再谈商业智能地产应用——商业智能带来地产行业的春天

mavisfine

地产与互联网，应该是这个社会经济创收天平两端的典型代表。一个是土豪，一个是新贵。一个靠实际的土地空间财源滚滚，一个靠网络的虚拟空间照样赚的盆满钵满。

但尽管他们看似互不相关，但是通过商业智能平台，却可以接通地产行业与互联网信息数据的联系，实现跨界整合。为地产行业注入最新鲜，最强力的血液。21世纪，面对激烈的市场竞争地产行业需要的不仅仅是一方土地，以及一群能说会道的销售，更需要的，是一个可以支持决策的商业智能系统，以辅助管理者及时作出更加果断而准确的决策。

商业智能在地产行业的应用可以从其产品生命周期（选址—定位—营销—服务）来考虑。

下面就这四方面展开来看具体应用。

1选址

地产选址一般要考虑一个地区的人口密度，周围环境建设以及消费水平等多方面因素。基于商业智能平台的多维分析，可以将综合情况展现得更加丰富。

2产品定位

一个产品，要有一个准确的定位才能在市场上找到它最合适的位置。传统的做法一般是依赖于经验。而现在通过BI工具，不仅可以从多个维度进行分析（城市规模、经济指标、区位特征、交通状况等），还可以整合互联网大数据中客户对楼盘各方面的吐槽和期待，让产品定位更贴近客户需求。

3 精准营销

通过商业智能系统分析收集到的客户反馈信息，购买意图，喜好等，可以帮助决策者针对性地制定推广策略。还可以利用预测数据和消费者的行为、偏好数据为消费者提供交通、购物方面的指引和营销服务。

4 社区服务

通过商业智能系统分析业主的小区行为数据，形成客户画像，进而确定借贷资金的业务信用等级，做出更加理性的决策判断，提供更加有针对性的社区物业服务。

面对地产企业以上需求以及行业趋势，外部手握大数据资源的互联网企业、IT企业如何对接房产企业？在这方面，我认为，从目前的功能、数据来看，针对于地产行业的数据分析比较匮乏痛点，需要将外部数据服务、开放数据资源供给地产企业。

另外，商业智能厂商应为地产行业开发符合行业标准的商业智能决策系统。通过企业内外大量决策过程数据以及对应的决策结果数据，提炼出决策模型，将面对的决策指标数据输入模型，决策结果的有效性就靠谱很多。进而，提供针对企业的大数据商业智能咨询服务。

对于企业管理来讲，应用大数据商业智能，提高的不仅仅是决策过程的用户体验，更提高了决策的科学性和准确性。即使是如地产这样的“重”行业，也需要应用商业智能去感受挖掘数据知识，转化为收益价值的魅力 。