房地产营销公司市场部客户到访与成交的关系分析（经典实用）

1、关于XX房地产顾问有限公司中介组来访与成交的数据分析报告摘 要从事于房地产销售代理的XX房地产顾问有限公司（以下简称XX公司）处于增长明显放缓且竞争日益激烈的房地产行业，但它凭借先进的销售模式以及不断调整的销售策略使得其负责的SS项目的销售情况明显好于市场平均水平。XX公司中介组的主要工作就是负责与二手房产中介公司建立合作关系，这也是未来房地产销售的一个必然趋势，其拥有低成本高收益强针对性的特点，自2012年部门成立以来，业务趋于成熟，月房产销售量逐渐稳定，笔者通过回归分析中介组的到访客户数量以及成交数量，可以客观科学的认识到两者之间的关系。另外，公司希望通过抬高房价而降低折扣的销售策略进一步

2、提高成交率，但又顾虑这种销售策略推出后达不到期望的效果，甚至可能会给公司造成一定损失，于是选择中介组作为试点，通过分析对比中介组在运用高房价低折扣的销售策略前后成交率的情况，验证了该销售策略确确实实起到了提高成交率的作用，笔者支持XX公司在其它部门推行这种销售策略。本报告具有实际意义和一定的参考价值。关键词：房地产，销售策略，数据分析，成交率目 录摘要 1目录 21研究必要性31.1XX公司和中介组介绍31.2研究中介组成交数据的必要性31.3本文的研究内容及思路32中介组客户到访量与成交的关系52.1客户到访量与成交的数据52.2一元线性回归模型的建立和分析63销售策略的情况分析83.1数据

3、分析83.1.1销售策略简述83.1.2假设检验93.2销售策略的结果评价104XX公司数据分析结语111研究必要性1.1XX公司和中介组介绍XX房地产顾问有限公司是一家专门从事于房地产销售代理的服务性公司，业务涉及楼盘销售代理，房地产营销策划，楼盘定位调研等，它是中原地区最早开展一二手房联动的公司之一，目前公司代理销售的楼盘中体量最大的是由AA有限公司开发的SS项目，该项目部下设四个销售团队，分别为：负责只销售别墅的高端组、坐等客户上门的案场组、通过电话邀约客户的电销组、负责一二手房联动的中介组。中介组的主要工作就是与二手房产公司建立合作关系，它的流程如下：通常由中介组负责人向知名品牌二手房

4、连锁店负责人提出合作意向，就客户报备，客户界定，佣金结算办法等事宜达成一致意见后，合作即开始。首先二手房连锁店负责人会安排一名自己门店里的工作人员进驻到SS售楼处协助中介组工作，我们称之为驻场，该品牌二手房连锁店各个店面里的经纪人都会主动推售SS的房产并把有意向的客户信息微信发送给驻场，驻场收到信息后会第一时间联系客户，后期的邀约、接待、销售、签约、催款工作全由驻场完成，每邀约到访一组客户，该组客户的推荐经纪人便能拿到来访奖励，一般为每组五十元，来访客户如若成交，二手房产公司可获得成交金额百分之二的返佣，佣金由客户推荐人获得大部分，推荐人所在的公司和驻场分成略少。驻场是中介组的主要成员，数量多

5、于XX公司的工作人员。 1.2研究中介组成交数据的必要性XX公司在SS项目下设的四个销售小组中，中介组的成交率高于电销组和高端组而低于案场组，处于比较适中的位置，具有一定的代表性。通过分析中介组来访数量和成交数量的关系，建立一元线性回归模型，公司管理者可以更加直观和科学的认识二者之间的关系，并能据此来做较为可靠的预测，而中介组负责人可直接应用于工作计划和工作目标中去。同时，XX公司希望在其它条件不变的情况下提高到访客户的成交率，便出台了一个高价格低折扣的销售策略，为了降低铺开采用这种销售策略带来的风险，公司管理层选用具有代表性的中介组作为试点，笔者通过分析对比销售策略带来的成交率的变化，研究成

6、交率是否有显著提高，能否在公司其他部门推广，所以研究中介组成交数据情况具有一定的必要性和实际意义。1.3. 本文研究内容及思路笔者从介绍XX公司和中介组开始，深入研究中介组的来访量和成交量之间的关系，建立回归模型并分析模型拟合度等情况，以及模型所表达的含义和拥有的意义。另外，通过对比实施高房价低折扣策略前后的成交率，验证策略的效果和可行性，得出结论，为XX公司管理层提供了参考依据，帮助公司领导做出更加科学的决策。在数据研究的过程中，使用了数据收集、整理、回归分析、建立模型和对比、假设等研究方法。2.中介组客户到访量与成交的关系2.1中介组客户到访量与成交量的数据表2-1 中介组客户到访量与成交

7、量的数据日期客户到访数量（组）成交数量（套）2014年12月167102015年1月152112015年2月4732015年3月10042015年4月9632015年5月11042015年6月8242015年7月15662015年8月14562015年9月9292015年10月257162015年11月21314表2-1是2014年12月1日至2015年11月30日XX公司中介组每个月的客户到访量与成交量的真实数据。该到访量为每月总到访数据，同一组客户的二次到访算作两组到访。成交套数仅仅指的是SS公寓的数量，不包含商铺、写字楼和别墅的成交数量。笔者利用收集而来的数据进行分析的前提假设是：在20

8、14年12月至2015年11月，XX公司中介组与不变数量的二手房中介公司合作，中介组所有成员保持不变，公寓的房源充足等。2.2一元线性回归模型的建立和分析表2-2 Excel输出的回归分析结果SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.87752R Square0.770041Adjusted R Square0.747046标准误差2.233853观测值12方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析1167.099167.09933.48610.000176残差1049.901014.990101总计11217Coefficients标准误差t StatP-v

9、alueLower 95%Upper 95%Intercept-1.366541.662393-0.822030.430221-5.070592.337498X Variable 10.06580.0113715.7867170.0001760.0404640.091136表2-2为表2-1的数据通过Excel进行回归分析之后得到结果，回归分析时其置信度为隐含值95%。该结果包含三个部分。第一部分是“回归统计”，这部分给出了回归分析中的一些常用统计量，包括相关系数（Multiple R）、判定系数（R Square）、调整的判定系数（Adjusted R Square）、标准误差等。第二部分是

10、“方差分析”，这部分给出的是回归分析的方差分析表，包括回归和残差的自由度（df）、总平方和（ss）、均方（MS）、检验统计量（F）、F检验的显著性水平（Significance）。主要作用是对回归方程的线性关系进行显著性检验。第三部分是回归参数估计的有关内容。包括回归方程的截距（Intercept）和斜率（X Variable 1 ）的系数（Coefficients）、标准误差、用于检验回归系数的t统计量（t Stat）和P值（P-value）等。笔者对于表2-2的解读如下：通过表2-1的数据也能发现，在其它条件不变的情况下，通常月度客户到访量越多，成交数量也就越多，在2-2表中建立的回归方程

11、中，得到的回归系数=0.00658，为正值，二者是正相关的关系，又有（P-value）=0.000176=0.05，二者不仅仅有正相关关系，还意味着二者的线性关系是统计上显著的。表2-2中直接给出了判定系数（R Square）=0.770041，它测度了回归直线对观测数据的拟合程度，就是说在成交量的变动中，有77%是由客户到访量决定的，可见二者之间有较强的线性关系，说明回归模型对于原始数据的拟合效果还是不错的。另外，由第三部分可知估计的回归方程为y=0.0658x-1.36654，即：每到访一百组客户，将会带来套五套左右的成交量，从2014年12月1日至2015年11月30日，中介组的客户成交

12、率为6.58%。同时，利用该回归模型公司可做预测以及工作计划，例如：倘若想要让中介组的公寓成交数量达到20套以上，将20代入y解方程可知x=325，就是说至需要达到的客户到访数量为每月325组。 图2-1 客户到访量与成交量回归的残差图如图2-1，各残差基本上位于同一条水平带中间，这表明关于客户到访量与成交量回归的线性假定以及对误差项的假定是成立的。通过图2-1，再次验证了回归模型的有效性。3.销售策略的情况分析3.1数据分析3.1.1 销售策略简述企业只有适应环境才能生存，目前的数据表明：首先，房地产开发投资增速回落幅度收窄：1-10月份，全国房地产开发投资78801亿元，同比增长2.0%，

13、增速比1-9月份回落0.6个百分点，继续呈回落走势，但回落幅度比上月收窄0.3个百分点。10月当月，房地产开发投资下降2.4%，降幅比9月份收窄0.7个百分点。1-10月份，房地产开发投资中住宅投资增速比1-9月份回落0.4个百分点，40个重点城市投资增速比1-9月份回落0.3个百分点，二者回落幅度均小于全部房地产开发投资。住宅投资和重点城市投资是支撑全国房地产开发投资保持增长的重要力量。 其次，房地产开发企业到位资金稳中有升：1-10月份，全国房地产开发企业到位资金101566亿元，同比增长1.3%，增速比1-9月份提高0.4个百分点。在各类到位资金中，定金及预收款增速提高0.7个百分点；个

14、人按揭贷款增速提高1.8个百分点，可见销售增长对企业资金回笼影响明显。企业到位资金状况的好转，对房地产开发投资会产生一定的支撑作用。最后，全国商品房销售增速略有回落：1-10月份，全国商品房销售面积94898万平方米，同比增长7.2%，增速比1-9月份回落0.3个百分点；销售额64790亿元，增长14.9%，增速回落0.4个百分点。商品房销售增速回落的主要有两个原因，一个是房地产开发投资增速回落幅度收窄，1-10月份，非重点城市商品房销售面积增速比1-9月份回落0.4个百分点，拉动全国销售整体下行；一个是大户型住宅销售增速回落幅度较大。1-10月份，144平方米以上大户型住宅销售面积增速比1-

15、9月份回落1.2个百分点；而90平方米及以下小户型和90-144平方米中等户型住宅销售面积增速分别回落0.4个和0.1个百分点。身处竞争日益激烈的房地产行业，天弛公司面临着前所未有的压力和挑战，SS项目作为郑东新区最大的商业综合体，涉及写字楼，别墅，公寓，商铺四类产品，其中公寓是四类产品中最畅销的，商铺次之，项目地处东站附近，属高铁商圈内，该商圈写字楼林立，导致但凡涉及写字楼产品的楼盘销售情况都不是很理想，公司采取的是低价格战略，与其他的楼盘展开拼杀，别墅属于顶级产品，目前销售情况不是很乐观。因此，四类产品中，作为最热销的公寓必然受到公司领导和销售顾问的重视，那么如何提高到访成交率又成为了XX

16、公司管理层一直关注的问题，经高层讨论决定，推出高房价低折扣的销售策略，也就是说，房价虽然提高了，但是折扣力度大了，价格其实没什么变化，4.8米挑高的复试公寓本来与周边的楼盘相比就具有高性价比优势，但任何一项销售策略都可能会给公司带来不可预料的风险，为了最大限度的降低风险，XX公司选择中介组作为高房价低折扣销售策略的试点，该销售策略的使用起始日期为2015年8月1日。3.1.2 假设检验笔者依然利用表2-1的数据，为了使数据更有说服力，笔者抽取其中八个月的客户到访与成交情况，平均分成两组来做对比说明XX公司中介组实施销售策略前后的变化。表3-1 销售策略实施前四个月中介组客户到访量与成交量的数据

17、日期客户到访数量（组）成交数量（套）2015年4月9632015年5月11042015年6月8242015年7月1566合计：44417如表3-1是中介组作为销售策略实施试点前四个月的销售情况，由表3-1可知，从2015年4月至2015年7月共计到访客户444组，成交公寓数量为17套。表3-2 销售策略实施后四个月中介组客户到访量与成交量的数据日期客户到访数量（组）成交数量（套）2015年8月14562015年9月9292015年10月257162015年11月21314合计：71645如表3-2是中介组作为销售策略实施后的销售情况，从2015年8月至2015年11月四个月里，共计到访客户71

18、6组，成交公寓数量45组。笔者作为中立角色，认为中介组在是否使用销售策略的时候成交率是不变的，所以建立的假设为：H0：1-2=0 或 H0：1=2H1：1-20 或 H1：12 =0.05 n1=444，n2=716 p1=17/444=0.038 p2=45/716=0.062检验统计量： =4.08Z值-4.08 图3-1 检验示意图 图3-1 z值检验示意图如图3-1所示，z=-4.08-1.96，位于拒绝域里面。决策：在=0.05的水平上，拒绝H0。结论：中介组在实施高价格低折扣的营销策略后，其成交率显著高于不使用营销策略。3.2销售策略的结果评价销售策略的使用与否与成交率有显著的关系，在其它条件不变的情况下，XX公司如果想要提高销售额度，那么，在公司的所有销售部门推广高价格低折扣的销售策略是一种有效的途径，XX公司无需担忧策略推广之后带来的不良影响，通过科学的统计计算和假设检验，笔者为XX公司提供了可靠的决策依据，大大降低了XX公司因为决策失误带来的风险。4.XX公司数据分析结语笔者通过对XX公