近年来房地产数字化营销现在已经深入人心，客研工作通过运用大数据，效率明显提高，房企可以运用大数据获得客户画像，从而得到精准的客户定位。运用大数据驱动客研工作，已成为房企营销部门（或客研部门）探索的一种全新工作方式。

但在实际工作中，运用大数据做项目客研的观念和方法都存在很多误区，有的单把城市的数据或者单把项目的数据作为大数据进行分析；有的错把客户研究做成了客户统计；有的误认为大数据就是数据量庞大……

这些都会导致客研结果存在误判，这样的客研结果对项目定位几乎没有任何参考价值。

厘清“城市大数据”和“项目大数据”

我们将客户研究的大数据分为两大类：

一类是城市或区域层面的数据，即“城市大数据”，这类数据反应的是城市客户群体的研究，包括在一定城市范围内的年龄结构、家庭结构、家庭收入、职业结构、莫兰（Moran）配套分布以及客户的APP偏好等等；

另一类是板块或项目层面的数据，即“项目大数据”，这类数据主要是房企的项目在历次客研过程中对客户调研中沉淀下来的数据，比如项目的成交客户数据、来访客户数据、街访数据以及客户回访数据等等。

1、城市大数据

城市大数据很多是可以通过第三方网络数据平台购买来的，也是合法的。

一般都会整合多家网络平台的先进的数据源，通过建立先进的分析模型，对已知客观事实用先进的分析维度进行分析和验证，同时对未知的市场及客群进行分析和研究。

比如，搜索某区域的年龄结构的20—30岁占比和30—40岁占比各是36%和27%，说明年轻人的占比较高；而如果搜索这个区域母婴类的APP使用频率比较多，那么说明这个地方的孕妇或者二孩家庭比较多。

再比如，莫兰配套分布图，其代表着一个区域的消费状态，同时也可以说明这个区域的年龄分布。可以搜索莫兰配套分布图中KTV、酒吧、花鸟鱼虫市场等等散点分布，来分析周边居民消费偏好。

例如中餐和非中餐（西餐、咖啡和奶茶店等），假如一个区域的非中餐有一个比较明显的聚集特点，可以说明这个区域人口分布年轻化程度比较大；酒吧和KTV比较集中，说明人口分布偏年轻人；而花鸟市场比较集中，人口分布则偏中老年人。

价格分位线的分析研究，可以通过输入项目预期辐射半径，查看项目所在地的房地产价格分位线。

分位线的意义在于，分位线主要为制定房源总价提供参考。一般低于60分位线的总价为低风险区；60-80分为主安全区间；80-90分为高端产品安全区间；90-100分为高风险区间。

总价对应的分位线，一般建议60-80分位线比较安全，80-90分位线对应的是高端产品（大平层和别墅）的总价区间，超过100分为，说明项目的总价创了这个区域房子总价的新高。

在运用城市大数据的时候，要特别注意城市大数据存在一定的局限性，因为城市大数据都可以看作是对现实结果的部分总结，任何数据放在一起都会带有明显的某一网络数据平台的特定客户群体的强关联。

通过移动电信、百度地图或者通过大众点评、京东、美团等等的来源不同得到的城市大数据，它的客户群体是不同的，得到的数据与其客户群体有强关联的关系。比如大众点评的客群偏美食，京东的客群偏网购，而美团的客群偏外卖等特点。

2、项目大数据

城市大数据可以购买，但项目大数据是买不来的，因为买卖项目大数据的客户信息是违法的，所以项目大数据才是房企客研工作要认真去做的一项重要工作。

我们通过项目的成交客户数据、来访客户数据、街访数据以及客户回访数据等等，去了解项目的客户是谁，他有多少钱，他喜欢什么，目前处于什么状态，是否想换房，他更关注交通、景观还是教育等等因素，这些都需要我们通过线下认真地去做调研工作，才能得到这些项目的大数据。

现在很多房企只注重城市大数据的购买和整理，热衷于城市地图的板块划分，而不注重自己的项目大数据的收集和整理，其实是一个非常大的资源浪费。只有通过房企自己项目不断的积累项目大数据，才能建立起一个与竞争者进入的 “门槛”，提高自身的竞争力。因为城市大数据是共有的，大家都能买到的，而项目大数据才是自己的。

有些项目大数据是城市大数据也是无法触及的，比如首付比例、月供比例、金额、各板块对于客户置业的吸引力和客户对精装修偏好等等，这些数据只有通过项目大数据才能获得。

另外，成交数据组、来访数据组和街访数据组来匹配客户调研可信度，很明显成交数据组可信度与产品的匹配度要大于来访数据组，更大于街访数据组，这样我们可以确定客户调研可信度的层级： 成交数据≥来访数据≥街访数据

所以成交数据、来访数据和街访数据之间交叉重叠的部分，就是我们做项目大数据要特别重视的客户群。

城市大数据和项目大数据两者是从不同的角度分析问题并进行客户研究的，两者相互之间是不能完全替代的，单从城市大数据或者单从项目大数据分析得出的结果，和现实结果之间都存在着明显的偏差。在实际工作中，要把两类大数据的边界厘清，不要混为一谈，这样导出的数据进行分析才有意义，有价值。有的人认为把城市大数据拿到手了，就万事大吉了，客研工作就做完了；反之，有的人只分析自己已有的项目大数据，就进行客户描摹，画出客户地图，得出客户定位，这些都是我们客研工作中的误区。

所以，城市大数据和项目大数据要结合使用，城市大数据是基础，项目大数据进行不断地修正，一方面提升客研的精准度和可信度，另一方面补充客研的应用维度。

掌握大数据，以高效驱动客研

1、大数据抓取客户特性

客户地图是基于项目大数据（包括竞品的）做的，在获得大量的项目大数据后，再加入客户分析逻辑，在当地的客户购买情况、客户类型、客户购房迁移路径、家庭结构、置业需求、刚需占比/改善占比；月供占比/首付占比等购房能力、还贷能力和精装喜好等等方面，将原始标签合并成新的标签进行计算，最后得到客户的多维度画像，从而画出项目的客户地图。

以往各房企主要通过外部地产顾问公司了解区域的包括竞品的项目大数据信息，随着互联网的深化，房企开始自己在网络平台的数据等城市大数据的基础上，结合房企内部成交客户信息的项目大数据进行收集和梳理，最终按区域输出客户人口资料特点、产品偏好等信息，辅助房企进行项目定位的决策。

比如万科已经通过抓取外部网络数据（城市大数据）及已成交客户信息（项目大数据），对当地整体客户来源及分布情况进行了梳理，分析得出各区域客户不同产品的成交情况，从而得到相应的客户地图，并指导其项目的产品打造。

2、客研大数据助力产品迭代

房企可以通过结合公司内、外部网络数据等的城市大数据和项目大数据，梳理区域甚至城市的动态信息，搭建客研大数据支持体系。

利用城市地图大数据平台，用360°全方位、1×1公里无死角的精准洞察，通过大数据、颠覆传统的视角逻辑，实现分析建成区的城市规划，并分析下一波外溢去向和潜在客户热力图等功能，配合客户需求针对性的对产品进行优化调整，打造热销产品。

项目大数据中客户需求变化大数据分析，通过对比连续两年人群的变化趋势，比如二胎家庭、已婚人群、高消费力人群比例，针对性的对产品进行优化调。

比如，某头部房企为进一步锁定目标客群，升级新住宅产品，就针对重点区域进行客户研究，花费23597个小时，对6742个家庭进行走访，以此获取大样本量的基础客研数据。客研发现，两个套房户型较一大一小户型销量佳。经验证，这种户型以三代同堂家庭购买为主，双套房户型，更能平衡父母与子女双方的心理，并得到市场的热捧。

3、大数据给客户调研提供方向上的指引

通过对于城市大数据的运用，我们可以快速确定的客户调研的方向，降低调研试错成本。

比如我们做一个总价300-500万楼盘的客研时，首先要确定全市范围内，拥有这个支付力区间的客户分布在哪里，从而才能进一步制定线下客户调研方向，假如对应的支付力客群就在楼盘周边，那么调研的方向就可以考虑如何满足附近客户的置换需求；假如对应的支付力客群离楼盘很远，那调研方向就要考虑在满足什么样条件的情况下，可以让那些客户跨区域置换。在确定调研方向以后，仍需要通过线下的实际调查、深访等传统客研工作，来得出最终的客研结论。

所以，大数据特别是城市大数据，可以在宏观层面上给客户调研工作的制定提供一定的指导意义，避免在制定调研方案时找不到正确的方向，而不是完全取代我们线下的客户调研工作。

4、客户数据量庞大不等于大数据

现在大数据成为流行的热词，各房企都在倡导“大数据”，宣扬大数据的各种神奇功效，大家都在跟随潮流，开发各种APP，步入大数据行列。用销售APP、云平台取代了传统的纸质客户登记表，认为这样不仅可以让置业顾问更加方便管理自己的客户，同时也能为项目积攒庞大的数据以供分析，以更加有利于做出正确的决策。

但是大数据并不等于客户的数据量庞大，不少项目做客户研究的方式方法都是错的，把客户研究做成了客户统计，只有数字统计，没有数字分析。其实统计只是客研的一种方法和手段，而不是客研的全部，真正的客研是要在数据的基础上进行内部规律和外部规律的分析，而不仅仅只是数字的简单罗列和堆砌。

另外，大数据的运用前提是数据的有效性。

你会发现，置业顾问喜欢在某个时段集中录入客户信息，然后在该阶段录入的客户认知的推广渠道却也是一样的，原因是置业顾问为了省事，用的全是首页展示的那几个推广渠道，那么统计出来“最有效”的推广渠道也是那几个；或者即使是客户填写，置业顾问也是为了省事，会暗示客户“应付一下”。

如果数据是虚假的，那么客户数据量越庞大，反而越能误导决策者的判断和决策。

所以，必须清晰地认识到数字的简单罗列堆砌和无效数据的两大危害，扎扎实实地做好数据的录入、收集和分析，才能保障高效地利用大数据驱动客研工作。

结语

在房地产行业准备过冬大环境下，如何做好项目的客研工作成为每一个营销人不得不思考的问题。

当下在营销的能力被分销渠道绑架而下降的时刻，营销人必须抓住客研起飞的风口，通过大数据驱动客研的模式，做好客群细分和客户需求的研究与挖掘，为项目定位提出切实有用的专业意见，在新的发展模式中找准发力点，才有机会让营销的意见重回话语中心，找回营销的价值。