数据可视化提升客户服务

博文

在仲量联行，我们通过数据战略的落地实施开辟更光明的发展道路。该战略使业务用户能够在我们所有的业务领域做出明智的、数据驱动的决策。

无论是为客户提供建议、管理楼宇还是提高运营效率，我们都通过数据融合和分析为决策者提供及时洞见。在仲量联行租赁业务中，我们利用数据提升客户满意度、助力中介更好地完成工作。

租赁最基本的就是匹配租户和空间。简单来说，这种匹配有两个主要维度：时机和适合性。时机是直观的：租户有需求时，空间正好可用，否则就无法匹配。确定匹配对象越早越好。适合性涵盖多个因素，包括价格、面积、位置等。满足的适合性因素越多，匹配越接近“完美”，客户满意度也越高。

租赁中介必须了解市场。这包括客户要求、房产信息，以及何时会有空间需求或空间何时可用。过去，中介通常将这些信息牢记在心。如今，客户和市场变得愈加复杂，而海量数据的涌现使中介几乎无法单独追踪所有数据。

仲量联行运用数据和科技解决这个问题。

首先，我们从内部系统收集房产和空间相关数据。这些数据包括面积、价格、位置、基础设施等。我们还采集客户偏好、租赁到期日和需求信息。我们也从业主客户那里采集空间可用时间的信息。数据量大，但还不止于此。

我们还纳入外部资讯源，补充内部数据。这些外部来源包括公开信息、公告、社会经济数据以及第三方供应商提供的数据。

所有这些数据都汇集到仲量联行企业数据平台（EDP）中。该企业数据平台是一个基于云的精选数据湖。作为仲量联行致力于运用科技和数字化手段推动商业房地产创新发展的部门，仲量科技开发和运营这个企业数据平台。我们打造数据驱动的自动化工具，以确保数据可视性。数据管理人员与研究人员进一步扩展和细化数据，加强数据完整性和可靠性。 

数据经过初步处理后，我们会对其进行分析。这些分析为我们的中介提供详细的市场信息和潜在匹配。我们最初只进行比较基础的匹配。时机方面，我们限定在当前或即将可用的空间。适合性方面，我们仅考虑价格、面积等极少量因素。

之后，我们逐步提升了适合性匹配的精细度，纳入了例如步行评分、车辆和行人流量、社会经济信息等更多因素。所有这些带来了更好的租户空间匹配。这样的匹配质量更高，更接近租户期望的“完美”空间。 

我们并没有就此止步。我们持续改进算法、不断引入新功能。与我们加强适合性的方式类似，我们也在扩展时机维度的能力。

最近，我们部署了人工智能模型以在与客户正式沟通之前预测他们的需求。这些模型在公开信息中寻找线索，将可能的机会带到中介面前。这拉动了时机维度的进一步前置，让中介能更早地出现在潜在客户面前，使租赁各方更有机会找到完美匹配。

分析结果体现在以下两个方面。首先，中介可以识别并重点关注“最适合”的租户，提高他们成功的概率，最大化其努力的回报。其次，客户收获最佳匹配；这减轻了找寻合适空间的压力，也提高了客户满意度。

这只是我们在仲量联行运用数据与科技为我们的客户提升房地产服务水平的众多方式之一。 

仲量科技首席数据架构师Michael Norton撰写

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