揭秘万科大数据拿地:四大步骤路径 仍存诸多障碍

明源地产研究院 作者:艾振强   2015-11-02 11:39
核心提示:土地+客户是全面理解一座城市,一片区域价值,做出正确投资判断的关键。运用大数据分析,像古代出征时,请占卦师占上一卦测凶吉,但占卦更多的是心理作用,而大数据则是建立在客观事实上推导出来的更为可靠的结论。

  外星人马云说,十年以后,世界上最大的资源不是石油,而是数据。谁拥有更多的数据,谁更快地处理数据,能够将数据榨出价值,哪个企业乃至国家的竞争力就强……

  大数据一定应用早已开始。比如,你浏览网页时,旁边的广告总是非常巧合地符合你的心意,其实就是通过采集了你近期的购物习惯和搜索内容,给出的非常有针对性的商品促销广告。尽管房子远比其他商品昂贵,而且交易频次低,但在房子难卖的形势下借助包括大数据在内的手段卖房也渐成风气。

  一个项目的成败,遵循“4321原则”。拿地研判占了40%,设计规划占30%,销售策划占20%,市场机会占10%,也就是说,地拿错了,叶良辰都没办法。“跑男”李嘉诚投资房地产的名言不就是“地段,地段,还是地段”吗。其实,这也是大数据可以大展拳脚的地方。

  一、万科大数据拿地的故事

  在互联网时代,大家都在说互联网+,互联网+1,互联网+2,互联网+3,当然还有云计算,大数据。我在万科集团的例会上,非常明确地说,你们之间怎么谈我不在乎,但是请你们不要在我面前说“大数据”三个字。

  大数据和我们有没有关系?当然有关系。但是作为传统行业,我们数据还不全的时候,我们谈什么大数据呢?

  以上是王石的原话,概括起来就是,我们数据都不全,谈什么大数据!

  相对于BAT来说,万科的数据确实只能算“小数据”,然而如果在开发商里面比,全世界任何一家房地产开发商的数据恐怕都没有万科多,因为万科是宇宙第一大房企。因此,尽管王石十分谦虚地说万科的数据不全,但在外人眼中,万科的数据很大,而且万科也早已在享受大数据的红利,比如说用大数据拿地。

  2009年,在当时大多数房企并不看好的情况下,万科在北京房山连夺长阳起步区5号地块与长阳起步区1号地块,楼面地价分别为5726元/平米与6443元/平米,1号地块所建项目中粮万科长阳半岛于次年6月正式销售,销售均价为13500元/平方米,并成为房山区主要的刚需大盘之一。而且升值速度也很快,4年后楼价近乎翻倍。

  如果说当年万科进军深圳东部是出于胆略,那么拿下房山的这两个地块,除了胆略还有大数据助阵。

  大数据类似美国的爱国者反导系统,通过数学模型计算出目标飞行的轨迹,然后发射导弹将其拦截击毁。在存量时代,这种精确打击的能力十分重要,因为过去拿地就能赚钱,现在供需关系发生逆转,众人都看好的地方面粉贵过面包,谁能发现不为人知的价值洼地,才能吃着辣条笑傲江湖。

  二、大数据拿地的实战案例

  在“供过于求”的大环境下,通过利用大数据分析,对区域购房人群特征分析、竞品的优劣势、配建商业的辐射范围、户型配比合适率、竞争对手的价格底线等进行计算,可以详细考量地块的最终价值,提高拿地的精准度。

  虽然王石谦虚地说“不要跟我谈大数据”,但万科早在几年前就开始借助大数据分析拿地了,并且首战告捷——相比BAT万科的数据确实只是“小数据”,但是这并不打紧,自己没有可以用别人的嘛。

  以万科在房山布局拿地为例,万科联合了中国移动、联通、电信三大电信运营商,在同一时间点检测北京在网使用人数的数据,据此来判断北京地区的实际人口规模,并以此结合当年北京的新房供应量、存量房数量、房价均价、购房人群年龄结构等众多数据,进行市场和区域预判,并最终判断房山作为当时的“价值洼地”将拥有巨大的购房群体支持……

  在与第三方机构合作的同时,万科自身也逐步建立起市场调研和数据收集决策系统。无论是在二手市场获取土地、三旧改造土地,还是获取保障房用地等方面,万科都广泛地借助了大数据分析,通过不断的“理论—实践—反馈—理论”的方式,不断完善大数据分析的可靠性。

  万科在大数据拿地上的玩法迅速被恒大效仿,并精确拿地。恒大在昌平沙河高教园区地块运用大数据拿地测算的步骤主要是4步:

  Step1、通过假设开发法,严格筛选周边项目,目标地块评估总价32.8亿元。

  Step2、运用城市潜力评价模型,北京综合得分100分。

  Step3、根据企业内因模型,恒大在北京综合得分57分。

  Step4、根据大数据综合测评:恒大昌平沙河高教园区地块的合理拿地价格=土地评估价 ×(0.59 ×城市潜力+企业内因)=36.2亿元。

  最终,恒大击败万科住总联合体、中铁建,首次在京成功拿地的价格是35.6亿元,与大数据综合评测的数值只相差6000万。

  与万科一样,恒大的大数据也来源于第三方,大数据系统根据土地数据、城市数据以及恒大在北京的发展情况等各种因素,最终评测出恒大对该地块的合理拿地价格为36.2亿元。

  移动互联网时代,智能终端成了人体器官的延伸。这意味着不论是交易数据、土地信息、宏观经济、企业的开发经营,甚至每个人在每个地方停留的时间,光顾某个地方的次数等等等的行为,都可以量化成为数据。土地的价值就是上述各项数据内容价值的展现,因此,当土地背后每项内容的数据价值被计算出来以后,其总和与土地的价格不会相差太多。

  三、大数据拿地到底如何做

  按照经典的麦肯锡金字塔结构,上面应该讲大数据拿地一二三四怎么干,然后才是基于一个或几个方法的实战案例。但是这里反过来了,是因为目前大数据拿地并还没有十分清晰的路径,万科和恒大公布出来的,也只是一个大致的轮廓(机密的都说了,就没有竞争优势了)。

  但是,基于这些轮廓,我们至少可以得到一些启示,乃至一些可以落地实操的方式方法。

  首先,数据要足够的大。

  在运用大数据拿地这一点上,开发商确实没有大数据,无论是万科还是恒大,都是通过与三大电信运营商这样的第三方拥有大数据的机构合作。虽然像万科这样的巨头逐步在搭建自己的数据收集系统,但是短期内,想要用大数据辅助拿地决策,与第三方机构合作是绕不开的。

  当然,在第三方机构的选择上,除了三大电信运营商外,还有BAT等可以选择。比如,今年春节期间,百度通过抓取智能手机网民定位信息的大数据,绘制出了人群迁徙的轨迹,基于人口密度迁徙全程、即时、直观地记录和展现了春运期间的迁徙轨迹和特征。

  假设开发商与百度合作,通过对目标拿地城市的人口迁徙数量进行预判,以及当地新增供应和存量房的对比、房价收入比、地价房价比、与中心城市房价比等这些会影响土地价格的数据等等等,就可以比较清楚地知道,是否应该在该城市拿地。细节到在一个城市,哪个区域更值得布局,大数据也可以派上用场。通过这样的方式来进行全国拿地布局,无疑会精准很多。

  在2015年中国房地产总裁峰会上,阿里云计算事业部总经理刘松坦陈,目前大数据与房地产的结合其实才刚刚开始,这一方面意味着万科、恒大走在了很前面,另一方面也说明这一块的应用市场极具想象空间。

  其次是数据分析的能力。

  如果缺乏有效的分析处理,大数据是无用的,而且用刘松的话说,大多数公司的数据质量不过是上一代应用的一些排泄物存在影片里,数据的可用性不值一提。目前,阿里的数据有1000个PB,每年存这些数据要花10亿人民币,而目前大型开发商一年的所有IT成本也就三四个亿,还不算分析处理数据的费用。

  用大数据拿地,涉及经济数据(找出对城市贡献最大的行业);客户数据(找出最有价值的客户群);POI(通过POI得到“行业x客户”分布地图,也就是城市地图的雏形,找出集聚贡献最大行业的最有价值板块);交通覆盖数据(找出最有价值板块的周边板块机会);板块聚类(按照板块继续移动大数据的分析,量化的、科学的描绘出不同板块各自的客户画像);结合客户画像和城市地图……

  因此,如果开发商想脱离第三方自己干的话,第一得舍得花钱,第二你要有足够的能力处理大数据(也就是挖人才,其实还是要花钱)。

  最后是可复制和延展性。

  上面说了,单个项目,要借助大数据拿地,首先数据量要大,其次还要有足够的数据分析能力,如果用一次就完了,成本还是挺大的,最好是分析模型要有一定的可复制性(完全复制不可能,因为每一块地都是独一无二的)。此外,目前不能仅仅依靠卖房子,而是要延展到未来70年的物业服务去,因此大数据的应用最好要能够延展到拿地后,开发什么样的产品、如何销售、乃至物业服务等。将大数据价值链延展以后,可以有效地摊低单次使用带来的成本,而且可以告别房地产“一锤子买卖”的模式。

  【小结】

  土地+客户是全面理解一座城市,一片区域价值,做出正确投资判断的关键。运用大数据分析,颇有点像古代出征时,请占卦师占上一卦测凶吉,但占卦更多的是心理作用,而大数据则是建立在客观事实上推导出来的更为可靠的结论。

  大数据就像一滴神奇的魔液,似乎有化腐朽为神奇的能量。然而,也必须要看到,目前借助“大数据”拿地,仍然存在诸多障碍,并不能彻底规避风险。第一,房地产是非标准化的产品,有效数据的采集存在相当困难,而且地块从挂牌到拍卖有时间限制,会对调研结果的准确度造成影响;第二,房地产市场受政策、金融等不可控因素的影响,若市场波动剧烈,大数据分析并不能预知;第三,一个有效的模型需要不断地训练,简单的模型易操作,但精准度不够,而复杂的模型参数多,要求的数据量和处理能力都大幅提升,成本是否与收益成比例,是需要慎重考虑的。

  但大数据在各个领域的应用似乎已经是不可阻挡的趋势,不只是拿地,目前如何将大数据引入到城市的规划中,以及智慧城市的建设中,都有各种深入的研究。So,不跟上可能不行哦~

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