大数据在房地产业、商业地产中的应用案例

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大数据给中国带来的十大商业应用场景

大数据给中国带来的十大商业应用场景

大数据给中国带来的十大商业应用场景2012年纽约时报的一篇文章标志着人类社会进入大数据时代,在未来的几十年里,大数据都将会是一个重要都话题。

大数据影响着每一个人,并在可以预见的未来继续影响着。

大数据冲击着许多主要行业,包括零售业、金融行业、医疗行业等,大数据也在彻底地改变着我们的生活。

现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景,未来大数据产业将会是一个万亿市场。

1、智慧城市如今,世界超过一半的人口生活在城市里,到2050年这一数字会增长到75%。

政府需要利用一些技术手段来管理好城市,使城市里的资源得到良好配置。

既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱,又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。

大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置,精细化运营城市,打造智慧城市。

城市的道路交通,完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划,包括道路红绿灯时间间隔和关联控制,包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。

利用大数据技术实施的城市交通智能规划,至少能够提高30%左右的道路运输能力,并能够降低交通事故率。

在美国,政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯,降低了50%以上的交通事故率。

机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率,航空公司利用大数据可以提高上座率,降低运行成本。

铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车,提高效率、降低成本。

城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。

大数据技术可以了解经济发展情况,各产业发展情况,消费支出和产品销售情况,依据分析结果,科学地制定宏观政策,平衡各产业发展,避免产能过剩,有效利用自然资源和社会资源,提高社会生产效率。

大数据技术也能帮助政府进行支出管理,透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。

大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理,更重要的是数据治国、科学管理的意识改变,未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理,具有极大的想象空间。

高科技在房地产中的应用

高科技在房地产中的应用

区块链技术可以应用于房地产交易、产权登记、物业管理等领域,提高交易的透明度和安全性,降低交易成本和风险。
区块链技术还可以帮助房地产企业实现更加智能化的供应链管理、资金监管和风险管理,提升企业的运营效率和风险管理能力。
5G技术具有高速率、低时延、大连接数等特点,在房地产领域的应用将会更加广泛。未来,5G技术有望进一步提升房地产行业的智能化和信息化水平。
高科技的应用可以提升房地产项目的品质和形象,吸引更多潜在买家。
增强项目吸引力
提升租金收益
增加附加值
高科技的公寓或办公室可以提高租金水平,为投资者带来更高的回报。
高科技的应用可以为房地产项目增加附加值,如智能停车系统、智能照明等。
03
02
01பைடு நூலகம்
通过高科技的自动化管理系统,可以实现房地产项目的快速审批、快速销售等,提高工作效率。
智能建筑管理系统
总结词
详细描述
虚拟现实与增强现实技术:通过虚拟现实和增强现实技术为房地产提供更加直观和生动的展示方式。包括虚拟样板间、虚拟漫游等功能,提高客户体验和购房意愿。
无人机技术:通过无人机对房地产项目进行航拍和监测,提供更加全面和准确的数据支持。包括地形测绘、施工监测等功能,提高项目规划和建设的准确性。总结词:无人机技术是高科技在房地产中的重要应用之一,能够提高项目规划和建设的准确性。详细描述:无人机技术可以为房地产项目提供高效、准确的数据支持。通过无人机搭载的高清摄像头和传感器,可以对房地产项目的地形、建筑等进行航拍和监测,获取更加全面和准确的数据。这些数据可以为项目规划和建设提供重要的参考依据,提高项目建设的准确性和效率。同时,无人机技术还可以用于房地产项目的安全监测和应急响应等方面,提高项目的安全性和可靠性。

企业数字化商业模式创新方法与案例分析

企业数字化商业模式创新方法与案例分析

企业数字化商业模式创新方法与案例分析近年来,随着互联网的不断发展和智能技术的日益成熟,以数字化为核心的商业模式正在成为企业发展的新趋势和重要方向。

在这样的趋势下,企业数字化商业模式创新成为了企业发展的必经之路。

一、数字化商业模式的概念及其重要性数字化商业模式是指企业将数字化技术与商业模式紧密结合,通过数字化技术的运用,改变传统模式,实现商业的转型和创新。

数字化商业模式的核心是以用户为中心,以数字化技术为手段,以创新的商业模式为依托,实现企业的价值创造和经营效益的提高。

数字化商业模式的重要性体现在以下几个方面:1、实现商业的转型和创新。

数字化商业模式提供了新的商业模式及其支持的技术,为企业转型和创新提供新的思路和途径。

2、提高企业的创新能力。

数字化商业模式可以在很大程度上提高企业的创新能力,实现商业模式的改变,推动企业的创新创业。

3、满足用户需求,实现用户价值的最大化。

数字化商业模式以用户为中心,以用户价值为导向,通过数字化技术的运用,最大程度地满足用户需求。

二、数字化商业模式的实施策略数字化商业模式的实施需要有以下几个方面的策略:1、重视用户需求。

在数字化商业模式的打造中,用户需求是核心,企业需要深入了解用户需求,发掘用户潜在的需求和痛点,为用户提供更好的在服务。

2、整合数字化技术。

企业需要整合各种数字化技术,尤其是人工智能、大数据、区块链等前沿技术,充分挖掘数字化技术的潜在价值,为企业提供更好的商业模式。

3、与其他企业合作。

数字化商业模式需要与其他企业进行合作,共同利用各方资源,探索新的商业模式,实现与其它企业的互补和优化。

4、推崇创新文化。

数字化商业模式需要企业强调创新,并营造出一种创新文化,提高员工的创新意识,充分发挥员工的想象力和创造力,不断创新商业模式。

三、数字化商业模式的案例分析1、京东的数字化商业模式京东是中国最大的综合性零售商,其数字化商业模式充分体现了“大数据+人工智能”的理念,在减少佣金、提供贷款和增加广告销售等方面取得了成功。

大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用

大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用

大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用一、引言随着科技的飞速发展,大数据技术和商业智能分析成为了许多行业的利器,其中包括房地产行业。

在这个信息充分流通的时代,房地产公司需要及时准确地掌握市场情况和客户需求,才能迅速作出正确决策。

大数据技术和商业智能分析为房地产公司提供了更好的数据分析和决策支持工具,从而帮助他们实现更高效的运营管理和更迅速的发展。

本文将对大数据技术和商业智能分析在房地产行业中的应用进行详细的探究和分析。

二、房地产行业的数据化转型如今,数字化和智能化已成为现代化建设的必要条件,而数据化转型则是数字化和智能化之间的桥梁。

房地产行业的数据化转型必须先从数据收集和分析入手,随着现代技术的发展,公司必须对大规模数据进行快速的处理和分析。

这就是大数据技术的应用范围。

如何有效地利用大数据技术和商业智能分析对数据进行处理和分析,成为了房地产公司实现数据化转型的关键。

三、大数据技术在房地产行业中的应用1. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中挖掘出规律和趋势的过程,通常包括数据清洗、模型建立、模型选择和模型验证等环节。

在房地产行业中,数据挖掘可以帮助公司了解客户的需求、掌握房地产市场的变化趋势、确定适宜的房价区间等,从而制定相应的战略。

例如,某房地产公司通过使用数据挖掘技术,分析了成交房屋面积和成交房屋价格的关系,发现房屋面积和房屋价格存在一定的正相关关系;然后通过对比不同区域相同面积的房价,确定了该区域房价相对合理的区间。

通过这种方式,房地产公司能够更加精准地定位目标群体、了解市场需求和判断房价区间。

2. 预测分析预测分析是利用历史数据和统计学方法来预测未来的趋势和事件。

在房地产行业中,预测分析可以帮助公司预测未来的房产价格、预测新建楼盘的销售趋势、预测市场占有率等,从而制定相应的策略和决策。

例如,某房地产公司通过使用预测分析技术,对市场数据进行综合分析,得出某区域未来的房产市场变化趋势,从而准确地预测该区域房价的走向,并根据预测结果调整了该区域新楼盘的定价策略,从而取得了更好的市场表现。

大数据在房地产市场营销中的应用研究

大数据在房地产市场营销中的应用研究

大数据在房地产市场营销中的应用研究摘要:大数据是互联网发展的产物,处于大数据时代中的我们很多行为都会被数据记录。

对此,企业营销需要进行转变,将大数据应用于营销中。

本文针对大数据在房地产营销中的应用进行论述,首先对大数据进行简单介绍,之后对大数据在营销中的地位进行阐述,最后对大数据时代背景下房地产营销的机遇进行分析。

关键词:大数据;房地产营销;应用引言随着大数据的发展,使得企业得到了更多的商机,企业可以通过大数据对消费者的需求进行定位,更多地对消费者进行了解,使用传感器和微处理器对消费者的喜好进行分析,使得企业在制定营销计划的时候更加具有针对性,通过对消费者的购买记录和数据痕迹进行分析,进行个性化营销方针的制定。

同时通过网络可以实现商家与消费者之间的网络交流与沟通,使得市场营销不再局限于实体层面,通过网络可以获得同样的沟通效果,使得市场营销进一步进行扩展,为企业带来新的发展机遇。

1大数据在营销管理中应用的地位及前景我国的各个领域都受到了大数据的深远影响,包括教育、经济、社会等,就目前的发展现状来说,大数据属于谁,未来就属于谁。

借助大数据,能够对消费者的行为进行深入分析,能够为企业提供有效的营销策略。

在大数据的帮助下,企业能够获得消费者的上网信息,并对其加以分析,在进行营销管理时候辅助企业做出最合理的决策。

大数据为企业提供了更新颖的分析模式,企业能够以此作为依据进行营销策略的调整。

就企业营销管理来说,大数据会对整个营销体系产生巨大作用,商业价值不可忽视。

在不同行业中都有大数据的渗透,借助大数据完成营销管理能够让营销活动更加有效。

从企业的角度来说,需要针对大数据时代制定符合自身的营销策略,占领更多市场。

大数据营销的前提是营销创新,企业要具有强烈的创新意识,建立起完善的营销体系,为企业提供精确的营销策略。

2大数据在房地产营销中的应用(以万科杭州未来城为例)2.1万科杭州未来城简介万科企业股份有限公司,于1984年在深圳成立,1988年进入房地产行业,3年之后成为了深圳证券交易所的第二家上市公司。

房地产市场的数字化转型

房地产市场的数字化转型
共享经济
共享经济模式将在房地产领域得到更广泛应用,如共享办公空间 、共享住宅等。
企业如何应对数字化转型的挑战与机遇
创新业务模式
企业应积极探索新的业务模式,以满足市场变化和客 户需求。
提升技术能力
加强技术研发和人才培养,提高企业的数字化技术水 平。
跨界合作
与其他行业的企业进行合作,共同推动数字化转型进 程。
市场份额和品牌影响力。
02
房地产市场的现状与挑战
当前房地产市场概况
1
房地产市场发展迅速,成为国民经济的重要支柱 产业。
2
房地产市场存在地域性差异,一线城市和热点城 市房价高涨,三四线城市和冷门城市面临去库存 压力。
3
房地产市场投资渠道单一,过度依赖住宅地产, 商业地产和租赁市场有待进一步发展。
房地产市场面临的挑战
人工智能与机器学习
总结词
利用机器学习和人工智能技术,提高决策效率和准确性。
详细描述
人工智能和机器学习技术可以处理大量数据并从中学习,不断提高预测和决策 的准确性。在房地产市场,这些技术可用于智能定价、智能推荐、智能客户服 务等,提升客户体验和业务效率。
区块链技术
总结词
通过区块链技术,实现透明、可追溯和安全的交易记录。
详细描述
区块链技术可以提供不可篡改的交易记录,确保数据真实可靠。在房地产市场, 区块链技术可用于产权登记、交易记录、物业管理等,提高交易的透明度和安全 性。
物联网与智能家居
总结词
通过物联网和智能家居技术,实现智能化管理和个性化服务。
详细描述
物联网和智能家居技术可以实现设备间的互联互通,提供更加便捷和智能化的居住体验。在房地产市场,这些技 术可用于智能家居、智能物业管理等,提高居住品质和管理效率。

房地产行业中的大数据分析应用案例

房地产行业中的大数据分析应用案例

房地产行业中的大数据分析应用案例在当今信息时代,大数据分析已成为房地产行业中的重要工具。

通过对海量数据的深入挖掘和分析,房地产公司可以获得更全面、准确且有针对性的信息,从而更好地指导决策、提升效益。

以下是一些房地产行业中的大数据分析应用案例。

1. 市场需求分析房地产开发商可以通过大数据分析来了解市场需求趋势,从而确定开发的地段、户型、价格等因素。

例如,通过分析人口结构、收入水平、教育资源等数据,可以预测某个地区未来的住房需求量和趋势,为开发商提供决策依据。

2. 土地选址决策大数据分析可以帮助房地产公司进行土地选址决策。

通过分析土地周边的交通、商业配套、教育资源等数据,可以评估土地潜力和价值。

同时,分析人口迁移、城市规划等数据可以预测土地未来的发展前景,为土地购买提供参考。

3. 项目销售预测大数据分析可以为房地产公司提供项目销售预测。

通过分析历史销售数据、宏观经济指标、政策变化等数据,可以预测未来项目的销售情况。

这有助于房地产公司安排销售策略、定价策略,降低风险。

4. 客户画像分析通过大数据分析客户的购房需求、购买能力、行为习惯等信息,房地产公司可以进行客户画像分析,从而更好地开展精准营销。

例如,通过分析客户的购房偏好、所在行业、教育背景等数据,可以针对性地开展推广活动,提高市场占有率。

5. 全链路数据分析房地产行业的数据涉及面广泛,包括项目设计、施工进度、销售管理等环节。

通过对全链路数据的分析,房地产公司可以及时发现问题、优化流程、提高效率。

例如,通过分析施工过程中的工期、成本等数据,可以及时调整资源配置,提高项目进度。

6. 市场竞争分析大数据分析可以帮助房地产公司进行市场竞争分析。

通过分析同行的开盘量、销售情况、定价策略等数据,可以了解市场竞争格局和趋势。

这有助于房地产公司调整自身策略,保持竞争优势。

7. 环境影响评估房地产项目的开发往往会对周边环境产生影响。

大数据分析可以帮助房地产公司进行环境影响评估。

房地产市场的大数据分析

房地产市场的大数据分析

数据来源
包括房地产交易数据、房地产评估数据、房地产市 场调查数据、房地产政策数据等。
大数据分析工具
包括数据挖掘工具、统计分析工具、可视化 工具等。
大数据分析在房地产市场的重要性
预测市场趋势
通过对历史数据的分析,预测未来房地产市 场的走势,帮助企业提前布局。
精准定位目标客户
通过数据分析,了解消费者的需求和偏好, 为企业精准定位目标客户群体。
经济因素
分析经济因素对房地产市场的影 响,如GDP增长率、通货膨胀率 、利率等。
社会因素
分析社会因素对房地产市场的影 响,如人口增长、城市化进程、 居民收入水平等。
政策因素
分析政策因素对房地产市场的影 响,如政府调控政策、土地政策 、金融政策等。
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大数据分析技术及应用
大数据技术介绍
大数据定义
大数据是指数据量巨大、复杂度高,难以用传统数据处理工具进 行管理和分析的数据集合。
大数据分析在房地产投资决策中的应用
总结词
通过对房地产市场的历史数据、市场趋势、 竞争楼盘等信息进行深度挖掘和分析,投资 者可以更加准确地评估投资价值和风险,提 高投资决策的准确性。
详细描述
大数据分析可以帮助投资者全面了解市场趋 势、竞争楼盘情况、目标楼盘的优缺点等, 从而更加准确地评估投资价值和风险。同时 ,大数据分析还可以为投资者提供更加精细 化的投资建议,提高投资决策的准确性。
大数据驱动的房地产市场变革
营销模式变革
大数据将改变房地产企业的营销模式,从传统的广告 宣传转向基于用户行为和需求的精准营销。
服务体验升级
通过数据分析,房地产企业可以提供更加贴心、个性 化的服务,提升客户体验和满意度。
资源优化配置
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大数据在房地产业、商业地产中的应用案例
互联网发展日新月异,以阿里、京东为代表的电商更是呼风唤雨,大有颠覆传统实体经济之势,房地产开发商和知名零售商们纷纷看到这一发展趋势,个个厉兵粟马,抢人才,建系统,整合资源,准备大干一场迎接即将到来的“大数据”时代。

对于房地产加入电商的形式认识,如果仅停留在“网上卖房”这个阶段的话,那就大错特错了,sohu中国、保利等一些知名房企确实在网上卖过房子,但那并不代表着他们进入到“大数据”时代。

下面将把一些真正加入“电商”大营,进入“大数据”时代的房企和商业地产知名案例进行分享。

一、绿城试水电商。

绿城的电商概括起来就是全链条服务涵盖采购规划定制,材料采购的品质把控、设计把控、成本把控,以及提供采购流程管控、精装修配材方案与项目现场服务等。

细心的人会发现在绿城集团网站右上角,有一个其他房产公司网站不多见的栏目:绿城电商。

这是绿城集团通过搭建电商集采平台,给自己加的一个新身份——专业建材服务商,即绿城开始在网上卖建材了。

绿城电商不仅服务于绿城内部项目,亦向中小房地产开发企业、工程承建商、酒店连锁等领域开放。

但如果将绿城电商简单地理解成卖建材那就错了,我们销售的不是产品,而是一个模式,其包括如何来做前期物资预算、采购管控、精装修配材,同时分享绿城的经验。

传统的房地产建材部品采购模式步骤过于繁复冗长,易滋生灰色地带,招投标工作费时又费力。

而绿城电商模式正是试图破解这个难题,打造一个“网络商城+实体体验馆”的工程材料集采平台,优化整条供应链。

绿城电商向现在的会员体系承诺,采购价是供应商同时期的最低价,厂家承诺有更低的价格则5倍差额惩罚。

赖伟央认为,低价是最次优势,前期配置、采购方案等才是核心竞争力。

而支撑起绿城电商商业模式的是“一个模式与两个支撑”。

“一个模式”即通过整合资源并利用电子商务技术,简化物资采购过程,减少人为因素影响,使采购变得透明、高效、公平、专业。

绿城商城和体验馆则是支撑起该模式的两翼。

绿城商城提供建材信息查询、产品下单及供应链管理等服务,提供一个充分比较和选样平台;体验馆提供各品牌产品集中展示、工艺工法解析、工程选样、实体及3D虚拟的精装样板间体验等服务。

据了解,体验馆将提供12个精装修样板房,每平方米造价涵盖800~6000元。

未来将建成4个体验馆,分布全国东南西北,方便工程选样。

目前,绿城商城和体验馆已营业,与绿城电商签署战略合作协议的厂家达130多家,涉及29大品类,预计到2012年年底将达到170到180家,签约合同金额达10亿元,预计到2014年达100亿元。

二、万达电商主打“大会员”王牌。

万达集团谋划一年之久,其电商代表作“万汇网”终于在2013年在武汉菱角湖万达广场、大连高新万达广场、郑州二七万达广场、郑州中原万达广场、福州仓山万达广场和福州金融街万达广场这6个广场进行实施。

据了解,明年,这一范围将延展至全国所有的万达广场。

目前,万汇网提供的服务包括商家资讯、广场活动、商品导购、优惠折扣等。

王健林解释说,万达的电子商务平台绝对不会是淘宝,也不会是京东,而是完全
结合自身特点的线上线下融为一体的O2O电子商务模式。

万达将整合旗下所有业态,包括商场、院线、酒店、度假区等,共同为“大会员”制的电商平台服务。

比如,消费者在万达百货消费,商家拿出1%-2%等值货币类积分来支持。

成为会员以后,可以在所有万达广场,以及万达旗下的各种业态,包括在度假区、酒店,享受等同于货币的积分消费。

万达的电商模式其实就是建立会员体系,每年十几亿的客流量是万达建立会员的资本,用现代的移动终端等先进技术,把会员消费的次数、额度、喜好等建立和掌握起来,然后根据大数据来作出分析。

根据这个针对性的来进行下一阶段的招商和调整商家布局,就是做这种模式。

怎么能够做到让这些客流变成会员呢?比如说2015年20-25亿人次进去。

假如一年一个人进10次,就是2亿多人次,每一年每人进20万达广场,就是1亿2000万人次,怎么保证这1、2亿人能够成为我们的会员呢?万达研究一个模式做了几个试点,和几个广场商家谈判,万达建立电子商务模式以后,这些商家来消费,你们应该拿出1-2%的货币价值积分出来。

原来万达以为商家可能会有抵触情绪,没想到绝大部分的商家都非常欢迎,因为他们认为这种电子商务模式建立起来以后可能会增加他们的收入,原来卖1万,现在可能卖1.2万,它也不差这一两元钱。

你为什么能够获得货币类的积分呢,不是说你在餐厅吃完饭或者买完一个服装以后只能在这里消费,你可以在所有广场任何业态,在全国所有地方,甚至将来万达还可以开发出来在酒店、度假区货币的这种积分都可以统一消费,这肯定是顾客愿意注册的。

注册很简单,给你一个电子二维码就行了。

同时万达还准备拿出一部分钱来进行其他的增值服务,比如说抽奖,比如说组织会员的活动,搞业务有价值的培训等等。

万达做了一个月的实验很受欢迎。

特别是一些商家,绝大部分还是中小商家,像沃尔玛、家乐福这种连锁大型商家毕竟是少数,大多数的商家还是希望有一个更好的平台来销售他们的产品,但是他们自己搭建一个平台确实比较贵。

而且万达一个广场的服务半径有限,大概十公里左右,它也需要这样一个模式,所以,我们这种独特的电子商务模式就成立了。

三、朝阳大悦城利用“大数据”脱颖而出。

传统零售的冬天还没有过去,关店、亏损依然是传统零售从2012年以来的主旋律。

但与大环境不同的是,朝阳大悦开业不足3年便实现盈利,2013年销售突破20亿元,成为寒潮当中的一个异类。

如此成绩,朝阳大悦城如何实现?
朝阳大悦城的生命力何在?除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等
这些表面上看到的动作,朝阳大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理,是以大数据为基础来部署,所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。

现在,随着朝阳大悦城POS机系统和CRM系统的打通和微信微生活卡与实体会员卡打通,一个通过数据分析结果、集中力量由商户延伸到消费者人群而打造“E-JoyCity”朝阳大悦城已然出现在人们面前。

朝阳大悦城的大数据营运主要表现在以下几点。

1、根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单,将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类,将会员喜好的个性化品牌促销信息精准地进行通知。

同时设置会员到店礼、高额买赠等活动,刺激会员尽早到店,并释放大单。

信息部还根据会员的消费记录,抓取出了在零售方面最有爆发力的TOP100会员,并对其进行电话邀约,针对这些高端VIP设置了当日满万赠全年免费停车。

2、朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备,并通过Wi-Fi 站点的登录情况获知客户的到店频率,通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。

3、通过对车流数据的采集分析,朝阳大悦城信息部发现,具备较高消费能力的驾车客户是朝阳大悦城的主要销售贡献者,而通过数据测算每部车带来的消费,客单超过700元。

商场销售额的变化与车流变化幅度有将近92%的相关度。

为此,大悦城对停车场进行了改造,如增加车辆进出坡道,升级车牌自动识别系统,调整车位导识体系等,力争吸引驾车客户。

此外,他们还调整了停车场附近商户布局,极大了提高优质驾车客群的到店频率。

4、经过客流统计系统的追踪分析,配上有针对性的解决方案可以有效改善消费者动线,拉动销售是数据营销的又一成果。

4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走,因为消费熟悉之前的动线,所以很少有人过去,该区域的销售表现一直不尽如人意。

为此,招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧,打造成欧洲风情街,并提供iPAD无线急速上网休息区。

通过精心设计,街区亮相后新区销售有了明显的改观。

5、将微信微生活卡与实体会员卡打通,不仅可以通过提升用卡环境的便利性,更好地将客户体验落到实处。

同时,朝阳大悦城看好消费数据、阅读行为、会员资料打通后潜在的数据价值,更好地了解消费者的消费偏好和消费习惯,从而更有针对性地提供一系列会员服务,真正地将用户体验做实、做深,是其对大数据资源深挖的又一着力点。

上述三个案例是比较有代表性的典型案例,从中我们可以学习到目前做的比较好的房企是如何结合自身优势整合资源进入大数据时代的,电商只是企业经营的多元化模式之一,结合企业本身资源优势,才能做到线上线下很好的融合,不管的绿城的全链条、多方位电商系统,还是万达的“大会员”制和朝阳大悦城依靠大数据精细化营运,我们都能总结出相似点,都是以“人”为本,以研究消费者行为为原则,着眼于如何给消费者提供更好品质的商品和服务。

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