竞品分析体系——房企营销低谷的破局之道

文 | 商业智能研究 2022-04-11

引言

数据显示,自2021年6月起,全国市场持续呈降温态势,商品房销售面积首次低于近三年均值,进入10月,更是同比下降21.7%,销售额同比下降22.6%,降幅进一步扩大(如图1所示)。

由于一个地区同类客群容量在一定时间内是恒定的,随市场下行,客户总量必然会下滑,房企在资金压力及年度高业绩目标下,产品、营销等方方面面的竞争迅速加剧,特别是产品同质化严重的情况下,营销如何做到先声夺人,显得尤为重要

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图1:《中国房地产市场2021总结&2022展望》(数据来源中指研究院)

面向营销域的竞品分析体系化迫在眉睫

竞品分析可以应用于营销、市场、客研、投资等等多个业务域,不同业务域对竞品数据的利用,核心区别在于分析颗粒度数据时效性

  • 面向营销域时:数据颗粒度和时效性最好能达到每周持续获取项目、甚至房间户型级的基本信息和销售数据,用于指导具体营销策略的调整,譬如调价、营销话术、分销模式等等。
  • 面向市场、客研、投资时:数据颗粒度通常只需要到城市或板块级,应用于土地价值、客户诉求变化趋势以及整体市场行情的洞察,从而做出宏观判断,在投资域中,地块研判所用的项目级数据也仅需要一段时期的历史数据即可,时效性要求不高。

过去房企倾向于在市场监测、客户和产品研究、土地投资研判方面对外部数据进行体系化获取和分析,面向营销的竞品分析并不重视体系化建设。90%的房企主要靠案场的个人关系,进行信息采集或交换,用于所在项目某次营销方案制定,或项目统一整理后在业绩复盘会上,面向区域或集团进行汇报,大部分数据用一次丢一次,等待下次有需要再去收集。由于频次和成本低,并且可以短平快获取相对真实的数据进行阶段复盘,在市场火爆或者竞争压力小的情况下比较适用,但据不完全统计,某房企旗下拥有近100个项目,单项目单次数据采集和统计耗时3个人天工作量,100个项目就是300个人天,每年高达3600人天,有形成本数十万,但竞品数据管理资产并没有有效沉淀,无形中造成了巨大浪费。

在如今市场遇冷、走入营销低谷的背景下,两类新问题的出现,要求房企不得不重新思考面向营销域的竞品分析是否需要体系化建设问题:

(1)客户总量减少,某一类或者几类重点客群必然成为稀缺资源。

在项目层面,直接竞品之间,前期土地研判和客研水平往往差距不大,产品本身很难拉开巨大差距,谁的项目能持续创新一流的营销方案,在某类需求的客户池中,率先打动大多数客户,其整体签约和不同业态产品的去化率就会遥遥领先,同理其他项目只能消化很小一部分客户,各方面业绩表现难以完成自身营销目标。

但是就营销业务的特点而言,推盘节奏和相应的营销策略处于不断变化的状态,营销策略发挥作用也在1~20天不等,传统竞品分析方式只能对比某个时间节点自己与竞品项目的业绩表现和采用的营销方案,很难系统性沉淀,通过高频持续追踪策略异动和销售数据间的关系,或拉通不同地区类似竞品项目群进行比对,分析出高价值的营销策略,时刻紧跟或甩开竞品。

图2 未来社区(图片来源网络)

(2)辅助业绩评价与纠偏

当某地区、项目月底的营销目标达成率持续只有30%~40%时,在集团层面,纯粹依靠内部完成率已经失去指导和分析意义,需要利用外部数据辅助分析问题和绩效评价,此时零星采集的数据很难作为重点项目考察和持续纠偏的依据,而且数据真实性和可靠性极难复核。

两个层面分析强化竞争意识

兵马未动,粮草先行,帆软数据应用研究院经过对十几家TOP100房企的研究发现,建设竞品分析体系,绝不单单是个别项目或者集团某个高层的事情。

首先房企上下要建立目标、强度一致的竞争意识,对权责利达成共识,才能保障好制度、系统、费用的落实,而不至于执行过程中互相应付差事或使绊子,导致竞品分析体系建设难以发挥预期作用。

(1)集团/区域/城市管理平台层面

建议以总裁或营销分管副总裁为首的高管牵头,指定明确的竞品分析统筹部门或小组,拥有竞品数据管理整合、解读分析、质量反查的最终解释权,定期参与营销业绩复盘会。

如果房企营销业绩达成的平均水平尚可,则可以将竞品分析体系建设的职责放在营销中心或下属市场组,不定期到一线考察数据可靠性,在月度/季度复盘中,依然重点关注自身项目的业绩达成率,对销售额、均价、去化率等几个关键指标,设置与竞品的PK,观察与分析领先或落后的若干项目即可。

如果自身业绩达成大面积、大幅度落后目标,则需要在营销中心外设置竞品数据体系建设部门,例如客研中心,额外赋予营销业绩考核与评价的建议权,以最大程度保证数据的客观性和分析强化竞争意识的快速成型。

(2)项目层面

首先,建立正确的竞品分析价值观,认识到真实客观的竞品数据是为了随时获知竞品和自身在蓄客、认购签约、去化方面的动态对比,进一步从推盘节奏、价格、分销策略、地产开发全链条等方面寻找差距或机会点,调整自身或倒逼营销前后端进行改进提升,让营销结果更上一层楼的作用,如果不认真对待,则会错失大量纠偏和发展的机会。

以“未来社区”为例(图3),尽管楼盘附近的配套不完善,但借助完善的线上平台和线下物流依然可以让业主足不出户,享受居家一键借书还书、线上购物送货上门等高质量科技生活。这些以营销中心一己之力很难调度足够的资源进行落实,需要依靠真实的数据、严密的逻辑进行验证,以牵引集团进行资源投入。

图3 未来社区(图片来源网络)

其次,强化管控力度,在以往月度或推盘前开展竞品分析的基础上缩短周期。建立以周为单位的持续跟踪,获悉竞品发生任何调价、分销策略等方面的异动后第一时间建立专项任务,分析异动前后营销数据的波动情况,提炼高价值策略,保障自身项目在推盘或平销阶段,不被竞品抢走大量潜在客户,自身仍然后知后觉。

建立数字化平台,量化竞品分析

竞品数据属于外部数据,并非自身生产活动过程中产生的,因此建立竞品分析体系,重中之重是解决数据采集和一体化整合的问题,传统方式主要有3种:

(1)线下一对一问询

90%左右房企已经开展相关工作,主要靠案场、市场或客研部门的个人关系,进行信息采集或交换,用于所在项目某次营销方案制定或业绩复盘会。

优势:成本低,可以短平快获取相对真实的数据进行阶段复盘。

劣势:难管理,用一次丢一次,等待下次有需要,再去收集,很难系统性沉淀并分析出有价值的规律,事后数据复核的难度特别大。

(2)每年购买外部数据服务

20%左右房企直接购买房地产信息服务机构的商品房交易数据,但由于没有一家机构能独自完整覆盖一线、二线城市、甚至县级市的数据,并保证其数据颗粒度和真实性,因此大量房企要同时购买克尔瑞、中指、还有很多地方性机构的数据服务,某头部千亿房企甚至同时对接40+平台。

优势:单一机构的数据质量不错,数据来源房管局等官方机构,准确性、时效性较高。

劣势:成本高昂,接口费平均10万/城市/年,每年的数据接口费高达百万、甚至数百万,因此绝大多数房企采用账号租赁的方式,定期导出进行手工处理和整合,但与企业项目主数据和内部数据合并分析的过程中费时费力。

(3)爬取外部数据

主要利用python等技术自行获取,虽然直接成本低,但数据质量特别难保障,涉及敏感数据容易违法,间接成本和风险极高,极少房企采用该方式。

综上所述,当下竞品分析数据采集和一体化整合的痛点聚焦在两方面:(1)纯线下采集的信息零散、数据难以留存和持续跟踪分析。

(2)不同外部数据服务商在不同城市的数据颗粒度和质量不同,线下采集项目基本信息的同时,需对接几个~几十个平台的销售数据,纯手工整合和加工处理难度大。

上述痛点依靠手工或excel等离线工具进行解决,主要原因为内外部数据合并费时费力,项目与管理平台之间协作困难,且很难设置预警、提醒推送等功能辅助数据持续有效地采集。

因此,一个能够快速整合人工和多方外部数据,面向竞品数据管理、可视化展示和分析的数字化平台(图4)对于量化竞品分析体系建设质量和成果的重要性不言而喻。

帆软在过去的十年间,深耕地产数字化,于2021年正式成立帆软·启程品牌,和诸多房企共同打磨出了成熟的竞品分析数字化平台,在之后的文章中将展开介绍落地案例和平台建设思路。

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图4 竞品项目群营销分析平台

结语

未来一段时间内的房地产市场很难再回去野蛮扩张的时代,客户更加注重品质和实惠,一线与一线、一线与本地房企之间的竞争会更加激烈,帆软启城希望帮助房企分析持续强化竞争意识,借助数字化平台量化竞品分析体系的各个环节,在市场严冬中走出营销低谷。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI

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