一家房地產數據服務商的六分天賦

劉醒

大數據不是什么搞不懂的東西，使用它，就像開啟“上帝之眼”，可以藉此洞察紛繁復雜的表象之下，暗涌的邏輯和規律，從而看清事物本質，乃至預判未來。

羅紅衛一行代碼也不會寫，但這不妨礙他在連大數據這個概念都遠未流行的2006年，創立一家房地產大數據服務公司。

那時同樣尚未流行的，還有“融資”這樣的資本名詞。換句話說，這家名為銳理數據的公司，10年間沒融一分錢，純靠自身造血，存活并躋身業內前兩名。

與其說大數據是一種技術、一個工具或者一個行業，羅衛紅認為它首先應該是一件商品，可以打包售賣。所以提到銳理，他總是喜歡強調“變現能力強”。這與他在大學的專業——房地產營銷——非常契合，只不過把如何銷售一套房子，變成了如何銷售這個房子的數據，以幫助房地產商更好地賣房子。

販賣“上帝”

銳理總部所在的成都市，其北門地區素來是“亂”的代名詞——無論房地產開發商還是購房者，無不避而遠之。直到某一天銳理系統中，關于這個地區的數據達到一定量級，算法模型顯示：這里對高品質樓盤的需求量非常大。

原來，北門之“亂”，緣于這個地方是物流集散地，卡車橫行，塵土蔽日。但亂中有乾坤，這里也因此聚集了密度非常大的隱形富豪。銳理就此將數據打包，形成報告，最終說服萬科在這里拿了塊地，修建高端住宅。要知道，在萬科，這種級別的住宅產品，此前只入駐過上海和深圳。

一開始業內全是負面評價，認為成都北門沒有建造高端豪宅基礎，萬科的打法太“非主流”。但該項目推出不過半年，總銷售額就超過了6億元。同行們又聞風而動，紛紛來此購地。到如今，這個地方已經成為繼青城山、牧馬山、麓山之后，成都第四大高端別墅聚集區，而且是距離商圈最近的一個。

在銳理，這樣“未卜先知”的案例還有很多。

2008年“5·12”汶川地震后，成都房子賣不動，房價平均直降20%多，有的降幅超過30%。整個房地產市場恐慌情緒彌漫，沒人知道到底什么時候回暖。但在銳理的系統里，很多跡象表明，房價已經開始回升。他們將數據提供給客戶，讓客戶及時停止盲目降價，減少銷售損失。

目前，銳理在成都、青島、昆明和重慶四個城市設有分公司，業務覆蓋這些城市的周邊省市。在它的數據庫中，非常詳盡地動態顯示著這些城市中，每一個樓盤的即時價格、銷售量、庫存等信息，甚至可以細致到每個月每種戶型的銷售量。比如一個區域中，套三戶型一個月賣了150套，套二戶型只賣了5套，套一和套四基本沒有成交，系統就會給出提示：市場需求旺盛的是套三，建議開發商多修套三。

其實運用數據做決策，房地產業早有傳統。許多大開發商，比如銳理的大客戶萬科、龍湖、金科、華潤等，都設有專門研究機構。但在銳理之前，數據搜集、整理、分析等，只在這些企業內部小規模進行。

時間追溯到十年前，那時羅衛紅臨近大學畢業，正在一家市調公司實習，每天抱著一沓調查問卷，在鬧市區搜集信息。市調公司的客戶包括電信、移動、房地產商、政府機構等。做久了，他發現這些客戶所需要的數據其實大同小異，無非是宏觀政策、樓盤信息、市場需求等。公司每一次接受委托，調查來的數據，其實有很多重復。

羅紅衛想：為什么不干脆把所有的數據打包好，分門別類碼放在虛擬貨架上，讓客戶們自行挑選購買？于是，他找來兩個有技術背景的同學，從大學所學的房地產行業入手，切入了這條通向未來的大數據之路。

他們用十年時間實現的是這樣一幅場景：客戶手持唯一密鑰，登陸銳理的系統，就能看見無數跳動的信息，如實描述著真實世界。而所需支付的價碼，根據客戶所需數據量大小，從幾千元到幾百萬元不等。

在大數據概念尚未厘清的當下，銳理單憑售賣數據，就已經實現年營收4 000萬元，純利潤達20%。

三維壁壘

大數據之所以能夠交易，在于擁有產品屬性。而房地產數據的產品屬性，主要體現在三個維度：大數量級，區域性和標準化。就像一家超市之所以銷量不錯，也緣于類似的三個特點：足夠豐富的商品（大數量級），熟知本地購買喜好（區域性），商品被打包放在了合適的貨架上（標準化）。

無論哪家公司，在三個方面中任一方面做到極致，都足以構成競爭壁壘。而銳理的愿景在于，它要在這三個方面同時達到最優。

首先是大數量級。大數據之所以有用，在于其描述某一事物的數據足夠豐富，以至于所構建的算法模型極度還原事物本身面貌。這就像買彩票，怎樣才能保證一次購買百分百中獎？最靠譜的方法，就是買盡那些數字的所有組合。

銳理最大的競爭對手有上市公司背景，其業務線遍及全國上百個城市。但在羅紅衛眼中，對方是市場破壞者。因為其所擅長的戰術不是產品好，而是低價——同類產品，銳理售價27萬元時，對方僅賣5萬元——這足以吸引不少中小開發商前來購買。

事實上，按大數據的構建邏輯，開發上百個城市，所投入的人力和技術成本是不可想象的。在一個城市的房產數據中，不但包含樓盤位置、即時價格、銷售庫存，甚至還有景觀設計、戶型圖片、飄窗臺大小等細節。這些數據無不需要人和機器相互輔助，一點點搜集、整理、錄入，最終形成算法和系統。

這也正是為什么銳理發展了十年，也只能將分公司拓展至四個城市——數據量實在太大了。

與銳理同在成都的另一家房地產數據公司，就因為數據沉淀不夠，無法直接售賣，只好給中小開發商開公開課，靠解讀數據、預測樓市走向等盈利。

而那些購買這家上市公司產品的中小開發商，很快就發現不足——登陸系統后，當他們輸入所需信息，往往得到的是“一”或者“0”，這意味著該數據尚未被錄入。

銳理不打價格戰，步步為營，而且由于成本原因，只服務大客戶。這反而讓它在業內積攢了美譽，成了品質的代名詞。

其次是地域性。為什么房地產大數據強調大數量級？誘因之一就是地域差異。

世界上沒有兩座城市一模一樣，在一個城市開發的數據模型，到另一個城市可能一文不值。比如成都和重慶近在咫尺，但前者地勢平坦、人文偏休閑，而后者多山地、人文偏實用，這導致兩地的樓盤項目，從拿地到設計到營銷，完全是兩個模板。銳理團隊所能做的，只能是將開拓成都市場的方法，例如數據采集、數據庫搭建、算法模型等，通過在重慶熟悉本地環境的團隊，從0到1再做一遍。

現實世界存在模糊性，需要人為界定。這也催生了大數據的第三個產品屬性：標準化。例如提及成都的城南地區，城南多大面積、什么形狀？到底哪些樓盤屬于城南？要讓系統識別，這些界線是一定要劃分清楚。而標準化后，當銳理的工作人員與客戶交流時，也能保證雙方所談到的“城南”是同一概念范疇。

要完成這一切，除了成本、技術等顯性投入外，還有時間。

時間是大數據行業最大的壁壘：一家企業耗時彌久，終于做完某個城市的大數據，競爭對手想要實現同等效果，就得花同樣的時間。當他終于抵達，他所追趕的對象很可能又在同樣的時間里往前走了一大截。

從時間的角度，大數據行業沒有競爭。誰攻下一城，便可永駐。

人機搭檔

一個數據不能孤立存在，必與另一數據相互關聯。當所有標準化數據，通過算法搭建起各種模型，模型之間互相關聯，構成系統。系統，就是真實世界的數據化鏡像。

程序測試員陳芳儀，銳理工號36，負責讓這個數據世界更加真實，而且可以觸摸。

在系統內，難以計數的數據總在劇烈變動。比如每銷售一套房子，庫存數就要減一套。說起來簡單，但一個城市中有許多房地產商，每家房地產商有許多項目，每個項目里有許多樓盤，每個樓盤又在發生無規律交易……這些變量互相交織、互相牽扯，再完美的系統也會出錯。

為了保證準確率，需要有人定期對系統進行檢查，看是否市場上每銷售一套房子，數據庫里的庫存就減少一套。以前，一個人跑一遍數據庫需要一個星期。陳芳儀模擬人工寫了個程序，嵌入系統后，數據是否關聯、是否流向一致、是否統一節奏，自檢一個小時就可反饋結果。

好系統還有個特點：后臺運算復雜，前端操作簡單。這直觀體現在銳理系統的操作界面上。業內大部分系統界面非常僵硬，界面上僅提供哪幾個數據選項，人們就只能查那幾項。而銳理的邏輯是：人們需要什么數據，系統就應該反饋什么數據。

陳芳儀參與設計這一功能時，其實并沒有使用多么復雜的技術，只是單純從用戶使用習慣出發，結合系統自身特點，通過一個隱藏的折疊界面就輕松實現了。

從用戶出發，還能誕生許多好的創意。比如房地產商經常要寫的樓市報告，每每需要四個人耗時一個月才能完成。但銳理通過搭建模型，10秒鐘就能自動生成；在移動網絡尚未普及時，銳理就有了“移動”意識。他們開發了一枚可隨身攜帶的U盾，只要有網絡，任何一臺電腦都能隨時進入銳理系統。

不過，系統畢竟是機器，有些領域無法覆蓋，需要人工補充。客戶在使用系統時，也會有許多不熟悉。銳理為每個簽約客戶配備指定客服，每位客服QQ、手機等24小時在線，解決“一切客戶不能或不愿意解決的問題”，甚至可以連夜替客戶寫報告。

你想象中，同時服務成百上千個開發商，銳理客服團隊得有多么龐大？答案是5個人。別忘了，他們不是單兵作戰，其背后是整個智能化系統，隨時供給他們需要的一切數據。

——智能化不是機器換人，而是人機配合。

釋放魔力

2015年上旬，在中國房地產綜合實力排名中，位列前25位的某房地產商忽然出手，拿下合肥229畝地塊，成交樓面價5 543.45元/平方米，成為當時合肥“地王”。更重要的是，這次拿地是該房地產調整產品線，從剛需房轉型中高端的一個重要動作。

然而讓業內不理解的是，以前這家開發商推新品，總是在總部所在地成都先試水，成功后再推向全國。但這一次它不但首先進軍合肥，還同時在蘇州拿地，成了蘇州“地王”。

為什么？其實，這與銳理的一支精英團隊有關。

擁有大數據的確像擁有“上帝之眼”，但擁有不代表有用。面對一堆數據，誰能看得懂？所以，還得會解讀；光解讀也不夠，最好能據此得出解決方案。銳理有一支精英團隊，專門負責釋放大數據的魔力。

這個團隊所在的部門是銳理解決方案中心，負責人林森是個房地產老兵，業內摸爬滾打十幾年，從城市進入、拿地、設計，再到營銷，熟悉房地產全產業鏈每個環節。他和他的團隊，可以根據銳理系統的每一個數據變動，解讀出背后的原因，從而為客戶量身打造一套解決方案。作為銳理重量級客戶，上述開發商產品線調整的整個策劃、執行，都有林森團隊的介入。

這個開發商的新品系列非常復雜，既有剛需房，也有改善性住房，還有中高端住宅，如此復雜的產品系，如何保證從土地投資的源頭上就拿對地，以及將復雜的產品線劃分清晰快速在全國復制？

林森根據系統數據，發現成都現有地塊普遍偏小，無法承載這么大體量的產品設計。而合肥、蘇州等地，不但有正在出售的大塊土地，而且這些城市受土地供應限制，庫存去化周期非常短——合肥約4個月、蘇州只有3個月。因此，他建議該開發商放棄以往從成都開戰的策略，直接進入樓市瀕臨爆發的合肥和蘇州。

果不其然。該開發商合肥拿地7個月后，合肥本土開發商祥源地產就在它對面拿了塊地，成交樓面價7 369.19元/平方米，晉升合肥新“地王”。相較于該開發商拿地時的5 543.45元/平方米，每畝地價漲了121.7萬元。

而等到項目開盤那天上午，64套售價400萬元～760萬元的聯排別墅，遭遇130余組客戶瘋搶，一個半小時宣告售罄，兩套售價1 000萬元以上的雙拼別墅也被高端客戶收入名下。平均1分20秒一套，很多剛需、首改類產品開盤都無法達到這樣瘋狂的銷售速度。

業內無不驚詫。但對于林森團隊，這是意料之中，畢竟每一步決策都有大數據做支撐。再比如他們對一項精品房的專項研究，直接讓銳理的另一客戶金科，將精品房戰略作為三大核心業務之一。

這樣一個行業，對人才的門檻高嗎？很高，林森稱之為“六分天賦，四分努力”，而所謂“天賦”是在行業努力5～8年，打下堅實基本功形成的“肌肉記憶”。看一看銳理核心團隊的這些人，創始人羅紅衛從事房地產十年，林森十幾年，負責技術的CTO更是從大學起就專攻數據技術。

——所謂大數據很難，難的不是大數據本身，而是一個人在某個行業浸泡得足夠久，以至于能夠發現行業痛點，并且用大數據的方式來解決。