打破过去行业里 竞争大于合作的囚徒困境

  • 来源:博客天下
  • 关键字:轨迹,价值,平台
  • 发布时间:2019-08-10 13:48

  线上找房包含做信息、做服务两大要素,可以看成是信息服务业。信息背后是数据,服务背后是人。以前,服务者之间是竞争大于合作,是从信息不对称中获益,所以产生竞争。我们今天要做的是让合作大于竞争,这是思维上的完全转变。

  在做贝壳之前,我们一直做链家,17年中已经证实了两个结论:一是消费者希望有很好的信息质量和服务承诺,只要能把比如真房源这样的信息做好,某种意义上来说就能获得巨大的競争优势。就是你要对用户好。最大受益者其实是服务者和你自己;二是找房这个行业里,各平台各品牌之间的合作是可以达成的。

  之前,行业有一种囚徒困境。假如三个人各有一套房和一个客户,那么每个客户只能选这一套房。如果三个人把房源都放进来,每个客户就有三个房子可以选。但这三个人不想共享,因为这样利益分不了100%。又比如,业主如果准备降价卖房,当事经纪人会纠结要不要跟另外两位说,如果不说,他会想自己的成功概率可能更高。

  所以我们设置多种机制:这一拨人实际上是高频互动,互相监督,互相都有口碑;一定要有一个规则保障,我信你,只能搞成一个小社会,如果能形成规则,就能搞一个大网络。要从人和人之间的偶发性信任,变成对整个平台的信任。平台是把买家、卖家、消费者、服务者都联系在一起,任何信息的出发都是网状而不是单点结构。

  如果你拿到一套房源却不录入系统,只靠自己把房子卖掉的概率是非常低的,不到10%甚至5%。我们现在有个核心指标叫跨店合作超过70%,就是10个房源里有7单是跟别人合作的,3单是大家自己在店里卖的。

  跨店之后,在我们视野里面有两个维度:品牌和店。店是一个物理节点,一个最小化的单元。一个房子进来后通过传递、合作,像电流一样流动。有的比较强,有的就比较弱,在平台上可以看到整个的行为轨迹。

  我们现在有16.8万经纪人,其中链家经纪人10.5万左右,德佑是3万多。他们来自不同的平台,过去接受的管理风格也不一样,怎样把大家相互调和好是最难的地方。毕竟大家作业习惯是不同的,背后是规则的不同,再往后是价值观的不同。

  我们把价值观浓缩成三个核心点:第一是对用户好,不能发假房源,甚至要给用户承诺如果你做错了就要赔;第二是合作,合作的背后一定是相信,相信1+1大于2;第三是要相信我们是给经纪人创造价值,可以帮助其成长。我们所有的规则都基于这三点去搭建,最难的事情是认同这三个观点。

  之前大家认为这个行业很低频,你今天服务的用户,不知道他下次什么时候会来找你,所以你可以不用对他好;还有就是认为这个行业是弱肉强食的,成交为王,合作不重要。贝壳对这些行为和现状的理解是不一样的,这是我们进到每个城市之后遇到最大的挑战。

  我们也会规避一些行为。比如首付贷我们完全不会去做。另外我们也会每周向各城市打出将近上千个“神秘客户”电话,假装买房暗访,问经纪人我这种情况有没有什么解决方案,去检查经纪人实际操作是否违规。

  这个行业以前比较没有规则,只要能成交就行,不会在意这些风险,过程中就会有很多违规操作。但是这种方式背后都有很多管控的方法,比如说经纪人价值观背后的实际动作、选择,我们其实通过数据都能回收和观察出来并加以引导和管理。

  现在在贝壳平台,来自链家的房源比例大致占到七成上下,就是说有60多万条是来自链家的信息,非链家的大致有40多万条。

  店是一个物理节点,一个最小化的单元。一个房子进来后通过传递、合作,像电流一样流动

  我们还推出一个“楼盘字典”的概念,核心是房子的基础数据。从国家到城市、商圈、楼盘,每一个结构都是由大量的房屋数据组成。用户可能想知道什么样的房子在历史上有同样的户型在销售,价格高低、出售快慢,同样时间点的两种户型哪种更有吸引力……这些都需要数据支撑,然后我们才能做进一步的分析。全中国现在有2亿套房源,这2亿套房子怎么能被描述得越来越精准,都需要不断往里面填数据。

  前年政府在制定一个房屋买卖的政策时,问我们:买完房子之后一年之内就卖掉的人大概多少?现在有多少人在租房子,每人的平均面积是多大?其实,一个用户从线上调查,到线下看房、签约、过户,整个流程完成有将近5个月,所以,很多数据是反映市场5个月之前的情况。大家会通过数据倒推,看到新政策出来之后,对用户影响是多么大。

  有一些行业的信心指数——就是大家对未来市场的判断是看涨还是看跌,也是可以从大数据中看到一些眉目的,包括政府出台一些政策、银行贷款的变化,相应都会产生很多数据。

  一个用户在这个APP上打电话,呼出去两个、三个还是四个电话,是跟此时此刻这个用户买房的坚定程度正相关的。我们现在的用户平均会呼出去2.2个电话,市场比较低的时候就只有1.8,如果市场比较好的时候,会呼到3。

  我们也看供需比数据,就是同一时间点有多少人涌入市场,多少供应方,多少需求方,供需比是多少。1比4是平衡状态,就是说,1个房子有4个人想要表达买房的意愿,这个市场是一个均衡状态。一旦到1比6,房价就会快速上涨。所以政策制定应该在什么时间点很重要,一年交易量就这么多的时候,价格不会发生太大的波动;一旦过这个点,进入一种非线性增长,就到了很疯狂的状况,你就会知道这个忍耐的承受是多少。全国不同城市的忍耐度是不同的。美国可以做到一年换手率4%,整个价格还能依然平稳,因为它的消化和吸收是很均衡的。中国现在只能做到2%,有的城市可能到2.2%。所以,记录数据这个过程对政策制定会有很多正向的借鉴意义。

  2018年,全中国的房屋换手率只有1.8%,这确实是个非常低频的市场,二手房的全国年交易是500万笔,新房大概1000万笔,是非常低频的状态。但是这个低频状态里,我们搭建了一个非常重的线下基础设施,就是门店。

  门店其实占据了小区最好的位置,是非常贵的一种存在形态。贝壳的逻辑就是从一个最低频切入,逐步演化到高频。比如我们今天进入到装修市场,一年大约是2500万笔单子,比其他两个板块加在一起还要大;随后就是到租赁的市场,租赁在全中国大约有7000万笔订单;最后就是社区服务市场。

  我认为,围绕“家”为核心的服务至今没有创造出来,所以对贝壳来说,是从一个最低频的渠道切进去,开始往上面叠加一些高频服务,跟互联网行业常见的高频往低频切是完全不一样的。2018年,很多互联网巨头也想往房产领域走,因为有流量,希望从高频视角去到你的低频生态中去。

  但我认为流量不是最重要的,信任才是最重要的。看上去做装修和我们做二手房完全是两个类目,但后来发现转化率挺高的。当你给消费者提供了一个很重的决策服务,比如花500万左右买一套房,有了基于整个买房全流程服务中建立的信任和体验,你让他再做一个10万块钱装修的决策就会很自然了。

  未来是这样的,从数据和服务,从体验到效率,贝壳应该挖掘并满足大家的痛点、痒点,让大家在享受围绕房子的所有交易时,贝壳从中带来更多的价值。中国两亿套房乘以ARPU值,就等于贝壳的商业模式。

  王先

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