2020年已經過半，過去的六個月中房地產行業在不確定性中倍受煎熬。2月樓市冰點，3月房地產數字化營銷迅速走紅、房地產數字化升級如火如荼，而就在大家認為拐點來臨的時候，5月，超80%的大中城房價又出現了上漲，房地產泡沫似乎又大了一圈。到了6月，樓市熱度持續，漸呈“量升價穩”的態勢。無論是從房地產投資，還是房價、成交量上看，2020的下半場，房地產市場還將進一步走高。陰霾終於開始散去，曙光就在眼前。
風靡一時的房地產數據中臺還要不要做呢？
表面上看，房企情急之下采取的數字化營銷策略，成功扭轉了局勢，轉為危機；從本質上看，數字化的趨勢早在2019年已經形成，此次突發事件則將房地產“投研產供銷”全流程抗風險能力低的短板，赤裸裸地暴露在眾人面前，一旦遭遇突發情況，強如大象也將十分被動。
因此，數字化升級、數據中臺、數字化營銷並非“病急亂投醫”，而是數字化時代給房地產行業出的“命題說話”，考察的兩個標準，則是企業全域數據的盤活、內部經營管理與外部營銷運營數字化建設，打分參照企業業績增長，上不封頂。
地產數據中臺怎麼建？
數據中臺，我們將其稱為是數據應用的基礎設施。為讓數據更加靈活的支撐到前端業務，企業通過建立數據中臺，將數據複用能力沉澱下來，形成數據從匯聚、開發、管理、到數據服務的一整套數據使用的機制。
6月底，線下大數據服務商WakeData數據總監魏戰松，在2020年華南地產CIO夏季峰會上做主題分享，詳細解析了地產數據中臺的實施步驟和數字化營銷構建方式，將技術與地產業務有機融合，創造地產業務特色價值場景。
WakeData魏戰松認為，地產數據中臺建設可大致分為三個部分的內容。一是支撐分析，主要是升級原有技術平臺、建設經營分析指標體系；二為數據運營，規劃地產特色價值場景、實現數據驅動運營；第三是數據智能產品與服務的形成，以大數據賦能全週期運營，孵化智能AI產品等。具體的實施步驟可分為：
· 技術體系建設
· 數據資產與規範體系建設
· 價值場景建設
· 數據運營建設
技術體系建設
技術體系的建設是數據中臺的技術基礎，主要解決數據集成、存儲、開發、治理等核心技術組件問題，包含基礎平臺建設和數據治理。其中大數據基礎平臺是數據中臺的底層核心，提供數據同步服務、多維分析服務、算法挖掘服務、數據開放服務、可視化服務、數據畫像服務等能力；數據治理平臺提供元數據服務、數據治理服務和指標監控服務等能力。利用中臺將房地產企業的全域數據盤活，可顯著提高企業的經營效率，降低開發成本。
以WakeData某地產客戶為例，惟數平臺的部署，實現了該企業全域數據的多維度分析處理，可視化報表一鍵生成，將大屏的開發成本從原先的20000元降低至3000元，大大提高了企業效率，成本降低超85%。
數據資產與規範體系建設
數據資產梳理方法論
在整個數據資產建設過程中，關鍵的一個環節就是指標梳理， 梳理流程如下圖所示。
步驟1、2、3、4、7是一般情況下技術團隊會涉及到的事項，但據以往的實施經驗，我們發現指標的梳理必須要與業務部門共同確認，包括到指標定義、口徑、計算公式、數據來源等內容項，只有業務部門認可的數據指標才有意義。因此，在一般步驟的基礎上，又增加了第5、6步，這兩步對於指標的開發與發佈都是重要且必要的。
資產規範建設包含資產、模型、規範的建設。首先根據企業業務劃分資產域，地產行業業務過程是“投-研-產-供-銷”，需要提取核心業務流程下各節點所產生或讀取的關鍵數據實體，並歸類到各個主題域下。
其次定義數據湖數據來源，最後根據主數據定義進行建模分析、數據治理和場景應用。我們針對地產行業提供了一套適配的資產建設模型，資產對象包含了城市、土地、項目等多層模型，主題域分為投策、設計、工程、採購等，原始數據來源於業務系統源表、爬蟲數據及其他數據源，通過地產的核心價值鏈梳理將業務對象提取，以主數據為拉通的關鍵點，形成數據資產清單，最終構建出地產的數據倉庫模型體系。
地產行業數據模型
價值場景建設
價值場景的建設根據企業的商業模式、具體需求而有所不同，地產行業常見價值場景主要有大運營、客戶經營兩大場景。
大運營場景
地產行業的大運營包含貨值結構分析和經營決策流程兩大場景。
貨值結構分析對土地獲取、開工、獲取預售證、開盤、交樓等階段的貨值進行監控，以（貨值=面積*單價）為計算基礎，從集團、區域、項目、產品類型等維度對貨值進行全方位的計算，幫助管理者從頂層瞭解公司當下貨值的分佈情況和結構情況。
經營決策場景以經營目標為導向，圍繞現金流和利潤兩大核心，以計劃管理為主線，基於貨值管理，制定了營銷策略、供貨策略、投資拿地決策等多個類別的決策流程，自動輸出相應的可視化數據報表，提供數據依據，幫助地產企業實現全項目、全週期和全專業的高效統籌經營。
針對地產行業，客戶經營場景可大致分為營銷投放、交叉營銷、私域流量池中的全民營銷、多業態全域用戶的運營、會員的個性化服務等，有利於多渠道、多業態交叉引流，線上線下融合打通，實現地產行業客戶經營從經驗模式轉變為數據驅動、智能經營的模式。
客戶經營場景
針對地產行業，我們所設計的客戶經營場景包含商業中心會員運營、跨業態用戶運營、地產全民經紀人三大價值場景。
商業中心會員運營
通過中臺上層的營銷雲，我們可以改善運營人員的營銷方式，由營銷尋找客戶變為用戶觸發營銷，打造個性化營銷的同時降低營銷成本，實現精準高效的數字化營銷。
在過去，只有用戶到達線下的購物中心後，才會看到各類促銷活動宣傳；現在，通過WakeData營銷雲，購物中心就可以快速觸達全員用戶，實現線上到線下商場的引流， 提升用戶到商場購物的頻次，促成交易，進而提高營業額。
跨業態用戶運營
數據中臺全域數據互聯互通的特性，使得跨業態的用戶運營變得暢通無阻、方便快捷。無論是線上線下，還是不同地區、不同項目的用戶，其行為數據、消費能力、購買意向等數據都能夠融合打通，能夠實現由物業業主到商業購物中心的交叉引流；通過中臺上層的客戶雲應用，定期為用戶推薦活動消息、優惠券等，建立品牌與用戶之間的連接，形成數據驅動的用戶精細化運營。
地產全民經紀人
針對地產行業的數字化營銷活動，我們開發了AI雷達的功能賦能導購，通過小程序看房、線下案場到訪、朋友圈文章瀏覽等全渠道進行實時推送提醒，幫助“經紀人”快捷有效地觸達潛在客戶；“全民賺佣金”活動支持企業員工、業主、老客等多種角色成為分銷員，增大地產營銷活動的輻射半徑，啟動全員營銷，結合全渠道的營銷工具，實現數字化精準營銷。
數據運營建設
數據運營建設支撐著企業業務往精細化方向發展，是發現問題、分析問題、解決問題的過程，能夠促進營銷投放、供應商風控等業務的正向增長。
數據運營依賴於數據分析模型和算法運用，推動企業從“存量”轉向“增量”。以用戶增長理念提煉運營核心指標體系——AARRR模型，從獲客（Acquisition）、活躍（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）、傳播（Refer）形成用戶全生命週期的閉環模式，根據AARRR模型，能夠準確反映出產品所處生命週期和對應週期的運營重點，同時也推動著數據中臺的能力迭代和演進。
數據中臺應具備的平臺能力
數據中臺是地產行業數字化升級所需要的“底座”，無論是價值場景建設還是數據運營，都需要基於“底座”去構建；而在未來的數字經濟時代，房地產大運營必須要具備“數據素養”，供貨策略、多業態交叉引流、供應商風控、補貨等方面若能得到數據的賦能，將大大提高企業經營效率、驅動業務的創新與迭代，助力企業創造更高的商業價值。
