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直播:一場關於美好生活的數據革命

2017-12-11 14:02:53 和訊房產 

  主持人:謝謝莊總,我們的分享一層接一層,下面這個分享更關鍵了,和訊作為資源整合的平臺,目前已經跟鏈家、我愛我家等機構進行了深度的對接和合作,和訊網與艾普聯合推動的公眾號持續發布購房、租房大數據的報告,通過數據剖析服務用戶,今天也是和訊和艾普大數據合作兩年之後的成果展示,下面有請和訊網房產事業部總經理吳曉丹和艾普英捷智能科技CEO劉賡發布報告。


  吳曉丹:終於到這個環節了,我介紹一個非常重要的合作夥伴,劉賡,如果針對一個數據庫裏面五個方面詞描述他,80後、IT精英,就職於中移動,目前進入一家大型的公司,核心的戰鬥力是大數據能力,這麽描述你,你覺得準確嗎?

  劉賡:基本準確,我們的數據專門給和訊每個同事打過標簽,當時給她打標簽應該是70後,資深的媒體從業者,在和訊從事很多年的服務,如果說曉丹跟我的合作對應的核心價值,更多的是體現和訊財經的平臺價值以及專業的報道能力。

  吳曉丹:和訊我們自己也有自己的大數據,登錄和訊網的用戶根據他的瀏覽軌跡和行為,金融交易段的成交金額和成交頻次做數據分析,進而生成人群的畫像,你們的大數據庫,目前有多少用戶?

  劉賡:我們的運算能力和渠道和來源可以觸及到將近7億的用戶。

  吳曉丹:你們的七億用戶用什麽描述呢?

  劉賡:基於3G、4G的移動端應用網絡環境下的用戶。

  吳曉丹:用戶畫像怎麽界定呢?

  劉賡:這個問題非常復雜,簡單的用一句話說,我們會把用戶的行為數據分成線上和線下兩類數據,線上基於用戶的通信、搜索、瀏覽、電商、社交五大場景,大家可以想想,基本上移動智能終端已經涵蓋了我們90%的行為。線下就是針對用戶來自於GPS和運營商基站和LBS的數據,通過這幾個數據,對八個層級,一萬多個標簽可以快速精準的匹配出用戶的標簽

  吳曉丹:在座的諸位每一次在手機端的瀏覽行為,每一次電商行為,包括每一次社交行為,甚至每一次通信行為,基本上都逃不過他們的大數據庫,接下來把舞臺交給他,發布2017年用戶手機端買房大數據報告。

  劉賡:說的有一點可怕,好象一點隱私都沒有。今天首先特別感謝主辦方設計的環節,我們也是剛剛排練的,因為上一屆的會議我來了,我印象當中用了比較長的時間去介紹我們這邊的數據背景、數據來源和一些數據能力。

  今天主辦方給了我三個命題,後面我會比較快速的過,但是依然只給了我20分鐘的時間,我非常擔心用多長時間把數據背景和來源講講,好在有一個環節,能讓大家有一個最基本的認知。

  接下來進入主題。三個場景,第一個場景是購房人群的大數據畫像,這裏面的購房人群,按照主辦方的方式分類,就是60、70、80、90後,數據的範圍是針對一二三線城市,大概一共跑了一年的數據,將近兩億的用戶體量,然後基於他們的基礎屬性畫像,按照年齡分成60、70、80、90。

  首先70後最會吃,也是最舍得花錢的,橫坐標是17年1月1日到截至日期,11月20日,每一張可視化灰色的部分是針對1月份,客單價在餐飲吃飯的價格區間範圍,紅色的線是可以統計出來,70後吃飯的時候客單價最高。

  這個數據的背後還有很多基於LBS數據針對的用戶在不同的商圈,不同類型的餐館對應的匹配的數據和標簽。

  誰在穿上最花心思?90後都去買連衣裙了,後面會有更詳細的電商的數據。

  70、80、90,每個年齡階段對應一個色系的可視化,針對面積大小,可以對應出兩億的用戶,以這個為基數的百分比的分數,最後的結論,在這四個年齡段裏面,60後集中於買毛衣和針織,70後更多的買POLO衫,80後買棉服,90後海淘集中在連衣裙,我們的數據顯示都是女孩為主,數據還有很多的男孩子買,可能給女朋友買。

  誰最愛玩,90後平均年出遊7.47次,國內的目的地北上深更多。

  左邊的可視化是國內的目的地,右邊的可視化是國外的目的地,坐標對應的目的地,可以拆分開,我們的可視化也可以這樣看,但是不重要了,最終我們看,國內的目的地來講,60到90兩億的用戶群體,他們首選的目的地是北京、上海、成都、杭州、重慶,海外的目的地,奧地利、日本、泰國、馬來西亞和美國,這是我們能夠展現出的表面的數據。

  出行方式,出行之後的酒店選擇以及旅遊方式偏好,分別可以用比較直觀的可視化進行展現。綜合來講,還是用高鐵最多,上個月剛跟12306達成了數據合作,也洞察了很多坐高鐵的用戶的數據,我印象當中在17年,國內高鐵出行的商旅人群已經是飛機出行人群的4.7倍左右。酒店的選擇上,比較明確的結論是90後更喜歡民宿,出行方式上,80後喜歡二人世界,60、70都是舉家,90後更喜歡跟閨蜜和好友。

  再說一下電商的買。這四張可視化對應的人群可以看到,一個最有價值的結論,就是60跟70後的消費者,他們首選的電商平臺是京東。這是我們洞察出來的最有價值的結論,我印象當中在15年的時候,還是淘寶,16年的時候就很平均了,淘寶、天貓和京東,17年,尤其是70後裏面京東遠遠超過了第二名京東後面應該是天貓。

  網購商品品類的偏好,在可視化上,同樣可以分別看到不同年齡段的消費者對應的主要的產品消費品類以及對應的百分比。

  所以結論是60後在網購上買茶,酒的更多,70後的嬰兒用品,玩具更多,80、90女裝更多。

  誰得了手機的依賴癥。本身我們做這個數據的時候跑了TOP500的排行,這個可視化裏面只能呈現到TOP10,硬要挑可以有幾個更直接的結論,60後主要用京東網購,70後對視頻網站的黏性相對其他三個人群更高,80後出行更依賴於百度地圖,90後對新浪微博的使用越來越多。

  其實還有一個數據,90後對QQ的使用也越來越多,我們做了一些調研的工作,很多90後給我們的答案出奇的一致,因為父母用微信,所以自己必須要用QQ。

  年齡決定愛好。這是四個年齡階段的人群,主辦方給我們提供的閱讀、運動、遊戲、影視劇、理財、娛樂項目和汽車品牌這幾個大項目裏面,我們可以看得出來,他們針對每一個大項裏面的細分的排行是什麽,以及百分比占比如何。

  圖書選擇上60後更註重健康養生,70後財富、人生,80後看的很雜,90後是愛情、成長。

  電視劇60、70更喜歡反腐的題材,80後傾向於商戰,職場,90後仍然是愛情。有時間可以更細的看,在我們的可視化裏面還有第三級,汽車可以到車型,什麽品牌,什麽車型,什麽排量,什麽配置,什麽價格,這些標簽都是可以匹配的。誰是買房的主力人群,70、80後仍然是主流人群。可視化可以分別看一線到三線的,對應的是價格,我們依然可以分別的看,藍色的線是價格的均線,每個對應的城市級別,對應的年齡群的用戶的分類,再對應到他們的關註線上搜索瀏覽、社交涉及到的價格最低和最高。

  然後購房方面,結論是70、80是最舍得花錢的,後面依次是70、60、90後。

  不同居住戶型上,不同的城市四個年齡段表現的不同,一線城市60後關註的是三居,70後兩居,80後是三居,90後是是兩居。在我們的可視化方面可以細分的去看。

  四類人群在物業類似上的選擇和分析,沒有什麽有意思的點,基本上符合我的主觀認知。

  結論,這是我們認為最核心的,70後在吃上最舍得花錢,消費能力最強,90後最能玩,60、70主要還是更多的有很多的時間玩一些紙牌類和休閑類的遊戲,這個是包含移動終端的休閑類遊戲,80後更多的玩比較新興的手遊,70以基金炒股為主,80後喜歡買房和炒股。

  第二個場景,大數據解碼熱銷的豪宅產品,剛才主持人提到今天和和訊一起合作了一個微信公眾號,我們之前發布了數據的報告,有很多的數據是從報告裏面提煉出來的,又做了一些加工,在北京市關註豪宅以及我們可以通過模型定位到的豪宅業主的熱力分布以及平均的出行的流量圖。

  按照紅橙黃綠藍的熱度排,豪宅業主或者相關關註人群還是分布比較集中。

  豪宅客群生活方式,我們可以在APP的使用情況上看,這個中心點是全網,我們可以觸及到的7億用戶,他們針對每一類移動終端上的APP使用頻次,滯留時長的平均的指數是中間的零點,汽車、公寓、運動、旅遊高於全網。

  投資偏好,運動偏好,跑步、網球、高爾夫,這是比較高的。

  購物場所,還是在北京的人群,汽車品牌的選擇,境外遊的目的地,家具品牌的選擇。

  這頁是豪宅物業客群的偏好,關註的區域,豪宅的價格到物業的類型到相關的因素,比如說綠化、物業、價格、裝修、戶型,外觀等等。

  我們的結論是萬柳書院的業主最能花錢,年紀更長一些,國瑞城的業主最愛旅遊,太陽公元的業主最顧家。

  70、80後占的豪宅的人群比例非常高,幾乎將近50%,買房並非投資首選,投資偏好中炒股排在第一,保險第二,買房僅排在第三。運動是該人群最主要的休閑方式,更註重健康養生,生活品質,更喜歡別墅勝過於平層,但是我們的數據是沒有勝過很多。

  第三個場景,大數據下的北京租房生活,13年Q三開始關註,也是基於和訊的需求和要求。所有在北京地區線上通過垂直租房信息功能的媒體,通過百度、搜狗、必應三大搜索引擎,通過微博和微信高度關註租房相關信息的用戶或者是潛在消費者的出勤的情況。

  剛才前面說了一大堆,其實告訴大家,接下來第三個場景對應的數據,背後對應的用戶是一個什麽樣的特質和範圍,也就是說我們不能保證數據對應的每個用戶都是正在租房的人,但是可以是在搜索和瀏覽、社交三大場景裏面高頻關註租房相關信息的消費者。

  立水橋是我們跑的數據裏面,通過搜索、瀏覽、社交,三個主要場景在移動智能終端上,然後在北京地區的用戶群體關註租房相關信息的用戶排名最靠前的區域。

  他們對應的主要的工作的區域,亞運村,金融街,朝陽門,西二旗,中關村、上地。最細的數據到這個區域裏面具體哪一個商圈,哪一個小區,什麽樣的房源信息,租金價格都可以看到。

  最終的結論,最受關註的房租,我們看到的是3000到5000,其次是1500到2000元。

  最愛用哪些APP瀏覽租房信息,大家可以看一下,關註租房的用戶,大家分別在居室的關註比例上,然後在長租公寓的升溫,合租是非常大的群體,在租房這個信息裏面,合租的人群是非常大的,整租已經排到第二了。第三的可視化是租房的人群的收入的情況,以及對應下面的這些結論。

  長租公寓的品牌認知度,主要來自於搜索引擎,剛才我提到的搜索、瀏覽,電商,還有社交平臺,右邊是租房人群對選擇產品的屬性、指標的關註。

  結論是熱點租房區域位置普遍較為偏遠,主要分成了西北東三大板塊,平均通勤時間61分鐘,關註合租人群的比例高達82.33%,整租選擇兩居的多一些。北京47%的租房用戶10萬以下,一半多的租房人房租占收入的30%到35%,長租公寓關註度達到了30.21%,這幾年長租公寓越來越受到大家的關註。

  這三個場景其實只是把我們跑了這一年的數據用最簡單,大家最能夠理解的可視化的方式比較宏觀的統計,展現出來。

  其實還是有很多非常下沈的數據,這些數據作為艾普做數據的公司來講,在地產行業怎麽應用,我們沒有任何想法,也沒有任何頭緒,我們擅長的事情就是技術的事情和數據的事情。

  希望未來跟各位領導和嘉賓有幸展開一些探討和合作,也希望未來能夠跟和訊有更深入的合作,我們一直秉承的是數據的價值實際是很大的,只是說如何變現,如何應用,需要有行業專家支持我們,甚至來引導我們,我們其實只能算是做技術,做數據,有行業專家跟數據專家兩個團隊的配合,在數據行業的各個應用,在可以找到更好的落地的方案以及對應的未來的發展方向。

  今天的分享就到這裏,謝謝大家!

(責任編輯:常丹丹 HO016)
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