一个应用、一套规范,搭建房地产竞品营销数据分析体系

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:1,982 次浏览
2023-09-04 18:07:00

引言—在如今市场遇冷、走入营销低谷的背景下,很多房地产企业希望在业务层面,通过持续跟踪竞品以优化自身营销策略,在管理层面规范竞品分析体系,横向拉通同类型项目的竞品分析方法,纵向支持高层随时了解和追溯一线竞争态势。为了实现这一目标,帆软地产行业解决方案在帆软现有产品矩阵之上,打磨出了成熟的竞品分析数字化应用,目前已在多家TOP房地产企业落地,希望以产品化手段赋能一线人员和高层管理,持续不断提升数字化营销竞争力。

现行地产竞品分析模式成本高、价值低、管理难

营销业务域的竞品分析中,数据获取的责任主体可以是营销部门,也可以是客研、市场部门,但采用的解决方案和遇到的困扰是一致的:

(1)案场线下采集,不成体系,时效无法保证

靠案场、市场或客研部门的个人关系,进行信息采集或交换,劣势是很难保障信息采集完整度和以周为单位的持续性,容易用一次丢一次,导致竞品数据资产大量流失,需要用的时候只能追溯很久之前的报告。

(2)购买外部数据,缺少竞品地产营销过程数据,对结果无法客观分析原因和校核真实性

购买房地产数据服务机构的商品房交易数据,由于每年高达百万、甚至数百万的接口成本太过高昂,绝大多数房地产企业采用账号租赁+数据定期导出的方式。但由于没有一家机构能独自完整覆盖一线、二线城市、甚至县级市的数据,项目覆盖全国多种量级城市的房地产企业往往需要同时购买克尔瑞、中指、还有很多地方性机构的数据服务,导出后线下再与企业项目主数据、内部营销数据进行整合分析。

不仅产生了大量不必要的手工整合工作量,更重要的是获取到的数据较为片面,只有营销结果数据,缺失对过程数据的采集,没有结果和过程的逻辑验证闭环,导致无法用数据和客观事实说话,只能全靠经验进行揣摩,主要会遇到下列两种情况:

第一,我们几个主要竞品卖得比我们好,讲不清楚是为什么、我们接下来要在什么时候做什么调整、做了以后有没有用。例如,竞品一直卖的比我们好,考虑可能是价格问题,调价后发现还是比不过竞品,再考虑是竞品渠道返点高引流和转化效果好,此时缺少来电来访、转化率数据对比,无从验证决策合理性。或者竞品项目某类户型突然热卖,我们没有经过量化分析便盲目加入调价、分销调整等竞争中,但对方库存有限,很快就去化完了,结果平白降低已售货值的签约均价,导致未售货值均价居高不下,尾盘处理压力陡然增高。

第二,如果大家都卖的不好,讲不清楚数据是否可靠、原因是什么、我们和竞品分别做了哪些尝试和努力、最后效果怎么样。

(3)爬取外部数据,成本高且可行性低

利用python等技术自行获取,数据质量特别难保障,涉及敏感数据容易违法,间接成本和风险极高,极少房企采用该方式。

笔者对数字化营销领军房地产企业的多轮调研之后发现,一套相对成熟可控的竞品项目群营销分析应用应采取“优化案场信息采集,支持外部机构数据批量导入或接口对接”的思路,最终达到以下三个目标:

(1)一体化整合企业信息系统、竞品案场和外部平台数据,建立营销结果和过程决策的逻辑验证闭环,最大程度保障数据可靠性。

(2)规范地产竞品分析管理,并固化为数据应用,使竞品数据其能长期、稳定沉淀为可挖掘的数据资产。

(3)建立覆盖单项目营销全周期竞品分析体系,以及集团层面的竞争态势感知体系,有效抢占客户资源,提升营销竞争力。

竞品项目群营销分析应用核心功能设计

竞品项目群营销分析应用主要基于帆软现有的成熟产品(FineReport、简道云、FineData等等)进行标准化应用封装,在快速交付的基础上,支持一定程度的定制开发。与传统企业报表、驾驶舱不同,竞品分析场景具有业务闭环属性,其设计过程综合需要考量数据从流程化生产和场景化消费的全生命周期、不同用户独属的功能界面和协作体验、保障规范运转的功能固化等等(图1)。

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图1 竞品项目群营销分析应用核心设计逻辑

1、一体化设计

首先整理竞品分析应用全部所需字段,根据字段用途和数据来源主要分为三类:

(1)基础信息(表1):是所有自身和竞品项目都必填的,数据由案场进行线下采集,未来用于辅助制定己方项目营销话术、初次定价。

(2)拓展信息(表1):房地产企业根据项目竞争需要和管控颗粒度设置选填,数据由案场进行线下采集,未来用于判断某类客群需求,对比己方同类产品相关数据,做出定价或分销策略调整。

(3)销售数据(表1):如果企业购买外部数据,可采用接口对接进行同步,或者数据导出后批量导入,如果没有购买,则每周进行数据填报,理论每周一9点截止录入,为了避免案场经理遗忘,若上周五~周日没有填报,系统将在PC端和移动端每天推送一次填报链接至案场经理。

信息类别 字段名称
基础信息 开发商 景观类型 付款策略
GIS点位 外立面风格 项目销售办法
容积率 推售数量 营销渠道激励措施
绿化率 占地和建筑面积 ··· ···
拓展信息 业态 不同户型面积段 面积段
楼层 得房率 总套数
梯户比 装修情况 不同户型套数占比
产品类型 预估单价 ··· ···
销售数据 意向客户数 成交均价 转化周期
来电量 成交套数 累计去化套数
来访量 成交面积 库存套数
转化率 成交总额 ··· ···

表1 基础信息字段

上述字段信息目前已固化至数据底表,与企业系统和数据中心完成配置对接后,实现开箱即用。

其次分角色、功能场景、按业务管理流程与主数据、销售、智慧案场系统、以及外部平台数据进行对接,形成用户、系统、数据、应用为一体的整体架构设计图(图2)。

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图2 竞品项目群营销分析应用架构设计图

最终竞品项目群中我方和竞品的项目基本信息一次性录入完成后可长期使用,只有发生变化才需进行调整。销售数据方面,我方项目可实时同步或按周刷新,竞品数据则定期通过接口流入、批量导入或填报,输出营销周报对比(图3)。

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图3 营销数据周报

2、规范化设计

由于应用包含较多数据填报、人为判断、批量导入等功能,如何在系统功能层面保证数据一致性、规范性以及可持续性是至关重要的,因此规范性设计主要包含三方面:录入规范性、信息判断方法、数据维护周期。

例如:案场销售经理使用填报功能块时,结合实际情况,填报可从任意步骤开始,但优劣势判断必须在最后使用,设计上便需要通过功能块切分和数据校核进行限制(图4)。

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图4 项目信息维护功能主界面

3、体系化设计

对单项目而言,营销周期按推售节奏大致分为项目首开、若干次加推、平销以及项目尾盘几个阶段,不同营销阶段都有独特的数据应用场景,其分析侧重点和所需信息不同,但均来自项目信息维护和营销数据周报中的数据。

例如,在平销阶段,重点需要监控竞品地产营销策略异动,主要包括项目调价、分销策略调整、付款方式的调整动态,一线更新竞品项目信息后,系统会自动统计该异动前后1~2周内意向客户数、来电量、来访量、不同业态/户型/面积段的成交数据(均价、套数、面积、总额)的数据变化,从而在大量异动策略中提取高价值策略,给予应对。(图5)

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图5 策略异动追踪功能页面

对集团、区域、城市管理平台而言,一方面高层需要随时触达各个重点项目的竞争态势,予以重点关注(图6),另一方面以竞品品牌为单位洞察整体竞争态势、典型动作、以及相关营销数据对比,在开发商和区域综合维度下,统计分析价格、分销、付款方式策略特点,形成全国和区域营销竞争态势总览,辅助制定整体营销方针。

例如面对某一线房地产企业,我方项目竞争劣势明显,主要原因是“未来社区”带来的竞争压力极大,代表地区为杭州、宁波,集团层面需要拉通营销前后端资源进行该方面补足,并出台所有与该房地产企业存在直接竞争的项目予以特殊优惠的政策,此类数据需要层层汇总全国的项目信息和营销数据才能整体洞察。

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图6 竞品分析驾驶舱首页

从“零星游击队”到”集团武装军”

无论是竞品分析领域投入不高的房企——高度依赖案场线下采集,采用“游击队”式地竞品数据获取和分析;还是投入较高的房企——持续订阅外部数据平台服务,竞品项目群营销分析应用都可以兼容原有模式,整合各方资源,进行能力补足、数据资产沉淀和价值释放,助力房地产企业成为“集团武装军”。

目前已经上线竞品分析应用的房地产企业,不同类型的用户都已经从中受益:

(1)对于总裁、各级营销总。

在管理层面,营销体系内部可以借助市场、客研巡检、实地考证和问责,保证数据可靠性,面向总裁或董事长的高层汇报,不用空口白话进行解释,可以打开长期积累了大量竞品地产数据的驾驶舱,讲述当前竞争态势是什么、为什么会出现这种情况、过去做了哪些应对措施并且有什么成效、接下来怎么应对,展示分析和决策科学性。

在业务层面,复盘周期从月缩短到周,提升400%,每周可以通过驾驶舱自行查看项目、户型颗粒度的连续数据;随时获知竞品、自身项目的营销策略异动,并观察异动前后2~3周的销售数据变化,真正从0到1,实现科学洞悉竞品高价值策略。

(2)各级营销/市场中心

数据直接汇入数据中心,直接导出制作报告即可,减少每个区域每周1人天数据处理工作;

自动巡检进行一线和营销中心双向推送,并把数据采集结果直接抄送企业高层,系统疏导管理压力下放,保障竞品分析体系健康运转。

(3)一线营销/市场人员

数据采集入口集成至OA、企业微信、钉钉等移动端,获取数据后现场录入。现场拍照或户型图也可以直接存入系统,大大减少信息二次整理时间。

结语—竞品数据虽然是外部数据,但在数据资产化的今天,对数字化营销、甚至企业整体经营管理的持续指导意义和内部数据一样重要,帆软希望和房企一起持续打磨面向营销业务域的企业级竞品分析应用,提升营销竞争力。

本文由帆软地产行业数据化应用解决方案提供,帆软针对大地产行业有丰富的解决方案,涵盖地产住宅,工程施工,商业地产,物业管理等,具有丰富的数据应用场景和经验。

具体可了解地产住宅行业数据化解决方案:https://www.fanruan.com/solutions/estate

地产行业解决方案介绍: https://www.fanruan.com/solutions/qicheng

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