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贝壳找房|解构贝壳的护城河( 二 )


线上与线下两张网络构成了贝壳找房在行业内独一无二的竞争优势 ， 除了帮助其存量房交易增长迅速 ， 从2018年的8219亿GTV增长至2019年的1.3万亿人民币 ， 还让贝壳找房迸发出巨大的平台效应 ， 逐渐突破二手房与租房等传统业务的局限 ， 以较低成本扩张到新房业务 ， 并取得巨大成功 。 公开数据显示 ， 贝壳找房2019年新房交易GTV已经从2018年的2808亿人民币大幅提升到2019年的7476亿人民币 ， 这让贝壳找房不仅成为中国存量房领域的最大交易和服务平台 ， 还成为中国最大的新房销售平台 。 巨额的新房GTV ， 也带动贝壳找房2019年的新房交易和服务实现203亿元收入 ， 接近存量房交易的246亿元收入 。
其次 ， 在贝壳领先的竞争优势背后 ， 是其数字化的系统性能力 ， 这种能力几乎很难被复制 。 这是因为不同于其他标准化商品信息与交易流程较为简单 ， 房屋天然存在低频高价 ， 交易链条冗长的特征 ， 并且高度依赖线下服务 ， 所以居住产业的数字化 ， 必须是与产业深度融合的数字化 ， 需要对产业的深刻理解 。 而链家在多年线下深耕所形成的行业领先的服务标准与服务流程 ， 让贝壳找房拥有其他任何线上平台所不具备的产业理解 。
对产业的理解是贝壳找房数字化的基础 ， 在具体的数字化落地上 ， 贝壳找房也经历了很长时间的探索 。 就在近日 ， 贝壳研究院、清华大学中国经济社会数据研究中心、21世纪产业研究院联合发布了《中国居住服务业数字化发展报告》 。 这份报告首次揭秘了贝壳找房数字化能力构建的全过程 。 该报告显示 ， 贝壳找房的数字化分为两个阶段 ， 一个是链家时代的垂直生长阶段 ， 另外一个是贝壳找房上线后的行业开放阶段 。 在垂直生长阶段 ， 链家的数字化转型有四个重要步骤：
第一步是深入产业 ， 洞察业务 ， 提炼出“房-人-流程”三大关键要素 ， 搭建了完善的指标体系 。
第二步是在资源和技术的约束下 ， 先集中资源撬动房源的原始数据积累 ， 然后攻克更复杂的“人”的大数据积累 ， 当完成了房和人这两个核心要素的数据化后 ， 继续推进“流程”的数据化 。
第三步是在完成“房-人-流程”的数据化后 ， 再将这些关键要素进行标准化与产品化 ， 打造了房源产品、客源产品、经纪人职业化产品、经营者产品与交易产品6大产品体系 。 其中最值得一提的是 ， 房源数据库产品楼盘字典与经纪人数据产品贝壳信用分 ， 这两个产品在解决交易安全这个居住产业数字化过程中的最大痛点上 ， 发挥了重要价值 ， 帮助企业赢得了消费者的信任 。
第四步是将“房-人-流程”数据与先进的AI算法融合 ， 打造智能化产品 。 例如在房源领域 ， 以VR技术应用为核心 ， 推出了VR带看、AI讲房与VR+AI装修产品 。 在经纪人方面 ， 打造了基于人工智能与大数据技术的虚拟智能客服“小贝助手” ， 对经纪人进行赋能 ， 以缩小服务者能力方差 。 在涵盖签约前中后环节的全业务流程方面 ， 推出了VR看房、智能门锁、线上电子签约与贷款签约、流程自动化机器人（RPA技术）、OCR技术等产品 ， 大大提升了交易效率 。
与此同时 ， 链家还打造了一套促进链家内部经纪人合作的重要机制——“ACN（Agent Cooperation Network）” ， 这是贝壳找房模式成型过程中极为重要的一环 。 因为ACN合作机制在链家内部经纪人团队的成功实践 ， 意味着其有可能打破过去不同经纪品牌之间非合作的囚徒困境 ， 在不同经纪品牌的经纪人之间建立合作 ， 于是才有了2018年链家推出贝壳找房线上平台 ， 进入“横向开放”的数字化阶段 。
在横向开放阶段 ， 贝壳找房除了将链家时代积累的楼盘字典、A+、贝壳分、小贝助手等数字化工具开放给全国更多的城市、更多的经纪品牌、更多的门店与更多的经纪人 ， 还陆续上线了VR售楼部、租房及二手房在线签约、线上贷签、资金存管等新的数字化功能 ， 并将贝壳找房长期积累的数据能力——楼盘字典全面升级为楼盘字典Live 。


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