房地产大数据营销问题

㈠ 房地产大数据营销是怎么做的

房地产大数据营销传播管理平台主要为房地产商建立自有平台，把平台建好了，就能形成一个良好的商业生态圈。主要作用是：
1：解决房地产前期传播成果的积累及反馈；
2：解决房地产项目全面展示及电商化销售；
3：解决线上线下客户流通培育及带客到场；
4：进行大数据收集、分析、管理、应用；
5：用户思维打造消费者想要的平台。

㈡ 房地产大数据营销是怎么做的

房地产大数据营销传播管理平台主要为房地产商建立自有平台，把平台建好了，专就能形成一个良好的属商业生态圈。主要作用是：
1：解决房地产前期传播成果的积累及反馈；
2：解决房地产项目全面展示及电商化销售；
3：解决线上线下客户流通培育及带客到场；
4：进行大数据收集、分析、管理、应用；
5：用户思维打造消费者想要的平台。

㈢ 吴涵：房地产如何利用新媒体营销引爆流量，迅速获客

中国房地产经过20多年的发展，从黄金时代进入一个市场行情较为复杂的时期。传统广告宣传成本过高、客户转化率低、资金回笼过慢的问题不断涌现。相较于快消品等其它行业，房地产的长周期性、高价值、复杂性注定了客户在购买决策时的极高卷入度。

新媒体的出现极大程度改变了地产行业传统的营销模式，扩大了营销渠道，疏通行业信息传播渠道，同时也加强了对用户体验的提升，使得行业更加的关注消费者的消费倾向，对行业的合理化发展起到了重要的带动作用。

房地产行业与新媒体结合，不但从经营业务方面有体现，同样也蔓延到了营销思路上。

传统线下获客难，营销工具有限，预算不充足的情况下，不能将新媒体营销应用于房地产营销，将是自断一臂。根据权威机构艾瑞咨询统计数据显示，2018年新媒体已全面超越传统媒体，这意味着营销传播的主战场已经彻底从传统媒体转移到新媒体。

继万达宣传全面转向新媒体，万科、保利、富力等巨头房企纷纷对新媒体重金投入，抢占新战场，新媒体营销的探索争先恐后。

吴涵老师认为，移动互联网时代，营销主战场全面向新媒体转移，巨头房企争先恐后向新媒体转型，但是，对新媒体也存在着误解，最明显的误解是以为新媒体就是借势营销和做公众号。新媒体不仅是换个地方打广告，而有其特殊的底层逻辑，它是基于大数据的品效共振和精准传播，所以要从微信、网络、喜马拉雅等拥有海量数据的流量平台入手，这才是地产新媒体营销的正确姿势。

㈣ 鎴垮湴浜ф暣鍚堣惀閿鏂规堛佸備綍杩涜屾埧鍦颁骇鏁村悎钀ラ攢鍙婃埧鍦颁骇鏁村悎钀ラ攢绛

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㈤ 大数据如何应用到房地产

现在大数据很火，房地产互联网化的本质是数据的收集、处理、分析、版应用。
大数据应用作为一个权高渗透力的行业，不仅仅局限于营销层面，必定和房地产行业发生深度的融合。从拿地、规划、设计建造、采购，到营销推广、销售，再到物业服务，这一整条价值链上的每个环节都有可能与大数据碰撞出新的机会和运作模式。华坤道威作为这一趋势的引领者，正在开拓房产家居垂直领域大数据的应用融合。

㈥ 大数据时代房地产营销有什么优势

你好，专业的问题让专业的我回答吧！

首先回答该问题：大数据时代房地产营销有什么优势？我的回答是：精准推广

为什么我会这么说呢？请看我给出的分析吧！

一：传统营销

传统营销手段：电销瞎嫌，传单，短信，电视广告，街道广告。劣势花费巨大，营销效果不明显，容易造成潜在客户反感或视觉疲劳。

二:大数据营销

大数据营销，会通过你的搜索，以及日常行为习性，系统了解你所需，会将精准的需要推广在你的各大APP软件上，在你一上去抖音或者其他网站会类似的相关信息，可以说大数据营销知你所需，推广你所需。这样的推广能更伍陆加省时效，快速达到营销目的，转化成家率。

大数据营销对于房地产来说，犹如度身定造。相信最近一款很火的抖音软件磨橘手大街小巷都在玩，里面的推广裂变就是一个现实版精准推广营销。在广东省一佛山X项目楼盘，以首付XX刷遍抖音各个角落。达成转化率达到110%。比你花巨资在电视网络上打广告的效果，好一万倍。这就是新时代的大数据多媒体营销！现在在网络上，得流量得天下不是夸张的！在流量大时代，只要把大数据定位的好，什么都能卖，都能卖得红红火火。对于房地产开发商来说，这不是很好的推广平台吗？我花一百万请一个明星站台。有时候还不如花10万在抖音推广或者找某些网红营销推广更加有效果。抖音只是众多互联网一款软件，在互联网时代，只要能拥有大数据大流量，房地产将是快销产品。一个小广告，一部两分钟小短视频，一位网红引领的站点，都能分分钟楼盘热销完毕！

最后说下，在大数据的房地产优势不单单是一点点，各大房企老板营销总监等，捉住风口营销，才能快速推广自己本身的房产业务。包括现在房地产经纪的我，都是在抖音微博微信上卖房子的了，传单已经是过去式的了。由2019年年初到现在10月5日，在上面所说的APP转化率带来的客户收银早已经是百万级别了。所以说要捉紧站在风口大数据营销！

㈦ 中国大数据产业和企业的问题观察

中国大数据产业和企业的问题观察

大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰。大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。大数据企业众多而弱小，很难实现产业优势中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细分市场10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。
中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。外部数据是一个个孤岛，数据价值低数据是大数据产业发展的基础，具有商业价值的数据可以帮助企业洞察客户、数字化运营、风险管控、精准营销、预测和决策等。具有商业价值的数据和商业分析真正能够帮助企业提升业务，创造出新的价值。中国的大数据市场还不成熟，很多大数据企业拥的数据都是片段的数据，很难形成完整的，具有商业价值的数据。大数据市场的数据质量和企业的数据需求有较大的差距。外部数据大多处于孤岛状态，数据之间很少流动和整合；孤立、不流动、没有整合的数据很难帮到企业，很多需要数据的企业不得不从多个大数据企业采购数据，效率很低，采购来的数据价值不高，数据整合的难度较大，数据采购的整体费用过高。大家都看到了数据分散的弊端，于是很多地方都建立了大数据交易市场，帮助大家进行数据交易和数据采购。由于缺少法律保护，很多企业不太想在交易市场进行数据交易，往往还是采用一对一的数据交易，这种交易方式可以保护交易双方的利益。具有商业价值的数据还在开发中，大数据交易市场，缺少大量可以进行交易的数据。大数据交易市场这种商业模式，还需要用很长的时间去证明。中国质量最好的数据在金融行业、BAT、电信运营商，这些企业比较谨慎，很难向外部输出数据。这三大行业自身的主营业务也不在数据，其数据产品生产和输出的愿望也不强烈。政府的数据正在逐步开放，但是其数据质量、集中度、输出方式等多存在很大多挑战。在中国大规模的数据开放，至少需要3年时间才能达到商业应用要求。大多数企业客户，对数据商业应用敏感度低
大多数企业对数据有需求，但是其对数据商业敏感度很低。对数据商业应用的场景以及数据技术了解很少。即使是数据商业敏感度较高的银行，至少要沟通三次以上，其才能够建立起数据价值理念。其他行业例如制造业，房地产业，零售业，他们的数据商业敏感度更低。甚至万科的王石也大声疾呼，不要和房地产业谈大数据应用，房产行业数据还不全，很多还是手工数据。于是某个领先的电商开始帮助万科进行数据规划建设，研究大数据在房地产行业的应用。
已有的大数据企业商业案例中，大部分都是大数据企业主动去找客户谈合作，为企业提供数据产品、数据工具或数据技术，目的是帮助企业提升业务。但是这种商业模式很累，市场很难被引爆，被动的数据商业应用，往往和业务结合较弱，无法迅速帮助企业利用数据提升业务，同时也无法解决业务发展瓶颈。
大数据产业的发展，不仅仅是大数据企业自身的事情，也是各家企业自身的事情。企业客户也应该依据业务需要，主动到市场寻找数据和解决方案，提升数据商业敏感度，从业务场景出发，寻找具有价值的数据。大数据技术和产品同业务结合深度不够市场上所有大数据企业和客户都面临一个难题，就是数据解决方案同客户业务结合的深度不够，数据对业务整体推动效果不如期望，这也是大数据产业爆发的一个痛点。由于外部数据质量、企业用户数据敏感度、企业管理方式、商业数据人才等问题，大数据解决方案很难和业务深度结合。大数据核心价值就是揭示事务发展规律，帮助企业利用数据进行科学决策。目前大数据的商业应用领域主要集中在数据采集、数据存储、数据计算、用户画像、精准营销等领域。大数据最具商业价值的预测和辅助决策功能并没有被充分利用。特别是在重大战略决策方面，大数据的作用并不明显。企业的产品开发，市场策略，战略决策还是依靠过去的精英决策和经验主义。未来社会只有两类企业，一种是利用数据发展的企业，另外一种是不重视数据被淘汰的企业。大数据企业如果想发展壮大，如果想成为行业领先的企业，其必须放弃短期利益，深入到客户的运营中去，了解客户的数据，了解客户的业务，了解客户的商业需求。同时利用数据了解客户，了解市场，了解业务场景。数据和业务深度结合的核心是掌握正确的数据、正确的方法、正确的工具。业务人员要懂数据，技术人员要懂业务。复合型数据人才是数据生意的关键，业务人员掌握数据技术的门槛较高，但是技术人员了解业务的门槛很低，复合性人才倾向于从技术人才培养开始。企业内部的数据人才和大数据企业的数据人才需要互相学习，了解对方环境和需求，在同一个平台上进行对话和沟通。数据团队需要深入了解业务场景和背后的规律，从业务出发，从场景出发，从数据出发，将大数据解决方案同业务深度结合，利用数据推动业务发展，发挥大数据预测规律的核心价值。专业数据挖掘工具和人才缺失传统的数据挖掘工具和BI系统存在很久了，通过各类报表展示，让管理层了解企业运营信息，过去的确帮助企业提高管理水平，达到了预期目的。在大数据时代，企业需要的是实时数据，需要的是高效工具，需要的是决策支持和预测。传统的数据挖掘工具的性能和灵活性已经不能满足企业的需要，另外非机构化数据的应用也对传统数据工具提出了挑战。BI领域中的SAS，SPSS，TD等数据工具越来越被边缘化，R语言正在成为数据统计和可视化的新宠。数据的时间价值正在得到重视，特别是金融企业，所有的业务部门都期望在最短的时间里，看到资金使用情况，客户交易情况，风险管控情况。企业越早了解信息，就会越早进行决策，时间就是Money。过去数据需求可能是T＋5或者T＋30，现在的数据需求往往是T＋1或者T＋0，数据实时性、准确性、相关度被提到了一个非常重要的地位。业务的需求已经很明显了，但是数据工具和人才却是一个很大的挑战。中国200多家大数据企业，看到了大数据产业的曙光，看到了大数据产业的价值，同时也在经历着大数据企业的痛苦。大数据产业发展很快，市场正在逐步变大，但是其产业优势不明显，优势企业很少，数据商业化较慢，市场还不成熟，客户数据商业敏感度较低，缺乏高质量数据工具和人才。所有大数据企业内心的感受就是，站在了时代的风口，选对了方向和行业，但是发展壮大还是很难。200多家大数据企业正在努力耕耘着大数据产业，痛并快乐着。

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