每经记者 杨羚强 发自上海
供应过剩已成为整个房地产行业最严峻的问题，或许提升房企的大数据能力将有助于改善这种状态。
万科总裁郁亮在评论网传毛大庆的讲话时提出一个观点：从经济转型和不动产精细化的角度来看，未来的客户，无论是住宅客户，还是消费地产、产业地产客户，需求和以前都会有很大的区别，原有存量的不动产难以满足他们的需求。
深度挖掘客户的需求信息，根据需求确定拿地、设计、营造、定价的方案，最大程度确保利润率和投资安全，已经成为地产熊市中房企最为稀缺的能力，用一个时髦的名词来讲就是“地产大数据”。
对投资者来说，在楼市供应过剩的大环境下，大数据能力可能成为评判一家企业发行股票、信托、企业债、私募等投资产品风险大小的核心指标之一。谁拥有这样的能力，谁就将成为地产股的明星。
“希望借助‘大数据’，在拿地前锁定客户的需求，加快销售节奏，实现销售目标。”几个月前，一家龙头房企的负责人曾誓言要在今年发展出一套大数据的应用系统，更为迅速地赶超前面的竞争对手。
然而，日前上述负责人坦言，正为高库存焦头烂额，并没有足够的精力去发展上述系统，其感慨：如果在市场调整期到来之前就做好大数据的研究和应用，也许整个行业眼下不会如此“头疼”。
《每日经济新闻》记者调查发现，大数据能力正成为影响开发商盈利能力和偿债能力的新关键点。那些拥有大数据能力的开发商未来可能躲过地产熊市的浩劫，以相对好的盈利指标提供给投资者更好的回报。
拍脑袋拿地现象仍存在
事实上，上述房企的大数据能力已经领先行业。去年，该企业花费了1亿多元建立实时信息决策系统，以了解每个项目每天的销售、利润和工程进度。即使如此，这家企业依然有项目出现滞销。该企业在上海开发的一个中高端项目，近大半年时间里只卖掉了总房源的不到30%。
那些没有建立类似信息系统的企业，表现更为糟糕。明源房地产研究院案例显示，沿海某房企近来对可售资源进行大盘点发现：部分城市的销售计划和生产计划基本脱节，根据项目的关键节点完成情况，部分项目根本无货可卖，更遑论完成销售目标；部分城市项目多年来的总积压货值居然超过60多万平方米，其中库存超过3年的存货高达19%，高端住宅如独立别墅等占比高达70%，按其近三年的平均净资产收益率来看，损失的利润超过10亿元。
上述房企每次汇报的运营数据滞后、错漏更是明显，例如天津公司汇报说某项目存货面积有6000平方米，但现场盘点结果是1.4万平方米。
无独有偶，《每日经济新闻》此前报道的上海金地天境项目也存在类似问题。网上房地产显示，2011年6月以来，该项目累计供应超过14万平方米，但只销售了3.2万平方米。在此情况下，公司依旧在增加新的供应。年报显示，金地上述项目在去年又新增开工3.2万平方米，金地自己统计可销售的新房房源面积已经超20万平方米。
缺乏“大数据”的能力，不仅降低了企业资金利用的效益，而且大大增加了其偿债压力。值得注意的是，很多开发商并没有意识到大数据的重要性。
一家大型房企的投资部投资经理承认，部分区域的地块确实存在亏钱风险，但他认为，从公司整体层面，可以用盈利的项目去弥补其他项目的亏损。
上述投资经理表示，其所在房企在决定土地购买投资前，会采集地块所处城市的人口、经济、收入等宏观数据，但不会详细调查项目所在区域的零售金额、业态分布、家庭人口结构、居民金融资产、日常消费开支、支撑就业主要行业等具体数据。这使公司在做决策时，仍然有碰运气的成分。如果运气好，他们买到地就能立即开发，并为公司带来很好的收益；如果运气不好，所购买的地块就可能会面临长期闲置、无法开发的窘境。
上海融创绿城投资控股有限公司一位高管认为，尽管目前房地产行业的数据收集和研究工作要比过去细致、严谨很多，但拍脑袋拿地的现象依然存在。
中国银行证券研究部执行总经理赵强也认为，目前房地产行业的数据研究能力严重不力，导致了开发商在那些已经出现库存积压的城市继续大量拿地，并最终给整个企业的经营带来极大的风险。
难以实现的数据收集平台/
亿翰智库上海房地产研究中心副主任张化东介绍说，去年开始就有房地产企业在思考如何建立大数据管理。很多大型地产公司都曾在企业内部进行过大数据研究的有关讨论，商量如何在拿地之前就对未来市场的需求、供给有精确的预测，最大限度地降低投资和开发的风险。
不过，他坦言，截至目前开发商的这些探索还没有实质性的进展。其中最主要的问题是开发商没有能力获得房地产之外的数据。这些数据包括来自于金融系统的家庭月收入、存款及还款信息，以及来自于零售商业、服务业的个人消费开支结构信息，而这些信息恰恰对于预测区域市场的后续需求和购买者的偏好有很大的帮助。
相比之下，开发商虽然能通过房地产中介了解到区域历史成交数据，但要依靠这些历史数据来预测未来的市场需求和价格曲线却非常困难。
“90后的客户消费偏好、消费能力，都和之前有很大的差别。如果沿用原来的成交数据，去了解区域市场的需求，肯定会有很大的偏差”。张化东说。
泰禾集团上海公司总经理沈宇嵩也持类似的看法。他说，开发商需要很多数据，是房地产中介机构无法提供的。目前数据最全的机构，也只能解决房企50%的数据需要，剩余的数据需要靠开发商自己想办法。
沈宇嵩表示，因此非常希望有社会机构能设计、开发一款面向消费者的智能手机应用，利用软件对不同消费者的购房需求、生活习惯包括购买力等数据进行充分研究，并用这些数据为拿地做决策。
事实上，目前也有机构试图通过各种平台收集数据，并为开发商提供服务。克而瑞信息集团研究总经理孟音就表示，目前整个大易居体系利用免费的“400”电话来了解购房者的购买偏好和购房预算。
然而，利用这些方法获得的数据，却有很大的局限性。它仅仅反映最近半年甚至更短时间的市场需求，并不能预测未来两到三年的市场趋势。而房企一般拿地、开发等的决策，需要考虑到三年后的市场。另一方面，上述数据只能反映购房者的个人需求，对他们的购买能力、金融资产状况、职业稳定性却缺乏足够的了解。
房地产大数据系统的开发难度，还不仅限于此。目前，克而瑞、中原地产、平安好房网等机构都能提供开发商所需要的大数据中的一部分。克而瑞能提供全国大部分城市的销售数据以及客户需求信息，中原地产能提供二手房成交、租赁的一系列数据，平安好房网则拥有潜在客户个人金融资产、月收入、家庭结构和健康状况等方面的数据。这些数据全部收集起来，才能够完成房地产企业所需要的大数据平台。
现实情况是，开发商往往只能通过和上述机构中的一家合作，获得数据中的一部分。平安好房首席运营执行官庄诺表示，因为上述数据牵涉到部分保险被代理人的私人信息，按照相关法律、法规，平安好房网是不能对外泄露这些个人隐私的。
已有部分企业尝到甜头/
尽管眼下还不能实现真正意义上的大数据，但一部分企业已经拥有了潜在的大数据研究和分析能力。
IT评论专家谢文告诉 《每日经济新闻》记者，包括万科、恒大在内的房地产企业都和各大高校合作，建立了研究院，专门收集、研究、分析房地产的数据。不过，这还不是真正意义上的大数据，只能说是“窄”数据。事实上，要依靠这些数据，有效地分析市场供需，进而规避风险也比较困难。
具体到大数据的应用方面，也有企业有所突破，例如近年来在房地产市场崛起的融创绿城。
上述高管告诉 《每日经济新闻》记者，业界都认为融绿销售能力强大，但其实外界不知道，融绿能够有这么强的销售能力，是因为公司从拿地阶段就有非常严密的数据收集和分析。此前，融创总结2013年的拿地数据发现，公司一共看了300多幅地块，最终才挑选了其中的19块。
“我们看每一幅地块都会测算这幅地块的价格承受上限。比如我们之前在上海看的一幅地块，发现建成后的房价上限不超过4万元/平方米。因此，在地块的楼板价达到22000元/平方米后，我们就果断地放弃了这幅地的竞拍。直到现在，拍下那幅地的竞争对手还会对我们说‘你们的判断是对的’。他们拿下这块地后，为了怎样实现盈利绞尽脑汁，至今没有很好的办法。”
除融绿外，华夏幸福基业是另一个致力于大数据研究的开发商。该公司在美国等发达国家建立研究院，专门研究不同产业的发展趋势，最终为产业园区设定产业招商方案，然后再根据明确的需求定制产业地产。
万科也在致力于对现有客户生活习惯的数据收集和分析，并根据这些数据的分析结果指导产品的设计和社区配套的建设，包括户型、景观、住宅性能和邻里空间等方面，目前在这方面比较成功的范例是万科杭州未来城项目。这一项目详细地收集了年轻客户的需求，根据这些客户的需求推出产品。
虽然截至目前，这些大数据的分析和研究工作还在起步阶段，但对于规避开发和投资风险，最大限度规避库存积压问题，已经产生了较好的效果。
不过，长期研究大数据的互联网资深人士谢文说，即使房地产行业最终有能力组建自己的大数据信息系统，也难以完全规避风险，因为再齐全的数据收集系统，也解决不了人性和市场的贪念。
孟音也介绍说，有房企早在去年底就认为今年市场会出现调整，但并没有因此而放慢增长，因为不希望把自己的市场份额交给其他的公司。
企业样本①
万科的大数据应用：提前发掘“价值洼地”
每经记者 区家彦 发自广州
从阿里巴巴到腾讯，从无印良品到海尔和小米，自去年开始，万科总裁郁亮就带领高管团队不停造访各界巨头，虽然这些企业分布在不同行业，但它们都有一个共同的特点，那就是在利用互联网思维和大数据有效地为客户提供更符合需求的产品。
在大数据时代，万科是最先感受到危机的龙头房企。万科董事局主席王石曾经表示，完全不懂房地产的人可以在大数据时代用新的载体、新的方式颠覆原有的商业模式。然而，万科也是最快拥抱大数据的龙头房企，《每日经济新闻》记者了解到，从前期拿地分析、产品设计到项目营销等环节，万科正不断引入“大数据”的研究与应用以更好地满足客户需求，以提高投资精确度与促进销售。现阶段，万科主要借助物业管理来获取客户的生活习惯、购买需求等数据，并利用这些数据去开发产品。
但不可忽视的是，真正意义上的“大数据”应用在房地产领域仍处于萌芽阶段，即便强如万科也曾误入唐山这类供应过剩城市的陷阱，如何收集有效数据，通过精确系统分析规避市场风险仍然是难题。
首个“大数据”项目将入市/
据万科介绍，首个融合“大数据”理念的项目“万科未来城”将于年内入市，该项目位于杭州万科良渚文化村内，总建筑面积超19万平方米，从产品的设计研发，到项目的推广营销，全部过程均以移动互联网思维与“大数据”理念为指导。
万科内部人士向记者介绍，未来城在项目开发之初，就结合地块情况及客群定位分析，将目标客户锁定为年轻客群，产品为年轻人“量身订制”了许多特定功能。例如，万科在客户行为数据调查中发现，移动互联时代家里的网络WiFi必不可少，但经常会出现每个房间WiFi信号强度有别的尴尬，因此未来城统一配备了WiFi增强系统；同时，随着很多年轻人变得很宅，习惯在沙发上坐一整天，刷手机、看iPad、听音乐、看书，看电视等，未来城设计了“土豆位”的概念，迎合3C时代年轻人的生活习惯。
在社区配套服务上，万科更尝试让业主、客户可以在社区建设之初就参与到社区配套的设计和运营上来，万科未来城将引入时下最新的互联网概念 “众筹”，根据业主需求未来有可能实现“众筹”健身房、超市、美容院等。除此之外，项目正在与国内领先的互联网企业共同探讨在未来城项目上合作的可能性。
此外，据万科介绍，早在2002年，万科就引入了客户满意度调查，对年度客户满意度调查为主的数据进行分析，依据这些调研结果确定下一年度的客户满意度提升工作计划，并据此开展聚焦和围绕客户的一系列工作。包括杭州万科在内的不少地区公司，在所有客户成交后都会进行持续的问卷调研及阶段性的客户深访，聚焦客户的生活习惯洞察，进行针对不同属性客户的交叉分析。这些数据分析结果，将指导产品的设计和社区配套的建设，包含户型、景观、住宅性能和邻里空间等方面。
万科相关人士向 《每日经济新闻》记者表示，自今年起，万科将逐步把传统房地产客户服务中的产品报修、投诉两个主要模块移植到移动互联网平台上，依托现有客户数据平台对客户的报修、投诉等行为进一步分析，以更好地为客户服务。
可以预见的是，对于坐拥60万户海量业主的万科而言，一旦掌握了充足的用户数据，通过细化分析挖掘尚未满足的客户需求，对于万科向城市配套商转型具备深刻的战略意义。
提高拿地精确度仍然很难/
事实上，万科的大数据应用，从拿地前就已经开始。此前网传的毛大庆讲话，不仅引用大量数据证明目前房地产行业去库存化面临巨大压力，同时在土地市场，除了一线城市外大多数城市土地成交已经进入下行通道。
在“供过于求”的大环境下，记者了解到，万科也在尝试利用大数据分析方法，通过区域购房人群特征分析、竞争楼盘的优劣势、配建商业的辐射范围、户型配比合适率、竞争房企的价格底线等计算方法详细考量地块的最终价值，提高拿地精确度。
据悉，万科早期的土地数据主要是来自于第三方的机构，随着国内地价的不断攀升，公司逐步建立起市场调研与数据收集决策系统。以北京房山为例，一位接近万科的业内人士向记者表示，早在2009年业界并未看好房山楼市的情况下，万科就通过大数据调研发现了其中的投资机会。
上述人士透露，万科在房山布局拿地决策之前，曾经通过联合中国移动、联通、电信三大手机运营商，在同一时间点检测北京在网使用人数的数据，来判断北京地区的实际人口规模，以此结合当年北京的新房供应量、北京存量房数量、北京房价均价、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。
正是基于大数据调研的充分准备，在当时大多数房企并不看好的情况下，万科于2009年9月在房山区连夺长阳起步区5号地块与长阳起步区1号地块，楼面地价分别为5726元/平方米与6443元/平方米，后者所建项目中粮万科长阳半岛于2010年6月正式开售，销售均价为13500元/平方米。根据网易房产数据中心统计显示，中粮万科长阳半岛最近半年的网签均价上涨至17582元，成为房山区主要的刚需大盘之一。
但不可否认，目前借助“大数据”拿地，仍然存在诸多障碍，也无法彻底规避风险。上述人士就坦言，一方面，由于房地产为非标准化产品，有效数据的采集存在相当困难，加上地块从挂牌到拍卖有时间限制，这对于调研结果的准确度必然会造成影响；另一方面，房地产市场受到政策、金融等不可控因素的干扰也很大，如果市场波动剧烈，需求大幅萎缩会导致区域迅速变为供应过剩，通过有限的数据分析难以防范类似的市场风险。
企业样本②
融绿大数据团队：销售冠军的秘密武器
每经记者 卢曦 发自上海
“把地拿对，把项目做好。”这是融创中国董事长孙宏斌最有名的口头禅。每次新闻发布会，当记者询问融创业绩高增长背后的秘密时，他总是用这两句话回应记者。
只有融创内部的团队才知道，这并非敷衍之辞。融创和绿城的合资公司——上海融创绿城有限公司相关人士告诉《每日经济新闻》记者，融绿有一个10人规模的大数据研究分析团队，参与从拿地、开发到销售的全过程。这样全面的信息收集工作，可以说是领先于业内的。
融创在全行业拿地最挑剔，正是因为数据研究得深入、具体。据融创中国副总裁李绍忠介绍，融创在去年整整看了342幅地，最终只拿了19个项目，平均每看18个项目，才会拿1块地。融绿相关人士透露，融绿挑选土地的苛刻程度也是一样的。
热衷大数据源于此前失误/
融创绿城上述人士表示，“对市场的判断和投资决策都是基于大量的针对性数据分析，基于数据库的投资决策是非常系统和专业的研究工作”。该人士至今还记得去年8月份时的一次拍地，“当时楼板价已经到了2.2万元/平方米，我们测算这块地必须卖到4万元/平方米才能盈利，但这个价格已经是当地房价的承受极限。”
那时，融创中国虽然在北京屡有大手笔，买下了包括农展馆地块这样的“地王”项目。但在上海，融绿参加的多幅地块拍卖，很多都失之交臂。当时，有业内人士感到疑惑，为什么融绿在上海没有激情？ 但上海的房地产业人士所不知道的是，根据融绿的数据研究团队测算，这些地块的价格太高，如果贸然拍下基本不可能盈利，最终融绿放弃了这些地块。
令融绿如此热衷大数据的原因是，融绿的前身——绿城上海、苏州、无锡公司在拿地时的一系列失误。
2009年，楼市火热，苏州绿城以36亿元拍下苏州一幅地块，楼板价2.8万元/平方米，同年绿城以25亿元拍得苏州另一地块，楼板价2.01万元/平方米。由于地价过高，绿城在这两个地块随后的发展中举步维艰。在融绿成立以后，情况略有好转。如果当年拿地阶段对苏州市场、客户的情况进行更透彻的数据分析，就有可能避免后来遇到的困难。
销售冠军背后的秘密/
大数据工具首先要解决的问题是数据库。大数据在国内还是新鲜事物，大部分房企还没有这方面的意识，研究机构、中介等的数据积累同样有限。
融绿应用的数据库比较多元，其中包括公司自己开发项目的积累，包含销售数据、客户需求特征等；其次是外部购买，数据来自重点城市、特定区域和全国等；购买的对象包括研究类公司、金融和宏观经济数据、外资商用物业顾问公司等。其中最主流的数据提供方包括代理公司、顾问机构、二手经纪公司，融绿与他们长期合作。
融绿所获取的数据既有宏观金融数据，也有房产成交价格、成交面积等市场数据，但重要的数据，主要由融绿的销售团队获取。融绿的一位高层说，800名销售人员常年为融绿的数据团队提供一线客户数据。他们在这些数据的基础上，会进一步对客户和各分公司最熟悉当地的资深专家 （通常是各个城市公司的总经理）深入访谈，获取更为详细的数据，最终做出决策。该高管说，融绿从拿地到开发再到销售的全过程，都会使用到这些数据。
为了更好地利用这些数据，融绿在公司内部成立了一个10人以上的大数据专门团队，成员各有分工和侧重点。这些人员的专业背景各不相同，包括市场研究、营销、产品设计、统计、经济学和投资学专业人员。这支团队在融绿平台专门做投资发展、市场研究、发展研究和项目定位研究等。
不过，据融绿相关人士称，公司挑选土地，越到最后几轮，需要的数据就越详细、越具体。但事实上，很多数据通过市场机构是无法得到的。在这种情况下，融绿也不得不更多挑选现有项目周边的地块，以尽可能规避风险。
融绿成立至今已接近两年，正是受益于详尽的数据收集、调研和分析，在这两年时间中，融绿还没有出现过滞销的项目，很多楼盘上市后很快就能卖掉，成为上海高端物业市场的销售冠军。而大数据研究团队，正是背后的秘密。
他山之石
海外房地产大数据服务:开发商根据客户需要盖房
每经记者 卢曦 发自上海
在国内房企还将大数据视为创新领域时，海外成熟市场房企对大数据已经运用自如。数据积累已经有半个世纪的历史，已形成合理体系，成为海外房企决策的重要依据。
目前国内房地产企业的发展趋势包括跨区域发展以及多项目运作，这些都要求提高资金的使用效率。此外，房企的集团化管理也带来了内部挑战，企业内部的人力、财务的调配需要更有效的信息化管理。
如果企业在拿地之前就能判断出一个合理的价格区间，在产品设计之前就知道客户的需求和喜好、项目需要什么样的配套；在销售环节，正确判断最合适的开盘时间、销售周期、价格和营销策略等，那么决策风险将被降低。而国外的成熟经验值得借鉴。
丰富的数据形成产业链
在世联地产华东区域总经理袁鸿昌看来，大数据对于国内房企来说是个新话题。但在美国情况则有所不同，美国有一家网站名为Zillow，提供开放的房地产相关数据，详细到为每一栋楼建立一个主页。
《每日经济新闻》记者查询了解到，Zillow是一家提供免费房地产估价服务的网站，创建于2006年，主要提供各类房地产信息查询服务，相关客户大部分都是与房地产有关的人。Zillow甚至推出了手机版，在数据采集上具有优势。
袁鸿昌告诉记者，美国房地产企业对Zillow也持开放态度，Zillow上的信息很全，不仅有房产的物理数据，还有客户的观感、评估等大量的数据信息，客户粘度很高。
Zillow只是美国房地产领域大数据体系中小小的一例。
融绿总裁助理顾明告诉记者，国内的房地产数据最早起源于上个世纪末，至今不到20年。而英美等成熟市场从1945年开始，成熟的数据积累有50年了，比中国的数据基数大得多。在美国房地产市场，数据分为居住类和商用两部分。数据形成产业链，高度细分。有专门的房地产数据库运营商，提供全面的数据服务。而中国市场的特点是时间太短且区域分割，能够提供全国全产品线数据的服务商只有十多年的运营时间，全国只有3~5家，数据的准确性和权威性也参差不齐。
在成熟市场数据库运营商的大数据交换平台上，参与者包括机构投资者、开发商、物业持有者、资产管理公司、经纪顾问公司、基金管理公司等。因为参与的企业全、拿到的数据精准，可以用于支持投资判断。充分的数据基础用于计量经济学的模型分析，可以支持各种商业及学术研究。
而目前国内的商用物业数据掌握在很多管理公司手中，因为商业机密原因不能公开，所以商用物业的数据不够透明。
国内数据分析市场待做大
庞大的数据积累对数据分析能力提出了要求。成熟的做法是建立计量经济学分析模型，这些方法技术含量高，国内企业一时还难以充分掌握。
顾明告诉记者，需要运用的数据依据包括物业的供应量、销售量或出租率、售价和租金情况，然后基于经济学供求关系的原理，建立多元模型，由此推导出开发量与销售量、价格的相互关系。通过模型可以决定是否加大投资开发力度，以及租金售价实现的标准等。
顾明建议，房企应该更多地分享数据。一线房企如果能够更开放，与专业的数据公司分享数据，后者就能做得更好。再联合更多的学术研究机构，就可以将数据分析的市场做大，并能为商业化或学术化研究提供基础。
袁鸿昌告诉记者，龙头房企在买地等决策时已经进行了一定程度的调查研究，掌握了一定的数据。但国内整个行业在这一方面的成熟度还远远不够。现在仍有一些开发企业进入一个城市，以“拍脑袋”的方式决定拿地这样的大事，投资失误的案例比比皆是。如果能成功借鉴境外的大数据系统，资金运用效率无疑将得到很大提升，投资风险也将因此下降。
但即使如此，要完全规避房地产开发风险依然是件不可能的事，2008年由美国房地产次贷危机所引发的金融危机就是一个明显的例子。IT评论人士谢文说，对房地产行业来说，大数据更多会成为预警风险的一种工具。
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