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N個猜想

2014-04-29 00:00:00
今日樓市 2014年2期

1.房子免費送?

如今,“存話費送手機”的免費手機使用不是什么新鮮事,可是房子也能如手機一般免費送嗎?隨著互聯網的發展和大數據分析應用的愈加深入,通過針對用戶消費習慣做出相應服務而產生穩定收益時,或許未來房子就可以免費送。

當下,花樣年董事局主席潘軍就正踐行在“免費送房子”的開拓之路上,他甚至放言:“雷軍說要研究如何讓房價降一半,我認為這還不夠。”近年來,花樣年不斷調整其內部結構,集團發展的重心逐步傾向于其物業服務“彩生活”、社區金融等板塊,增加在傳統物業領域競爭力的同時還推出了社區電商平臺等增值服務。如果有一天,花樣年和其他房企可以從社區養老、社區醫療、微商圈等環節達到穩定收益時,“房子免費送”這樣的美夢或許也有成真的那天。

2.房產“私人 ”定制

先蓋好房產再去尋找客戶的模式在大數據時代極有可能發生顛覆式的變化。當房企可以搜集足夠的消費者需求數據,完全可以實現在蓋樓前對入住的客戶進行大致梳理,隨后進行廣泛的客戶需求調研,然后在產品設計階段針對客戶需求把所有的可能性在硬件實現上埋好伏筆。

戶型自助式菜單式選擇或許在未來將成為普遍現象,人們不再需要再為買了不那么合心的戶型而焦慮,或許房產在設計階段就可以為客戶考慮到哪里需要配網絡監控、哪里需要衛生間、上下兩層是否需要打通等一系列問題,完全能夠實現在建設階段就做好預留上下水、中間樓板可打通等可行性方案。而“正合心意”的房子誰會不喜歡?

3. 智能房屋

冬季里的家庭供暖、夏天各個屋子的空調用電,以及每周運轉幾次的洗衣機、烘干機和家里常年不斷的超級大冰箱。如果再用上洗碗機和烤箱,那么就是徹底的機械化耗能家庭了。

在大數據時代,房屋在開發建造時完全可以配備專門的軟硬件設施來調控各個電器和其他器械的使用時間和頻率。比如,懶惰的人可以先把臟衣服分門別類放進洗衣機,智能控制的屋子,會在半夜用電低峰的時候打開洗衣機烘干機的按鈕,保證“潔凈衣物”行為不與鄰居家的用電高峰撞車,從而降低地區保險絲短路的風險,這樣也能幫助錙銖必較的人節約賬單上的分毫差厘。

4.房企電商大平臺

當下,已經有不少商業地產商建造自己的電商平臺,而越來越多的地產商開始重視商業,或者從社區商業挖掘機遇。作為房地產企業,他們手中掌握著多年來積累的數以百萬計、千萬計的購房者信息,這些信息的有效整理和挖掘,可能在大數據時代為房企們帶來新的商機。目前來看,各個地產商所做的電商領域不同,商業地產的電商發展走在前面。

未來,經過對大數據的挖掘和分析,可能將會對資源進行更好的整合和對接。或許某個區域的多家房企將會搭建一個電商大平臺供該區域內人們消費使用,完成地區性的消費資源整合。

5.出問題之前先物業維修

未來的物業服務可能會完全升級。當下,管道出了問題去找物業報修再等維修人員上門,往往是很多人在生活中頭疼的問題。隨著大數據的發展,或許完全可以實現對每家每戶煤、水、電使用情況的統計,以及根據家庭生活其他數據,對管線和需要維修的地方進行維修預測。

大數據之所以擁有預測功能,是因為數據是常態情況下不斷出現的,經過幾萬、幾十萬甚至幾千萬個人的使用后總結出來的規律。當管線和零件的使用程度和磨損程度被精確統計后,或許在遇見問題之前,完全可以實現事先更換可能會壞掉的零件和管線,物業服務也更加有預見性。

6.3D打印建房

隨著3D打印技術的發展,當其與建筑相關的大數據結合,或許可以讓3D打印機與建筑所需的大型設備相結合,也許有一天人們會住在3D打印出的房子中。

3D打印與建筑圖樣及大數據結合的可貴之處在于可以聽從電腦程序打印完一層自動爬上另一層,非常有次序,甚至比人工的更加準確,一磚一瓦都不會遺漏,所以這保證了建筑的穩定性;而且會依據強大的幾何計算、采用堅固的材料,來保證房子的質量問題。或許對于房地產建造來說,這將是個簡化而又靠譜的可參考方案。

王石就認為,三年之后在萬科建研中心出現3D打印機在建房子一點兒不奇怪。

7.數據導購

在商業地產領域,通過深度研究用戶行為大數據,未來電商可能會做出由數據而來的導購系統,不同地域對品牌的關注點、興趣點有明顯不同。通過商業地產目前各自優勢資源,著眼于幫助各個品牌進行“品牌探索”、“消費者畫像”分析,找到目標消費者的地域分布、興趣愛好、媒體接觸點等背后隱藏的信息之后,實現基于數據的導購行為。

根據消費者的特性,數據導購系統可能還會進行“漫游”,通過分析相關性和相似度采取相應的營銷活動。

8.社交租房

現有的租房辦法還相對比較原始,只能通過網站、手機應用或者實地尋找,看到有意向的房源后,想要了解更為具體的、真實的信息的話,渠道還是比較有限的,經常不得不抽時間親自上門看房,可往往有時候看過之后才發現實際與預想之間的落差是多么的巨大。

大數據或許將改變未來普遍的租房觀念,租房可能將轉變為一種社交活動式的交易。當每個與租房活動相關的數據被搜集分析,可能會形成一個更能滿足租房者需求的前端平臺,通過社交賬戶登錄平臺后,用戶可以把正在查看的房源分享給朋友和潛在的室友,讓他們一起來評價該房源的好壞。更為重要的一點是,房源的潛在租客還可以查看當前房客關于該房源所分享的評論,更好地了解自己感興趣的房源,不僅僅是簡單的價格、位置等基礎房源信息,還可以讓租客在找房子或者決定搬家之前能更好地“貨比三家”——除了查看房客的評論外,通過大數據還可以收集標準化的房源信息,并配有房源對比功能,比如看到三套不錯的房源,就可以放在一起對比查看。

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