万科首个“大数据”项目将入市

几年前，经历过NoSQL数据库革命的人也许还记得，web 2.0效应曾引发大批互联网企业竞相上线NoSQL，甚至有一部分企业彻底抛弃传统关系型数据库，将数据全部迁移至NoSQL。NoSQL以其易扩展、高性能、灵活的数据模型和高可用等产品特色，捕获了互联网企业的心。包括国内的淘宝、新浪、京东商城、360、搜狗等都已经在局部尝试NoSQL解决方案。

几年后的今天，大数据的热潮开始影响传统行业。随着企业信息化、社交化和移动化的水平不断提升，传统数据库的瓶颈日益显现。对于这些企业而言，他们开始从一个新的角度重新审视数据战略。

从阿里巴巴到腾讯，从无印良品到海尔和小米，自去年开始，万科总裁郁亮就带领高管团队不停造访各界巨头，虽然这些企业分布在不同行业，但它们都有一个共同的特点，那就是在利用互联网思维和大数据有效地为客户提供更符合需求的产品。

在大数据时代，万科是最先感受到危机的龙头房企。万科董事局主席王石曾经表示，完全不懂房地产的人可以在大数据时代用新的载体、新的方式颠覆原有的商业模式。然而，万科也是最快拥抱大数据的龙头房企，《每日经济新闻》记者了解到，从前期拿地分析、产品设计到项目营销等环节，万科正不断引入“大数据”的研究与应用以更好地满足客户需求，以提高投资精确度与促进销售。现阶段，万科主要借助物业管理来获取客户的生活习惯、购买需求等数据，并利用这些数据去开发产品。

但不可忽视的是，真正意义上的“大数据”应用在房地产领域仍处于萌芽阶段，即便强如万科也曾误入唐山这类供应过剩城市的陷阱，如何收集有效数据，通过精确系统分析规避市场风险仍然是难题。

首个“大数据”项目将入市

据万科介绍，首个融合“大数据”理念的项目“万科未来城”将于年内入市，该项目位于杭州万科良渚文化村内，总建筑面积超19万平方米，从产品的设计研发，到项目的推广营销，全部过程均以移动互联网思维与“大数据”理念为指导。

万科内部人士向记者介绍，未来城在项目开发之初，就结合地块情况及客群定位分析，将目标客户锁定为年轻客群，产品为年轻人“量身订制”了许多特定功能。例如，万科在客户行为数据调查中发现，移动互联时代家里的网络WiFi必不可少，但经常会出现每个房间WiFi信号强度有别的尴尬，因此未来城统一配备了WiFi增强系统；同时，随着很多年轻人变得很宅，习惯在沙发上坐一整天，刷手机、看iPad、听音乐、看书，看电视等，未来城设计了“土豆(20.94, -0.44, -2.06%)位”的概念，迎合3C时代年轻人的生活习惯。

在社区配套服务上，万科更尝试让业主、客户可以在社区建设之初就参与到社区配套的设计和运营上来，万科未来城将引入时下最新的互联网概念 “众筹”，根据业主需求未来有可能实现“众筹”健身房、超市、美容院等。除此之外，项目正在与国内领先的互联网企业共同探讨在未来城项目上合作的可能性。

此外，据万科介绍，早在2002年，万科就引入了客户满意度调查，对年度客户满意度调查为主的数据进行分析，依据这些调研结果确定下一年度的客户满意度提升工作计划，并据此开展聚焦和围绕客户的一系列工作。包括杭州万科在内的不少地区公司，在所有客户成交后都会进行持续的问卷调研及阶段性的客户深访，聚焦客户的生活习惯洞察，进行针对不同属性客户的交叉分析。这些数据分析结果，将指导产品的设计和社区配套的建设，包含户型、景观、住宅性能和邻里空间等方面。

万科相关人士向 《每日经济新闻》记者表示，自今年起，万科将逐步把传统房地产客户服务中的产品报修、投诉两个主要模块移植到移动互联网平台上，依托现有客户数据平台对客户的报修、投诉等行为进一步分析，以更好地为客户服务。

可以预见的是，对于坐拥60万户海量业主的万科而言，一旦掌握了充足的用户数据，通过细化分析挖掘尚未满足的客户需求，对于万科向城市配套商转型具备深刻的战略意义。

提高拿地精确度仍然很难

事实上，万科的大数据应用，从拿地前就已经开始。此前网传的毛大庆讲话，不仅引用大量数据证明目前房地产行业去库存化面临巨大压力，同时在土地市场，除了一线城市外大多数城市土地成交已经进入下行通道。

在“供过于求”的大环境下，记者了解到，万科也在尝试利用大数据分析方法，通过区域购房人群特征分析、竞争楼盘的优劣势、配建商业的辐射范围、户型配比合适率、竞争房企的价格底线等计算方法详细考量地块的最终价值，提高拿地精确度。

据悉，万科早期的土地数据主要是来自于第三方的机构，随着国内地价的不断攀升，公司逐步建立起市场调研与数据收集决策系统。以北京房山为例，一位接近万科的业内人士向记者表示，早在2009年业界并未看好房山楼市的情况下，万科就通过大数据调研发现了其中的投资机会。

上述人士透露，万科在房山布局拿地决策之前，曾经通过联合中国移动、联通、电信三大手机运营商，在同一时间点检测北京在网使用人数的数据，来判断北京地区的实际人口规模，以此结合当年北京的新房供应量、北京存量房数量、北京房价均价、购房人群年龄结构等众多数据，进行市场和区域预判，并最终判断房山作为当时的“价值洼地”将拥有巨大的购房群体支持。

正是基于大数据调研的充分准备，在当时大多数房企并不看好的情况下，万科于2009年9月在房山区连夺长阳起步区5号地块与长阳起步区1号地块，楼面地价分别为5726元/平方米与6443元/平方米，后者所建项目中粮万科长阳半岛于2010年6月正式开售，销售均价为13500元/平方米。根据网易(71.25, 0.21, 0.30%)房产数据中心统计显示，中粮万科长阳半岛最近半年的网签均价上涨至17582元，成为房山区主要的刚需大盘之一。

但不可否认，目前借助“大数据”拿地，仍然存在诸多障碍，也无法彻底规避风险。上述人士就坦言，一方面，由于房地产为非标准化产品，有效数据的采集存在相当困难，加上地块从挂牌到拍卖有时间限制，这对于调研结果的准确度必然会造成影响；另一方面，房地产市场受到政策、金融等不可控因素的干扰也很大，如果市场波动剧烈，需求大幅萎缩会导致区域迅速变为供应过剩，通过有限的数据分析难以防范类似的市场风险。