一家房地产数据服务商的六分天赋

刘醒

大数据不是什么搞不懂的东西，使用它，就像开启“上帝之眼”，可以藉此洞察纷繁复杂的表象之下，暗涌的逻辑和规律，从而看清事物本质，乃至预判未来。

罗红卫一行代码也不会写，但这不妨碍他在连大数据这个概念都远未流行的2006年，创立一家房地产大数据服务公司。

那时同样尚未流行的，还有“融资”这样的资本名词。换句话说，这家名为锐理数据的公司，10年间没融一分钱，纯靠自身造血，存活并跻身业内前两名。

与其说大数据是一种技术、一个工具或者一个行业，罗卫红认为它首先应该是一件商品，可以打包售卖。所以提到锐理，他总是喜欢强调“变现能力强”。这与他在大学的专业——房地产营销——非常契合，只不过把如何销售一套房子，变成了如何销售这个房子的数据，以帮助房地产商更好地卖房子。

贩卖“上帝”

锐理总部所在的成都市，其北门地区素来是“乱”的代名词——无论房地产开发商还是购房者，无不避而远之。直到某一天锐理系统中，关于这个地区的数据达到一定量级，算法模型显示：这里对高品质楼盘的需求量非常大。

原来，北门之“乱”，缘于这个地方是物流集散地，卡车横行，尘土蔽日。但乱中有乾坤，这里也因此聚集了密度非常大的隐形富豪。锐理就此将数据打包，形成报告，最终说服万科在这里拿了块地，修建高端住宅。要知道，在万科，这种级别的住宅产品，此前只入驻过上海和深圳。

一开始业内全是负面评价，认为成都北门没有建造高端豪宅基础，万科的打法太“非主流”。但该项目推出不过半年，总销售额就超过了6亿元。同行们又闻风而动，纷纷来此购地。到如今，这个地方已经成为继青城山、牧马山、麓山之后，成都第四大高端别墅聚集区，而且是距离商圈最近的一个。

在锐理，这样“未卜先知”的案例还有很多。

2008年“5·12”汶川地震后，成都房子卖不动，房价平均直降20%多，有的降幅超过30%。整个房地产市场恐慌情绪弥漫，没人知道到底什么时候回暖。但在锐理的系统里，很多迹象表明，房价已经开始回升。他们将数据提供给客户，让客户及时停止盲目降价，减少销售损失。

目前，锐理在成都、青岛、昆明和重庆四个城市设有分公司，业务覆盖这些城市的周边省市。在它的数据库中，非常详尽地动态显示着这些城市中，每一个楼盘的即时价格、销售量、库存等信息，甚至可以细致到每个月每种户型的销售量。比如一个区域中，套三户型一个月卖了150套，套二户型只卖了5套，套一和套四基本没有成交，系统就会给出提示：市场需求旺盛的是套三，建议开发商多修套三。

其实运用数据做决策，房地产业早有传统。许多大开发商，比如锐理的大客户万科、龙湖、金科、华润等，都设有专门研究机构。但在锐理之前，数据搜集、整理、分析等，只在这些企业内部小规模进行。

时间追溯到十年前，那时罗卫红临近大学毕业，正在一家市调公司实习，每天抱着一沓调查问卷，在闹市区搜集信息。市调公司的客户包括电信、移动、房地产商、政府机构等。做久了，他发现这些客户所需要的数据其实大同小异，无非是宏观政策、楼盘信息、市场需求等。公司每一次接受委托，调查来的数据，其实有很多重复。

罗红卫想：为什么不干脆把所有的数据打包好，分门别类码放在虚拟货架上，让客户们自行挑选购买？于是，他找来两个有技术背景的同学，从大学所学的房地产行业入手，切入了这条通向未来的大数据之路。

他们用十年时间实现的是这样一幅场景：客户手持唯一密钥，登陆锐理的系统，就能看见无数跳动的信息，如实描述着真实世界。而所需支付的价码，根据客户所需数据量大小，从几千元到几百万元不等。

在大数据概念尚未厘清的当下，锐理单凭售卖数据，就已经实现年营收4 000万元，纯利润达20%。

三维壁垒

大数据之所以能够交易，在于拥有产品属性。而房地产数据的产品属性，主要体现在三个维度：大数量级，区域性和标准化。就像一家超市之所以销量不错，也缘于类似的三个特点：足够丰富的商品（大数量级），熟知本地购买喜好（区域性），商品被打包放在了合适的货架上（标准化）。

无论哪家公司，在三个方面中任一方面做到极致，都足以构成竞争壁垒。而锐理的愿景在于，它要在这三个方面同时达到最优。

首先是大数量级。大数据之所以有用，在于其描述某一事物的数据足够丰富，以至于所构建的算法模型极度还原事物本身面貌。这就像买彩票，怎样才能保证一次购买百分百中奖？最靠谱的方法，就是买尽那些数字的所有组合。

锐理最大的竞争对手有上市公司背景，其业务线遍及全国上百个城市。但在罗红卫眼中，对方是市场破坏者。因为其所擅长的战术不是产品好，而是低价——同类产品，锐理售价27万元时，对方仅卖5万元——这足以吸引不少中小开发商前来购买。

事实上，按大数据的构建逻辑，开发上百个城市，所投入的人力和技术成本是不可想象的。在一个城市的房产数据中，不但包含楼盘位置、即时价格、销售库存，甚至还有景观设计、户型图片、飘窗台大小等细节。这些数据无不需要人和机器相互辅助，一点点搜集、整理、录入，最终形成算法和系统。

这也正是为什么锐理发展了十年，也只能将分公司拓展至四个城市——数据量实在太大了。

与锐理同在成都的另一家房地产数据公司，就因为数据沉淀不够，无法直接售卖，只好给中小开发商开公开课，靠解读数据、预测楼市走向等盈利。

而那些购买这家上市公司产品的中小开发商，很快就发现不足——登陆系统后，当他们输入所需信息，往往得到的是“一”或者“0”，这意味着该数据尚未被录入。

锐理不打价格战，步步为营，而且由于成本原因，只服务大客户。这反而让它在业内积攒了美誉，成了品质的代名词。

其次是地域性。为什么房地产大数据强调大数量级？诱因之一就是地域差异。

世界上没有两座城市一模一样，在一个城市开发的数据模型，到另一个城市可能一文不值。比如成都和重庆近在咫尺，但前者地势平坦、人文偏休闲，而后者多山地、人文偏实用，这导致两地的楼盘项目，从拿地到设计到营销，完全是两个模板。锐理团队所能做的，只能是将开拓成都市场的方法，例如数据采集、数据库搭建、算法模型等，通过在重庆熟悉本地环境的团队，从0到1再做一遍。

现实世界存在模糊性，需要人为界定。这也催生了大数据的第三个产品属性：标准化。例如提及成都的城南地区，城南多大面积、什么形状？到底哪些楼盘属于城南？要让系统识别，这些界线是一定要划分清楚。而标准化后，当锐理的工作人员与客户交流时，也能保证双方所谈到的“城南”是同一概念范畴。

要完成这一切，除了成本、技术等显性投入外，还有时间。

时间是大数据行业最大的壁垒：一家企业耗时弥久，终于做完某个城市的大数据，竞争对手想要实现同等效果，就得花同样的时间。当他终于抵达，他所追赶的对象很可能又在同样的时间里往前走了一大截。

从时间的角度，大数据行业没有竞争。谁攻下一城，便可永驻。

人机搭档

一个数据不能孤立存在，必与另一数据相互关联。当所有标准化数据，通过算法搭建起各种模型，模型之间互相关联，构成系统。系统，就是真实世界的数据化镜像。

程序测试员陈芳仪，锐理工号36，负责让这个数据世界更加真实，而且可以触摸。

在系统内，难以计数的数据总在剧烈变动。比如每销售一套房子，库存数就要减一套。说起来简单，但一个城市中有许多房地产商，每家房地产商有许多项目，每个项目里有许多楼盘，每个楼盘又在发生无规律交易……这些变量互相交织、互相牵扯，再完美的系统也会出错。

为了保证准确率，需要有人定期对系统进行检查，看是否市场上每销售一套房子，数据库里的库存就减少一套。以前，一个人跑一遍数据库需要一个星期。陈芳仪模拟人工写了个程序，嵌入系统后，数据是否关联、是否流向一致、是否统一节奏，自检一个小时就可反馈结果。

好系统还有个特点：后台运算复杂，前端操作简单。这直观体现在锐理系统的操作界面上。业内大部分系统界面非常僵硬，界面上仅提供哪几个数据选项，人们就只能查那几项。而锐理的逻辑是：人们需要什么数据，系统就应该反馈什么数据。

陈芳仪参与设计这一功能时，其实并没有使用多么复杂的技术，只是单纯从用户使用习惯出发，结合系统自身特点，通过一个隐藏的折叠界面就轻松实现了。

从用户出发，还能诞生许多好的创意。比如房地产商经常要写的楼市报告，每每需要四个人耗时一个月才能完成。但锐理通过搭建模型，10秒钟就能自动生成；在移动网络尚未普及时，锐理就有了“移动”意识。他们开发了一枚可随身携带的U盾，只要有网络，任何一台电脑都能随时进入锐理系统。

不过，系统毕竟是机器，有些领域无法覆盖，需要人工补充。客户在使用系统时，也会有许多不熟悉。锐理为每个签约客户配备指定客服，每位客服QQ、手机等24小时在线，解决“一切客户不能或不愿意解决的问题”，甚至可以连夜替客户写报告。

你想象中，同时服务成百上千个开发商，锐理客服团队得有多么庞大？答案是5个人。别忘了，他们不是单兵作战，其背后是整个智能化系统，随时供给他们需要的一切数据。

——智能化不是机器换人，而是人机配合。

释放魔力

2015年上旬，在中国房地产综合实力排名中，位列前25位的某房地产商忽然出手，拿下合肥229亩地块，成交楼面价5 543.45元/平方米，成为当时合肥“地王”。更重要的是，这次拿地是该房地产调整产品线，从刚需房转型中高端的一个重要动作。

然而让业内不理解的是，以前这家开发商推新品，总是在总部所在地成都先试水，成功后再推向全国。但这一次它不但首先进军合肥，还同时在苏州拿地，成了苏州“地王”。

为什么？其实，这与锐理的一支精英团队有关。

拥有大数据的确像拥有“上帝之眼”，但拥有不代表有用。面对一堆数据，谁能看得懂？所以，还得会解读；光解读也不够，最好能据此得出解决方案。锐理有一支精英团队，专门负责释放大数据的魔力。

这个团队所在的部门是锐理解决方案中心，负责人林森是个房地产老兵，业内摸爬滚打十几年，从城市进入、拿地、设计，再到营销，熟悉房地产全产业链每个环节。他和他的团队，可以根据锐理系统的每一个数据变动，解读出背后的原因，从而为客户量身打造一套解决方案。作为锐理重量级客户，上述开发商产品线调整的整个策划、执行，都有林森团队的介入。

这个开发商的新品系列非常复杂，既有刚需房，也有改善性住房，还有中高端住宅，如此复杂的产品系，如何保证从土地投资的源头上就拿对地，以及将复杂的产品线划分清晰快速在全国复制？

林森根据系统数据，发现成都现有地块普遍偏小，无法承载这么大体量的产品设计。而合肥、苏州等地，不但有正在出售的大块土地，而且这些城市受土地供应限制，库存去化周期非常短——合肥约4个月、苏州只有3个月。因此，他建议该开发商放弃以往从成都开战的策略，直接进入楼市濒临爆发的合肥和苏州。

果不其然。该开发商合肥拿地7个月后，合肥本土开发商祥源地产就在它对面拿了块地，成交楼面价7 369.19元/平方米，晋升合肥新“地王”。相较于该开发商拿地时的5 543.45元/平方米，每亩地价涨了121.7万元。

而等到项目开盘那天上午，64套售价400万元～760万元的联排别墅，遭遇130余组客户疯抢，一个半小时宣告售罄，两套售价1 000万元以上的双拼别墅也被高端客户收入名下。平均1分20秒一套，很多刚需、首改类产品开盘都无法达到这样疯狂的销售速度。

业内无不惊诧。但对于林森团队，这是意料之中，毕竟每一步决策都有大数据做支撑。再比如他们对一项精品房的专项研究，直接让锐理的另一客户金科，将精品房战略作为三大核心业务之一。

这样一个行业，对人才的门槛高吗？很高，林森称之为“六分天赋，四分努力”，而所谓“天赋”是在行业努力5～8年，打下坚实基本功形成的“肌肉记忆”。看一看锐理核心团队的这些人，创始人罗红卫从事房地产十年，林森十几年，负责技术的CTO更是从大学起就专攻数据技术。

——所谓大数据很难，难的不是大数据本身，而是一个人在某个行业浸泡得足够久，以至于能够发现行业痛点，并且用大数据的方式来解决。