房地产行业，都是如何做数据分析的？思维导图

分析框架图：

带看量定义：一定时期内某一区域内客户实地参观批次的总和。

带看量是反映房地产市场冷热程度的先导指标。客户有购房的意愿，才会发生带看，并且带看是发生在成交之前；因此，当房产带看量不断放大时，就说明后期房产交易市场越火热；反之，交易市场就越冷清。

房地产领域与一些O2O场景较为相似，涉及到线上到线下，融合了房、客、经纪人三方面。

主要通过以下转化：

总结来讲主要有两条关键路线：

用户在企业发展的过程中有举足轻重的作用，用户画像数据的建立是业务发展的必然结果，主要应用于精准营销、用户分析、数据应用与分析。

房产行业建立用户画像的主要目的为了精准营销，其核心模块内容根据功能可划分为以下几个模块：

用户成本：在房产领域的引流阶段，B端和C端应分别考虑。

B端是指房产经纪人为获得一个新增客户所产生的花销成本，即：

新增用户：在目前的“新增用户”的定义中，总的来说，可以分为两种方式：

由于房产交易的低频性，用户的忠诚度无法通过单独的数量指标或质量指标来衡量，理论上应结合用户的生命周期的阶段特征来分析；客户在买房期间活跃度可能一直很高，但一但完成房产交易，其可能不再活跃。

常规数量指标和质量指标如下：

用户的黏性与活跃度可以通过留存率进一步分析，但房地产平台的用户留存率仍要切分不同的渠道进行深入：B端经纪人，C端用户及用户基础属性和行为预期（租房还是买房）。

用户留存率难以与房产行业的商业属性挂钩，故可以换算成用户生命周期，用户生命周期=周期/（1-周期内新增留存率）。

鉴于房产交易的低频性和经济基础，普通客户无法频繁买卖租售房屋，故这个数据会非常低，且数据估算又会有较大偏差；但可以通过扩大时间维度，进一步分析用户生命周期最短与最长的用户特征。

用户人数在哪儿分布最广，如何抓住用户痛点以延长用户的生命周期，哪一部分用户商业价值最大？

获客阶段，CAC是获客成本，CLV是新用户后续付费，COC是运营成本，只要用户生命周期价值能覆盖掉成本=CLV-CAC-COC，房产O2O业务就可从客户身上获取价值，可以从这个角度来建立用户付费的分析框架。

至此，大家一定程度上可以知晓房地产行业运营的典型性数据分析框架；买房虽是低频，但围绕房子的人与人、人与物的互动是高频，关于房产行业的数据更有待深入挖掘分析。

作者：赵小洛