房地產大數據營銷問題

㈠ 房地產大數據營銷是怎麼做的

房地產大數據營銷傳播管理平台主要為房地產商建立自有平台，把平台建好了，就能形成一個良好的商業生態圈。主要作用是：
1：解決房地產前期傳播成果的積累及反饋；
2：解決房地產項目全面展示及電商化銷售；
3：解決線上線下客戶流通培育及帶客到場；
4：進行大數據收集、分析、管理、應用；
5：用戶思維打造消費者想要的平台。

㈡ 房地產大數據營銷是怎麼做的

房地產大數據營銷傳播管理平台主要為房地產商建立自有平台，把平台建好了，專就能形成一個良好的屬商業生態圈。主要作用是：
1：解決房地產前期傳播成果的積累及反饋；
2：解決房地產項目全面展示及電商化銷售；
3：解決線上線下客戶流通培育及帶客到場；
4：進行大數據收集、分析、管理、應用；
5：用戶思維打造消費者想要的平台。

㈢ 吳涵：房地產如何利用新媒體營銷引爆流量，迅速獲客

中國房地產經過20多年的發展，從黃金時代進入一個市場行情較為復雜的時期。傳統廣告宣傳成本過高、客戶轉化率低、資金回籠過慢的問題不斷涌現。相較於快消品等其它行業，房地產的長周期性、高價值、復雜性註定了客戶在購買決策時的極高捲入度。

新媒體的出現極大程度改變了地產行業傳統的營銷模式，擴大了營銷渠道，疏通行業信息傳播渠道，同時也加強了對用戶體驗的提升，使得行業更加的關注消費者的消費傾向，對行業的合理化發展起到了重要的帶動作用。

房地產行業與新媒體結合，不但從經營業務方面有體現，同樣也蔓延到了營銷思路上。

傳統線下獲客難，營銷工具有限，預算不充足的情況下，不能將新媒體營銷應用於房地產營銷，將是自斷一臂。根據權威機構艾瑞咨詢統計數據顯示，2018年新媒體已全面超越傳統媒體，這意味著營銷傳播的主戰場已經徹底從傳統媒體轉移到新媒體。

繼萬達宣傳全面轉向新媒體，萬科、保利、富力等巨頭房企紛紛對新媒體重金投入，搶佔新戰場，新媒體營銷的探索爭先恐後。

吳涵老師認為，移動互聯網時代，營銷主戰場全面向新媒體轉移，巨頭房企爭先恐後向新媒體轉型，但是，對新媒體也存在著誤解，最明顯的誤解是以為新媒體就是借勢營銷和做公眾號。新媒體不僅是換個地方打廣告，而有其特殊的底層邏輯，它是基於大數據的品效共振和精準傳播，所以要從微信、網路、喜馬拉雅等擁有海量數據的流量平台入手，這才是地產新媒體營銷的正確姿勢。

㈣ 鎴垮湴浜ф暣鍚堣惀閿鏂規堛佸備綍榪涜屾埧鍦頒駭鏁村悎钀ラ攢鍙婃埧鍦頒駭鏁村悎钀ラ攢絳

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㈤ 大數據如何應用到房地產

現在大數據很火，房地產互聯網化的本質是數據的收集、處理、分析、版應用。
大數據應用作為一個權高滲透力的行業，不僅僅局限於營銷層面，必定和房地產行業發生深度的融合。從拿地、規劃、設計建造、采購，到營銷推廣、銷售，再到物業服務，這一整條價值鏈上的每個環節都有可能與大數據碰撞出新的機會和運作模式。華坤道威作為這一趨勢的引領者，正在開拓房產家居垂直領域大數據的應用融合。

㈥ 大數據時代房地產營銷有什麼優勢

你好，專業的問題讓專業的我回答吧！

首先回答該問題：大數據時代房地產營銷有什麼優勢？我的回答是：精準推廣

為什麼我會這么說呢？請看我給出的分析吧！

一：傳統營銷

傳統營銷手段：電銷瞎嫌，傳單，簡訊，電視廣告，街道廣告。劣勢花費巨大，營銷效果不明顯，容易造成潛在客戶反感或視覺疲勞。

二:大數據營銷

大數據營銷，會通過你的搜索，以及日常行為習性，系統了解你所需，會將精準的需要推廣在你的各大APP軟體上，在你一上去抖音或者其他網站會類似的相關信息，可以說大數據營銷知你所需，推廣你所需。這樣的推廣能更伍陸加省時效，快速達到營銷目的，轉化成家率。

大數據營銷對於房地產來說，猶如度身定造。相信最近一款很火的抖音軟體磨橘手大街小巷都在玩，裡面的推廣裂變就是一個現實版精準推廣營銷。在廣東省一佛山X項目樓盤，以首付XX刷遍抖音各個角落。達成轉化率達到110%。比你花巨資在電視網路上打廣告的效果，好一萬倍。這就是新時代的大數據多媒體營銷！現在在網路上，得流量得天下不是誇張的！在流量大時代，只要把大數據定位的好，什麼都能賣，都能賣得紅紅火火。對於房地產開發商來說，這不是很好的推廣平台嗎？我花一百萬請一個明星站台。有時候還不如花10萬在抖音推廣或者找某些網紅營銷推廣更加有效果。抖音只是眾多互聯網一款軟體，在互聯網時代，只要能擁有大數據大流量，房地產將是快銷產品。一個小廣告，一部兩分鍾小短視頻，一位網紅引領的站點，都能分分鍾樓盤熱銷完畢！

最後說下，在大數據的房地產優勢不單單是一點點，各大房企老闆營銷總監等，捉住風口營銷，才能快速推廣自己本身的房產業務。包括現在房地產經紀的我，都是在抖音微博微信上賣房子的了，傳單已經是過去式的了。由2019年年初到現在10月5日，在上面所說的APP轉化率帶來的客戶收銀早已經是百萬級別了。所以說要捉緊站在風口大數據營銷！

㈦ 中國大數據產業和企業的問題觀察

中國大數據產業和企業的問題觀察

大數據作為一個新興的產業，一直在處於輿論的風口浪尖。就像互聯網＋的概念一樣，大數據被神話了，被送上了「宗教」的神壇。大數據企業總是有一個擔心，生怕大數據被捧得的太高，將來可能會被摔的很慘。2015年中國大數據產業的熱度從貴陽大數據交易所開始，到9月國務院的2015第50號文《促進大數據發展行動綱要》進入高峰。大數據論壇上，數據產品和解決方案被介紹的很多。數據給企業帶來的具體價值、數據應用場景、大數據產業的痛點介紹的很少。中國大數據產業經歷著很多痛苦，大數據產業前景很好，但是大數據企業卻很難做大，很難實現質的飛躍。中國大數據產業的痛點和困難如下。大數據企業眾多而弱小，很難實現產業優勢中國大數據企業大概有200多家，將近60%集中在北京，以小微企業為主，年銷售額達到十億人民幣的企業幾乎沒有。大數據產業處於春秋時代早期，各家諸侯割地而立，每家佔領了一塊小的細分領域，很難做大，都面臨著同行的激烈競爭，有的領域例如輿情監控已成為紅海。大數據企業人數大多在幾十人到幾百人，少有千人以上的企業。沒有一家大數據企業可以統領一個行業，沒有一家企業佔有細分市場10%的份額，沒有一家大數據企業建立了行業標准，領導行業發展。
中國大數據產業處於極度分散狀態，優秀的人才分布在不同企業，很難形成人才合力。各家企業規模小，很難在企業做深做大，很難利用大數據幫助企業實現業務提升。大多數企業的工具和數據很難滿足企業整體的數據要求，中國的數據挖掘和分析產品也很難和國外的產品進行競爭。大數據產業如果要形成產業優勢，必須需要一批領軍企業。參考國外大數據產業，中國在大數據基礎架構，數據產品，數據工具、數據清洗和數據挖掘、數據分析、數據人才都需要產生一批標桿企業。每個領軍企業都規模應該在千人以上，銷售額應該在百億以上，否則很難形成技術和人才優勢，也很難利用大數據幫助客戶實現業務提升。貴陽大數據交易所《2015年中國大數據交易白皮書》提到2014年中國大數據市場規模為767億元。這個數字看上去不錯，估計其實真正和大數據工具和大數據產品相關的不足20%（業務價值提升）。大多數的經費都用於大數據基礎平台（存儲和計算）、咨詢、報告等和業務價值提升相關度不大的領域。中國大數據市場銷售額大多數集中在傳統的IT企業例如IBM，Oracle，EMC，Intel，華為，聯想等。真正大數據企業所有市場份額加起來可能就在百億元左右。中國大數據企業規模過小，領軍企業缺少，行業過於分散，這些都是制約中國大數據產業發展的因素，也是產業做大的一個痛點。外部數據是一個個孤島，數據價值低數據是大數據產業發展的基礎，具有商業價值的數據可以幫助企業洞察客戶、數字化運營、風險管控、精準營銷、預測和決策等。具有商業價值的數據和商業分析真正能夠幫助企業提升業務，創造出新的價值。中國的大數據市場還不成熟，很多大數據企業擁的數據都是片段的數據，很難形成完整的，具有商業價值的數據。大數據市場的數據質量和企業的數據需求有較大的差距。外部數據大多處於孤島狀態，數據之間很少流動和整合；孤立、不流動、沒有整合的數據很難幫到企業，很多需要數據的企業不得不從多個大數據企業采購數據，效率很低，采購來的數據價值不高，數據整合的難度較大，數據采購的整體費用過高。大家都看到了數據分散的弊端，於是很多地方都建立了大數據交易市場，幫助大家進行數據交易和數據采購。由於缺少法律保護，很多企業不太想在交易市場進行數據交易，往往還是採用一對一的數據交易，這種交易方式可以保護交易雙方的利益。具有商業價值的數據還在開發中，大數據交易市場，缺少大量可以進行交易的數據。大數據交易市場這種商業模式，還需要用很長的時間去證明。中國質量最好的數據在金融行業、BAT、電信運營商，這些企業比較謹慎，很難向外部輸出數據。這三大行業自身的主營業務也不在數據，其數據產品生產和輸出的願望也不強烈。政府的數據正在逐步開放，但是其數據質量、集中度、輸出方式等多存在很大多挑戰。在中國大規模的數據開放，至少需要3年時間才能達到商業應用要求。大多數企業客戶，對數據商業應用敏感度低
大多數企業對數據有需求，但是其對數據商業敏感度很低。對數據商業應用的場景以及數據技術了解很少。即使是數據商業敏感度較高的銀行，至少要溝通三次以上，其才能夠建立起數據價值理念。其他行業例如製造業，房地產業，零售業，他們的數據商業敏感度更低。甚至萬科的王石也大聲疾呼，不要和房地產業談大數據應用，房產行業數據還不全，很多還是手工數據。於是某個領先的電商開始幫助萬科進行數據規劃建設，研究大數據在房地產行業的應用。
已有的大數據企業商業案例中，大部分都是大數據企業主動去找客戶談合作，為企業提供數據產品、數據工具或數據技術，目的是幫助企業提升業務。但是這種商業模式很累，市場很難被引爆，被動的數據商業應用，往往和業務結合較弱，無法迅速幫助企業利用數據提升業務，同時也無法解決業務發展瓶頸。
大數據產業的發展，不僅僅是大數據企業自身的事情，也是各家企業自身的事情。企業客戶也應該依據業務需要，主動到市場尋找數據和解決方案，提升數據商業敏感度，從業務場景出發，尋找具有價值的數據。大數據技術和產品同業務結合深度不夠市場上所有大數據企業和客戶都面臨一個難題，就是數據解決方案同客戶業務結合的深度不夠，數據對業務整體推動效果不如期望，這也是大數據產業爆發的一個痛點。由於外部數據質量、企業用戶數據敏感度、企業管理方式、商業數據人才等問題，大數據解決方案很難和業務深度結合。大數據核心價值就是揭示事務發展規律，幫助企業利用數據進行科學決策。目前大數據的商業應用領域主要集中在數據採集、數據存儲、數據計算、用戶畫像、精準營銷等領域。大數據最具商業價值的預測和輔助決策功能並沒有被充分利用。特別是在重大戰略決策方面，大數據的作用並不明顯。企業的產品開發，市場策略，戰略決策還是依靠過去的精英決策和經驗主義。未來社會只有兩類企業，一種是利用數據發展的企業，另外一種是不重視數據被淘汰的企業。大數據企業如果想發展壯大，如果想成為行業領先的企業，其必須放棄短期利益，深入到客戶的運營中去，了解客戶的數據，了解客戶的業務，了解客戶的商業需求。同時利用數據了解客戶，了解市場，了解業務場景。數據和業務深度結合的核心是掌握正確的數據、正確的方法、正確的工具。業務人員要懂數據，技術人員要懂業務。復合型數據人才是數據生意的關鍵，業務人員掌握數據技術的門檻較高，但是技術人員了解業務的門檻很低，復合性人才傾向於從技術人才培養開始。企業內部的數據人才和大數據企業的數據人才需要互相學習，了解對方環境和需求，在同一個平台上進行對話和溝通。數據團隊需要深入了解業務場景和背後的規律，從業務出發，從場景出發，從數據出發，將大數據解決方案同業務深度結合，利用數據推動業務發展，發揮大數據預測規律的核心價值。專業數據挖掘工具和人才缺失傳統的數據挖掘工具和BI系統存在很久了，通過各類報表展示，讓管理層了解企業運營信息，過去的確幫助企業提高管理水平，達到了預期目的。在大數據時代，企業需要的是實時數據，需要的是高效工具，需要的是決策支持和預測。傳統的數據挖掘工具的性能和靈活性已經不能滿足企業的需要，另外非機構化數據的應用也對傳統數據工具提出了挑戰。BI領域中的SAS，SPSS，TD等數據工具越來越被邊緣化，R語言正在成為數據統計和可視化的新寵。數據的時間價值正在得到重視，特別是金融企業，所有的業務部門都期望在最短的時間里，看到資金使用情況，客戶交易情況，風險管控情況。企業越早了解信息，就會越早進行決策，時間就是Money。過去數據需求可能是T＋5或者T＋30，現在的數據需求往往是T＋1或者T＋0，數據實時性、准確性、相關度被提到了一個非常重要的地位。業務的需求已經很明顯了，但是數據工具和人才卻是一個很大的挑戰。中國200多家大數據企業，看到了大數據產業的曙光，看到了大數據產業的價值，同時也在經歷著大數據企業的痛苦。大數據產業發展很快，市場正在逐步變大，但是其產業優勢不明顯，優勢企業很少，數據商業化較慢，市場還不成熟，客戶數據商業敏感度較低，缺乏高質量數據工具和人才。所有大數據企業內心的感受就是，站在了時代的風口，選對了方向和行業，但是發展壯大還是很難。200多家大數據企業正在努力耕耘著大數據產業，痛並快樂著。

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