房地产行业怎样挖掘客户价值.ppt

中原地产研究中心 第 1 页,目录,第一部分,房地产行业为什么要挖掘客户价值,第二部分,房地产行业挖掘客户哪些价值,第三部分,房地产行业怎样挖掘客户价值,中原地产研究中心 第 2 页,中国房地产行业“客户至上”时代正悄然来临,提高准备金率、提高资本金比例和加息等金融方面的紧缩政策以及土地市场整顿、暂停农转非和经营性土地全面招拍挂等政策的出台，对房地产市场产生了相当影响。目前房地产市场成交极为清淡，市场观望气氛极其浓郁，楼盘销售速度明显放慢。,国家宏观调控影响,产品同质化倾向强,顾客观念趋于理性,卖方市场,买方市场,楼盘差异性小、广告雷同使得消费者无从选择。经济日报曾刊登“地产广告投向何处”指出，现在平面媒体上的一个整版广告只能带来10个咨询电话。在这个信息爆炸时代，吸引消费者眼球的成本越来越高，楼盘销售依靠广告轰炸的时代即将结束，开发商将采用什么手段来吸引消费者？,客户也许打过咨询电话，也来过售楼处，但最终他并没有买楼。是价格太高？户型不合适？还是售楼小姐态度不好？都不得而知。只知道像这样的人不少。但是到底有多少？几乎没有开发商报得出来，因为大部分开发商海沉浸在开盘就售罄的时代，没有多少人真正关心过客户的想法。,中原地产研究中心 第 3 页,以客户为本的观念正成为房地产行业的主流共识,卖方市场,买方市场,客户导向型,产品导向型,市场导向型,住宅产品为满足功能型，重质量、重营销,产品满足个性化需求，重顾客满意度,个性化需求,中原地产研究中心 第 4 页,挖掘客户价值就是要做到以客户为本,以顾客为本,获得新顾客,留住老顾客,增加顾客的消费额,挖掘客户价值就是通过挖掘得出有效信息，提高对老顾客的服务质量，留住老顾客，增加老顾客的支出，用合适的产品吸引新顾客。,中原地产研究中心 第 5 页,目录,第一部分,房地产行业为什么要挖掘客户价值,第二部分,房地产行业挖掘客户哪些价值,第三部分,房地产行业怎样挖掘客户价值,中原地产研究中心 第 6 页,从海量无序的数据中找出客户终身价值,挖掘客户价值规根到底就是： 留住老顾客 增加老顾客的支出 吸引新顾客 客户价值挖掘是从大量的有关客户的数据中挖掘出隐含的、先 前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则。 客户的真正价值是该客户购买的所有价值再加上他在未来可能 购买的所有价值总和，这就是终身价值 客户现有客户潜在客户,中原地产研究中心 第 7 页,客户需求的影响因素具有多层次性和多变性,对于复杂、多样而且擅变的客户信息，房地产行业客户信息的数据挖掘有助于识别客户购买行为，发现客户购买模式和趋势。,中原地产研究中心 第 8 页,数据挖掘在房地产行业的应用,中原地产研究中心 第 9 页,挖掘现有客户的价值,增加现有客户的支出,交叉销售,向上销售,重复销售,影响新客户,提高服务质量，获得好评,总结老客户的行为，推出更合适的产品,历史总结，趋势分析,推荐新客户。老客户推荐是最有效的营销,提升营销效果,降低成本,中原地产研究中心 第 10 页,老客户最重要,在汽车行业： 6_ 每个车主每隔6年买一辆新车 65_ 通用每卖出100辆汽车， 有65辆是老客户买走的,40% _ 招商地产在销售招商海月花园时发现， 有40%的客户是第二次置业,中原地产研究中心 第 11 页,挖掘潜在客户的价值, 确认最易打动的顾客及潜在顾客； 与常客建立起长期、高品质的良好关系； 根据数据库建立先期模型，使之能够做到： 在适当时机，以合适方式将必要的信息传达给适当的顾客； 有效地赢得顾客的欢心； 让营销支出更有效益； 建立品牌忠诚度； 增加利润。,中原地产研究中心 第 12 页,目录,第一部分,房地产行业为什么要挖掘客户价值,第二部分,房地产行业挖掘客户哪些价值,第三部分,房地产行业怎样挖掘客户价值,中原地产研究中心 第 13 页,挖掘客户价值本质,表面的、无序的信息,整合的、结构化的数据仓库,海量的、复杂的客户行为数据,多维度的有效信息,决策支持信息,潜在的关联性和规律,挖掘客户价值本质是：将海量的、无序的数据整合成结构化的数据仓库，从整合的有序数据中根据潜在的关联性和规律性提取多维度的有效信息。,中原地产研究中心 第 14 页,房地产行业客户服务过程,中原地产研究中心 第 15 页,房地产行业客户价值挖掘过程,数据准备,明确商业目标,建立模型,1,2,3,建立模型是一个反复的过程。首先需要选择适合解决当前问题的模型。对模型的选择过程可能会启发对数据的理解并加以修改，甚至改变最初对问题的定义。,明确需要达到什么样的商业目标，并描述出需要解决的问题。 目标的描述应该细化、清楚，以便于选择合适的挖掘方法，也方便检测数据挖掘效果，判断建立的模型的有效性。,为了保证数据的质量，除了对数据进行必要地检查和修正外，还需要考虑不同源之间数据的一致性问题。 处理缺失数据也是数据准备阶段的一个重要工作。有些缺值本身就非常有意义。例如：富有的顾客会忽略“收入”，或者不在乎价格的影响。,输出结果的评价和解释,4,模型建立好之后，必须评价其结果，解释其价值。 在实际应用中，模型的准确率会随着应用数据的不同发生变化。 准确度自身并不一定是选择模型的正确评价方法。 对输出结果的理解需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。,实施,5,实施主要有两种主要的使用方法。 一种是提供给分析人员做参考，由他通过查看和分析这个模型输出，并做出解释和方案建议； 另一种是把模型应用到不同的数据集上。,中原地产研究中心 第 16 页,客户价值挖掘经典方法, 横向关联 次序关联 分类 聚类 演变分析,中原地产研究中心 第 17 页,横向关联：挖掘表面看似独立的事件间的相互关系, 90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B 房地产行业：购买高尔汽车的顾客是否会购买白领公寓 ？ 神奇的“尿布”“啤酒”组合 客户购买尿布的支持度为： 5%（即每100个人中有5个会买尿布） 同时购买啤酒的信赖度高达 80% （即这5个人中有4个同时购买了啤酒）,沃尔玛通过对顾客购物的数据分析后发现，很多周末购买尿布的顾客也同时购买啤酒。经过深入研究后发现，美国家庭买尿布的多是爸爸。爸爸们下班后要到超市买尿布，同时要“顺手牵羊”带走啤酒，好在周末看棒球赛的同时过把酒瘾。后来沃尔玛就把尿布和啤酒摆放得很近，从而双双促进了尿布和啤酒的销量。,中原地产研究中心 第 18 页,次序关联：分析事件的前后序列关系, 在购买A商品后，一段时间里顾客会接着购买商品B，而后购买 商品C。客户行为的“ABC”模式 。 “一室一厅 两室两厅 联体别墅 ”？ 要通过数据挖掘找出“刮胡刀抽水马桶钻石戒指”这样的 模式，也就是找出其中的潜在联系，非常困难，但很有价值。,中原地产研究中心 第 19 页,分类：把具有相同特性的群体规类, 分类分析就是通过分析样本客户数据库中的数据，为每个类别 作出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这 个分类规则对其它客户的记录进行分类。 信用卡公司根据顾客的信用记录，把持卡人分成不同等级，并 把等级标记赋与数据库中的每个记录。对于每一等级，找出它 们共同点，比如：“年收入在10万元以上，年龄在4050岁之 间的外企白领”总体上信用记录最高。 退休夫妇、单身白领、40岁已婚有子的成功人士，这三类群体 的购房需求是否相同？,中原地产研究中心 第 20 页,聚类 ：分类的逆向方法, 聚类把没有分类的记录，在不知道应分成几类的情况下，按照 数据内在的差异性大小，合理地划分成几类，并确定每个记录 所属类别。 采用的分类规刚是按统计学的聚类分析方法决定的。 面对数据库中“消费额”、“购买频率”、“收入水平”等多 个评价指标，没有办法按照一个指标去分类，就可以通过聚类 按照数据间的自然联系把分散的记录“聚”成几“堆”，然后 再对每堆进行深入分析。,中原地产研究中心 第 21 页,演变分析 ：描述行为随时间变化的规律或趋势, 结合人口构成变动趋势、教育水平发展趋势、社会经济发展趋 势进行房地产消费趋向的分析。 大户型 小户型 ？ 小户型 大户型 ？,中原地产研究中心 第 22 页,构建客户价值挖掘体系,知识化,数据化,专家智能化,1,2,3,汇总各种知识，对其进行智能分析判断，建立“决策支持系统”（ DSS）。目前该技术在世界上还不够成熟，而且成本很高。,通过建立 MIS（管理信息系统）系统，记录公司的业务工作流程，实现办公自动化；通过建立数据库系统，将收集的大量原始数据规范化，并提供数据的统计分析报告。,通过数据挖掘系统对数据库进行解析，找出数据之间的逻辑关系（依赖度），使数据知识化，使我们能更全面