房地产行业数据分析应用原创
金蝶云社区-宋明军
宋明军
11人赞赏了该文章 351次浏览 编辑于2021年11月29日 12:31:34

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1.前言


站在2021年的时点,我们感慨万分。回忆过往,中国房地产行业所迸发出的发展动力让人心潮澎湃。展望未来,我们满怀希望。每一段历史都不可重复且绝无仅有,在中国房地产发展的历程中,2021年有着划时代意义。新的历史环境之下,政策对于房地产的调控使得行业感受到阵阵寒意,房企的发展也更要加小心翼翼,稍有不慎,将会万劫不复。


2.市场形势

1.营业收入增长放缓是必然趋势,前置性指标合约销售业绩在经历高增长之后会逐步进入到稳定,而后下行状态中,营业收入与销售业绩的变动将保持同步性。利润率逐步下滑已成为行业共识,这一趋势短期内也很难存在有效的方式避规。

2.“三道红线”等杠杆控制政策出台后,房企降杠杆、减负债、优结构的动作持续推进,也均取得了理想成效,效果最明显的是净负债率、现金短债比两大指标,剔除预收款的资产负债率则难度相对较大,但在房企的规划中,在政策规定的时间节点前完成“三道红线”绿档也是比较确定的,而且长期化的维持绿档也将成为房企新的挑战。

3. 激烈的市场竞争下,房企在投资拿地难度不断提高,整体趋于谨慎。更加精细化、精准化的聚焦深耕成为房企的惯用方式,聚焦深耕的范围也集中在能级较高、基本面较优、需求支撑力更强的城市群或城市,以求提升市场竞争力,夯实品牌影响力。

3.大数据分析管理诉求

在汹涌的数据浪潮面前,各行各业的发展都朝着大数据智能化进步,传统的地产行业自然也不例外,已经有越来越多的房地产企业开始重视并开始运用大数据技术。在这一新兴技术的驱动下,数据营销正逐渐取代传统的地推式营销,为房地产行业的发展增添新动力,协助企业渡过难关,稳步增长。


那么下面根据以往的项目经验,从数据应用的视角来看下房地产行业数据分析指标和应用场景。




4.房地产行业数据分析指标体系

4.1数据应用整体框架

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4.2数据分析技术架构

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4.3房产开发企业数据分析体系

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4.4业务分析指标体系


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4.5为不同层级管理者提供分析指标

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分析体系整体效益:

  • 解决“信息孤岛”、“数据最后一公里”和运营管理的数据整合和信息化管控问题
  • 提炼出具有科学性带有行业普遍性数据指标的数据分析平台
  • 做到运营管理精细化,为总部高层、区域、城市、项目管理团队提供经营决策支撑依据。


5.分析效果展示


5.1战情指挥室-纵观全局,运筹帷幄,指点江山

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5.2公司全局总览-统览全局,掌握整体经营情况

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5.3网签信息实时呈现-从指标结果深入分析,层层穿透,找到问题


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5.4项目执行-成本、进度、销售,全面分析、精益管理

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5.5移动分析-让决策随时随地,不受时空限制

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6.价值总结


在数据平台建设基础上,我们需要提高数据的使用效率,首要任务是打通各个业 务模块,改变以往的数据查看习惯。其次是改变以往数据的汇报方式,减少处理数据的 时间,把更多的时间留给经营分析,通过更高效的数据应用,不断优化大运营的数学模型,以达到更优的输出质量。只有数据高效的利用之后,整个数据应用环节才真正的达到 一个健康优质的闭环。

企业在合理的投入产出比上,应当更多的将管理流程化,业务数据化,互联网企业之所以高效,很大一部分原因基于其企 业性质决定了绝大数的流程和业务都是以数字化形式存在,通过对这部分数据的剖析,才能更好的提高效率。从房产运营管理的信息化支撑上考虑,尽量细化每个指标的 颗粒度和时间效率,这样才能更好的支撑大运营的落地。

发布于 数据智能 社群

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