大数据在房地产业、商业地产中的应用案例
大数据给中国带来的十大商业应用场景
大数据给中国带来的十大商业应用场景2012年纽约时报的一篇文章标志着人类社会进入大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。
大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。
大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。
现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。
1、智慧城市如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。
政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。
既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。
大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。
城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。
利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。
在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。
机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。
铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。
大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。
大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。
大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。
高科技在房地产中的应用
区块链技术可以应用于房地产交易、产权登记、物业管理等领域，提高交易的透明度和安全性，降低交易成本和风险。
区块链技术还可以帮助房地产企业实现更加智能化的供应链管理、资金监管和风险管理，提升企业的运营效率和风险管理能力。
5G技术具有高速率、低时延、大连接数等特点，在房地产领域的应用将会更加广泛。未来，5G技术有望进一步提升房地产行业的智能化和信息化水平。
高科技的应用可以提升房地产项目的品质和形象，吸引更多潜在买家。
增强项目吸引力
提升租金收益
增加附加值
高科技的公寓或办公室可以提高租金水平，为投资者带来更高的回报。
高科技的应用可以为房地产项目增加附加值，如智能停车系统、智能照明等。
03
02
01பைடு நூலகம்
通过高科技的自动化管理系统，可以实现房地产项目的快速审批、快速销售等，提高工作效率。
智能建筑管理系统
总结词
详细描述
虚拟现实与增强现实技术：通过虚拟现实和增强现实技术为房地产提供更加直观和生动的展示方式。包括虚拟样板间、虚拟漫游等功能，提高客户体验和购房意愿。
无人机技术：通过无人机对房地产项目进行航拍和监测，提供更加全面和准确的数据支持。包括地形测绘、施工监测等功能，提高项目规划和建设的准确性。总结词：无人机技术是高科技在房地产中的重要应用之一，能够提高项目规划和建设的准确性。详细描述：无人机技术可以为房地产项目提供高效、准确的数据支持。通过无人机搭载的高清摄像头和传感器，可以对房地产项目的地形、建筑等进行航拍和监测，获取更加全面和准确的数据。这些数据可以为项目规划和建设提供重要的参考依据，提高项目建设的准确性和效率。同时，无人机技术还可以用于房地产项目的安全监测和应急响应等方面，提高项目的安全性和可靠性。
企业数字化商业模式创新方法与案例分析
企业数字化商业模式创新方法与案例分析近年来，随着互联网的不断发展和智能技术的日益成熟，以数字化为核心的商业模式正在成为企业发展的新趋势和重要方向。
在这样的趋势下，企业数字化商业模式创新成为了企业发展的必经之路。
一、数字化商业模式的概念及其重要性数字化商业模式是指企业将数字化技术与商业模式紧密结合，通过数字化技术的运用，改变传统模式，实现商业的转型和创新。
数字化商业模式的核心是以用户为中心，以数字化技术为手段，以创新的商业模式为依托，实现企业的价值创造和经营效益的提高。
数字化商业模式的重要性体现在以下几个方面：1、实现商业的转型和创新。
数字化商业模式提供了新的商业模式及其支持的技术，为企业转型和创新提供新的思路和途径。
2、提高企业的创新能力。
数字化商业模式可以在很大程度上提高企业的创新能力，实现商业模式的改变，推动企业的创新创业。
3、满足用户需求，实现用户价值的最大化。
数字化商业模式以用户为中心，以用户价值为导向，通过数字化技术的运用，最大程度地满足用户需求。
二、数字化商业模式的实施策略数字化商业模式的实施需要有以下几个方面的策略：1、重视用户需求。
在数字化商业模式的打造中，用户需求是核心，企业需要深入了解用户需求，发掘用户潜在的需求和痛点，为用户提供更好的在服务。
2、整合数字化技术。
企业需要整合各种数字化技术，尤其是人工智能、大数据、区块链等前沿技术，充分挖掘数字化技术的潜在价值，为企业提供更好的商业模式。
3、与其他企业合作。
数字化商业模式需要与其他企业进行合作，共同利用各方资源，探索新的商业模式，实现与其它企业的互补和优化。
4、推崇创新文化。
数字化商业模式需要企业强调创新，并营造出一种创新文化，提高员工的创新意识，充分发挥员工的想象力和创造力，不断创新商业模式。
三、数字化商业模式的案例分析1、京东的数字化商业模式京东是中国最大的综合性零售商，其数字化商业模式充分体现了“大数据+人工智能”的理念，在减少佣金、提供贷款和增加广告销售等方面取得了成功。
大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用
大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用一、引言随着科技的飞速发展，大数据技术和商业智能分析成为了许多行业的利器，其中包括房地产行业。
在这个信息充分流通的时代，房地产公司需要及时准确地掌握市场情况和客户需求，才能迅速作出正确决策。
大数据技术和商业智能分析为房地产公司提供了更好的数据分析和决策支持工具，从而帮助他们实现更高效的运营管理和更迅速的发展。
本文将对大数据技术和商业智能分析在房地产行业中的应用进行详细的探究和分析。
二、房地产行业的数据化转型如今，数字化和智能化已成为现代化建设的必要条件，而数据化转型则是数字化和智能化之间的桥梁。
房地产行业的数据化转型必须先从数据收集和分析入手，随着现代技术的发展，公司必须对大规模数据进行快速的处理和分析。
这就是大数据技术的应用范围。
如何有效地利用大数据技术和商业智能分析对数据进行处理和分析，成为了房地产公司实现数据化转型的关键。
三、大数据技术在房地产行业中的应用1. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中挖掘出规律和趋势的过程，通常包括数据清洗、模型建立、模型选择和模型验证等环节。
在房地产行业中，数据挖掘可以帮助公司了解客户的需求、掌握房地产市场的变化趋势、确定适宜的房价区间等，从而制定相应的战略。
例如，某房地产公司通过使用数据挖掘技术，分析了成交房屋面积和成交房屋价格的关系，发现房屋面积和房屋价格存在一定的正相关关系；然后通过对比不同区域相同面积的房价，确定了该区域房价相对合理的区间。
通过这种方式，房地产公司能够更加精准地定位目标群体、了解市场需求和判断房价区间。
2. 预测分析预测分析是利用历史数据和统计学方法来预测未来的趋势和事件。
在房地产行业中，预测分析可以帮助公司预测未来的房产价格、预测新建楼盘的销售趋势、预测市场占有率等，从而制定相应的策略和决策。
例如，某房地产公司通过使用预测分析技术，对市场数据进行综合分析，得出某区域未来的房产市场变化趋势，从而准确地预测该区域房价的走向，并根据预测结果调整了该区域新楼盘的定价策略，从而取得了更好的市场表现。
大数据在房地产市场营销中的应用研究
大数据在房地产市场营销中的应用研究摘要：大数据是互联网发展的产物，处于大数据时代中的我们很多行为都会被数据记录。
对此，企业营销需要进行转变，将大数据应用于营销中。
本文针对大数据在房地产营销中的应用进行论述，首先对大数据进行简单介绍，之后对大数据在营销中的地位进行阐述，最后对大数据时代背景下房地产营销的机遇进行分析。
关键词：大数据；房地产营销；应用引言随着大数据的发展，使得企业得到了更多的商机，企业可以通过大数据对消费者的需求进行定位，更多地对消费者进行了解，使用传感器和微处理器对消费者的喜好进行分析，使得企业在制定营销计划的时候更加具有针对性，通过对消费者的购买记录和数据痕迹进行分析，进行个性化营销方针的制定。
同时通过网络可以实现商家与消费者之间的网络交流与沟通，使得市场营销不再局限于实体层面，通过网络可以获得同样的沟通效果，使得市场营销进一步进行扩展，为企业带来新的发展机遇。
1大数据在营销管理中应用的地位及前景我国的各个领域都受到了大数据的深远影响，包括教育、经济、社会等，就目前的发展现状来说，大数据属于谁，未来就属于谁。
借助大数据，能够对消费者的行为进行深入分析，能够为企业提供有效的营销策略。
在大数据的帮助下，企业能够获得消费者的上网信息，并对其加以分析，在进行营销管理时候辅助企业做出最合理的决策。
大数据为企业提供了更新颖的分析模式，企业能够以此作为依据进行营销策略的调整。
就企业营销管理来说，大数据会对整个营销体系产生巨大作用，商业价值不可忽视。
在不同行业中都有大数据的渗透，借助大数据完成营销管理能够让营销活动更加有效。
从企业的角度来说，需要针对大数据时代制定符合自身的营销策略，占领更多市场。
大数据营销的前提是营销创新，企业要具有强烈的创新意识，建立起完善的营销体系，为企业提供精确的营销策略。
2大数据在房地产营销中的应用（以万科杭州未来城为例）2.1万科杭州未来城简介万科企业股份有限公司，于1984年在深圳成立，1988年进入房地产行业，3年之后成为了深圳证券交易所的第二家上市公司。
房地产市场的数字化转型
共享经济模式将在房地产领域得到更广泛应用，如共享办公空间 、共享住宅等。
企业如何应对数字化转型的挑战与机遇
创新业务模式
企业应积极探索新的业务模式，以满足市场变化和客 户需求。
提升技术能力
加强技术研发和人才培养，提高企业的数字化技术水 平。
跨界合作
与其他行业的企业进行合作，共同推动数字化转型进 程。
市场份额和品牌影响力。
02
房地产市场的现状与挑战
当前房地产市场概况
1
房地产市场发展迅速，成为国民经济的重要支柱 产业。
2
房地产市场存在地域性差异，一线城市和热点城 市房价高涨，三四线城市和冷门城市面临去库存 压力。
3
房地产市场投资渠道单一，过度依赖住宅地产， 商业地产和租赁市场有待进一步发展。
房地产市场面临的挑战
人工智能与机器学习
总结词
利用机器学习和人工智能技术，提高决策效率和准确性。
详细描述
人工智能和机器学习技术可以处理大量数据并从中学习，不断提高预测和决策 的准确性。在房地产市场，这些技术可用于智能定价、智能推荐、智能客户服 务等，提升客户体验和业务效率。
区块链技术
总结词
通过区块链技术，实现透明、可追溯和安全的交易记录。
详细描述
区块链技术可以提供不可篡改的交易记录，确保数据真实可靠。在房地产市场， 区块链技术可用于产权登记、交易记录、物业管理等，提高交易的透明度和安全 性。
物联网与智能家居
总结词
通过物联网和智能家居技术，实现智能化管理和个性化服务。
详细描述
物联网和智能家居技术可以实现设备间的互联互通，提供更加便捷和智能化的居住体验。在房地产市场，这些技 术可用于智能家居、智能物业管理等，提高居住品质和管理效率。
房地产行业中的大数据分析应用案例
房地产行业中的大数据分析应用案例在当今信息时代，大数据分析已成为房地产行业中的重要工具。
通过对海量数据的深入挖掘和分析，房地产公司可以获得更全面、准确且有针对性的信息，从而更好地指导决策、提升效益。
以下是一些房地产行业中的大数据分析应用案例。
1. 市场需求分析房地产开发商可以通过大数据分析来了解市场需求趋势，从而确定开发的地段、户型、价格等因素。
例如，通过分析人口结构、收入水平、教育资源等数据，可以预测某个地区未来的住房需求量和趋势，为开发商提供决策依据。
2. 土地选址决策大数据分析可以帮助房地产公司进行土地选址决策。
通过分析土地周边的交通、商业配套、教育资源等数据，可以评估土地潜力和价值。
同时，分析人口迁移、城市规划等数据可以预测土地未来的发展前景，为土地购买提供参考。
3. 项目销售预测大数据分析可以为房地产公司提供项目销售预测。
通过分析历史销售数据、宏观经济指标、政策变化等数据，可以预测未来项目的销售情况。
这有助于房地产公司安排销售策略、定价策略，降低风险。
4. 客户画像分析通过大数据分析客户的购房需求、购买能力、行为习惯等信息，房地产公司可以进行客户画像分析，从而更好地开展精准营销。
例如，通过分析客户的购房偏好、所在行业、教育背景等数据，可以针对性地开展推广活动，提高市场占有率。
5. 全链路数据分析房地产行业的数据涉及面广泛，包括项目设计、施工进度、销售管理等环节。
通过对全链路数据的分析，房地产公司可以及时发现问题、优化流程、提高效率。
例如，通过分析施工过程中的工期、成本等数据，可以及时调整资源配置，提高项目进度。
6. 市场竞争分析大数据分析可以帮助房地产公司进行市场竞争分析。
通过分析同行的开盘量、销售情况、定价策略等数据，可以了解市场竞争格局和趋势。
这有助于房地产公司调整自身策略，保持竞争优势。
7. 环境影响评估房地产项目的开发往往会对周边环境产生影响。
大数据分析可以帮助房地产公司进行环境影响评估。
房地产市场的大数据分析
数据来源
包括房地产交易数据、房地产评估数据、房地产市 场调查数据、房地产政策数据等。
大数据分析工具
包括数据挖掘工具、统计分析工具、可视化 工具等。
大数据分析在房地产市场的重要性
预测市场趋势
通过对历史数据的分析，预测未来房地产市 场的走势，帮助企业提前布局。
精准定位目标客户
通过数据分析，了解消费者的需求和偏好， 为企业精准定位目标客户群体。
经济因素
分析经济因素对房地产市场的影 响，如GDP增长率、通货膨胀率 、利率等。
社会因素
分析社会因素对房地产市场的影 响，如人口增长、城市化进程、 居民收入水平等。
政策因素
分析政策因素对房地产市场的影 响，如政府调控政策、土地政策 、金融政策等。
03
大数据分析技术及应用
大数据技术介绍
大数据定义
大数据是指数据量巨大、复杂度高，难以用传统数据处理工具进 行管理和分析的数据集合。
大数据分析在房地产投资决策中的应用
总结词
通过对房地产市场的历史数据、市场趋势、 竞争楼盘等信息进行深度挖掘和分析，投资 者可以更加准确地评估投资价值和风险，提 高投资决策的准确性。
详细描述
大数据分析可以帮助投资者全面了解市场趋 势、竞争楼盘情况、目标楼盘的优缺点等， 从而更加准确地评估投资价值和风险。同时 ，大数据分析还可以为投资者提供更加精细 化的投资建议，提高投资决策的准确性。
大数据驱动的房地产市场变革
营销模式变革
大数据将改变房地产企业的营销模式，从传统的广告 宣传转向基于用户行为和需求的精准营销。
服务体验升级
通过数据分析，房地产企业可以提供更加贴心、个性 化的服务，提升客户体验和满意度。
资源优化配置
大数据驱动下的房地产行业数字化转型报告
大数据驱动下的房地产行业数字化转型报告在当今数字化浪潮的冲击下，房地产行业正经历着一场深刻的变革。
大数据作为这一变革的核心驱动力，正引领着房地产行业走向数字化转型的新征程。
一、房地产行业数字化转型的背景与必要性过去几十年，房地产行业主要依靠传统的业务模式，依赖人工经验和有限的数据进行决策。
然而，随着市场竞争的加剧、消费者需求的变化以及政策环境的调整，这种模式已经难以满足行业发展的需求。
大数据的出现为房地产行业带来了新的机遇。
通过收集、分析和利用海量的数据，房地产企业能够更准确地了解市场趋势、消费者偏好以及项目运营情况，从而做出更明智的决策，提高运营效率和竞争力。
此外，数字化转型也是满足消费者需求的必然选择。
如今的消费者在购房过程中更加注重个性化、便捷性和信息透明度。
数字化平台能够为消费者提供更丰富的房源信息、更直观的看房体验以及更高效的交易流程，提升消费者满意度。
二、大数据在房地产行业的应用领域1、市场调研与预测利用大数据分析市场供需情况、房价走势、区域发展潜力等，帮助企业准确把握市场动态，提前布局投资项目。
2、客户关系管理收集和分析客户的行为数据、偏好信息，实现精准营销和个性化服务，提高客户忠诚度和转化率。
3、项目开发与管理通过对项目进度、成本、质量等数据的实时监控和分析，优化项目管理流程，降低风险，提高项目交付质量。
4、房地产金融基于大数据评估抵押物价值、借款人信用状况，降低金融风险，创新金融产品和服务。
三、房地产行业数字化转型面临的挑战1、数据质量与安全问题数据来源广泛，质量参差不齐，且涉及大量敏感信息，数据的准确性、完整性和安全性成为重要挑战。
2、技术人才短缺数字化转型需要既懂房地产业务又精通大数据技术的复合型人才，目前这类人才相对匮乏。
3、传统业务模式的阻碍部分企业习惯于传统的业务流程和管理方式，对数字化转型的认识不足，存在抵触情绪。
4、高昂的转型成本包括硬件设备购置、软件系统开发、人员培训等方面的投入，对企业的资金实力提出了较高要求。
数字化转型对房地产行业的影响
数字化转型对房地产行业的影响在当今数字化时代，各行各业都在积极地进行数字化转型。
房地产行业作为经济的重要支柱之一，也正在经历这一变革。
数字化转型对房地产行业的影响深远，它改变了传统的商业模式、提高了效率、提升了用户体验，并且为整个行业的未来发展带来了无限可能。
首先，我们来看看数字化如何改变房地产的商业模式。
在过去，购买或租赁房地产需要通过实地看房、签订纸质合同等繁琐的步骤。
然而，随着互联网技术的发展，线上看房、电子签约等数字化方式开始被广泛使用。
这种方式不仅方便了消费者，也大大降低了房地产企业的运营成本。
例如，阿里巴巴旗下的“淘宝房产”就提供了在线看房、选房、购房的一站式服务，让消费者可以足不出户就能完成买房的过程。
其次，数字化转型还显著提高了房地产行业的效率。
大数据、云计算、人工智能等技术的应用，使得房地产企业可以更加精准地了解市场动态和消费者需求，从而做出更科学的决策。
例如，通过对历史销售数据的分析，企业可以预测未来的房价走势，从而合理制定销售策略。
此外，数字化工具如CRM系统（客户关系管理系统）可以帮助企业更好地管理客户信息，提高销售转化率。
再者，数字化转型提升了房地产行业的用户体验。
以前，购房者往往需要花费大量的时间和精力去寻找合适房源，而现在，他们可以通过各种在线平台轻松获取到丰富的房源信息。
同时，虚拟现实技术的应用，让购房者可以在购买前就能体验到房屋的真实情况，极大地提高了购买决策的准确性。
最后，数字化转型也为房地产行业的未来发展带来了无限可能。
比如，区块链技术的应用可以解决房地产交易中的信任问题，提高交易的透明度和安全性。
而物联网技术则可以实现智能家居，提升居住的舒适度和便利性。
总的来说，数字化转型对房地产行业产生了深远影响。
它改变了传统商业模式，提高了效率，提升了用户体验，同时也为行业的未来发展打开了新的大门。
然而，我们也应该看到，数字化转型并非一蹴而就的事情，它需要企业有足够的决心和耐心，也需要有创新的思维和技术的支持。
大数据经典应用案例top50详细剖析
大数据应用经典案例TOP50详细剖析1. 梅西百货的实时定价机制。
根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。
该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以与客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。
这项举措减少了90%的预测模型构建时间。
SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。
这家零售业寡头为其Walmart自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。
根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。
”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。
该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。
如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。
当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。
首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。
根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。
PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以与一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的X围内。
在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。
这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。
通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。
大数据分析在房地产行业中的应用案例
大数据分析在房地产行业中的应用案例随着科技的不断发展，大数据已经成为各个行业中的重要组成部分。
对于房地产行业来说，大数据分析的应用能够在市场洞察、目标客户定位、项目决策等方面提供有力支持。
本文将通过几个实际案例，来探讨大数据分析在房地产行业中的应用。
案例一：市场洞察大数据分析能够帮助房地产公司深入了解市场需求，从而制定更精准的销售策略。
例如，某房地产公司通过收集和分析大量的房屋销售数据，发现一线城市的购房者更加注重交通便利性，而二线城市的购房者更看重教育资源。
基于这一洞察，房地产公司调整了项目规划，加大了在一线城市的开发投入，同时在二线城市加大教育资源的宣传力度，取得了良好的销售业绩。
案例二：目标客户定位大数据分析不仅可以帮助房地产公司洞察整体市场，还能够帮助公司更精确地定位目标客户群体。
以某高端住宅项目为例，该项目通过大数据分析发现，潜在客户主要集中在某些高收入人群，并且这些人群更倾向于购买具有独立花园或社区配套设施完善的房屋。
基于这一洞察，房地产公司调整了宣传策略，投放了更多的资源在高收入人群聚集的媒体和社交平台上，同时强调项目的独立花园和配套设施，取得了较好的销售效果。
案例三：项目决策大数据分析在项目决策方面也起到了重要的作用。
一家开发商计划在某一城市开发新的商业综合体，但是却不确定该综合体所需的商业配套具体是什么。
通过对大量的消费数据进行深入分析，该开发商发现该城市人均收入较高，对高档食品和奢侈品的需求也较大。
基于这一洞察，该开发商决定在商业综合体中增加高档餐饮和奢侈品零售，以满足市场需求，并且取得了不错的经济收益。
综上所述，大数据分析在房地产行业中具有广泛的应用前景。
通过大数据分析，房地产公司能够准确洞察市场需求、精确定位目标客户群体，并且在项目决策中提供有力支持。
随着技术的不断进步，相信大数据分析将在未来房地产行业中发挥越来越重要的作用。
大数据时代下的商业模式创新
大数据时代下的商业模式创新随着信息技术的进步和移动互联网的普及，大数据已经成为我们生活中不可避免的一部分。
在此背景下，大数据时代下的商业模式创新越来越成为各行各业的热点话题，无论是传统企业还是创新型企业，都在不断探索如何将大数据应用于商业模式创新，以创造更大的商业价值。
一、大数据时代下的商业模式创新意义大数据时代的到来，标志着人类社会发展进入了一个数据驱动的时代。
传统的商业模式已经无法适应大数据时代的需求。
因为大数据具备三个特点：多样性、高速性和海量性。
这就需要企业重新审视自己的商业模式，在商业模式中融入大数据的价值，以创造更大的商业价值。
1. 多样性：由于大数据来源繁多，数据类型多样，需要企业具备更好的数据整合能力和数据分析能力。
2. 高速度：大数据的获取和处理速度非常快，这对企业来说是一个难得的机遇，可以快速获得信息和反应。
3. 海量性：由于大数据量庞大，需要企业拥有更好的信息存储和计算能力，才能有效挖掘大数据的价值。
二、大数据时代下的商业模式新思路随着大数据的普及和应用，企业对商业模式的构想和实践也在不断推陈出新。
1. 数据积累和分析：积累大量的数据，并运用数据分析技术，可以帮助企业更好地了解和把握消费者的需求和行为，提升客户粘性，激发消费者的消费潜力。
举例来说，银行可以通过分析消费者的购物、娱乐或生活习惯，为消费者提供更有针对性的金融服务，从而增加交易量。
2. 自动化和人工智能：将大数据与自动化和人工智能技术结合起来，可以有效提高企业的效率和质量。
举例来说，工业企业可以通过自动化生产线和机器人等方式，实现生产与物流的自动化，提高生产效率和质量；而企业可以通过智能客服机器人的引入，提升客服的效率和客户满意度。
3. 跨界合作：跨界合作是当今商业模式创新的一个趋势。
大数据时代下，不同行业之间的合作可以产生重大的创新机会，从而提升企业的核心竞争力。
举例来说，汽车制造商可以与互联网企业合作，推进智能汽车的研发与生产；房地产企业可以与信息技术企业合作，打造智慧社区和智慧城市等项目。
大数据分析在商业运营中的应用
大数据分析在商业运营中的应用随着科技的不断进步，大数据分析技术已经逐渐应用于商业运营中。
通过对大数据的深入分析，企业能够更好地了解市场需求、顾客行为以及竞争对手情况，从而制定更加精准和有效的商业战略。
一、大数据分析在市场需求分析中的应用随着消费者需求的不断变化，企业需要更加精准地了解市场需求，以便及时调整产品和服务的定位和战略。
大数据分析技术可以收集并整理市场和顾客的信息，通过量化分析和数据建模的方法，对市场需要进行预测和趋势分析，帮助企业把握市场机会。
例如，电商平台通过对用户搜索和点击数据的分析，可以了解用户对不同品牌和产品的偏好和需求，从而优化平台搜索推荐算法，提高转化率和购买力。
二、大数据分析在顾客行为分析中的应用了解顾客的行为和需求，是企业制定定位和战略的基础。
大数据分析技术可以帮助企业深入掌握用户的消费行为和偏好，为企业提供针对性的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
例如，社交媒体平台可以通过分析用户的行为和兴趣，推荐相关的广告和内容，提高广告精准度和点击率。
三、大数据分析在竞争对手分析中的应用了解竞争对手的策略和市场表现，对企业的决策和发展有着重要的意义。
大数据分析可以帮助企业全面了解竞争对手的品牌定位、市场份额、产品优劣、营销策略等信息。
例如，汽车制造企业可以通过大数据分析技术收集和整理全球汽车市场的市场份额和品牌战略等数据，并对其进行比较和分析，为企业的产品和服务提供更优化的设计和升级策略。
四、综合分析与商业决策通过对市场需求、顾客行为和竞争对手的分析，企业可以综合考虑多方面的因素，制定出更加精准和有效的商业战略。
例如，房地产企业可以通过对区域市场、购房者行为和竞争对手情况的分析，确定最适合的楼盘类型和设计方案，提高项目的销售率和利润。
总结大数据分析技术在商业运营中的应用可以帮助企业更加精准地了解市场需求、顾客行为和竞争对手情况。
通过综合分析和商业决策，企业可以有效提高产品和服务的定位和营销效率，提高企业的投资回报率和竞争力。
大数据生活圈案例：朝阳大悦城,银泰百货,保利生活圈
大数据分析：
显示两家店的销售额相同，进一步 进行数据分析可以发现，第一家的 客流量较大，提袋率较高，但是客 单价相对较低。而第二家店客流量 较低，提袋率也不是非常高，但是 客单价相对较高。
原因分析：
第一家商户属于低价产品快速行销，第 二家商户则属于通过有忠诚度的消费者 进行单次购买来支撑销售。可以想象， 若想提升两家商户的销售额，第二家商 户就要提高交易笔数，而对于第一家商 户，只要客流量继续提升就能够起到增 加销售额的效果。
朝阳大悦城
优化商业中心的消费者动线，提高空间利用率
消费者动线提升——经过客流统计系统的追踪分析，提供解决方案改善消费者动线， 4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走，该区域的销售表现不尽如人意。为此， 招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧，打造成欧洲风情街，并提供 iPAD无线急速上网休息区。通过精心设计，街区亮相后新区销售有了明显的改观。
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基于“社交沟通”的万客会APP的用户行为统计分析系统，集合了低成 本、高效率、实现圈层营销的目的。其服务更贴合业主社交需求。
免费WIFI有什么用？
如果用三个关键词概括大数据功能的话，那就是：挖掘、预测、关联。毫不 夸张地说：大数据可以通过数据分析，告诉你想知道或者不想知道的一切！
线上的VIP账号。
当一位已注册账号的客人进入实体店，他的手机连接上wifi，后台就能
认出来，他过往与银泰的所有互动记录便会在后台呈现。通过对该顾客的电
子小票、行走路线分析，来判别消费者的购物喜好，分析购物行为和品类搭
配的一些习惯。
银泰百货
丰富消费体验，提升客户感知
线下体验、线上购买——银泰还在实体 店设置触摸屏，方便顾客线下体验、线上购 买，还能进行网上订单查询和提货、送货服
虚拟现实技术在房地产行业的应用场景
客户可以更加直观地了解设计 师的设计理念和装修效果
用户可以在线上 进行房屋浏览， 了解房屋布局、 装修风格等信息
通过虚拟现实技 术，用户可以身 临其境地感受房 屋的居住环境和 氛围
在虚拟环境中进 行房屋选择，可 以更加便捷地进 行决策，提高看 房效率
降低购房门槛， 为购房者提供更 加个性化的服务 体验
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应对策略：加强技术研发，提 高数据安全性和隐私保护水平， 同时建立完善的管理制度和法 律监管体系。
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发展趋势：随着技术的不断进 步和法律体系的完善，数据安 全和隐私保护问题将逐渐得到 解决，虚拟现实技术在房地产 行业的应用前景广阔。
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案例：一些房地产公司已经开 始采用虚拟现实技术进行房屋 展示和宣传，但同时也加强了 数据安全保护和隐私保护措施， 以保障客户的合法权益。
传统地产广告宣传的局限性 虚拟现实技术为地产广告和宣传提供的新机遇 客户体验：让消费者身临其境感受地产项目的魅力 提高宣传效果：实时调整和优化广告内容和宣传策略
03
客户可以更加真实地感受房间的空间和布局，提高购房体验。 通过虚拟现实技术，客户可以在购房前了解房屋的装修效果和居住环境。 客户可以更加便捷地了解房屋的地理位置和周边设施，提高购房决策效率。 通过虚拟现实技术，客户可以更加真实地感受房屋的采光和通风情况，提高购房满意度。
降低开发成本： 虚拟现实技术可 以在设计阶段就 模拟房屋的实际 效果，减少后期 修改和返工，降 低开发成本和时 间成本。
提高销售效率： 通过虚拟现实技 术，购房者可以 更加全面地了解 房屋实际情况， 提高购房决策的 效率和准确性。
增强品牌形象： 虚拟现实技术可 以展示出房地产 企业的技术实力 和创新能力，提 升品牌形象和市 场竞争力。
商业成功案例精选_大数据的商业成功案例
●苏州工业园区的便民“邻里中心”1997年，以新加坡“邻里中心”为范本的“邻里中心”，在苏州工业园区被“克隆”，注册资金2亿9000万元人民币(5742万新元)。
自1998年园内第一座大厦开业至今，邻里中心摈弃了沿街为市的粗放型商业形态的弊端，也不同于传统意义上的小区内的零散商铺，而是立足于“大社区、大组团”的先进理念进行功能定位和开发建设。
以12项必备功能为核心产品，从“油盐酱醋茶”到“衣食住行闲”，企业效益和社会效应协同提高，充分满足了居民的基本物质文化生活需求。
●邻里中心玲珑大厦2022年12月26日，由邻里中心自行投资5300万元建设的玲珑大厦落成开业。
该大厦是邻里中心自行建设开发的首次尝试。
大厦内12项必备功能完备，针对周边消费者的特点，在功能设置上体现新颖，在商家选择上贯彻“择商”概念，使玲珑大厦成为金鸡湖东岸第二个让居民完成衣、食、住、闲消费的好去处。
●邻里中心湖东大厦湖东大厦在2022年8月正式运营，成为园区湖东商业第一家。
3万平米的综合性大楼，由三幢建筑组成。
南楼集中餐饮功能，分别有中西式快餐，和不同定位的中外餐饮店;北楼集中了生鲜店、卫生服务站和文体中心等，并设置了生活必备的零售商业。
主楼为超市，还独创了“家装设计超市”创意产业平台。
●邻里中心新城大厦新城大厦是邻里中心开发的第一座集商业、文化、娱乐、体育、卫生、服务于一体的综合性商业大楼。
大厦紧密贴近区域居民生活，设有超市、银行、邮政通信、餐饮店、洗衣房、美容美发店、药店、文化用品店、维修店、文体中心、邻里生鲜店和社区卫生服务中心等12项必备功能，并结合现代人休闲和消费需要，设立了多层次、多品种的配套设施。
此座大厦的成功开业标志着邻里中心走出实践的第一步。
邻里中心不仅杜绝了底层商铺的环境污染、噪音扰民等问题，更改善了人居环境和城市面貌，营造出一种和谐发展的商业氛围。
●邻里中心沁苑大厦沁苑大厦建筑面积11800平方米。
直接服务四千多户小区住户与几十家外资企业。
【案例】数据驱动的链家：用数据卖房
实标准。
当很多同行还在想“链家的真房源是不是为了打广告”时，链家已经通过“真房源”建立起了自己的数据标准，并以真房源为基础，不断地加载更多数据，而这些数据中很多都通过“链家在线”进行呈现。
链家通过数据积累得出结论，在北京的二手房交易中，除去链家没有进驻的远郊区县和商业地产，链家只参与了其中不到70%的竞争，这部分被链家称为“目标市场”，链家在目标市场的占有率超过了50%。
而市场上的在售房源，有85%都在链家有登记，这被称为“报盘率”。
链家的考核体系，正是由各种数据指标、各种率构成的，也使得链家的基因更能够支撑起大数据体系。
购房者的客户体验，由数据保证链家率先在行业推出的“真房源”变革，助推了链家市场份额的提升，而其背后，依托的是庞大的后台系统和数据库支撑。
对于链家来说，怎么去保证所有人发布的信息是真的?“2009 年，链家统一建立并使用楼盘字典，所有房源的数据都纳入楼盘字典中，每一个房源只有一个编码，一旦有一个经纪人录入了这一套房子，其他经纪人就无法重复录入，这就保证了唯一性。
”链家地产楼盘字典部高级经理白智广对《商业价值》说，“链家是唯一一个敢告诉客户说，‘发现假的，赔100块钱’的公司，而链家到现在累计赔了五六十万元。
即使发生赔付的这部分，大多数原因都是因为房子卖掉了，下架不及时。
”为推进链家数据库和后台系统，2010年6月起，链家每年投下1亿元，现在有将近500台服务器，每天后台系统访问的请求近2000万次，而这一量级的投入还在继续。
过去，房产中介侧重于提供信息的数量，比拼的是谁的房源信息更多，谁能把“卖点”提炼的更好，并以此获得更多的客户委托。
但客户真正关心的，其实是那些平时不容易看到的隐藏信息。
买房的人最需要的是房价指导。
但从外部的媒体报道中，看到的都是北京房价上涨或者下降的信息，这对于希望买一套具体位置和楼盘的客户帮助微乎其微。
因为，每一个城区、每一个商圈、每一个楼盘、每一套房子的价格都是特定的，与其他房子的可比性不是很强。
大数据对房地产行业的价值与应用探讨
大数据对房地产行业的价值与应用探讨随着科技的不断进步和信息时代的到来，大数据已经成为各个行业的重要资源和工具。
房地产行业作为一个重要的经济领域，也开始逐渐意识到大数据的价值和应用。
本文将探讨大数据在房地产行业中的价值和应用，并分析其对房地产行业的影响和未来发展趋势。
一、大数据在房地产行业中的价值1. 数据驱动决策：房地产行业是一个信息密集型的行业，涉及到众多的数据和信息。
通过收集、整理和分析大数据，可以为房地产行业提供全面、准确和实时的信息，帮助企业做出科学决策。
例如，通过分析大数据，可以了解市场需求、预测房价走势，从而帮助企业确定开发方向和投资策略。
2. 提高市场竞争力：大数据可以帮助房地产企业更好地了解市场和客户需求，从而提高市场竞争力。
通过分析大数据，可以了解不同地区的人口结构、消费能力、购房需求等信息，从而有针对性地开展营销活动。
同时，通过分析客户数据，可以了解客户的购房偏好和需求，为客户提供个性化的服务和产品，提高客户满意度和忠诚度。
3. 优化资源配置：房地产行业涉及到大量的资源，包括土地、资金、人力等。
通过分析大数据，可以优化资源的配置和利用，提高资源的利用效率。
例如，通过分析土地市场和需求数据，可以合理选择土地开发项目，避免资源浪费和低效利用。
同时，通过分析资金流动和投资回报数据，可以优化资金的配置，提高资金的利用效率。
4. 提升服务质量：大数据可以帮助房地产企业提升服务质量，满足客户的个性化需求。
通过分析客户数据和反馈信息，可以了解客户的需求和意见，及时调整产品和服务，提高客户满意度。
同时，通过分析市场数据和竞争对手信息，可以了解市场趋势和竞争状况，及时调整营销策略，提高市场竞争力。
二、大数据在房地产行业中的应用1. 市场分析和预测：通过分析大数据，可以对房地产市场进行全面、准确和实时的分析和预测。
可以了解不同地区的供需关系、房价走势、投资机会等信息，帮助企业做出科学决策。
同时，可以预测未来市场的发展趋势，为企业提供战略指导。
大数据背景下房地产企业财务管理优化研究演示稿件
汇报人：XX 2024-01-04
contents
目录
• 引言 • 大数据与房地产企业财务管理概述 • 基于大数据的房地产企业财务管理优化
策略 • 大数据背景下房地产企业财务管理案例
分析
contents
目录
• 大数据背景下房地产企业财务管理面临 的挑战与对策
普遍缺乏具备大数据分析和处理能力的专业人才。
02
技术支持不足
大数据技术的快速发展要求企业不断更新和升级其技术支持体系，而许
多房地产企业在这方面投入不足。
03
对策
加强人才培养和引进，通过内部培训、外部招聘等方式构建专业的大数
据技术团队；加大技术投入，与专业的技术公司合作，提升企业的大数
据技术应用能力。
VS
国外研究现状
国外学者在大数据与财务管理领域的研究 起步较早，已经形成了相对成熟的理论体 系和实践经验。例如，利用大数据技术进 行财务分析、预测和决策支持已经成为国 外企业财务管理的重要手段。同时，国外 学者还关注大数据背景下的财务风险管理 、内部控制等问题。
研究内容与方法
研究内容
本研究将围绕大数据背景下房地产企业财务管理优化展开深入研究。首先，分析大数据对房地产企业财务管理的 影响及挑战；其次，探讨基于大数据的房地产企业财务管理优化策略；最后，通过实证研究验证所提策略的有效 性和可行性。
决策支持
基于大数据分析结果，为企业决策者提供全面、准确、及时的财务 信息支持，提高决策的科学性和有效性。
创新发展
鼓励企业进行财务管理创新，如引入先进的财务管理理念和方法、 探索新的商业模式等，提升企业核心竞争力。
人才队伍建设
加强财务管理人才队伍建设，培养具备大数据分析和财务管理能力 的复合型人才，为企业财务管理优化提供有力保障。
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大数据在房地产业、商业地产中的应用案例
互联网发展日新月异，以阿里、京东为代表的电商更是呼风唤雨，大有颠覆传统实体经济之势，房地产开发商和知名零售商们纷纷看到这一发展趋势，个个厉兵粟马，抢人才，建系统，整合资源，准备大干一场迎接即将到来的“大数据”时代。
对于房地产加入电商的形式认识，如果仅停留在“网上卖房”这个阶段的话，那就大错特错了，sohu中国、保利等一些知名房企确实在网上卖过房子，但那并不代表着他们进入到“大数据”时代。
下面将把一些真正加入“电商”大营，进入“大数据”时代的房企和商业地产知名案例进行分享。
一、绿城试水电商。
绿城的电商概括起来就是全链条服务涵盖采购规划定制，材料采购的品质把控、设计把控、成本把控，以及提供采购流程管控、精装修配材方案与项目现场服务等。
细心的人会发现在绿城集团网站右上角，有一个其他房产公司网站不多见的栏目：绿城电商。
这是绿城集团通过搭建电商集采平台，给自己加的一个新身份——专业建材服务商，即绿城开始在网上卖建材了。
绿城电商不仅服务于绿城内部项目，亦向中小房地产开发企业、工程承建商、酒店连锁等领域开放。
但如果将绿城电商简单地理解成卖建材那就错了，我们销售的不是产品，而是一个模式，其包括如何来做前期物资预算、采购管控、精装修配材，同时分享绿城的经验。
传统的房地产建材部品采购模式步骤过于繁复冗长，易滋生灰色地带，招投标工作费时又费力。
而绿城电商模式正是试图破解这个难题，打造一个“网络商城+实体体验馆”的工程材料集采平台，优化整条供应链。
绿城电商向现在的会员体系承诺，采购价是供应商同时期的最低价，厂家承诺有更低的价格则5倍差额惩罚。
赖伟央认为，低价是最次优势，前期配置、采购方案等才是核心竞争力。
而支撑起绿城电商商业模式的是“一个模式与两个支撑”。
“一个模式”即通过整合资源并利用电子商务技术，简化物资采购过程，减少人为因素影响，使采购变得透明、高效、公平、专业。
绿城商城和体验馆则是支撑起该模式的两翼。
绿城商城提供建材信息查询、产品下单及供应链管理等服务，提供一个充分比较和选样平台；体验馆提供各品牌产品集中展示、工艺工法解析、工程选样、实体及3D虚拟的精装样板间体验等服务。
据了解，体验馆将提供12个精装修样板房，每平方米造价涵盖800~6000元。
未来将建成4个体验馆，分布全国东南西北，方便工程选样。
目前，绿城商城和体验馆已营业，与绿城电商签署战略合作协议的厂家达130多家，涉及29大品类，预计到2012年年底将达到170到180家，签约合同金额达10亿元，预计到2014年达100亿元。
二、万达电商主打“大会员”王牌。
万达集团谋划一年之久，其电商代表作“万汇网”终于在2013年在武汉菱角湖万达广场、大连高新万达广场、郑州二七万达广场、郑州中原万达广场、福州仓山万达广场和福州金融街万达广场这6个广场进行实施。
据了解，明年，这一范围将延展至全国所有的万达广场。
目前，万汇网提供的服务包括商家资讯、广场活动、商品导购、优惠折扣等。
王健林解释说，万达的电子商务平台绝对不会是淘宝，也不会是京东，而是完全
结合自身特点的线上线下融为一体的O2O电子商务模式。
万达将整合旗下所有业态，包括商场、院线、酒店、度假区等，共同为“大会员”制的电商平台服务。
比如，消费者在万达百货消费，商家拿出1%-2%等值货币类积分来支持。
成为会员以后，可以在所有万达广场，以及万达旗下的各种业态，包括在度假区、酒店，享受等同于货币的积分消费。
万达的电商模式其实就是建立会员体系，每年十几亿的客流量是万达建立会员的资本，用现代的移动终端等先进技术，把会员消费的次数、额度、喜好等建立和掌握起来，然后根据大数据来作出分析。
根据这个针对性的来进行下一阶段的招商和调整商家布局，就是做这种模式。
怎么能够做到让这些客流变成会员呢？比如说2015年20-25亿人次进去。
假如一年一个人进10次，就是2亿多人次，每一年每人进20万达广场，就是1亿2000万人次，怎么保证这1、2亿人能够成为我们的会员呢？万达研究一个模式做了几个试点，和几个广场商家谈判，万达建立电子商务模式以后，这些商家来消费，你们应该拿出1-2%的货币价值积分出来。
原来万达以为商家可能会有抵触情绪，没想到绝大部分的商家都非常欢迎，因为他们认为这种电子商务模式建立起来以后可能会增加他们的收入，原来卖1万，现在可能卖1.2万，它也不差这一两元钱。
你为什么能够获得货币类的积分呢，不是说你在餐厅吃完饭或者买完一个服装以后只能在这里消费，你可以在所有广场任何业态，在全国所有地方，甚至将来万达还可以开发出来在酒店、度假区货币的这种积分都可以统一消费，这肯定是顾客愿意注册的。
注册很简单，给你一个电子二维码就行了。
同时万达还准备拿出一部分钱来进行其他的增值服务，比如说抽奖，比如说组织会员的活动，搞业务有价值的培训等等。
万达做了一个月的实验很受欢迎。
特别是一些商家，绝大部分还是中小商家，像沃尔玛、家乐福这种连锁大型商家毕竟是少数，大多数的商家还是希望有一个更好的平台来销售他们的产品，但是他们自己搭建一个平台确实比较贵。
而且万达一个广场的服务半径有限，大概十公里左右，它也需要这样一个模式，所以，我们这种独特的电子商务模式就成立了。
三、朝阳大悦城利用“大数据”脱颖而出。
传统零售的冬天还没有过去，关店、亏损依然是传统零售从2012年以来的主旋律。
但与大环境不同的是，朝阳大悦开业不足3年便实现盈利，2013年销售突破20亿元，成为寒潮当中的一个异类。
如此成绩，朝阳大悦城如何实现？
朝阳大悦城的生命力何在？除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等
这些表面上看到的动作，朝阳大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理，是以大数据为基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。
现在，随着朝阳大悦城POS机系统和CRM系统的打通和微信微生活卡与实体会员卡打通，一个通过数据分析结果、集中力量由商户延伸到消费者人群而打造“E-JoyCity”朝阳大悦城已然出现在人们面前。
朝阳大悦城的大数据营运主要表现在以下几点。
1、根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单，将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类，将会员喜好的个性化品牌促销信息精准地进行通知。
同时设置会员到店礼、高额买赠等活动，刺激会员尽早到店，并释放大单。
信息部还根据会员的消费记录，抓取出了在零售方面最有爆发力的TOP100会员，并对其进行电话邀约，针对这些高端VIP设置了当日满万赠全年免费停车。
2、朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备，并通过Wi-Fi 站点的登录情况获知客户的到店频率，通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。
3、通过对车流数据的采集分析，朝阳大悦城信息部发现，具备较高消费能力的驾车客户是朝阳大悦城的主要销售贡献者，而通过数据测算每部车带来的消费，客单超过700元。
商场销售额的变化与车流变化幅度有将近92%的相关度。
为此，大悦城对停车场进行了改造，如增加车辆进出坡道，升级车牌自动识别系统，调整车位导识体系等，力争吸引驾车客户。
此外，他们还调整了停车场附近商户布局，极大了提高优质驾车客群的到店频率。
4、经过客流统计系统的追踪分析，配上有针对性的解决方案可以有效改善消费者动线，拉动销售是数据营销的又一成果。
4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走，因为消费熟悉之前的动线，所以很少有人过去，该区域的销售表现一直不尽如人意。
为此，招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧，打造成欧洲风情街，并提供iPAD无线急速上网休息区。
通过精心设计，街区亮相后新区销售有了明显的改观。
5、将微信微生活卡与实体会员卡打通，不仅可以通过提升用卡环境的便利性，更好地将客户体验落到实处。
同时，朝阳大悦城看好消费数据、阅读行为、会员资料打通后潜在的数据价值，更好地了解消费者的消费偏好和消费习惯，从而更有针对性地提供一系列会员服务，真正地将用户体验做实、做深，是其对大数据资源深挖的又一着力点。
上述三个案例是比较有代表性的典型案例，从中我们可以学习到目前做的比较好的房企是如何结合自身优势整合资源进入大数据时代的，电商只是企业经营的多元化模式之一，结合企业本身资源优势，才能做到线上线下很好的融合，不管的绿城的全链条、多方位电商系统，还是万达的“大会员”制和朝阳大悦城依靠大数据精细化营运，我们都能总结出相似点，都是以“人”为本，以研究消费者行为为原则，着眼于如何给消费者提供更好品质的商品和服务。