守正创新:2023年房地产数字化十大趋势展望 --- 智能识别篇

近年来，产业数字化浪潮滚滚向前，数字化转型已成为各行业发展“必答题”。房地产作为支柱型行业，其数字化进程对经济发展的质量变革、动力变革、效率变革产生深远影响。为了探讨数字经济大潮下房地产数字化转型的发展趋势，数字化营销研究院联合搜狐博点组成联合课题组，将产业研究与行业实践相结合，经过近半年时间的调研走访，共同编制成超4万字的《守正创新·2023房地产数字化十大趋势展望》。

报告分为五个篇章，从数据篇、建设篇、管理篇、营销篇、运营篇五个视角出发，详细阐述了数字时代下房地产数字化的转型机遇、转型趋势与转型案例，为当前房地产企业在推进数实融合、打破线上线下的边界、释放数字红利方面，提供了可行的实施路径和前沿洞察。

【营销篇】

数字营销是企业数字化转型皇冠上的明珠，成为企业数字化转型的“排头兵”。数字营销的核心要义，在于通过数字技术的深度，拓宽数字市场的广度，提升营销服务的精度，以此促进企业不断向好发展。实践来看，智能识别技术、虚拟现实技术正成为房地产营销重点关注的发展趋势。智能识别针对于提升服务精度，增大用户粘性，进而为用户提供优质服务；虚拟现实是房地产营销另一重要应用，可实现突破空间限制，加速认购流程。

趋势七：智能识别提升服务精度，增大用户粘性

（一）趋势解读

近年来，新一轮科技革命和产业变革兴起，5G、区块链、大数据、人工智能等前沿技术飞速发展，推动产业数字化转型如火如荼。普遍认为，营销作为数字时代变革的关键节点，数字化营销已成为企业数字化转型皇冠上的明珠，现代企业的营销模式和营销策略都必然要发生实质性的创新。在传统模式下，消费者购买旅程模型是一个线性漏斗模型，分为“认知-熟悉-考虑-购买”几个层次，其中，“认知”是营销的重点，表现为传统营销的中心是最大限度获取流量。而伴随着数字经济的发展，数字化营销正成为主流，形成了以消费者为中心，通过数据赋能、AI驱动的新型营销方式。

通常来说，企业数字化营销水平和行业整体的数字化水平高度相关。根据华为2021年发布的《数字化转型，从战略到执行》报告显示，金融、信息通信业属于信息密集型行业，处于数字化转型第一梯队。而房地产行业作为属地型行业，加之其劳动密集型的特征，其数字化转型尚处于起步阶段，数字化营销也处于早期。对于数字化程度较低的企业推进如何推进数字营销，有研究指出，该类企业可通过前沿技术的扩散性，吸收其他产业的数字化营销经验，弥补自身数字化发展劣势，进而提升数字化营销水平。

前沿技术的大规模传播，在不同产业间符合“S”型技术传播模型，即前沿技术在某项行业应用相对成熟后，会不断向其他行业传播。同时，国内也有学者认为，人工智能等前沿技术的扩散，具有显著的非均衡性，形成技术扩散的核心-外围结构，在行业间表现为以数字密集型产业为核心，逐渐向劳动密集型行业扩散。这说明，房地产等数字化程度较低的产业，将会随着市场发展，逐步成为人工智能、大数据等前沿技术释放红利的新领域。

智能识别就是人工智能技术在房地产领域重要技术，衍生出多种智能识别应用。鉴于房地产行业的特殊性，产品营销仍依赖于线下案场渠道，要实现高于市场预期的营销目标，就需要不断提升案场置业顾问的服务质量。在金融、信息通讯行业的智能识别应用已相对成熟的背景下，已有部分房企引入基于智能识别的服务模式，通过语音识别、语义识别、实时分析，实现智能标注客户标签与分类，帮助置业顾问提升案场服务全流程的讲盘能力、服务热情与服务精度，增大营销转化率。进一步看，在头部房企的带动下，越来越多的房企有望将智能识别引入案场服务流程中，实现针对性的为不同客户提供个性化服务，提升用户粘性，强化市场竞争力。

（二）技术特征

智能识别，核心是在案场置业顾问同客户沟通的过程中，精准识别用户需求，使个性化服务贯穿服务始终。在这个过程中涉及技术较多，包括计算机视觉、自然语言处理（NLP）技术、机器学习等。

首先是计算机视觉技术。计算机视觉技术是智能识别的核心技术，主要指通过计算机设备，对语音、图像、视频甚至是人体姿态等进行分析处理，从而使得被检测目标可以转换成数字形式，被计算机所理解，实现计算力识别取代人力识别的最终目标。

其次是自然语言处理（NLP）技术。自然语言处理技术是一种通过对自然语言的形、音、义进行处理并识别的应用，包括语音分析、词法分析、句法分析、语义分析、语用分析等几个技术层次。一方面解决“听懂客户说什么”的问题，通过机器识别和理解，将与用户的交谈信息，转化成文本或者命令，主要包括特征提取技术、模型匹配准则以及模型训练技术三个方面。另一方面是解决“置业顾问怎么说”的问题，综合判断出与客户交互的最佳话术。

最后是深度学习技术。人工智能的优势，就在于其可以通过数据的不断积累，依靠自我学习的能力，对策略系统和评估系统进行实时更新。具体来看，深度学习是通过构建多层神经网络，使得信息在通过每个神经网络时，均作出一个拟合值，再通过多层神经网络的叠加，使得深度学习网络的输出无限逼近最优输出。

（三）应用场景

在以客户为中心的价值导向下，金融、信息通讯行业已经基于人工智能技术，衍生出了大量智能识别场景，处于智能识别应用“领跑者”角色。而对于房地产行业来说，其正处于数字化早期阶段，数字营销水平相对较低，但已有房企率先尝试将数字化领先产业的营销经验，同自身发展实际相结合，以提升业务处理效率和服务体验、节约人力成本等为目标，进行了符合自身发展状况的实践，极大的提升了营销水平。

在传统案场来去电管理领域，传统营销方式下，管理人员需逐个听录音复盘、手动做图表分析；置业顾问水平不一，同时需人工接电去电、手写记录客户情况，存在着案场营销接电质量无法评估、营销效果无从得知等痛点。而以智能识别技术为基础的智能话机，通过渠道来源自动识别，自动分析各渠道转化效果；通过智能话术引导，为每一位意向客户提供专业服务；通过语言识别将语音转换成文字并进行录音分析，自动完整记录和分析每一通电话的来源、沟通过程、客户意向和跟客质量等，同时自动生成置业顾问服务排名和每位意向客户的用户画像，对于提升房产营销意义重大。

在售楼部案场置业顾问接待服务场景，案场服务全流程的讲盘能力、服务热情与专业度是房产成交的关键点，如何实现并不断提升上述能力，成为房企营销的重中之重。根据头部房企的实践来看，提升案场交互能力的关键，是要识别出客户对哪种产品需求最大，再根据客户需求针对性的为其服务。基于此，以智能识别为基础的智能工牌，受到众多房企的认可和应用。

具体来看，智能工牌属于系统前端硬件，置业顾问通过佩戴智能工牌，就可以将与客户的交谈内容进行实时分析、语音识别、语义识别，快速实现“应用-数据-训练”的闭环，并智能标注客户标签与分类，辅助案场及时掌握精确的客户需求。同时，对不同客户所提出的不同问题，平台都可以给出最佳的话术推荐，并通过语音、文本等方式传递给置业顾问，进而形成问题的解决方案。进一步地，智能识别平台还可以对不同客户所提出的问题进行智能分类统计，并进行信息抽取、分类和分析，不仅可以提升置业顾问在与客户交互过程中的服务水平，也能为决策层的业务决策提供支撑。

图：智能识别架构图

（四）规划建议

可以预见，智能识别将由金融、通信技术等信息密集型行业逐步向外拓展。对于房企来说，智能识别将在未来的营销中发挥着重大作用，首先应加强智能识别的技术应用，推动房地产行业数字化转型进程，释放数字红利。其次，房地产企业应借鉴成熟产业的数字化转型经验，发挥多种技术的合力，打造新的市场竞争力。

（五）应用实践

在楼盘营销过程中，电话销售的职责居于“前哨站”的位置，很多销售案例的第一步就是Call客。Call客做的好，初期就能掌握客户精准的购房意向，并对客户建立起良好的第一印象。不过，新手顾问经验不足，往往很难拿下客户意向；靠手写记录信息，不仅工作难度大，事后也很难复盘；甚至普通话机大量的外呼，号码也容易被禁“拉黑”，智能话机由此而生。

在来电流程中，智能话机就能提供一些价值信息。熟客打来的电话，会自动展示历史标签，顾问可以根据标签进行针对性沟通。陌生客人的来电，智能话机则能够自动识别渠道来源，由后台自动统计各渠道的效果。

在通话流程中，智能话机能够提供丰富的选项，灵活标记客户的各类信息。同时内置的AI也会辅助判断客户意向，自动生成对应标签，所有数据在通话过程中会被自动上传云端，无需销售顾问事后手动整理。而对于置业顾问来讲，智能话机还能成为与客户沟通过程中的“提词器”。在后台录入项目的相关话术后，当置业顾问与客户沟通相关话题时，话机会实时自动弹出项目预设的该话术，供置业顾问参考，助力顾问高效专业沟通。智能话机还支持实时语音转写。不论是普通话、方言、民族语言还是英语等外语，都可以灵活识别，自动录音并实时转换为文字并同步至后台。

在去电流程中，智能话机能够灵活分配去电线索，方便顾问一键便捷外呼。开发商通过后台管理系统，可以预设客户线索分配规则，当置业顾问使用话机时会将资源自动分配完成。同时，提供双主叫外呼模式，定向解决案场批量外呼获客问题。

对于Call客进度管理问题，顾问及管理人员可以实时查看目前的外呼任务进度，且所有数据都在后台公开运行，顾问无法对任务进度作假，极大方便了团队管理工作。

图：智能话机作用流程图

另外，双主叫外呼通过技术手段改变呼叫模式，将外呼动作转换为接听动作，帮助拉高整体接听率，大大降低封号概率。在呼叫过程中，直接显示置业顾问手机号码，获得客户的进一步信任，使整体通话更稳定，接听率更高，定向解决案场批量外呼获客问题。