「房地產+網際網路」的下半場,深度解析好屋模式的底層邏輯

2020-12-22 創業邦

中國的網際網路發展至今,隨著人口紅利的退坡,中國網際網路的風向自2018年開始便逐步開始從流量圈地,轉向存量運營,穩步進入到存量時代。今年更隨著疫情的激化,對傳統的商業體系造成了前所有未的衝擊,各行業對於產業網際網路的呼聲更是高漲。在流量紅利不在的當下,越來越多的企業開始重視對各自垂直產業鏈和內部價值鏈的重塑和改造,希望通過產業網際網路來賦能業務的同時,提高自身資源的配置效率。

房地產+下半場的風口:產業網際網路

回過頭看,在以往消費網際網路模式的主導下,網際網路企業主要是以爭奪用戶注意力為目標,所以這也直接造成了當時各行各業忙著撩人圈地、積累用戶,迅速佔據市場的混亂局面。無論是當時的打車、生鮮、物流,還是共享單車等其他網際網路垂直行業,都走過當時的野蠻生長階段。以滴滴出行為例,據滴滴出行當年財務數據顯示,2018年上半年虧損40.4億元,其中僅在乘客補貼和司機獎勵(衝單獎)方面就投入了117.8億元,但平均下來每單補貼(乘客+司機)僅為2元左右。

而房產交易本身屬於低頻消費且標的較大,動輒幾千上萬的起步補貼,如果要通過補貼的形式只怕要燒掉滴滴補貼的數百倍量級資金。而這,也正是當時愛屋吉屋在大打高額補貼和燒錢圈地戰略後,不久便黯然關張的原因。顯然,照搬消費網際網路模式下的「燒錢搶人」的打法,在房地產行業是行不通的。

但由於網際網路技術的飛速發展和日漸成熟,房地產業的發展方式也在發生著改變——房地產數位化轉型成為發展趨勢。對於房地產行業而言,產業網際網路可能是一次千載難逢的新風口,亦或是未來價值經濟的一個新的增長點。

新房渠道風口:兩大產業網際網路平臺模式解析

目前新房渠道風口,區別於房地產市場上其他以信息類、工具類為主的房產網站,主要以貝殼和好屋為代表:以房產交易服務為切入點,高效連結開發商、大中小經紀機構和購房者,為房產上下遊提供多維度的經紀服務支持。這其中,雖然好屋和貝殼同打的都是渠道型房產服務平臺,但在宣傳側重點上卻不太相同。貝殼主打強管控模式,對於已經加入貝殼系的店東,貝殼在房源的管理權、定價權、佣金比例等方面都有較大的分配和調控權利。

而同為渠道型房產服務平臺的好屋,則實行的是一種「弱連結」的開放式合作模式,一個類似於「淘寶」+「滴滴」這樣的開放式服務平臺。在B2B2C平臺戰略模型下,好屋不直接僱傭房產經紀機構或經紀人,而是基於SaaS系統,從B端、C端、平臺端,為開發商、經紀人、購房者提供了一套全面的服務支持,用完備的產品體系,串聯起了產業鏈上下遊的人貨場,在一個閉環之內,實現了全交易流程線上化,搭建起了房產交易各端的標準化接口。

針對長期以來渠道分散的經紀機構,好屋在房產交易之外,其賦能已經覆蓋到了其他垂直領域。憑藉科技技術、數據分析、金融等方面的協同優勢,好屋在聚合精準流量的基礎上,衍生了多維度、全方位的賦能支持,提高了行業作業效率。如好屋的七大賦能體系,包括:信息系統、業務培訓、品牌授權、資本支持、用戶資源、媒體支持、投融資支持。這些特定場景的服務支撐,可以幫助業內更多的中小型房產經紀公司迅速提升線上、線下綜合運營能力,進而實現更多的可能性,為其品牌實現賦能。

效率為王,好屋保持穩健擴張的核心

我們注意到,網際網路進入下半場以來,房產行業的服務價值發展趨勢尤為明顯。相較於其他以工具為主的經紀服務平臺,好屋共享經紀服務平臺的特徵更具代表性,是一種以開放、共享型平臺為依託,從而高效連結房地產產業鏈各埠需求的生態型服務平臺。從之前「全民經紀人」到現如今「共享經紀服務平臺」的轉變,好屋不斷拓展上下遊生態鏈、強化平臺價值和服務體驗,這背後,正是好屋助力行業提質增效內在運營邏輯的體現。

據好屋官方資料顯示,創立至今,好屋銷售業績一路上揚,近年銷售額始終保持著30%~40%的增幅,累計撮合成交近10000億元。2019年,好屋合作項目數量提升35.72%,籤約收入提升10.15%。在近期與世茂一同打造的雙總裁聯合直播活動中,好屋也表現出了不俗的實力。據官方數據統計,直播60分鐘就吸引了超2萬+的觀眾,累計產生10+萬人次互動,斬獲5355筆房款抵扣券訂單。

在技術創新方面,好屋自主研發的HOSS大數據管理系統,可以捕捉、解析產業鏈動態行為數據,將房源信息、經紀機構信息與購房者信息進行有效聚合,有效的降低了成本,提高了作業效率。其旗下以好屋合伙人APP、信傭寶等為代表的產品矩陣,不僅能夠實現各方信息的精準匹配,幫助房產經紀人實現線上導客、線下帶看認購、線上完成交易流程,而且也為他們提供了諸如推廣、培訓等多元化服務,進而為行業提供了一種智慧化、多元化賦能的平臺機制參照。

在服務創新方面,基於多年一線業務經驗沉澱而成的服務經驗,好屋針對「結傭慢」、「回款周期長」等痛點,推出了「信傭寶」,為經紀人提供墊資以快速線上結傭。與此同時,在房源供應的B端,開發商可以使用「好屋合伙人開發商版」,在銷售房屋的基礎上也建立了服務開發商的標準化流程,類似一個囊括了銷售、資產運營、供應鏈金融的SaaS,實現了真正的在線交易。

在渠道管理方面,好屋實行「弱連結」模式。基於70+熱點城市服務網、90萬+經紀人、20000家線下合作經紀機構等私域流量的基礎上,好屋與阿里房產、京東房產等線上流量平臺有密切業務合作,通過構建「好屋+」公域流量平臺深化多種獲客場景,撬動千億級流量。

做行業的插線板,好屋積極布局房地產交易生態

憑藉移動網際網路技術賦能銷售場景,好屋走出了一條更為寬闊的發展之路。1個好屋平臺,3種合伙人激勵模式,4大亮點、7大賦能支持。好屋「1347賦能體系」的搭建,其根本在於對行業規則的改寫,讓房產經紀服務回歸「人貨場」邏輯,構建一個讓房產行業各埠共贏的規則。所以,每5分鐘,就有一套房屋能在好屋平臺實現成交。

在開發商、房產經紀機構和購房者之間搭建全交易流程線上化,商業價值可視化的生態閉環,把買方、賣方和服務方三方聚集在一起,不斷拓展上下遊產業鏈,接入家居、裝修、家政、供應鏈金融等優質服務商,構建優質穩定的房地產交易生態圈。

正是基於好屋本身的大數據優勢和90萬+經紀人的聯動作用,好屋平臺具有了打造房產行業新生態的可能。延伸經紀共享服務觸角、深化服務內涵,包括在平臺上嫁接供應鏈金融、智慧社區、健康保險、智能家居等衍生服務。雖然這些並沒有完全實現,但無疑好屋已經率先找到了一條更接近理想實現的道路。而這條路的方向,不僅僅是好屋自身的思考,而是基於長期價值對整個行業的考量。

在精細度不斷提高的服務驅動下,房產交易行業也將進一步向好屋這種以驅動產業數位化升級的優勢企業快速集中。

相關焦點

  • 《三十而已》深度解析:影視劇爆紅背後不可或缺的底層邏輯
    本文通過深度解析《三十而已》爆紅背後不可或缺的底層邏輯,結合大多數職場女性在成長過程會遇到的情況,深入闡述如何運用底層邏輯思維,解決職場上「苦做無用功」的問題。01影視劇《三十而已》爆紅背後的底層邏輯不難發現,身邊有很多人在交流時,特別喜歡提到「底層邏輯」和「頂層思維」。尤其是在金融科技領域或網際網路行業,「底層邏輯」當屬高頻詞彙,卻仍有許多人並不清楚底層邏輯到底是什麼。
  • 點格爾汗:讀懂深度社群底層商業邏輯,輕鬆運營網際網路商業
    前四節課講了實體店實現一站式賺錢邏輯和商業架構的底層邏輯,其中都提到了社群,社群是新零售商業的底層支撐,我們在不斷的反覆的提一句話「所有的商業都值得用社群在重新做一遍」。做社群商業首先要深度理解社群的商業模式,那什麼是深度社群?
  • 珠寶與地產跨界合作 明牌珠寶7億跨界投資好屋中國
    明牌珠寶(需求面積:50-100平方米)日前公告稱,以現金4億元受讓好屋中國16.00%的股權,並以現金3億元對其進行增資。本次股權轉讓和增資後,公司將合計持有好屋中國25%的股份。   明牌珠寶稱,這次投資好屋中國是推進公司在網際網路領域的布局,助推公司珠寶「網際網路+」的戰略。
  • 網際網路的下半場及技術邏輯的發展重點是什麼?北師真題
    2018北師大新傳學碩938論述題3網際網路發展的下半場是什麼?技術邏輯的發展重點?下文答題思路是首先說明了網際網路的下半場是什麼,隨後解釋網際網路下半場的發展現狀及特點;網際網路發展下半場的技術邏輯發展的重點則是從三個方面來談,這個觀點也是有借鑑於喻老師的文章。 參考答案 1網際網路發展的下半場是什麼?
  • 移動網際網路下半場,在線教育的新機會點在哪?
    學員們討論認為,在移動網際網路的下半場,很多教育場景有待開發,隨著用戶群體的轉移,在線教育在三四線城市的滲透空間也更大。另外,好未來總裁白雲峰認為,直播可能是在線教育最接近盈利的模式。易觀數據顯示,2013年中國移動網際網路人口約6.5億人,2016年預計達8.9億,已經超過中國智慧型手機用戶總量。微信和QQ也印證了這一點。
  • 網際網路思維底層邏輯:用戶思維、產品價值、持續增長
    從研究用戶畫像來定位產品,通過用戶分類進行精細化的用戶經營模式,有基於此再深度挖掘和塑造產品價值,明確如何滿足用戶的痛點和爽點。最後不斷探索企業發展的第二曲線,跨越業務之間的非連續性,最終實現持續增長,這就是網際網路思維底層邏輯的核心內容。
  • 網際網路和房地產,不能再被資本綁架(深度)
    網際網路和房地產,不能再被資本綁架了!屬於資本高速膨脹,野蠻成長的時代,在這個關鍵的時間點,宣告結束。這一點,從全球500強企業中,中國上榜的網際網路企業和房地產企業的數量和規模就能一目了然。而科技企業,真正被國際承認的中國科技代表企業呢?只有屈指可數的華為。那為什麼騰訊,阿里,京東這些網際網路企業不能算科技企業呢?因為這些網際網路企業盈利的核心模式,其實並沒有什麼科技硬實力和競爭力。
  • 網際網路下半場的真正特徵其實是BAT的讓位?
    正如第一代網際網路成就了新浪、搜狐,第二代網際網路成就了BAT,網際網路的下半場又將成就誰?BAT已經牢牢把握了網際網路的所有機會窗口?如果網際網路是營銷是模式,那麼它只能影響產業鏈最末端的環節;而在網際網路下半場中,核心則是行業本身的價值,網際網路需要結合行業Know How才能滲透產業鏈的各個環節,做到真正的供給側創新。但這種融合正是網際網路企業的難點,卻是行業企業的重大機遇,正所謂「彼之砒霜,吾之蜜糖」。如何融合?
  • 復星聯席總裁徐曉亮:房地產「下半場」核心點必定落在產業上
    在徐曉亮看來,房地產行業發展至今,三高(高地價、高成本、高房價)模式面臨天花板,房地產的「下半場」核心點必定落在產業之上,而復星要做的,就是通過「蜂巢城市」將不同產業集群聯繫到一起,由此來詮釋產城融合的大方向。房地產的「下半場」核心點必定落在產業之上復星集團在2013年提出「蜂巢城市」概念。
  • 宗寧:踢贏下半場,你需要知道這些事!--王興亞布力演講乾貨語錄
    同時,這也是中國網際網路的下半場,整個中國經濟的下半場,需要不依賴紅利,依賴技術、依賴服務,依賴新的增長模式推進新的增長。」大熊有話說:經歷了粗放的競爭發展後,現在企業、行業、國家都處於一個新的階段,哪些路徑不再可行,哪些路徑是未來的競爭核心,這將決定新時期企業在整個行業中的地位,以及未來整個行業在國際上的面貌。
  • 知識變現的底層邏輯到底在哪兒?
    知識變現的底層邏輯到底在哪兒?知識變現圖景——老事物在遷移,新事物在產生移動網際網路帶來了兩種變化:在線支付成為習慣;時間碎片化。正是這兩種變化主導了原有知識變現場景的升級。它們從線下遷移到線上,在交互方式上也有了諸多變化。
  • 灰度認知社曹升:閃送商業模式的底層邏輯
    2019年12月8日晚,曹升老師在創業邦21天重塑商業模式特訓營中,分享了《閃送商業模式16步解析》,以下內容摘自本次分享。  對於創業公司和小公司來說,活下去是第一位的,小公司沒有戰略。太複雜的商業模式不適合在這個階段講,我們今天來講講最簡單的商業模式。
  • 貝殼講堂 ▏張金洋導師傾情講授《深度思考力--改變命運的底層邏輯》
    人們往往通過學習來提升自我價值,而學習過程中,必不可缺的的一環就是獨立且有深度的思考。在這個信息碎片化時代,深入而系統的思考力是寶貴的財富。
  • 深度解析:用戶需求的底層邏輯
    做用戶深度訪問:詢問村子裡的人,一天的生活是怎樣度過的。得出場景:村子沒有電,村民整體沒有新鮮事值得關注的,到了傍晚五六點的時候天就黑了,黑了就得回家。根據線索進行分析:回家想要省點煤油錢就只能早點睡了。但是這麼早就睡了,人的精力根本還很旺盛呢,睡不著怎麼辦呢?還不就真剩下那唯一的床上運動了嘛,所以這才越窮越生啊。
  • 網際網路下半場最大的平臺機會:SbBC模式
    「未來十年是從以消費網際網路為中心轉變成企業服務和消費網際網路兩手都要抓,兩手都要硬」著名投資人朱嘯虎。中國的消費網際網路目前的現狀是:C的獲客成本越來越高,如何在能夠更好獲客。資本越來越冷靜,融資越來越難。而消費網際網路的全球性網絡效應,造成勝者通吃的規律。造成排在老大之後的公司或者延口殘喘,或者倒閉。
  • 網際網路巨頭的下半場新共識
    2018年註定是中國網際網路的轉折年,人口紅利消失,C端市場增長放緩,網際網路進入下半場已成定論。即便在上半場風光無二的巨頭們,也以更謹慎的態度思索未來增長的新引擎。面對下半場,對外如何尋找新的增長點,對內如何提升企業組織能力,成為巨頭們兩個重要思考方向。
  • 左暉:一個長期主義者的底層邏輯
    左暉擅長深度思考,注重邏輯,談話中少見形容詞,別人眼中的波瀾壯闊,在他看來往往不過是水到渠成。創業18年後,他終於要叩響資本市場的大門,還是在疫情與中概股都存在高度不確定性的背景下,但對他而言,這就像普通的一天。
  • 【數據說第十三期】數據驅動業務增長的底層邏輯
    底層邏輯,廣義上關於某種事物的認知,狹義上對於具體到某個產品的規則。在《底層邏輯》這本書裡如是寫道:所謂底層邏輯,就是從事物的底層、本質出發,尋找解決問題路徑的思維方法。底層邏輯越堅固,解決問題的能力也就越強。
  • 專訪左暉:一個長期主義者的底層邏輯
    左暉擅長深度思考,注重邏輯,談話中少見形容詞,別人眼中的波瀾壯闊,在他看來往往不過是水到渠成。創業18年後,他終於要叩響資本市場的大門,還是在疫情與中概股都存在高度不確定性的背景下,但對他而言,這就像普通的一天。貝殼找房(BEKE)於這一天在紐交所掛牌上市,IPO發行定價為20美元/ADS,成為中國居住服務平臺第一股。
  • 深度學習平臺的未來:誰會贏得下半場?
    2018年-2019年,風雲驟變,PyTorch憑藉乾淨的API、與Python完美融合的動態圖機製成功俘獲了大量開發者的芳心,開發者調整深度學習模型底層結構、調試模型的代價明顯降低了。不過事後開發者也發現了PyTorch的缺陷:多機多卡大規模訓練速度慢、實現複雜,模型部署困難,依然免不了學習底層理論等。