智慧地产:地产大数据平台应用解决方案
核心提示：行业背景房地产进入存量房时代，营销投入上升,转化率下降。研究数据显示，中国家庭存量商品房套数和户数之比在2013年首次达到了1
行业背景
房地产进入存量房时代，营销投入上升,转化率下降。
研究数据显示，中国家庭存量商品房套数和户数之比在2013年首次达到了1:1，即供求平衡的存量房时代已经来临；
品牌开发商营销费用占比近3年呈现稳步提升态势，而转化率反而下降；
客户面对如潮的信息轰炸，也变得摇摆不定；
楼盘营销策略，传统经验型决策收效甚微。
地产行业更需要全维度感知客户
仅仅基于用户个人互联网行为数据的大数据精准营销，已经证实并不精准；
个人互联网行为数据仅可以标识一个广告的有效触达途径；
精准的客群分析，需要结合 实体数据 + 虚拟数据 的全维度的感知:
是否高净值客户?是否有意愿购买？是否有能力购买？是投资还是刚需？
是否学区房要求？
解决方案
房地产客户地图和定位分析SaaS平台
借助机器学习和模型算法，通过对原始数据的处理，形成基础数据特征标签体系；
基于行业需求和数据的行业属性等，针对性地优化模型机器人，形成适应并满足行业需求的行业数据特征标签体系；
借助机器学习和模型算法，使用复合模型、集成学习等方式，基于以社会、企业、行业为核心的基础数据特征标签、行业数据特征标签，形成基于区域/地理维度的群体性数据特征标签，支撑行业的决策分析、策略定位、定位分析等数据应用场景；
基于社会、企业、行业的全维度数据特征标签体系
全维度数据建模分析机器人
主要功能
地产数据多维管理
城市级数据分析、板块级数据分析、项目级数据分析；
支持可视化的基于GIS系统的定点查询多维市场数据指标库、标准与复杂报表可视化数据地图展示等。
客群分析及管理
基于客户的基础属性标签、消费能力标签、互联网行为标签、资金流水标签、金融投资标签、活动及常住区域标签等信息，形成区域客群整体的分析和洞察能力；
结合用户的客群分析需求，快速生成指定区域、指定时间段内的客群标签分析报告。
多源异构数据存储与管理
支持地产行业客户的多源的异构数据格式需求（电子文件、图片、视频、应用系统、纸质材料等），以及多元的系统功能要求；
传统的内部项目跟踪与信息化管理能力。
案例解析
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