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直播:一场关于美好生活的数据革命

2017-12-11 14:02:53 和讯房产 

  主持人:谢谢庄总,我们的分享一层接一层,下面这个分享更关键了,和讯作为资源整合的平台,目前已经跟链家、我爱我家等机构进行了深度的对接和合作,和讯网与艾普联合推动的公众号持续发布购房、租房大数据的报告,通过数据剖析服务用户,今天也是和讯和艾普大数据合作两年之后的成果展示,下面有请和讯网房产事业部总经理吴晓丹和艾普英捷智能科技CEO刘赓发布报告。


  吴晓丹:终于到这个环节了,我介绍一个非常重要的合作伙伴,刘赓,如果针对一个数据库里面五个方面词描述他,80后、IT精英,就职于中移动,目前进入一家大型的公司,核心的战斗力是大数据能力,这么描述你,你觉得准确吗?

  刘赓:基本准确,我们的数据专门给和讯每个同事打过标签,当时给她打标签应该是70后,资深的媒体从业者,在和讯从事很多年的服务,如果说晓丹跟我的合作对应的核心价值,更多的是体现和讯财经的平台价值以及专业的报道能力。

  吴晓丹:和讯我们自己也有自己的大数据,登录和讯网的用户根据他的浏览轨迹和行为,金融交易段的成交金额和成交频次做数据分析,进而生成人群的画像,你们的大数据库,目前有多少用户?

  刘赓:我们的运算能力和渠道和来源可以触及到将近7亿的用户。

  吴晓丹:你们的七亿用户用什么描述呢?

  刘赓:基于3G、4G的移动端应用网络环境下的用户。

  吴晓丹:用户画像怎么界定呢?

  刘赓:这个问题非常复杂,简单的用一句话说,我们会把用户的行为数据分成线上和线下两类数据,线上基于用户的通信、搜索、浏览、电商、社交五大场景,大家可以想想,基本上移动智能终端已经涵盖了我们90%的行为。线下就是针对用户来自于GPS和运营商基站和LBS的数据,通过这几个数据,对八个层级,一万多个标签可以快速精准的匹配出用户的标签

  吴晓丹:在座的诸位每一次在手机端的浏览行为,每一次电商行为,包括每一次社交行为,甚至每一次通信行为,基本上都逃不过他们的大数据库,接下来把舞台交给他,发布2017年用户手机端买房大数据报告。

  刘赓:说的有一点可怕,好象一点隐私都没有。今天首先特别感谢主办方设计的环节,我们也是刚刚排练的,因为上一届的会议我来了,我印象当中用了比较长的时间去介绍我们这边的数据背景、数据来源和一些数据能力。

  今天主办方给了我三个命题,后面我会比较快速的过,但是依然只给了我20分钟的时间,我非常担心用多长时间把数据背景和来源讲讲,好在有一个环节,能让大家有一个最基本的认知。

  接下来进入主题。三个场景,第一个场景是购房人群的大数据画像,这里面的购房人群,按照主办方的方式分类,就是60、70、80、90后,数据的范围是针对一二三线城市,大概一共跑了一年的数据,将近两亿的用户体量,然后基于他们的基础属性画像,按照年龄分成60、70、80、90。

  首先70后最会吃,也是最舍得花钱的,横坐标是17年1月1日到截至日期,11月20日,每一张可视化灰色的部分是针对1月份,客单价在餐饮吃饭的价格区间范围,红色的线是可以统计出来,70后吃饭的时候客单价最高。

  这个数据的背后还有很多基于LBS数据针对的用户在不同的商圈,不同类型的餐馆对应的匹配的数据和标签。

  谁在穿上最花心思?90后都去买连衣裙了,后面会有更详细的电商的数据。

  70、80、90,每个年龄阶段对应一个色系的可视化,针对面积大小,可以对应出两亿的用户,以这个为基数的百分比的分数,最后的结论,在这四个年龄段里面,60后集中于买毛衣和针织,70后更多的买POLO衫,80后买棉服,90后海淘集中在连衣裙,我们的数据显示都是女孩为主,数据还有很多的男孩子买,可能给女朋友买。

  谁最爱玩,90后平均年出游7.47次,国内的目的地北上深更多。

  左边的可视化是国内的目的地,右边的可视化是国外的目的地,坐标对应的目的地,可以拆分开,我们的可视化也可以这样看,但是不重要了,最终我们看,国内的目的地来讲,60到90两亿的用户群体,他们首选的目的地是北京、上海、成都、杭州、重庆,海外的目的地,奥地利、日本、泰国、马来西亚和美国,这是我们能够展现出的表面的数据。

  出行方式,出行之后的酒店选择以及旅游方式偏好,分别可以用比较直观的可视化进行展现。综合来讲,还是用高铁最多,上个月刚跟12306达成了数据合作,也洞察了很多坐高铁的用户的数据,我印象当中在17年,国内高铁出行的商旅人群已经是飞机出行人群的4.7倍左右。酒店的选择上,比较明确的结论是90后更喜欢民宿,出行方式上,80后喜欢二人世界,60、70都是举家,90后更喜欢跟闺蜜和好友。

  再说一下电商的买。这四张可视化对应的人群可以看到,一个最有价值的结论,就是60跟70后的消费者,他们首选的电商平台是京东。这是我们洞察出来的最有价值的结论,我印象当中在15年的时候,还是淘宝,16年的时候就很平均了,淘宝、天猫和京东,17年,尤其是70后里面京东远远超过了第二名京东后面应该是天猫。

  网购商品品类的偏好,在可视化上,同样可以分别看到不同年龄段的消费者对应的主要的产品消费品类以及对应的百分比。

  所以结论是60后在网购上买茶,酒的更多,70后的婴儿用品,玩具更多,80、90女装更多。

  谁得了手机的依赖症。本身我们做这个数据的时候跑了TOP500的排行,这个可视化里面只能呈现到TOP10,硬要挑可以有几个更直接的结论,60后主要用京东网购,70后对视频网站的黏性相对其他三个人群更高,80后出行更依赖于百度地图,90后对新浪微博的使用越来越多。

  其实还有一个数据,90后对QQ的使用也越来越多,我们做了一些调研的工作,很多90后给我们的答案出奇的一致,因为父母用微信,所以自己必须要用QQ。

  年龄决定爱好。这是四个年龄阶段的人群,主办方给我们提供的阅读、运动、游戏、影视剧、理财、娱乐项目和汽车品牌这几个大项目里面,我们可以看得出来,他们针对每一个大项里面的细分的排行是什么,以及百分比占比如何。

  图书选择上60后更注重健康养生,70后财富、人生,80后看的很杂,90后是爱情、成长。

  电视剧60、70更喜欢反腐的题材,80后倾向于商战,职场,90后仍然是爱情。有时间可以更细的看,在我们的可视化里面还有第三级,汽车可以到车型,什么品牌,什么车型,什么排量,什么配置,什么价格,这些标签都是可以匹配的。谁是买房的主力人群,70、80后仍然是主流人群。可视化可以分别看一线到三线的,对应的是价格,我们依然可以分别的看,蓝色的线是价格的均线,每个对应的城市级别,对应的年龄群的用户的分类,再对应到他们的关注线上搜索浏览、社交涉及到的价格最低和最高。

  然后购房方面,结论是70、80是最舍得花钱的,后面依次是70、60、90后。

  不同居住户型上,不同的城市四个年龄段表现的不同,一线城市60后关注的是三居,70后两居,80后是三居,90后是是两居。在我们的可视化方面可以细分的去看。

  四类人群在物业类似上的选择和分析,没有什么有意思的点,基本上符合我的主观认知。

  结论,这是我们认为最核心的,70后在吃上最舍得花钱,消费能力最强,90后最能玩,60、70主要还是更多的有很多的时间玩一些纸牌类和休闲类的游戏,这个是包含移动终端的休闲类游戏,80后更多的玩比较新兴的手游,70以基金炒股为主,80后喜欢买房和炒股。

  第二个场景,大数据解码热销的豪宅产品,刚才主持人提到今天和和讯一起合作了一个微信公众号,我们之前发布了数据的报告,有很多的数据是从报告里面提炼出来的,又做了一些加工,在北京市关注豪宅以及我们可以通过模型定位到的豪宅业主的热力分布以及平均的出行的流量图。

  按照红橙黄绿蓝的热度排,豪宅业主或者相关关注人群还是分布比较集中。

  豪宅客群生活方式,我们可以在APP的使用情况上看,这个中心点是全网,我们可以触及到的7亿用户,他们针对每一类移动终端上的APP使用频次,滞留时长的平均的指数是中间的零点,汽车、公寓、运动、旅游高于全网。

  投资偏好,运动偏好,跑步、网球、高尔夫,这是比较高的。

  购物场所,还是在北京的人群,汽车品牌的选择,境外游的目的地,家具品牌的选择。

  这页是豪宅物业客群的偏好,关注的区域,豪宅的价格到物业的类型到相关的因素,比如说绿化、物业、价格、装修、户型,外观等等。

  我们的结论是万柳书院的业主最能花钱,年纪更长一些,国瑞城的业主最爱旅游,太阳公元的业主最顾家。

  70、80后占的豪宅的人群比例非常高,几乎将近50%,买房并非投资首选,投资偏好中炒股排在第一,保险第二,买房仅排在第三。运动是该人群最主要的休闲方式,更注重健康养生,生活品质,更喜欢别墅胜过于平层,但是我们的数据是没有胜过很多。

  第三个场景,大数据下的北京租房生活,13年Q三开始关注,也是基于和讯的需求和要求。所有在北京地区线上通过垂直租房信息功能的媒体,通过百度、搜狗、必应三大搜索引擎,通过微博和微信高度关注租房相关信息的用户或者是潜在消费者的出勤的情况。

  刚才前面说了一大堆,其实告诉大家,接下来第三个场景对应的数据,背后对应的用户是一个什么样的特质和范围,也就是说我们不能保证数据对应的每个用户都是正在租房的人,但是可以是在搜索和浏览、社交三大场景里面高频关注租房相关信息的消费者。

  立水桥是我们跑的数据里面,通过搜索、浏览、社交,三个主要场景在移动智能终端上,然后在北京地区的用户群体关注租房相关信息的用户排名最靠前的区域。

  他们对应的主要的工作的区域,亚运村,金融街,朝阳门,西二旗,中关村、上地。最细的数据到这个区域里面具体哪一个商圈,哪一个小区,什么样的房源信息,租金价格都可以看到。

  最终的结论,最受关注的房租,我们看到的是3000到5000,其次是1500到2000元。

  最爱用哪些APP浏览租房信息,大家可以看一下,关注租房的用户,大家分别在居室的关注比例上,然后在长租公寓的升温,合租是非常大的群体,在租房这个信息里面,合租的人群是非常大的,整租已经排到第二了。第三的可视化是租房的人群的收入的情况,以及对应下面的这些结论。

  长租公寓的品牌认知度,主要来自于搜索引擎,刚才我提到的搜索、浏览,电商,还有社交平台,右边是租房人群对选择产品的属性、指标的关注。

  结论是热点租房区域位置普遍较为偏远,主要分成了西北东三大板块,平均通勤时间61分钟,关注合租人群的比例高达82.33%,整租选择两居的多一些。北京47%的租房用户10万以下,一半多的租房人房租占收入的30%到35%,长租公寓关注度达到了30.21%,这几年长租公寓越来越受到大家的关注。

  这三个场景其实只是把我们跑了这一年的数据用最简单,大家最能够理解的可视化的方式比较宏观的统计,展现出来。

  其实还是有很多非常下沉的数据,这些数据作为艾普做数据的公司来讲,在地产行业怎么应用,我们没有任何想法,也没有任何头绪,我们擅长的事情就是技术的事情和数据的事情。

  希望未来跟各位领导和嘉宾有幸展开一些探讨和合作,也希望未来能够跟和讯有更深入的合作,我们一直秉承的是数据的价值实际是很大的,只是说如何变现,如何应用,需要有行业专家支持我们,甚至来引导我们,我们其实只能算是做技术,做数据,有行业专家跟数据专家两个团队的配合,在数据行业的各个应用,在可以找到更好的落地的方案以及对应的未来的发展方向。

  今天的分享就到这里,谢谢大家!

(责任编辑:常丹丹 HO016)
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