房地产行业：地产行业数字化转型范式与应用

PercentPercent百分点PercentPercent百分点地产行业数字化转型范式与应用I/教育背景Percent百分点•北京大学光华管理学院营销建模专业博士•北京大学中国经济研究中心企业管理专业硕士•北京大学信息管理系信息管理与信息系统学士工作百分点集团首席数据科学家，组建并带领60多人的数据科学团队2019年数据大工匠2018年北京市科技新星2014・2017年年带领团队开发出公司核心产品“百分点自动化营销引擎”、”百分点大!建模平台"带领数据科学家团队，利用量化分析方法，形成行业版数据科学及解决方案，在企业运营、营销、销售、服务分析等领域积累大量经验申请/获得飼U10+项，软著30+咨询及实施项目包括华为.国家广电总局、国家质检总局.中国铁路科学院.TCL王府井百货、华润商业置地、中信集团、宁波银行、爱心保险、上海烟草、云南烟草、广西烟草、汤臣倍健等杜睡百分点集团首席数据科学家任北京大学新媒体营销研究中心，主任助理公安大学-百分点公共安全大数据联合硏究中心，副主任北大软微•百分点联合实蟀，联合主任企包务事业部总经理中财-百分点金融营销大舌硏究中心联合主任北大光华管理学院及国家发展研究院企业讲师曾任香港爱点击互动广告公司,数据科学部，大数据挖掘工程师，带领团队完成归因模型(AttributionModel)的搭建论文及示交流论文及示交流发表英文学术文章4篇，被EI收录，发表中文学术文章8篇评审中的英文学术论文共8篇参与国家自然科学基金重点项目“基参与国家自然科学基金重点项目“基于全网的消费者行为与偏好研究"多次参与国际学术会议并发表演讲PercentPercent百分点PercentPercent百分点 存量化 •行业集中快速提升•竞争加剧•变革压力巨大；•行业整体利润水平下滑’核心能力要求转变为精细化运营；,如何从开发销售业务向资产运营和服务转型’I大数据时代，地产彳亍业多业态发展遇到的挡匕战 需求升级 、||I-供需关系方面,居民收入水平提升「需求端逐渐从解决量层面的短缺问题转向追求服务品质的升级；-人口纟吉构方面.数字4七原住民的80后、90后日益成为购房置业、办公等需求的主力人群，呈现岀需:求*夬速迭代、个，性化的特1正 :-整体缺乏对终端?肖费者的触点和连接‘数字化能力不足‘难以快速洞察和应对消费者需求的变化I通过数字化手段实现精细化经营从而降本增效，成为新的关键竞争力住开业态•如何找到需要増值服务的客户？-哪些人经常欠缴物业费？酒店业态-商铺设计的容户反谐是？-社区住户的人口消费特征？,如何高效实现竟品分析？•,如何高效实现竟品分析？•如何找到经常旅游的客户？•如何收集客户服务口碑？・如何实现数据驱动的投资决策，实现选城、选区、选地？,如何找有购房需求的客户？I地产行能解决方案业态

服务经营决策11产品设计1营销策划1商管业务商铺设计销售管理市场管理产品策划营销推广务产品策划服务接待运宫优化运营优化商留业务］汽车营销11活动站1运维,后1智能

应用业务自助问询及办理1 辺咛側砸暝商品感知停车场停车导航合同智能审核经营分折精准营销竞品分析地块定价模型商铺规划选址模型去化率预测模型客户生命周期模型AI中台I平台+应用+运营模式，推动地产行业的数字佛型业态服务■nmniDii业务数据化nunnDri数据业务化nnnain业态服务nmiim.业态服务平台+应用建设•離采集.业务管理•数据存储.客户WI里•数据仓库■活动管理•数据计算.数据服务•数据治理•业务咨询•数据分析•数据运营•在线调硏11地产行业数据中台统一数据

服务总銭

（面向应用）业务交互数字化（前台）数据API生成注册跨界连接场景化（一方+二方十三方）发布运行统一标准的数据治理体系数据生态服务化（内部+外部）共享与协同（前台♦后台）面向业务的数据资源目录新型数据仓库数据资产

管理平台地产行业

数据源gE 数据质量分析报告管理稽核规则标准对标稽核运行监控数据管理规范数据元标准 数据字典采集Sqoo分析OLAPFlumeDataX存储元数据管理元数据检索血缘分析影响分析N数据地图模型设计逻辑模型物理模型I—.. ■■数据开发离线开发实时计算主题式数据中心标准数据资源中心Impala]Kylin[Presto[SparkSQL数据处理框架HadoopMRHDFSKafkaHBase图计算砸SparkCodis妾入同步数据写入API工作流原始数据资源中心rkGraphX机器学习可SparkStreaminOSSSparkMLLibICaffelTensorFlowStormFlinktorch基础服务Neo4JElasticSearchHive统一认证］监控统一权限I报扌日志审计LSDK第一方数据房产商贸现代服务金控唾产投I地产行41^治理爐管控体系评估考核数据融体系蟾质量体系数据管理规范主数据管理规范合理性真实性元标准主数据应用标准数据字典主数据集成服务标准网采集业务系统数据案场数据WIFI・收集内容：顾客手机设备信息.・收集内容：顾客手机设备信息.数据格式:结构化数据，格式单一-数据特点:实时数据、数据量大t采集内容：CRM、ERP等企业内部系统瞄格式:关建数据库存储85^点:结构化数据、准实时更新J采集内容：客户数据、订单、报告等螂格式:大量纸质数据瞄特点：结构化数据DB蟾接入大数据资产管理平台API接口网络触大数据资产管理平台API接口网络触・采集内容：银联、运营商、移动支付等合作方数据格式:可支持各种第二方数据格式・数据特点:支持多种数据格式，按需调用，灵活、易扩展合作方数据・抓取内容：国家政策、舆情、微博、论坛、…・数据格式:将HTML转换为格式化数据（Json）・数据特点:定向爬取、关键词爬取互联网开放数据业务系统 售楼处/物业中心/门店WIFIiS备各业态APP端行为微信/H5 线上网站 线下商场消费停车场Wi-Fi微信智能POSMEMS 地理围栏 埋点+APP3D传感蓝牙4.0I輝典，I輝典，ffiH多ID匹配，沉淀消费者蟾资产网站APP第以线上渠道I打造地产全业态统Y员账户，构建消费者全景画像灵活的获取方式，横跨肖费者旅程采集用户数据业务交易案场数据PC端行为移动端行为微信平台旗舰店EDM&SMS线下门店、WIFICRM客户数据第三方数据蟾接入用户和商品拉通标朝像提供多种数据采集方式,支持各类不同数据源探头（埋点）接口（API）•日志采集•数据桥接•爬虫采集•结构化（FTP）•非结构化（Flume）•硬件特征：Cookies,deviceID•账号体系：手机号、身份证、社交账号、账户号等・跨屏、跨渠道、跨平台、跨浏览器、跨网站用户ID和商品ID拉通・跨业态和渠道的统一会员账户，形成统一的用户ID个体用户画像查询通过用户微观画像,全方位了解用户特征、偏好、需求等.为用户精细化运营及营销提供决策支持群体用户画像分析针对某一特定群体用户,通过宏观画像了解群体基于特征、偏好等,可用于营销效果分析及验证灵活创建客群基于业务需求，创建客户，设置规则条件，支持按用户标签筛、实时行为、自定标签等多维组合方式选择符合业务需求的人群Percent百分点Percent百分点I打造用户360画像Percent百分点Percent百分点I打造用户360画像原始不同层次标签体系预测标签模型标签事实标签统计分析客户持有产品客户历史交易 . 客户风险等级客户基本信息客户收入支出信息客户渠道使用fe:全维度消费者微观/宏观画像PercentPercent百分点PercentPercent百分点放共享数据加工数据,冬合数据

接入标签集团内部触达层地产标签体系潜客挖掘数据展现数据服务文件同步数据同步数据API地产行业数据仓库个人地产行业数据资产平台■(BD-OS)数据接入数据接入一方数据集团内各业务系统二方数据三方数据数据价值12Al中台业务应用麒挖掘

算法平台F7/f业务自助问询及办理V【p识别及迎宾商品感知停车场接口服务层(API)文本分析停车导航合同智能审核图像分析实体识别词性自动纠措繁简转换情感分析分类热点分析多语言1关谜词-去重自动补全汉拼转换］信息提取口碑分析聚类自动摘要1事件专题AI算法平台CNN模型深.LSTMiRNN模型BertTensoflow数据标注模型训练机器学习模型模型训练

模型训练SVMKNN贝叶斯分类■K-meansKafka\sqoop\API\文件接入IAI中台之1-NLP引擎:功能架构文本分析平台设计之初即以用户文本需求为出发点，实现了分词、词性、命名实体、主体分类、文本聚类、关键词提:自动摘要、文本去重、情感分析、内容转换（简繁、拼音）、自动纠错、自动补全、文档解析等各种功能。自然语言强让臓读NLPAPP技术优势智能审核智能采编VOC分析舆情监控NLPBasics词性标注摘要分析命名实体句法分析自动问答知识图谱■情感分析依存文法MachineLearning逻辑回归朴素贝叶斯最大嫡HMMSVMGBDTCRFDeepLearning•采用改进的深度学习模型，性能提升400%•支持多语种，包括中英文、法语、葡萄牙语等数十种语言・结合深度迁移学习技术，解决小样本的模型训练问题，标注量只有以往的10%・智能对话之语义等价模型：集成学习模型，融合CNN和LSTM等模型，准确率达到90%•文本生成：基于LSTM深度学习模型，智能生成指定风格的文本|AI中台之2■■动态知识图谱：功能架构动态知识图谱：伴随用户新的业务形态及数据不断变化，通过对本体或者事实的修改，进行分析、搜索、统计，多维地理和时间关联的推理归纳工作。对知识进行构建形成知识图谱，最终把人对世界的理解或者人的业务知识转变为计算机可以理解的数据，帮助用户进行分析和决策。知识构建 》显式的知识> 知识运用 技术优势化非结构化

数据知识抽取:知识融合知识图谱H!Tllit:1 1 .结构化知识化非结构化

数据知识抽取:知识融合知识图谱H!Tllit:1 1 .结构化知识知识溯源:1\^)9\[1 11本体映射冲突解决1 •1•1信息抽取 ;知识拉通1S圓11 1II|知识分析菰令。搜索多维分析关联分析知识挖掘昆推理 机器学习、（演绎） （归纳）知识问答人机协同贝叶斯网络I概率呈现I推理过程动态融合多本体视角I软性融合I动态更新性能秘压缩比吞吐率查询性能

3:1500w/s<ls多源异构的数据通过人工和机器两种方式进行快速的知识抽取识别，把多源异构的数据连接到系统进行知识融合（新加入的数据源不影响后端所有数据）,最终同构为一种结构化的知识。Percent百分点Percent百分点IAl中台之3—机器学习：功能架构Percent百分点Percent百分点IAl中台之3—机器学习：功能架构展示层组件管理自定义组件§3曜WS模板管理塚@3任务监控算法组件层决策树多层感知机随机森林FPGrowthLDA回归评估缺失值最中文分词文本分类Prophet时序PageRankCNNDNNRNN••••曲调醵集群资源管理器YARN分布式存储HDFS硬件层PercentPercent百分点PercenrPercenr百分点数据接入丰富的图表BIAI依存句法分析词性

标准拖拽式分析可视化报告深度学习AttentionlstGBERT数据接入丰富的图表BIAI依存句法分析词性

标准拖拽式分析可视化报告深度学习AttentionlstGBERTIAl中台之4—智能BI分析引擎：功能架构智能BI分析引擎在自助式分析的基础上，结合科技发展趋势，引入"增强分析”概念。深度融合BI+AI,利用自然语言理解和深度学习，驱动BI行业变革。不断践行〃用智能分析驱动决策“的产品使命。自然语言理解用AI驱动BI的变革

|AI中台场景：合同智能审核整体处理流程数据预处理纯文本统一编码纠错OCR识别格亲换（转换为.TXT或.RTF格式）WORD.PDF纸质/图片文书待校验合同文书规则库知瞄帯词性的分词词库人名、地名.机构组织名识别规则知识获取纠错建议语料库

数据预处理纯文本统一编码纠错OCR识别格亲换（转换为.TXT或.RTF格式）WORD.PDF纸质/图片文书待校验合同文书规则库知瞄帯词性的分词词库人名、地名.机构组织名识别规则知识获取纠错建议语料库IAl中台场景：智能客服客户交互界面智能对话中控IAl中台场景：智能客服客户交互界面智能对话中控■PercentPercent百分点PercentPercent百分点I3智能应用：精准营销客户细分按客户特征，可任意组合进行人群细分为智能营销提供支持I 营销场景配置根据业务需求，灵活设计营销场景客户画像客户细分按客户特征，可任意组合进行人群细分为智能营销提供支持I 营销场景配置根据业务需求，灵活设计营销场景客户画像全景标签集合精准定位目标人群程序化自动执行营销计划，并推送各触点渠道全渠道数据整合单一用户为核心全渠道用户拉通集中管理回流，智能优化海分析自动生成营销活动结果报告.海分析自动生成营销活动结果报告.并提供多维度可视化分析,渠道效果监测，营销效果评估个性化営销内容千人千面内容匹配，卡券、活动、商品、资讯精准推送运营及营销应用:以用户为中心，通过麒驱动为客户打造从分析、策略到营销落地的实时化、场景化、自动化的智能营销闭圏

I跨业态交叉营销跨航道的多业态资源整合，创新客户经营模式，为客户提供优质消费体验多业态资源整合围绕消费者的衣食住行，打造多业态全渠道的的场景化营销能力，实现业态间引流*1:1•视角全面：通过客户体验地图，可以从客户视角而非业态的单一视角出发，更全面的理解客户在各消费环节的体验需求期望，并识别重点优化环节•方向一致:各业态、各职能部门可以基于对客户需求的统一理解，从各自单点优化转向以客户需求为驱动、方向一致的整体协同优化多业态资源整合围绕消费者的衣食住行，打造多业态全渠道的的场景化营销能力，实现业态间引流*1:1扩展到全业态消费体验的提升，提升用户忠诚度体验优化扩展：客户体验不再单纯局限于单个业态购买环节的价格刺激，而是扩展到全业态消费体验的提升，提升用户忠诚度I商户联合营销通过大数据的接入和整合，打通所有门店和各个业态的业务壁垒，实现卖场内异业会员的引流，盘活整个生态•组织异业联合活动，消费者获得优惠•门店能够提高销售额、增加客流•形成统一的商都销售数据，丰富的会员标签反补围绕用户旅程中的关键时刻营销(MOT)潜客.推送家庭健康险•推送家庭意外险戒客户却客户客户生命

旅程•推送家庭财产保险•装修施工险,装修综合险1-根据标签获取用户相关信息营销板块的客户行为轨迹数据酒店预订客户基本信息•推送家庭财产保险•推送疾病意外险 ,阅读全文>业主酒店客户・全球旅游险•交通意外险亲爱的XX业主：装修无忧一呆障房屋装修2.在关键事件节点对客户推送相应保险-推送家庭健康险・推送家庭意外险・推送家庭财产保险,防止发生装修意外导致的财物损失，每对匯0.4元起，全国投保！详情 K在用户生命旅程的关键阶段，精准推送符合用户需求的产品服务以寧分忻•使用帮助I自动化实蹒景营销•白动化習供名探:.»i£：构笑MOT留筮决集宓•的笑MOT智淀决策立即开％®白定义201808-31自动化设计营销决策流程通过可视化界面，简单的拖拽即可完成复杂的营销决策过程。基于营销目标、标签和用户行为等，可自定义设置多种营销场景，实时场景捕捉触发营销动作，可灵活配置场景规则，匹配各种营销策略。结束结束金普"I进入影院app首页 X/4(片详情2分钟内未支付，发短信：支付提醒,还差支付环节完成影票购买.买影票获得抽奖资格r请前往http://xxx尽快支付结束是否选择影片场次选择影厅座位结束结束行为,件行为■件X/是提交订单否X短信行为事件支付费用行为■件:'30天内未再次登录■发邮件：【新;片预告】1月熱门影片预告~:迪士:尼•皮克斯为您呈现全新温情力作《寻;梦环游记》！故事讲述可前往[APPiS行购买.祝您观影愉快! /、账户登录划选址、去化率预测等行业应用。客户细分模型客户价值度模型（RFM）地块定价模型去化率预测流失预测模型亠…fntttitTTrg，—划选址、去化率预测等行业应用。客户细分模型客户价值度模型（RFM）地块定价模型去化率预测流失预测模型亠…fntttitTTrg，—nmttttttttt—帳，w•••精细化运营、商业地块定价、商铺规I峻定价囹摩预测■・"L移动设备的位置数据互联网公开数据地块周边数据•每天晚上居住的人口数量宏观数据•■・"L移动设备的位置数据互联网公开数据地块周边数据•每天晚上居住的人口数量宏观数据•常住人口数量-年龄分布和职业特点-以及收入水平♦哈顿审业中心杜,进入的人口数量市场销售数据•第二天离开的人口数量•人口的活动规律竞品楼盘价格商业库存I房产潜客挖掘为了能够在持续销售期寻找更多的目标人群，提高人群定向的效率，可以通过Lookalike（相似人群扩展），找出已认购客户的其他显著标签特征，分析认筹未认购客群中具备已认购特征的人群，为其他楼盘或有价值客户储备提供基础。认购面积认购总价未认购客群各业态客户资源互通

资源储备嗔W縛体扩散模型•二htttttttt!tintttiitntmmtttw册伸—rTTtTTTYTk.h建模節选

挖据匹配

找到具备請户显著

认筹未认购客户群体从互联网定向爬取竞品价格、网络客户口碑阴介数据;＞构建多维竞品分析模型;从互联网定向爬取竞品价格、网络客户口碑阴介数据;＞构建多维竞品分析模型;I竞品分析崩聞察通过对比自身产品和竞争产品，进而帮助企业挖掘竞争对手的产品弱点，增强自身产品生产和营销环节。通过竞争指数，可视化的形式，快速锁定下滑区域一下滑城市一下滑影城预警系统:系统自动提醒，及时发现落后区域及影城C物他膀 ＞构建竞品分析维度（价格、房屋质量、环境、物业B艮务）权重体系；＞从品牌到单品分析和挖掘自身产品和竞争产品的优劣势。

I饒驾剛+可视化馬领导驾驶舲客户基本属性 客户购买力 来电客户 来访客户E?,Supetadmin 任开认购MR:4S52192nPM：112326,423万元签约跡:4952192m,*E：112326,423万元成交谊K:49SZ192m>Mt：112326,423万元回笼侦二：1952192nPWt：112326,423万元上海 回年m田1面2（m） 2.258.34500m占勺生耕（万元）1.258.00000項目一项目一项目一臼心达成98%阻约血枳（m3） 2,258.345.00签打上额（万元）1258,00000項目一項目一项目一归弥达成98%王约面积（rn-2,258.34500蚤约全跳万无、1258,000.00T。■❷荔456789101112城市公司毒约金BK万元）甦标完成莎州公司234.067.89090%上導公司234.557.89094%戸州公司2S4tM7^90B7%上海公司234.567.89081%苏州公司234.567.89076%上海公司234.567.89065%苏州公司234.567.89050%上润公司234.567.89045%苏州公司234.567.89041%上海公司234.567.89039%苏州公司234.567.09035%上海公司234,567.89030%Percent百分点Percent百分点I某地产项目饷-成果展示Percent百分点Percent百分点I某地产项目饷-成果展示现场图片大屏效果图PercentPercent百分点PercentPercent百分点I某地产项目饷-业分类对外对内品牌招商广场数屋建设中广场、运营中广场

广场舫兄皿面积、车位、铺位数

品牌合作品牌开店数、品牌租赁面积、

品牌在各广场销售额< /商场服务服务数量服务种类、完成服务数、

服务明细

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