韩迎娣：大数据的用户需求分析

【课程对象】房地产企业董事长、总经理、高级管理等业内从业人员

【课程时间】12小时

【课程背景】

    现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，同时也会释放出庞大的数据能量，大数据就是这个高科技时代的产物，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘、应用比数量更为重要。对于需求的动态变化，需建立一个多维度的产品与用户应用画像，才能够做到“大数据比用户本身更了解用户”，大数据的应用场景让数据重新理解用户需求，更深层次理解用户，把用户、服务与应用形成强关系。

    课程将以大数据分析与地产用户需求切入点，还原房地产环境中的实际案例，帮助学员理解大数据是什么？大数据有什么特点，价值在哪里？大数据如何洞察用户需求？大数据下的房地产应用场景该怎么构建？如何更好的服务于用户需求？使学员学之解惑，学之能用，实现房地产企业新突破点。

【课程收益】

• 了解大数据思维、应用现状与痛点，大数据价值与图谱
• 大数据5W1H分析模型，大数据标签化管理、数据洞察用户需求
• 用户特点，用户画像与房地产需求分析，银发用户分析，用户增长系统
• 年轻Z世代房地产用户购房决策因素，互联网房产平台打造品牌模式
• 基于数字化环境的房地产发展挑战与机遇，及各类地产商业模式解读
• 房地产企业数字化对用户参与度与创收的缺失，房地产企业需要中台化能力
• 用数据洞察用户需求与房地产场景关系，商业地产用户需求与交互重构
• 致力打造未来数字化的“智链企业”， 商业地产数字化的战略形态与变革路径

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】房地产企业董事长、总经理、高级管理等业内从业人员

【课程时间】12小时

【课程大纲】

一、大数据价值与作用

1、思维创新路径

2、互联网发展历程对企业影响

3、大数据思维

• 全样
• 容错
• 相关
• 智能
  • 大数据应用现状

4、大数据应用现状与痛点

• 大数据应用误区
• 大数据应用困扰及痛点

5、大数据的价值

• 大数据特征与特点
• 大数据能做什么
• 大数据应用价值

6、大数据图谱

• 大数据技术基础
• 大数据的数据源特点
• 大数据技术逻辑
• 大数据全域识别
• 大数据数据展现
• 案例：让建筑学会思考

7、数据安全

• 数据全生命周期管理
• 安全策略
• 数据管理策略
• 防护措施

二、大数据分析与用户洞察

1、大数据5W1H分析模型

2、分析与建模

• 建模
• 训练模型
• 应用模型
• 优化模型

3、大数据标签化管理

• 数据标签
• 标签
• 多样化标签与场景化应用
• 基于标签化的产品画像

4、数据洞察用户需求特点

5、用户特点

• 用户结构
• X、Y、Z世代
• 用户需求分层

6、用户画像与房地产需求分析

• 用户信息标签化
• 用户画像消费场景
• 用户画像标签体系
• 年轻Z世代房地产用户画像与特征
• 年轻Z世代房地产用户购房动机与原因
• 年轻Z世代房地产用户购房决策因素

7、银发用户分析

• 重新定义年轻与年老，精力充沛
• 主动守护健康
• 扎堆养老，扎堆娱乐
• 紧随数字科技发展
• 消费力蓬勃，更愿意自我消费与享受

8、用户增长系统

• 用户增长框架
• 用户生命周期
• 用户AARRR体系
• 让用户乐于传播

9、数字化时代，房地产服务行业高速发展

10、互联网房产平台打造品牌模式

• 看房
• 设计
• 装修
• 入住体验

案例：

三、数字化时代的房地产发展模式

1. 基于数字化环境的房地产发展挑战与机遇

• 房地产发展面临挑战
• 新基建、数字化推动房地产发展新机遇

5、基于数字化环境的房地产商业模式解读

6、基于数字化环境的房地产转型模式 – 住宅

• 智慧城市
• 城镇服务商
• 旧城改造

7、基于数字化环境的房地产转型模式 – 商业地产

• 体验式消费
• 社区商业圈
• 线上线下融合创新

8、基于数字化环境的房地产转型模式 – 旅游地产

• 重塑景点
• 旅游住宅（民宿、客栈）
• 度假休闲
• 主题公园

9、基于数字化环境的房地产转型模式 – 康养地产

• 社区养老
• 居家养老
• 康养一体
• 护理与照顾

10、基于数字化环境的房地产转型模式 – 产业地产

• 设计研发
• 智能制造
• 总部经济
• 物流通商业
• 文创型
• 创客孵化

11、基于数字化环境的房地产转型模式 – 农业地产

• 农业休闲
• 农业观光
• 农业研发
• 新农村建设

案例解析：碧桂园、恒大、万科

案例讨论：数字化+房产建造模式

四、房地产企业的数字化与用户需求场景化能力

1. 越来越多的房地产企业在拥抱数字化
2. 便于决策与提高效率是房地产企业数字化主要原因
3. 房地产企业数字化对用户参与度与创收的缺失
4. 阻碍房地产企业进一步数字化的阻碍

• 投资回报率不清晰
• 数字化能力不是优先事项
• 缺乏合适的内部人才

1. 房地产企业需要中台化能力

• 小前台
• 大中台
• 富后台

1. 数字化贯穿企业内部信息孤岛，实现数据共享
2. 用数据洞察用户需求与场景关系
3. 大数据应用场景与实例解析
4. 找回用户需求原点，构建产品需求场景

10、房地产生命周期，需关注资产管理

11、物业即服务

12、商业地产用户需求与交互重构

• 商圈潜客透视
• 场内客流识别
• 基于标签的用户画像

案例解析：碧桂园凤凰云

案例解析：数字化时代下，房地产从“圈地”到“圈商”、“圈人”

五、未来智能时代的商业地产数字变革与趋势

1、数字化边界向智能化延伸

2、智能化1+N价值模式框架

2、致力打造未来数字化的“智链企业”

• 与合作伙伴的“数字化共生”
• 提供卓越客户体验
• 充分融合协作模型
• 构建创新业务的能力平台

4、商业地产数据运营与商业循环：商业地产开发与运营

5、案例解析：新城吾悦商业集团数字化管理运营

6、案例解析：正佳广场基于数据运营的差异化

7、商业地产数字化的战略形态与变革路径

• 宏观转型与战略形态
• 智能中台战略路径
• 区块链在商业地产中的应用

8、智慧化：人、房地产科技与房地产的有机融合

9、一带一路对房地产推动价值与意义

10、房地产科技：房地产的未来