(1)SaaS系統
1.智慧房源清單:系統自動將房源信息與“房屋詞典”中的現有數據進行比較,并根據當地房地產定價政策向價格過高的經紀人發出警告。SaaS系統還安排自動回訪,與業主確認有關房源的信息。
2.潛在顧客推薦:SaaS系統跟蹤經紀人與客戶的互動,以確保及時溝通。經紀人始終可以在SaaS系統中積極尋找新
客戶,包括瀏覽共享池并與平臺分配的客戶進行互動。
3.經紀人合作和智能客戶關系管理:經紀人可以通過SaaS系統記錄、管理、搜索房屋客戶信息,并發起與其他經紀人的合作。SaaS系統基于對客戶瀏覽行為的智能分析,將某些客戶標記為“高潛力”,以便經紀人可以有效地確定優先級。
4.標準化交易程序:SaaS系統實現交易流程數字化和標準化,許多環節的工作都可以由系統自動生成??梢暬慕灰坠芾硐到y,使經紀人可以跟蹤、管理和完成從在線合同簽署、付款、代管、抵押、產權清算、轉讓和抵押的交易過程。
交易完成后由系統自動分配傭金。
5.門店激勵機制通過SaaS系統,門店經理可以查看經紀人的操作數據、各類記錄、信用積分,促進門店內部激勵。
(2)客戶前端
客戶前端包括ke.com網站、貝殼APP、貝殼微信小程序,可為住房客戶提供住房交易資源??蛻艨梢酝ㄟ^前端:
1.查找二手房、新房和租賃的房源,了解房屋相關信息和經紀人評價等。系統根據客戶行為為客戶推薦合適的房源;
2.查看經紀人信息,選擇經紀人進行咨詢;
3.查看房地產相關的綜合數據庫,了解房地產市場新聞動向。
(3)以社區為中心的門店網絡
貝殼專注于線下社區的參與,以社區為中心的門店可作為本地客戶的便捷訪問點,也是貝殼平臺的有形線下接觸點。通過貝殼的在線平臺,客戶與經紀人之間的聯系使客戶可以在線下快速找到門店和經紀人,從而高效地提供本地服務。
(4)專業培訓與支持
貝殼為經紀人提供專業培訓和支持以提高其專業素質和競爭力。該體系包括線下培訓系統、華僑學院、貝殼博學考試、在線公開課程和貝殼經紀人學院。
(5)全過程交易支持和金融服務
貝殼提高線上和線下交易中心與金融服務業務部門的合作,為客戶提供了從簽字到成交的全過程交易支持和金融服務。這些服務包括安全付款、房產托管、抵押服務、產權清算和擔保等。2014年建立eHomePay線上支付平臺,提供住房交易中的數字支付處理服務,eHomePay還充當托管服務,解決了中國住房交易中的信任問題,以確保買方和賣方履行義務。
(6)數據服務
基于歷史數據的海量積累,貝殼開發了專有的數據處理系統,為平臺上的產品和服務提供了數據支持,主要包括:
樓盤字典。樓盤字典包含了從鄰里、社區、建筑到樓層和房間的大量相關信息。根據CIC報告,截至2020年6月30日,樓盤字典覆蓋了中國33個省約332個城市的54.9萬個社區,約2.26億套房產、450萬幅景觀地圖、480萬棟建筑和1020萬套建筑單元,是中國最全面的房地產數據庫。經紀人可以通過SaaS系統在樓盤字典中瀏覽與自己城市相關的信息、提供新信息或修改。通過樓盤字典,核實房源清單的真實性,在貝殼的平臺上補充房源信息,并根據房源
數據和過往交易歷史提供房產估價服務。收集客戶數據進行建模和分析;收集經紀人活動數據,為經紀人進一步構建各種數據模型,包括信用分數,貝殼分數,技能發展模型,顯示模型等;收集有關住房客戶,經紀人和房地產清單之間的拓撲關系的大數據,挖掘潛在的關聯功能,優化匹配和推薦算法。
(7)AI應用程序
貝殼平臺上的AI應用程序包括:
智能搜索和預測,對房地產交易概率進行預測。經紀人行為預測,預測哪些經紀人更有可能辭職,降低離職率。貝殼選房。貝殼選房的評級基于物業功能、房源帶看記錄等因素的評級系統,向住房客戶推薦高質量的房源,預測顧客的房源興趣,發送給經紀人。文字和語音助手。房源監控。分析和標記可疑房源清單以進行手動檢查。
(8)金融信用分析和信用評分。
VR房源展示:允許客戶使用VR遠程訪問房源,提高決策效率。2019年,VR物業展示的瀏覽量約為4.2億次,房產客戶在VR物業展示上總共花費了2300萬小時。2020年4-6月,平均每天有大約15.9萬次由經紀人指導的VR房產展示,2019年同期的次數為1.1萬次/天。家庭裝修實現系統:允許顧客觀看3D 房屋裝修效果、自動生成家庭裝修計劃等。
參考來源:
【研報】房地產行業: 從貝殼上市深度研究房地產經紀行業洞察居住生態共譜經紀未來-20200817(35頁).pdf
【研報】房地產行業經紀系列專題一:從貝殼上市到阿里入局經紀行業將何去何從?-20201013(48頁).pdf
貝殼-投資價值分析報告:周期拐點在望刷新估值視角-220522(24頁).pdf
貝殼-深度報告:產業互聯網平臺龍頭周期拐點復蘇可期-220613(34頁).pdf