度數據通過單頁面方式進行展示,為用戶提供相對多維度的判斷依據,彌補傳統數據的弊端。

雖然「場景化大屏」已成為開發商的暖心“萌寶”,但它只是我們數據產品流的冰山一角,全當拋磚引玉而已……

克而瑞:中國房地產大數據應用服務商,十餘年淬鍊,從行業數據到客戶數據,實現了房地產大數據閉環構建,細分領域諮詢服務,縱向產業鏈整合能手,服務於TOP100強中90%的房地產企業。作為中國房地產大數據應用服務商,克而瑞在大數據應用上,同時具備深度與廣度的特色,遠遠走在行業前列。克而瑞成立於2006年,在房地產大數據領域深耕十載,建立起中國最大的房地產數據庫系統“CRIC”,遍佈中國29個城市機構、信息覆蓋115個城市。依託強大的專業研究力量和諮詢顧問團隊為政府、企業和購房者提供房地產線上線下信息服務的全面解決方案。通過這兩塊業務,為克而瑞積累了大量讓同行青睞的行業數據。同時克而瑞積極進行縱向產業鏈的延展整合:通過“築想科技”搭建了中國建築建材產業鏈SAAS服務,為房企設計部、採購部、設計機構及上下游企業提供專業服務;通過“中房研協”發佈的中國地產企業測評榜,更是成為業內、社會公認的權威榜單。克而瑞也因為這兩塊業務,分別在建築建材數據領域、企業數據領域,建立起了龐大數據資源,大數據的廣度由此延展開來。

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