工作领域7 数字化应98课件讲解.pptx

工作领域7数字化应用;工作领域描述数字化应用可以大大提高房地产经纪业务效率，是房地产经纪人的好帮手。数字化应用是确保房地产经纪服务品质的基础工作。门店数据分析可以进行用户交互数据分析、门店业务数据分析、经纪人工作数据分析，提高交易服务质量。数据建模与门店数据化运营可以通过分析数据找出问题，推进门店管理。关键指标数据分析可以聚焦管理指标，提升房地产经纪服务水平和效率。所以，数字化应用是房地产经纪服务人员的翅膀，需要具备相应的工作技能。

;工作领域内容l门店数据分析；

l数据建模与门店数据化运营；l关键指标数据分析。

工作技能要求

1.能够理解房地产经纪服务职业标准和工匠精神；2.能够进行门店数据分析；3.能够进行数据建模；4.能够开展门店数据化运营；5.能够进行关键指标数据分析；6.能够撰写数字化应用综合报告。

;任务1门店数据分析;1.1任务分析

门店数据分析任务内容主要有3项：

（1）用户交互数据分析；

（2）门店业务数据分析；

（3）经纪人工作数据分析。

1.2任务流程

门店数据分析任务流程有7个步骤：

（1）工作准备；

（2）门店数据分类；

（3）确定线上数据分析方法；

（4）以贝壳找房为核心的用户交互数据分析；

（5）以房和客为核心的门店业务数据分析；

（6）以经纪人为核心的个人工作数据分析；

（7）撰写门店数据分析报告。;1.3任务实施

1.工作准备（1）认知数据化运营的逻辑。数据化运营的逻辑：描述→衡量→管理。

1）描述。用数据去描述门店经营状况。例：XX门店这个月业绩是2.5万元。

2）衡量。数据的问题是比出来的。例：截止到本月20号，一共才做了1.5万元的业绩，上个月20号已经都8万业绩了。

3）管理。通过对影响数据的因素进行分析，找到产生问题的节点，行改进，提升工作质量。

（2）认知数据化运营。数据化运营是借助数据，分析经营中的问题。管理动作跟着数据显现的问题走，进而达到经营效率的提升与经营数据的提高。数据化运营的益处：

1）决策有依据，判断更精准。

2）对症下药，改善门店经营问题。

3）业务管理??高资源转化率。

4）管理更细致，方向更明确。;2.经纪业务作业及管理中的数据类型——以贝壳找房为例房地产经纪门店的数据有业绩、报盘率、电话量、房源量等等。不同数据，呈现不同的门店问题。按照门店管理者的经营管理需要，可以将经纪业务作业及管理中的数据分为以下三个类别：

（1）以贝壳找房网络平台为核心的用户交互数据。

（2）以房和客为核心的门店业务数据。

（3）以经纪人为核心的个人工作数据。

3.确定线上数据的分析方法

（1）细分分析。细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。细分方法可以分为两类：一类逐步分析，如来北京市的访客可分为朝阳、海淀等区；另一类是维度交叉。

;（2）对比分析。

1）对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现、找出业务在不同阶段的问题。

2）常见的对比方法包括：时间对比、空间对比、标准对比。

3）时间对比有三种：同比、环比、定基比。例如本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

（3）漏斗分析。转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。见图7-1。;图7-1转化漏斗分析;（4）聚类分析。聚类分析具有简单、直观的特征。用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似、相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道、关键词等。

（5）AB测试。增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。例如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试。A为对照组——一部分用户还是看到老价格；B为实验组——一部分用户看到新价格。若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

;（6）来源分析。传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，付费有哪些信誉好的足球投注网站等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

（7）用户分析。用户分析常用的分析方法包括：活跃分析、留存分析、用户分群、用户画像、用户细查等。可将用户活跃细