貝殼研究院：房地產行業數字共贏：2021居住地產數字化白皮書（26頁）.pdf

1、2021年3月波士頓咨詢公司與貝殼研究院聯合研究數字共贏：2021居住地產數字化白皮書目 錄摘要 1一、居住地產行業新常態：規模增速放緩、數字技術革新、政策引導加強 21. 規模增速放緩 22. 數字技術革新 43. 政策引導加強 4二、新常態下的消費者趨勢洞察：新客群、新偏好 71. 新客群：上層中產、90后、獨立女性力量崛起，城市格局強化 72. 新偏好：消費升級與分級，需求多元 10三、新常態下的業務要素趨勢洞察：房、人、流程的全方位數字化 131. 房的數字化：從標準化到智能化 132. 人的數字化：用戶全生命周期留痕與預測 143. 流程數字化：服務流程線上化閉環 174. 全方位數

2、字化的核心價值：提升服務的可預期性，大幅提升效率與體驗 20四、展望未來，行業新常態下的數字化舉措：理念、解決方案、合作機制 211. 深化數字化治理理念 212. 設計數字化解決方案 213. 搭建數字化合作機制 23結語 24qRtNrOrMqQnQtNzQsQpRnOaQdN8OsQqQpNnMkPpPtQkPpPyQ6MpPxOvPmOnRwMsQyR波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月摘要隨著中國居住地產業進入提質換擋、減速運行的新常態，行業從業者正面臨市場供求關系、競爭要素上發生的重要轉變。在行業新常態下，消費者購房群體更加細分，涌現出上層中產家庭、90后、獨立女性等新興客群；

3、不同客群的需求和偏好也呈現出更加多元與分化的趨勢。而在技術方面，數字技術的不斷演進及其在各行各業的滲透，催生出新的產品、應用場景及業務模式。同時，政策引導的逐步加強，也為行業帶來了新的挑戰與機遇，加速推動行業變革。對于居住地產從業者來說，變化意味著行業的不確定性，更昭示著機遇。未來從業者應基于對客戶需求的深刻理解，以數字化的產品和服務與客戶建立長期的觸點和連接，作為應對行業不確定性的制勝方針。我們認為，居住地產的數字化應從房、人和流程三大關鍵要素的數字化來切入：房的數字化是基礎，是人房智能匹配體系的起點；人的數字化是核心，讓產品和服務更精準滿足消費者需求；全流程數字化是結果，最終全面提升消費者

4、體驗與交易效率。在設計行業新常態下的應對方案時，從業者需要從理念上深刻理解數字化轉型對企業的長遠意義，利用數字化解決方案深入理解消費者的需求和痛點，對全價值鏈環節上的短板進行針對性的提升，并協同多方共建開放數據共享機制。以此三方面為基礎，未來向以數字化為核心驅動力、以客戶需求為中心的高質量增長不斷邁進。本報告是波士頓咨詢公司 （BCG） 與貝殼研究院共同針對居住地產數字化發展合作進行的洞察與思考。我們期待借此拋磚引玉，與居住地產行業的從業者們共同展開更深入的討論與探索。數字共贏：2021居住地產數字化白皮書波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書2一、居住

5、地產行業新常態：規模增速放緩、數字技術革新、政策引導加強市場目前面臨著規模增速放緩、數字技術革新、政策引導加強三大重要趨勢，未來居住地產行業將加速進入以數字化為驅動力、以客戶需求為中心的高質量發展的新時代。1. 規模增速放緩1.1 面積增長見頂，交易周期拉長伴隨人口與城鎮化紅利式微，增量需求下降。由面積增長驅動的地產市場發展邏輯難以為繼，房地產行業的核心競爭力也從擴大增量，轉變為優化存量和提升質量 （參閱圖1） 。同時，當下及未來一段更長時期內，交易難度變大，交易周期變長 （參閱圖1） 。消費者的核心訴求從過去增量市場的 “買到” 轉向存量市場的 “買對” ，與之對應的是買方購買決策所需的信息

6、量更大，決策更加謹慎，導致交易周期不斷被拉長。1.2 土地供應放緩，資金壓力加劇土地要素方面，雖然在疫情后各城市，尤其是一二線熱點城市，加快了土地供給的節奏，市場放量跡象明顯。但整體來看，一二線城市的住宅用地供應量仍呈放緩態勢，其中核心地段土地供應更為稀缺。同時，住建部和央行推出房企融資的 “三條紅線” 政策，對房企控制杠桿和負債作出了明確的監管要求，制度化約束地產企業盲目擴張的行為，進一步加大了房企資金壓力，高負債、規?；瘮U張的傳統商業模式將越來越難以為繼。1.3 市場競爭加劇，集中度加速提升頭部房企在資金、土地等資源獲取上優勢凸顯，市場集中度不斷提升。中小規模房企面臨的競爭壓力進一步加?。?/p>

7、 資金向領先企業集中：2019年Top301房企有息負債額占全國房地產行業有息負債總額的23%，較2016年增長5%。1 以銷售的并表商品房為統計口徑，按2020年合約銷售總額排序，根據中指數據庫、Wind及國家統計局數據統計。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書3 土儲向領先企業集中：2020年Top30房企新增土儲面積2占全國房企土地購置面積的62%，較2017年增長3%。 銷售向領先企業集中：2020年Top30房企銷售額幾乎是全國商品房銷售額的50%，較2017年增長10%。2 以新增住宅用地及商業/辦公用地的權益總占地面積為統計口徑，根據中指

8、數據庫、wind及國家統計局數據統計。084201612面積貢獻12.6萬億元2.52018價格貢獻16.42028估1.40.1面積貢獻價格貢獻2022估-0.214.120182028估中國商品住宅市場規模（20182028估）20172020年全國重點城市1房源成交周期2變化0204060801001201401601801月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2017年2018年2019年2020年30城18城北

9、京市成都市上海市6.9億5.7億39平米44平米0.9萬/平1.1萬/平預計到2022年見頂，約至15億平米預計隨經濟指標保持3%穩健增速20歲50歲人口購房人口、城鎮化率、人均居住面積增速均放緩面積貢獻不再，房地產市場進入存量時代適齡購房人口城鎮化率人均居住面積平均房價面積見頂價格穩增2.8%2.5%60%69%圖1 | 面積貢獻不再、交易周期拉長來源：國家統計局；BCG；貝殼研究院。1全國重點30座城市：一線城市包括北京、上海、廣州、深圳；新一線城市包括成都、重慶、天津、武漢、杭州、南京、蘇州、西安、鄭州、合肥、沈陽、東莞、青島、長沙、佛山；二線城市包括大連、濟南、煙臺、寧波、長春、石家莊

10、、南通、惠州、廊坊、無錫、廈門。鏈家重點18座城市：一線城市包括北京、上海、廣州、深圳；新一線城市包括成都、重慶、天津、武漢、杭州、南京、西安、合肥、青島、長沙；二線城市包括大連、濟南、煙臺、廊坊。2房源成交周期：房源委托至簽約所耗費時間。上海市由于限制未婚人群購房等嚴限購政策導致2020年前的成交周期較長，而2020年由于學區政策、信貸政策調整導致成交熱度上升、成交周期相較縮短。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書4在此背景下，中小規模房企將面臨更高的生存門檻。僅2020年內，宣告破產的房地產相關企業數量就達到408家。3 2. 數字技術革新數字化技

11、術4的成熟應用與性能提升將帶來更多顛覆性影響。云計算、人工智能、互聯網、大數據和區塊鏈等技術的規?；瘧贸蔀楦餍懈鳂I的新型基礎設施，加速商業、產品及組織創新。商業創新方面，數字化技術催生新模式、新業態、新創業。2020年，我國完成互聯網方面投資超過360億美元5，其中60.3%為早期投資，在線醫療、在線教育占比超50%；產品創新方面，人工智能高效應用于智能客服、風險防控等，大數據廣泛應用于精準營銷、輔助投資決策等；組織創新方面，企業戰略決策、員工管理與激勵系統透明化、扁平化、平臺化，據IDC預測，2021年全球至少30%的組織將加快創新，以適應未來業務需要。數字化技術革新也為地產行業發展注入了

12、新動能，催生了多方面的創新。模式創新方面，技術手段重構消費者認知渠道和交易模式。 如VR技術為消費者提供隨時隨地、 沉浸式、交互式的看房體驗，高效協助消費者對住宅做進一步了解和研究；產品創新方面，地產從業者通過數字化技術更好地理解和預測客戶個性化需求，提供如智慧家居、綠色住宅、共享住宅等新型產品；服務創新方面，地產從業者利用數字化技術實現了更優質的客戶體驗、更完善的業務賦能和更敏捷主動的風險管理。以搭建數字孿生社區為例，運用物聯網技術、人工智能、傳感器等技術手段將社區的物理空間及業態轉為數字化，以居民的動態需求為導向提供更安全高效的服務，持續提升居民的服務體驗及從業者社區治理能力。3. 政策引

13、導加強一方面，中央層面，延續自2016年提出的 “房住不炒” 主基調，保持房地產調控戰略定力。近年來，中央層面將租售并舉、房企融資供需兩端收緊6作為調控的核心手段，將增加保障性住房供給、房地產稅、棚戶區改造、新型城鎮化建設作為發展重點方向，致力于促進房地產市場平穩健康發展 （參閱圖2） 。地方層面，以因城施策為主旋律，調控風向延續趨緊。2020年底到2021年初，上海、深圳、廣州、杭州、合肥等熱點城市針對房價高位上漲，紛紛升級調控政策，包括收緊購房資格、提高二套房首付款比例、提高貸款成本、嚴控貸款額等。3 根據人民法院公告網查詢，以 “房地產”為關鍵詞檢索，剔除了重復企業及非房地產企業后的數量

14、統計。4 本文所指數字化技術涵蓋借助設備將各種信息，包括圖、 文、 聲、 像等，轉化為計算機能識別的二進制數字后可運算、加工、存儲、傳送、傳播、還原的技術，涵蓋人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、物聯網等集成性數字技術。5 數據來源中國信息通信研究院發布的 2020年四季度互聯網投融資運行情況 。6 在需求端，開展了房企融資 “三道紅線”試點，倒逼房地產行業去杠桿；在供應端，央行、銀保監會下發關于建立銀行業金融機構房地產貸款集中度管理制度的通知，為銀行設定了房貸規模的 “兩道紅杠” 。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書520162020年2018201

15、9年20172020年20162020年完善支持居民住房合理消費的稅收、信貸政策，適應住房剛性需求和改善性需求，因城施策化解房地產庫存，促進房地產市場平穩運行。 因城施策去庫存。 加快建立和完善促進房地產市場平穩健康發最的長效機制，健全購租并舉的住房制度。 抑制熱點城市房價過快上漲。 推進新型城鎮化和農業現代化，促進城鄉區城協調發展。 到2020年，常住人口城鎮化率達到60%、戶籍人口城鎮化率達到45%。堅持“房子是用來住的、不是用來炒的”定位。支持居民住房需求，培育住房租賃市楊。繼續推進保障性住房建設和城鎮棚戶區改造，保障困難群體基本居住需求。更好地解決群眾往房問題，啟動新的三年棚改攻堅計劃

16、，今年開工580萬套。加快推進新型城鎮化，深化戶籍制度改革。全面推行居住證制度，2016年又有1,600萬人進城落戶。絕大多數城市放寬落戶限制，居住制度全面實施，城鐵基本公共服務向常住人口覆蓋。發揮中心城市和城市群綜合帶動作用，常住人口城鎮化率首次超過60%。新開工改造城鎮老舊小區3.9萬個，支持加裝電梯、發展用餐、保潔等多樣社區服務。更好地解決群眾住房問題，落實城市主體責任，改革完善住房市場體系和保障體系，促進房地產市場平穩健康發展。堅持“房子是用來住的、不是用來炒的”定位，因城施策，促進房地產市場平稔健康發展。新開工改造城鎮老舊小區3.9萬個，常住人口城鎮化率首次超過60%。今年再完成棚戶

17、區住房改造600萬套。健全地方稅體系，穩妥推進房地產稅立法。健全地方稅體系，穩妥推進房地產稅立法。促進區城協調發展，提高新型城鎮化質量。20152016年2017年2019年2020年2018年國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見十九大報告提出建設數字中國、智慧社會，實施國家大數據戰略中央經濟工作會議首次提出“新型基礎設施”工業互聯網網絡建設及推廣指南的通知工業互聯網綜合標準化體系建設指南的通知數字鄉村發展戰略綱要國務院辦公廳關于促進平臺經濟規范健康發展的指導意見十九屆四中全會推進數字政府建設，加強數據有序共享，依法保護個人信息國家數字經濟創新發展試驗區實施方案關于深入推進網絡提速降費

18、加快培育經濟發展新動能2018專項行動的實施意見工業和信息化部關于印發推動企業上云實施指南（20182020年）的通知擴大和升級信息消費三年行動計劃（20182020年）的通知國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知國家發展改革委辦公廳關于組織實施2018年“互聯網+”、人工智能創新發展和數字經濟試點重大工程的通知國務院關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（20182020年）的通知關于發展數字經濟穩定并擴大就業的指導意見新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案工業和信息化部關于加快推進虛擬現實產業發展的指導意見國務院關于印發促進大數

19、據發展行動綱要的通知國務院關于促進農村電子商務加快發展的指導意見機 器 人 產 業 發 展 規 劃（20162020年）的通知國務院關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見智能硬件產業創新發展專項行動的通知國務院關于印發“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃的通知國務院常務會議確定促進制造業穩增長的措施，推進智能制造、綠色制造中共中央政治局常務委員會召開會議強調加快5G、數據中心等新型基礎設施建設中共中央政治局常務委員會召開會議，更新新基建范疇中小企業數字化賦能專項行動方案關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見關于支持新業態新模式健康發展激活消費市場帶動擴大就業的意見國家新一代人工智能標

20、準體系建設指南第十四個五年規劃和二三五年遠景目標的建議提出，推進數字產業化和產業數字化，推動數字經濟和實體經濟深度融合2015年9月2015年11月2016年5月2016年4月2016年9月2016年12月2015年11月2017年7月2017年10月2017年10月2017年10月2017年1月2019年3月2019年5月2019年8月2019年10月2019年11月2019年1月2020年1月2020年4月2020年7月2018年8月2018年9月2018年11月2018年12月2018年5月2018年3月2020年3月2020年11月2016年3月5日2016年3月5日2017年3月5日

21、2017年3月5日2017年3月5日2018年3月5日2018年3月5日2018年3月5日2018年3月5日2019年3月5日2019年3月5日2019年3月5日2019年3月5日2020年5月22日2020年5月22日2020年5月22日房地產表述房地產相關政策梳理數字化相關政策梳理房地產稅棚改城鎮化重點創新行業“互聯網+”首提新型基礎設施工業數字化轉型全產業覆蓋圖2 | 近年房地產及數字化領域的重點政策梳理來源：BCG；貝殼研究院；Wind。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書6另一方面，數字經濟成為經濟增長的新引擎，數字經濟政策具有出臺密度提升、

22、范圍廣度擴大、支持強度增強的特征 （參閱圖2） 。2017年，數字經濟正式上升為國家戰略。數字化轉型從重點創新行業逐漸向工業、全產業覆蓋，從 “互聯網+” 到智能化加速。2019年，我國數字經濟增加值在GDP中的比重達到36.2%、對GDP增長的貢獻率達到67.7%。相關機構測算，2020年，全國新基建投資額約3.3萬億7，全國建成5G基站超過48萬個8，5G上網終端連接數超過1億。在實現雙循環新發展格局的過程中，數字經濟和實體經濟深度融合是 “十四五” 規劃的重點，亦將推動房地產行業進入數字化的新階段。在行業趨勢、新技術變化和政策調控的影響下，地產從業者需重視未來行業將發生的兩大轉變： 供需

23、關系轉變：未來居住地產市場將從賣方市場逐漸轉變為買方市場，消費者選擇多樣，議價能力顯著增強；房企需要建立完善廣泛的客戶連接，更深入地關注和理解消費者需求。 競爭要素轉變：從規模、效率的競爭轉變為運營能力、客戶體驗的競爭；從業者需著力優化產品和服務，并以消費者為中心，從消費者需求中提升核心競爭力。我們認為，未來地產從業者應正視行業面臨的變化和不確定性，理解市場供需關系以及競爭要素的轉變。要以消費者需求為中心，加強對客戶需求的深入理解；以數字化的產品和服務，與消費者建立起長期觸點和連接，以此為基礎不斷優化產品和服務，從而確立起面向未來的長期制勝之道。7 來源：中泰證券 新基建或將成為未來中國經濟增

24、長新動能 。8 來源： 中國互聯網發展報告2020 。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書7二、新常態下的消費者趨勢洞察：新客群、新偏好購房消費者的趨勢變革主要表現在新客群及其新偏好兩方面。1. 新客群：上層中產、90后、獨立女性力量崛起，城市格局強化1.1 收入方面：上層中產成為住房新消費主力人群BCG消費者洞察智庫的預測數據顯示，上層中產及以上家庭9的比例已從2009年的3%增長到2019年的14%，并有望在2030年達到27%。這部分收入群體驅動了70%以上的消費增長。在住房購買力上，上層中產及以上家庭也已成為居住地產消費的中堅力量。隨著城市群的

25、不斷發展和空間演化，未來50%的新增上層中產及以上家庭將在47線城市涌現。1.2 年齡方面：90后年輕消費人群入市年輕人群加速步入購房市場。貝殼找房平臺成交數據顯示，近年來，年輕購房者在房地產交易中所占比重增速明顯，2020年全國30個重點城市購房客群中，雖然3039歲依然是主力人群，但30歲以下客戶占比達到26.35%，較2017年提高了12.09個百分點 （參閱圖3） 。9 收入群體劃分標準：富裕群體：家庭月收入高于27,000元人民幣；上層中產群體：家庭月收入處于14,00127,000元人民幣；中產群體：家庭月收入處于9,4011,4000元人民幣；新興中產群體：家庭月收入處于5,90

26、19,400人民幣；小康群體：家庭月收入處于3,3015,900元人民幣；貧窮群體：家庭月低于3,300元人民幣；數據來源于BCG中國消費者洞察智庫。0%20%40%60%80%100%2017年2018年2019年2020年0%20%40%60%80%100%24歲以下2529歲3039歲4049歲50歲以上未知一線新一線二線2020年不同年齡段購房群體占比2020年不同線級城市各年齡段購房群體占比24歲以下2529歲3039歲4049歲50歲以上未知圖3 | 2017年以來，重點城市及不同線級城市購房者的年齡結構變化來源：BCG；貝殼研究院。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏

27、：2021居住地產數字化白皮書8與一線城市相比，新一線城市年輕購房客群比例更高。受制于住房成本、限購政策等影響，新一線城市購房客群年輕化，30歲以下客群購房占比較一線城市高出16.27個百分點 （參閱圖3） 。1.3 性別方面：女性購買力提升，年輕女性購房需求釋放隨著女性受教育水平和社會貢獻越來越高，收入水平不斷提升，女性購房比例也開始逐步提升。2020年，全國30個重點城市整體女性購房占比47.54%，較2017年高出1.94個百分點，其中新一線、二線城市女性購房比例略高。此外年輕女性是主要增長點，2020年24歲以下、2529歲女性購房客群占比，分別較2017年提高了6.58個百分點和6.

28、22個百分點，明顯高于其他年齡段 （參閱圖4） 。2017年以來重點城市女性購房占比45.60%45.65%46.44%47.54%40%44%48%52%56%2017年2018年2019年2020年男女0%10%20%30%40%50%60%24歲以下2529歲3039歲4049歲50歲以上2017年2018年2019年2020年2017年以來各年齡段女性購房占比變化42.00%44.00%46.00%48.00%50.00%52.00%54.00%男女一線新一線二線2020年重點城市分城市能級女性購房比重圖4 | 2017年以來，重點城市及不同年齡段女性購房占比來源：BCG；貝殼研究院。

29、1.4 空間方面：人口流動變化帶來購房格局變化人口持續向頭部城市集中，城市群交易集中度提升。從人口流動分布看，36.2%的流動人口聚集在長三角、京津冀及珠三角三大城市群，13.9%的流動人口聚集于北京、上海、廣州、深圳四城。10 從交易集中度看，長三角、京津冀及珠三角三大城市群占全國新建商品房比重，由2010年的49%上升至2020年上半年的52.3%；二手房方面，根據貝殼研究院測算，上述三大城市群占全國比重由2018年的50%上升至2020年的54.7%（參閱圖5） 。10 來源： 中國流動人口發展報告2018 。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書

30、9城市群內部，中心城市虹吸效應顯著。貝殼找房數據平臺顯示，深圳、北京、上海等城市群核心城市，購房人群中外地客戶占比較高。重點城市主要以省 （市） 內客戶購房為主，如鄭州、合肥、長沙、武漢、成都等城市省內購房客群占比達8成以上 （參閱圖6） 。0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年長三角珠三角京津冀圖5 | 2010年以來，重點城市群商品住宅銷售額全國占比變化來源：國家統計局；BCG；貝殼研究院。0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60

31、.0%70.0%80.0%90.0%100.0%鄭州合肥石家莊長沙武漢成都廈門青島南京西安無錫重慶蘇州佛山廣州天津上海杭州珠海北京東莞深圳圖6 | 2020年重點城市購房客群中省內客戶占比來源：BCG；貝殼研究院。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書102. 新偏好：消費升級與分級，需求多元2.1 消費升級：剛需向改善過渡的購房需求消費升級主要體現在兩個維度：一方面，中產人群持續釋放的消費潛力助推了中國住房消費的不斷升級，對于住宅的關注點從 “居有其所” 升級到更大面積、更高品質乃至代表健康生活方式的綠色住宅、智慧家居等。另一方面，置換改善需求不斷增加

32、。貝殼找房平臺數據顯示， 2015年以來， 全國10個主要城市的11換房12占比震蕩上升。 其中， 一線城市北京、上海換房占比更高；二線城市換房增速最快13，杭州、武漢、大連、青島換房占比增長超1倍。換房目的中，改善換房為主流，占比86%。改善型需求往往意味著更大的面積、更高的總價或更新的樓齡。20152020年全國10個主要城市換房數據顯示，套均價差約133萬元、面積差約25，其中，總價500萬占比提升10個百分點、90占比顯著提升21個百分點 （參閱圖7） 。11 十座城市分別為北京、上海、成都、重慶、南京、杭州、武漢、大連、青島、天津。12 換房交易定義為貝殼找房平臺內180天內完成二手

33、房屋連環買賣的客戶。13 該結論受到一線城市二手房交易量占比更高以及2017年滿五唯一、認房認貸等換房門檻影響。0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%300萬以下300-500萬500-800萬800萬以上0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%40.0%45.0%50.0%60m2以下60-90m290-120m2120m2以上73.9m298.9m20.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%杭州武漢青島大連20152016201720182019202025m2305萬元438萬元133萬元換房前

34、換房后+20百分點換房后90m2以上換房后500萬上+11百分點換房占比變化換房面積變化換房總價變化1.6X1.2X76%2.2X圖7 | 20152020年全國10個主要城市換房占比、換房面積與總價變化來源：BCG；貝殼研究院。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書112.2 90后消費人群購房需求分化自主選擇裝修風格成為90后購房的重要動因。貝殼研究院對90后消費者的購房決策影響因子采用五等量表14進行計分。從均值看，可以自主選擇裝修風格成為90后最重要的購房決策因素，其次為有歸屬感及安全感。需要注意的是，結婚對于購房決策的影響并未居于前位 （參閱圖

35、8） 。在購房后的裝修風格方面，90后青睞自然清新、簡單舒適的北歐風。15同時，輕裝修、重裝飾的裝修風格也符合個性張揚、弘揚自我的90后。相對應的是，傳統中式風與日式風受90后的關注度較低 （參閱圖9） 。14 2020年1月初由貝殼研究院開展消費者調研，其中強對應5分，較強對應4分，一般對應3分，較弱對應2分，弱對應1分。15 來源：2020年貝殼研究院 家裝設計需求洞察調研。3.673.664.354.194.0643.86結婚買房自有住房增值自有住房可以自主選擇裝修風格自有住房的歸屬感與安全感買房落戶自有住房質量與居住體驗更好自有住房擁有產權圖8 | 90后消費者的購房決策因素排名來源：

36、BCG；貝殼研究院。37.90%38.70%37.40%34.70%36.70%30.40%22.20%11.60%14.00%14.80%18.10%25.70%27.20%30.50%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%25歲及以下2630歲3135歲3640歲4145歲4650歲51歲及以上北歐風輕奢風傳統中式風日式風隨性混搭其他圖9 | 2020年不同年齡段裝修風格占比情況 來源：BCG；貝殼研究院。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書122.3 多元化需求：教育、度假、養老等復合型 “生活解決方案”多元化需求體現

37、在購房決策因素多樣、愿意為功能溢價付費以及疫后社區服務和居住環境偏好持續強化三方面。不同消費群體的購房決策因素差異化。根據BCG聯合貝殼研究院發起的 2020年購房者交易旅程 結果顯示，女性更青睞于交通、升值等功能屬性；單身青年更注重高品質的居住及社區環境；小太陽家庭更關注教育、生活等功能型配套。越來越多的購房者愿意支付除居住外的其他功能溢價。購房消費者對于住宅的需求變化不僅僅停留在產品本身，更體現在多元化及專業化服務的追求上。橫向拓展上，從滿足單一居住需求到對全方位生活場景、全生命周期的服務需求。例如，萬科物業向社區教育、社區金融等增值服務不斷拓展。服務的垂直延伸方面，消費者更青睞能滿足專業

38、化、具備社交屬性或產業屬性的居住功能。例如，日本Global Agents社交公寓，通過提供多種社群活動、創業指導等垂直服務吸引年輕人入住。后疫情時代，消費者更偏好社區服務和居住環境且將長期持續。貝殼研究院數據顯示，受疫情影響，物業服務、醫療配套、交通環境成為最受關注的三個因素，而且中等社區規模更受歡迎，65%的消費者傾向于1030棟大小的中等規模社區 （參閱圖10） 。16.3%65.0%16.1%2.6%小社區（樓棟數小于10）中等規模社區（樓棟數在1030之間）大社區（樓棟數在3050之間）超大規模社區（樓棟數50）21.9%40.1%40.7%42.8%46.0%63.3%0.0%10

39、.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0%更多大型商超覆蓋更低密度的小區更優雅舒適的自然環境更加便利的交通條件更加成熟的醫療配套更高品質的物業服務圖10 | 疫情對消費者購房關注因素以及社區規模偏好的影響來源：BCG；貝殼研究院。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書13三、新常態下的業務要素趨勢洞察：房、人、流程的全方位數字化房、人、流程是居住地產的三大關鍵業務要素： “房” 是位置、產權及配套等空間信息的集合； “人” 是買賣雙方所有內在需求信息的集合；服務流程是居住服務過程中信息獲取、供需匹配、交易及售后服務等環

40、節的集合。從市場的實踐中我們觀察到，數字化從信息化最早的房源信息率先開始，近年來逐步進入客戶行為及服務流程的線上化和數 字化 （參閱圖11） 。2010年前20102019年2020年標準化線上空間重構智能化交易預測身份標準化標簽化/圖譜化智能推薦與行為預測流程標準化部分線上化全流程線上化與智能化場景鄭州合肥石家莊長沙武漢成都廈門青島南京西安無錫重慶蘇州佛山廣州天津上海杭州珠海北京東莞深圳PC互聯網時代移動互聯網時代智能化時代空間信息組合客戶需求深度畫像服務環節房人流程圖11 | 人、房、流程的全方位數字化來源：BCG；貝殼研究院。1. 房的數字化：從標準化到智能化房的數字化起始于空間信息的結

41、構化、標準化，并從平面、靜態信息向立體、動態信息轉化，隨著數據采集方式多元和數據積累，結合大數據與AI等數字化技術，形成業務洞察與交易預測等場景應用。房的標準化。以貝殼找房的房屋大數據產品 “樓盤字典” 為例。 “樓盤字典” 有2條主線 標準化：一條線為結構信息，確定房屋物理地址；另一條線為屬性，即各層級對應信息，如 商圈層周邊配套設施等，最終形成七級地址和433個字段標準化定義體系。 截至2020年9月，“樓盤字典” 覆蓋全國332個城市、57萬個小區，共收集2.33億套房屋信息 （參閱圖12） 。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書14房的可視化與

42、數字化空間重構。2018年VR在居住房產領域得以推廣應用，房源突破二維、靜態形式，房源信息所描述的物理空間被數字化技術還原、重構為全新數字空間。房的智能化場景應用，傳遞高價值、透明的信息，提升消費者決策效率。VR、AI、IoT及大數據等多種數字化技術綜合應用，實現多場景的智能應用。比如機器自學知識圖譜并以語音輸出的方法為客戶描述具體房型。VR+AI裝修基于物品識別技術，將房屋三維戶型圖與智能設計相結合，定制化裝修設計，實現 “裝修方案的具象化與即時呈現” 。此外， 智能樓宇建設加速。 一方面， 人臉識別、 智能門禁等智能安防應用范圍不斷擴大；另一方面，借助物聯網、BIM建模等，打通不同設備和設

43、施數據，實現設備與社區空間在屬性、狀態、位置與能源消耗方面的高效、自動化管理。2. 人的數字化：用戶全生命周期留痕與預測人的數字化，即客戶的行為線上化、身份標準化、偏好標簽化，并基于房人之間互動關系建立知識圖譜，最終形成對客戶行為的預測。行為線上化、多場景采集。和美國相比，中國消費者的總體數字化應用水平十分領先（參閱圖13） ，對數字化的接受程度很高。 互聯網平臺與各產業參與者的長期數字化建設， 樓盤名稱與別名的收錄 地理坐標標記 交易狀態 開發信息 物業信息 戶型描述 面積描述 健身資源 交通情況 購物設施 周邊教育資源 周邊醫療資源 周邊景區資源 戶型圖片 實勘照片 小區景觀房屋基本情況介

44、紹，描述房子及小區本身。描述小區的周邊情況，給用戶更多參考維度。突出重點資源，幫助有重點需求的客戶?？陀^真實地反映房屋及小區基本情況。房屋身份證，真房源基礎。 圖書館等 商圈級別 周邊景觀 房屋樓層單元樓幢樓盤城區城市332城市433字段2.33億套57萬小區唯一身份自身特征生活配套重點資源圖片資源精準坐標7級地址管理433個字段戶型圖景觀圖樓盤字典描述核心字段類型圖12 | 貝殼找房 “樓盤字典”概述來源：貝殼研究院。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書15進一步推動了居住地產領域消費者的數字化，租賃、購房、換房、物業管理等不同業務場景和環節已經被部

45、分或全部線上化，使得用戶全生命周期、多場景采集成為可能。同時，新冠疫情進一步加速和強化了消費者行為數字化這一趨勢。貝殼找房數據顯示，2020年，超過一半的用戶來自于線上，每一個客戶成交前平均線上咨詢80次，較2017年有多倍增長 （參閱圖14） 。42.50%47.50%50.80%2017年57.00%2018年2019年2020年圖14 | 2017年以來重點城市線上轉化客源占比來源：BCG；貝殼研究院。9.4億64%3.9小時中國網民規模，是美國網民規模的3倍消費者用手機進行支付，交易額是美國的9倍平均每人每天在智能手機上花費的時間圖13 | 和美國相比，數字化技術在中國消費者中極為廣泛

46、來源：BCG；貝殼研究院。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書16身份標準化、偏好標簽化。除用戶設備、身份、性別、年齡、住址等基礎數據，以及線上瀏覽房源、瀏覽頻率、商機轉化等事實行為數據的刻畫與統計外，還可以結合算法，給予不同用戶不同興趣標簽，并組合大量興趣標簽，形成完整的用戶畫像。數據知識化、圖譜化。在統計描述之外，AI模型還可以形式化推理海量數據間的隱含關 系，構建行業知識圖譜，建立包括覆蓋位置、配套、房屋特征、客戶、經紀人推理關系的知 識體系，以及覆蓋權屬、價格、簽約、帶看、屬性、地理位置的知識關系網絡 （參閱圖15） 。60類 & 24億實體覆

47、蓋商圈、房屋、地標、學校、客戶、經紀人關系鏈294類 & 52億關系覆蓋權屬、價格、簽約、帶看、屬性、地理位置447億海量三元組購成網狀知識體系客戶A樓棟Y-1樓棟Y-2門店A房源A房源B房源C單元A1單元A2單元A3單元A4單元A5單元A6單元A7單元C1單元C2單元C4單元C5單元C6單元C7單元C3單元B1單元B2單元B3單元B4單元B5單元B6單元B7小區1小區2小區3小區4小區5小區6小區7小區8小區9小區10小區11樓棟Y-3商圈X商圈Y1商圈Y2商圈Y3商圈Y4帶看房源X商圈配套小學樓棟號X1商圈配套餐飲樓棟號X2商圈配套樓棟號X3樓棟號X3商圈配套樓棟號X4圖15 | 貝殼行業

48、知識圖譜示例來源：貝殼研究院。注：數據截至2019年12月31日。行為預測?；跀祿?、算力、算法支持形成的不同標簽、不同人群畫像，可以提煉出對用戶偏好及行為的深度洞察，并進一步基于知識圖譜，識別用戶當前狀態和業務等級，以此預測用戶未來發生關鍵行為的概率。發現規律。以貝殼找房對全生命周期用戶的追蹤研究為例，20112020年，雖然年輕的購房人群比例持續上升，但北京首次整租、購買、置換客群平均年齡仍然保持在33歲以上，且首租、換租、首買、置換之間的間隔不斷拉長，相應地面積增大、戶型變多，這與北京房價水平、限購政策緊密相關。這同時意味著，產品設計、房源推薦以及服務者能力需進一步適配，滿足和撬動更成熟

49、的購房者個人及其家庭的長期居住需求；同時，租、買、換等每一個節點上消費者需求精準捕捉，需要更高的消費者行為預測能力 （參閱圖16） 。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書173. 流程數字化：服務流程線上化閉環居住服務全流程的線上化，已不僅僅是局限于信息發現、房屋交易等環節，而是全面延伸至搬家、保潔、物業管理等整個鏈條。信息發現渠道的線上化、多元化。根據BCG聯合貝殼研究院發起的 2020年購房者交易旅程 調研結果發現，60%用戶通過微信、社交媒體以及垂直平臺等線上渠道獲取房源信息。其中，購房者易受影響的三大數字渠道為微信生態群、房產垂直平臺、短視頻與

50、直播等新興社交媒體 （參閱圖17） 。2327.539.5居室（個）面積（m2）間隔（月）1.771.831.952.12778081863334.534.535.9年齡（歲）首租換租首買置換圖16 | 北京全生命周期客戶整租、首購、首次置換特征變化來源：BCG；貝殼研究院。3%15%微信生態圈（群聊、朋友圈、公眾號、小程序等）其它社交媒體（微博、抖音、快手、QQ、論壇、知乎等）開發商公司官網/APP資訊新聞終端（騰訊新聞、今日頭條等）搜索引擎（百度、谷歌等）房產中介/經紀人推介樓盤線下營銷活動/售樓處樓盤戶外/平面/電視廣告朋友/熟人介紹19%房產平臺（貝殼找房、鏈家、安居客、房天下等）6%

51、14%100%合計3%13%5%14%7%線上觸點線下觸點垂直平臺客流19%社交內容客流28%其它數字客流11%線下營銷客流27%口碑客流14%圖17 | 消費者房源信息發現渠道分布來源：BCG與貝殼研究院聯合開展的 2020年購房者交易旅程調查 。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書18數據+算法智能化篩選、 精準匹配。 房源信息的異質性、 復雜性與消費者需求的個性化、易變性使得房客匹配鏈條長、 不確定性大。 在此過程中， 消費者更加容易依賴智能系統推薦、匹配產品，因此基于多特征模型為購房者搭建的精準表達找房需求、直接匹配房源與經紀人服務的智能化系統

52、，有助于幫助消費者聚焦需求半徑，有效提升決策效率，縮短成交周期。貝殼數據顯示，智能找房的房源精準度高于搜索類傳統找房路徑，使用用戶成交轉化是整體用戶均值的兩倍以上。轉化環節線上線下一體化加速，進一步提升消費者體驗與轉化率。帶看等轉化環節的線上線下一體化表現在兩方面：一方面，直播、VR看房等創新產品將線下帶看體驗遷移至線上并實現常態化。2020年第三季度，貝殼找房日均VR帶看超19萬次，環比第二季度增長21%，并維持在疫情前的10倍左右。數據表明，VR帶看幫助經紀人提升效率16.6%，可幫助買方平均每套節省 2小時交通時間。 新房方面，疫情期間貝殼和某開發商合作的VR售樓部與帶看，三天認籌期 內

53、，累積5,700余組VR帶看，轉化為2,136套線上認籌，轉化率高達37%（參閱圖18） 。貝殼VR看房發起次數第1周第2周第3周第4周第5周第6周第7周第8周第9周第10周第11周第12周第13周第14周第15周第16周第17周第18周第19周第20周第21周第22周第23周第24周第25周第26周第27周第28周第29周第30周第31周第32周第33周第34周第35周第36周第37周第38周第39周第40周第41周第42周第43周第44周第45周第46周第47周第48周10X圖18 | 2020年1月11月貝殼找房VR帶看周度數據來源：貝殼研究院。另一方面，技術賦予全新的線下帶看場景。例如

54、VR+AI裝修+AR帶看服務，可以實現裝修方案的本地AR展示，創造全新的線下場景和看房體驗，讓客戶能實時看到裝修設計前后對比的真實效果。展望未來，更多的數字化技術將在新房案場場景下實現落地，進一步提升消費者體驗 （參閱圖19） 。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書19交易閉環線上化。重塑交易后流程，簽約、評估、貸款線上化加速。交易后流程的線上化同樣可以大幅度提升消費者體驗，加速交易速度，降低交易成本。貝殼數據顯示，僅線上簽約、線上貸簽環節，即可幫助消費者規避簽錯、簽漏等常見問題，并且平均每份節省 簽字時長1015分鐘；同時，線上貸簽可幫助購房家庭面簽

55、時長縮短19%（參閱圖20） 。圖19 | VR+AI+AR “視裝”產品示例來源：貝殼研究院。紙質材料收集，線下遞件/補件紙質征信查詢授權書線下入戶實勘，出具報告線上評估報告，VR/真實照片線上征信查詢授權，嵌入APP線上信息采集，自動生成批貸材料線上視頻核談，線上簽署借款材料自動化審批，高速出批貸結果四方線下約時間，現場面談面簽線下進件，通常315天批貸2小時/單平均節約買賣方在途時間10分鐘自動化審批下出批貸結果所需時間評估報告征信授權資料收集面談面簽貸款審批傳統貸款簽約線上貸款簽約更省時更高效圖20 | 線上購房流程與傳統線下購房流程對比來源：BCG； 貝殼研究院。波士頓咨詢公司 貝殼

56、研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書20交易后社區服務的數字化解決方案。在交易后，消費者社區服務的環節中，數字化解決方案同樣有著大量應用場景，并且可以為消費者帶來顯著的體驗提升。例如，借助數字化技術，經紀人和門店經紀人可以向周邊社區提供諸如云打印、智能快遞代收、社區團購等高效便利的生活服務。例如2020年，北京鏈家服務社區超830萬次，自3月上線社區服務小程序以來，累計服務人次115萬，線上服務占比接近15%。4.全方位數字化的核心價值：提升服務的可預期性，大幅提升效率與體驗房的數字化是基礎，是人房智能匹配體系的起點。房源信息大數據產品的開放，向居住地產行業提供了新型基礎

57、設施，根本上解決行業房源不真實、不透明等長期弊病。房的可視化、智能化，讓數據動起來，降低了消費者信息獲取、理解和決策門檻，也是人房智能匹配、智能推薦的起點。人的數字化是核心，讓產品和服務更精準滿足消費者需求。對消費者行為的數字化以及全生命周期管理，使得我們可以基于AI等技術更深入挖掘、精準了解用戶個性化的真實需求，并基于用戶的需求，在全渠道上將消費者與產品進行精準匹配，以差異化產品設計、服務，實現對用戶的精細化運營，并及時追蹤與應對客戶需求的變化，提升消費者體驗。全流程數字化是結果，最終全面提升消費者體驗與交易效率。以智能化的信息篩選和匹配系統輔助消費者精準決策，同時，新房、二手房實景看房和講

58、解的線上線下一體化，讓消費者擁有更多的選擇與更極致的場景體驗，為其帶來更優體驗和決策轉化效率。交易線上化建立線上閉環，讓交易安全、省時、省力。交易后的數字化社區服務則進一步顯著提升社區業主居住體驗。展望未來，新一輪數字化革命將加速房、人、流程的整體數字化：云計算融合軟件、算法和硬件，成為行業數字化轉型加速的底層架構；AI+大數據的深度挖掘，帶來更精準智能的服務需求匹配；5G、物聯網技術進步，形成全新的案場和服務流程。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書21四、展望未來，行業新常態下的數字化舉措：理念、解決方案、合作機制在行業新常態、消費者變化和業務要素

59、數字化的驅動下，我們看到部分房企已經充分認識到數字化轉型的重要性。未來，我們認為居住地產從業者應當在理念上、解決方案上和合作機制上進一步著手，加快數字化轉型進程，在全生命周期各個場景中提升消費者體驗，實現全行業共贏。1.深化數字化治理理念在理念上，地產從業者應充分認識到數字化是一項長期的投入，并理解數字化轉型的核心目的在于更好地連接和服務客戶，并且將數字化作為未來發展戰略的基石。據克而瑞數據顯示，2020年頭部房企16顯著提升了在數字化方面的投入。在資金投入上，約60%的頭部房企每年投入超過1億元用于數字化轉型，包括建立數字化創新中心、數字化供應鏈體系、線上營銷渠道等。在組織投入上，約90%的

60、頭部房企將信息管理部門設為一級部門，且大多由副總裁級別掛帥。超過一半的頭部房企培育出50人以上的數字化團隊，并加大了對于數字化轉型咨詢服務的采購力度。在未來，房企不僅應持續在數字化轉型上加強投入，更需要將數字化從輔助業務、創新業務提升到核心業務的戰略高度。需要認識到在未來的行業新常態之下，過去以高負債、高周轉為核心的業務邏輯不可持續，未來必將轉型為精細化運營的、以消費者為中心的發展戰略，而數字化，正是以消費者為中心的發展戰略的基石。2.設計數字化解決方案面向未來，地產從業者需要建立起圍繞消費者全生命周期的數字化解決方案，其中可以重點在理解、觸達客戶以及提升客戶體驗三個環節上著手，實現價值最大化

61、。2.1 理解客戶：基于消費者多元和多變的需求，通過數字化手段，深入理解客戶需求，并提供最能滿足客戶需求的產品BCG客群細分與需求預測方法論：通過數字化技術手段 （如一手客戶行為數據、第三方數據源、線上調研）和線下研究的結合，對包括居住地產消費者在內的各行業新一代消費者的功能及情感需求進行深入、細致的識別和調研，將消費者客群細分從傳統幾大類拓展到多維數據支撐的上百類，并識別客群需求差異的關鍵特征、影響要素，重構消費者分類，并且通過大數據模型預測細分客群潛在需求；以更細致的消費者分16 2020年Top50地產企業，按合約銷售額排名。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住

62、地產數字化白皮書22類，更精準的消費者需求預測，指導企業的產品設計與服務流程，并重新評估企業現有產品、服務與核心客群需求的匹配程度，在核心客群的潛在需求中挖掘增長機會。 BCG數字化客戶標簽管理體系：BCG通過整合企業內部及第三方客戶數據，針對各行業消費者的不同特性，建立數字化的客戶標簽體系，如自然屬性、 興趣偏好、 社交行為、購買行為等；并搭建自動化的標簽收集及更新系統；從而更精準地描繪消費者畫像，并通過建模分析消費者行為和需求預測；通過智能化的匹配系統，為客戶匹配和推送最適配的產品，有效提升產品及服務的轉化效率。2.2 觸達客戶：在數字化渠道中與消費者建立直接的連接，把握消費者的新需求、新

63、偏好，同時針對新興渠道，升級渠道策略 BCG數字化營銷體系：在建立了數字化標簽系統及消費者畫像的基礎上，推動建立數字化營銷系統，在 “制定投放分析”三個環節進行智能化升級，以便和消費者建立直接的連接，把握消費者需求變化的脈搏 （參閱圖21） 。Excel導入無自主客群標簽手工分析 碎片化指標數據ETL引擎DMP自有客群標簽自動儀表臺影響因素x旅程指標內部+外部AIPL廣告標簽人群/地域等待每月復盤投放分析優化投放多次迭代自主數據：隨取隨用自動儀表臺：按需分析經驗APP調研自動儀表臺方案推薦經驗APP調研沙盤推演復盤預測人機協同數據抽取多源數據關聯異常數據清洗數據轉換數據標準化全旅程漏斗通過地域

64、、人群、時點、廣告內容、形式、渠道等多維度分析體系拉通營銷大數據，進行端到端有效性及影響因素分析建立基于數據的“測試學習優化”投放體系，實現自動化引擎渠道有效性地域有效性廣告有效性人群有效性學習目標定義可選方案庫隨機采樣器轉化概率模型投放優化引擎現狀未來數字營銷三大分析平臺業務目標擴大品牌知名度提升轉化效果提高營銷效率投放方案制定投放復盤與分析營銷有效性分析儀表臺自動營銷投放優化引擎213自動營銷數據倉庫（ETL）模塊圖21 | BCG設計搭建的數字化營銷系統示例來源：BCG分析。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書23 新興數字化渠道運營：在自營及垂

65、直房地產平臺等傳統渠道外，針對未來消費者趨勢，積極拓展新興數字化渠道，建立針對性的渠道運營策略。如通過微信公眾號發布有深度、 有內容的樓盤分析， 并發起購房群， 為潛客和銷售顧問、 潛客和潛客搭建交流平臺；通過短視頻營造情景式消費氛圍、以直播形式吸引消費者參與真實體驗和互動，實現線上蓄客向線下行為轉化。2.3 提升客戶體驗：采用數字化系統進行客戶線索管理與客戶體驗管理，提升客戶購房全流程體驗和各環節客戶轉化率 BCG數字化客戶線索管理和邀約體系：通過數字化手段管理客戶線索，可整合客戶標簽、畫像信息作為輸入，提供邀約思路導航和關鍵話術點提示，如提到客戶最關注的價格因素、功能滿足家庭成員需求等；在

66、線上邀約過程中，系統自動抓取和填寫關鍵信息，充實客戶線索數據；同時根據客戶回答進行精準語義識別，實現自動推薦產品介紹和競品比較信息，進一步提升轉化率。 BCG客戶體驗管理體系：購房消費者的流程長，環節多，服務流程中極易出現服務斷點，導致客戶體驗下降，并造成環節轉化率下降。BCG通過搭建全旅程客戶體驗管理平臺，在各個子旅程跟蹤客戶應對不同產品/渠道時的滿意度水平，并監測各個子旅程的客戶轉化率。3. 搭建數字化合作機制隨著地產行業數字化進程的提速，各個地產從業者打造功能互補、良性互動的新型合作機制變得尤為重要。我們認為房企、渠道商、第三方服務商在保護好數據安全、消費者隱私以及符合監管要求的前提下，

67、攜手共建居住地產行業的數字化服務能力、共享數據紅利，是實現多方互利共贏、共同提升消費者體驗的最佳路徑。首先，地產從業者需著力發展自己的數字創新能力，將數字化作為建立核心競爭力的關鍵要素。同時在房、人、流程的數字化過程中，盡可能統一數據入口和邏輯，確保積累數據在內容、格式、質量上形成標準和規范，為數據共享奠定基礎。其次，數字化在多方從業者協作下，能發揮最大的價值。房企、渠道商、第三方服務商在維護好消費者數據安全、隱私及符合監管要求的基礎上，可以共同參與到行業數字化標準共建、數據交換互通等探索環節中來，避免閉門造車，最大化地提升消費者體驗，實現全行業共贏。波士頓咨詢公司 貝殼研究院2021年3月數字共贏：2021居住地產數字化白皮書24結語居住地產進入成熟發展階段，通過數字化工具深化運營能力，將有效彌補過去粗放式發展、忽視消費者需求的短板。中國消費市場具備數字化基礎和廣泛的互聯網應用，在居住地產領域的發展空間尤為廣闊。我們發現，數字化轉型的關鍵成功要素10%在技術上、20%在數據上、70%在管理和流程上，未來應以應用為導向、實現數字+業務的循環發展。數字共贏時代，BCG將攜手貝殼研究院，深入研究中國購房者全生命周期需求、購房數字化解決方案、數字化合作等課題，為地產從業者提供全鏈條、多維度的戰略輸入。