房地产营销公司市场部客户到访与成交的关系分析
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如何提高到访成交率又成为了XX公司管理层一直关注的问题，经高层讨论决定，推出高房价低折扣的销售策略，也就是说，房价虽然提高了，但是折扣力度大了，价格其实没什么变化，4.8米挑高的复试公寓本来与周边的楼盘相比就具有高性价比优势，但任何一项销售策略都可能会给公司带来不可预料的风险，为了最大限度的降低风险，XX公司选择中介组作为高房价低折扣销售策略的试点，该销售策略的使用起始日期为2015年8月1日。
首先，房地产开发投资增速回落幅度收窄：1-10月份，全国房地产开发投资78801亿元，同比增长2.0%，增速比1-9月份回落0.6个百分点，继续呈回落走势，但回落幅度比上月收窄0.3个百分点。10月当月，房地产开发投资下降2.4%，降幅比9月份收窄0.7个百分点。1-10月份，房地产开发投资中住宅投资增速比1-9月份回落0.4个百分点，40个重点城市投资增速比1-9月份回落0.3个百分点，二者回落幅度均小于全部房地产开发投资。住宅投资和重点城市投资是支撑全国房地产开发投资保持增长的重要力量。
1.3.本文研究内容及思路
笔者从介绍XX公司和中介组开始，深入研究中介组的来访量和成交量之间的关系，建立回归模型并分析模型拟合度等情况，以及模型所表达的含义和拥有的意义。另外，通过对比实施高房价低折扣策略前后的成交率，验证策略的效果和可行性，得出结论，为XX公司管理层提供了参考依据，帮助公司领导做出更加科学的决策。在数据研究的过程中，使用了数据收集、整理、回归分析、建立模型和对比、假设等研究方法。
身处竞争日益激烈的房地产行业，天弛公司面临着前所未有的压力和挑战，SS项目作为郑东新区最大的商业综合体，涉及写字楼，别墅，公寓，商铺四类产品，其中公寓是四类产品中最畅销的，商铺次之，项目地处东站附近，属高铁商圈内，该商圈写字楼林立，导致但凡涉及写字楼产品的楼盘销售情况都不是很理想，公司采取的是低价格战略，与其他的楼盘展开拼杀，别墅属于顶级产品，目前销售情况不是很乐观。因此，四类产品中，作为最热销的公寓必然受到公司领导和销售顾问的重视，那么
3销售策略的情况分析………………………………………………………………………8
3.1数据分析……………………………………………………………………………8
3.1.1销售策略简述………………………………………………………………8
3.1.2假设检验……………………………………………………………………9
3.2销售策略的结果评价………………………………………………………………10
关于XX房地产顾问有限公司中介组
来访与成交的数据分析报告
摘 要
从事于房地产销售代理的XX房地产顾问有限公司（以下简称XX公司）处于增长明显放缓且竞争日益激烈的房地产行业，但它凭借先进的销售模式以及不断调整的销售策略使得其负责的SS项目的销售情况明显好于市场平均水平。XX公司中介组的主要工作就是负责与二手房产中介公司建立合作关系，这也是未来房地产销售的一个必然趋势，其拥有低成本高收益强针对性的特点，自2012年部门成立以来，业务趋于成熟，月房产销售量逐渐稳定，笔者通过回归分析中介组的到访客户数量以及成交数量，可以客观科学的认识到两者之间的关系。另外，公司希望通过抬高房价而降低折扣的销售策略进一步提高成交率，但又顾虑这种销售策略推出后达不到期望的效果，甚至可能会给公司造成一定损失，于是选择中介组作为试点，通过分析对比中介组在运用高房价低折扣的销售策略前后成交率的情况，验证了该销售策略确确实实起到了提高成交率的作用，笔者支持XX公司在其它部门推行这种销售策略。本报告具有实际意义和一定的参考价值。
回归分析
1
167.099
167.099
33.4861
0.000176
残差
10
49.90101
4.990101
总计
11
217
Coefficients
标准误差
t Stat
P-ห้องสมุดไป่ตู้alue
Lower 95%
Upper 95%
Intercept
-1.36654
1.662393
-0.82203
0.430221
-5.07059
中介组的主要工作就是与二手房产公司建立合作关系，它的流程如下：通常由中介组负责人向知名品牌二手房连锁店负责人提出合作意向，就客户报备，客户界定，佣金结算办法等事宜达成一致意见后，合作即开始。首先二手房连锁店负责人会安排一名自己门店里的工作人员进驻到SS售楼处协助中介组工作，我们称之为驻场，该品牌二手房连锁店各个店面里的经纪人都会主动推售SS的房产并把有意向的客户信息微信发送给驻场，驻场收到信息后会第一时间联系客户，后期的邀约、接待、销售、签约、催款工作全由驻场完成，每邀约到访一组客户，该组客户的推荐经纪人便能拿到来访奖励，一般为每组五十元，来访客户如若成交，二手房产公司可获得成交金额百分之二的返佣，佣金由客户推荐人获得大部分，推荐人所在的公司和驻场分成略少。驻场是中介组的主要成员，数量多于XX公司的工作人员。
1.2研究中介组成交数据的必要性……………………………………………………3
1.3本文的研究内容及思路……………………………………………………………3
2中介组客户到访量与成交的关系…………………………………………………………5
2.1客户到访量与成交的数据…………………………………………………………5
2.2一元线性回归模型的建立和分析…………………………………………………6
2.中介组客户到访量与成交的关系
2.1中介组客户到访量与成交量的数据
表2-1 中介组客户到访量与成交量的数据
日期
客户到访数量（组）
成交数量（套）
2014年12月
167
10
2015年1月
152
11
2015年2月
47
3
2015年3月
100
4
2015年4月
96
3
2015年5月
110
4
2015年6月
82
4
2015年7月
关键词：房地产，销售策略，数据分析，成交率
摘要…………………………………………………………………………………………1
目录…………………………………………………………………………………………2
1研究必要性…………………………………………………………………………………3
1.1XX公司和中介组介绍……………………………………………………………3
1.2研究中介组成交数据的必要性
XX公司在SS项目下设的四个销售小组中，中介组的成交率高于电销组和高端组而低于案场组，处于比较适中的位置，具有一定的代表性。
通过分析中介组来访数量和成交数量的关系，建立一元线性回归模型，公司管理者可以更加直观和科学的认识二者之间的关系，并能据此来做较为可靠的预测，而中介组负责人可直接应用于工作计划和工作目标中去。同时，XX公司希望在其它条件不变的情况下提高到访客户的成交率，便出台了一个高价格低折扣的销售策略，为了降低铺开采用这种销售策略带来的风险，公司管理层选用具有代表性的中介组作为试点，笔者通过分析对比销售策略带来的成交率的变化，研究成交率是否有显著提高，能否在公司其他部门推广，所以研究中介组成交数据情况具有一定的必要性和实际意义。
156
6
2015年8月
145
6
2015年9月
92
9
2015年10月
257
16
2015年11月
213
14
表2-1是2014年12月1日至2015年11月30日XX公司中介组每个月的客户到访量与成交量的真实数据。该到访量为每月总到访数据，同一组客户的二次到访算作两组到访。成交套数仅仅指的是SS公寓的数量，不包含商铺、写字楼和别墅的成交数量。笔者利用收集而来的数据进行分析的前提假设是：在2014年12月至2015年11月，XX公司中介组与不变数量的二手房中介公司合作，中介组所有成员保持不变，公寓的房源充足等。
图2-1 客户到访量与成交量回归的残差图
如图2-1，各残差基本上位于同一条水平带中间，这表明关于客户到访量与成交量回归的线性假定以及对误差项的假定是成立的。通过图2-1，再次验证了回归模型的有效性。
3.销售策略的情况分析
3.1数据分析
3.1.1 销售策略简述
企业只有适应环境才能生存，目前的数据表明：
2.2一元线性回归模型的建立和分析
表2-2 Excel输出的回归分析结果
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
0.87752
R Square
0.770041
Adjusted R Square
0.747046
标准误差
2.233853
观测值
12
方差分析
df
SS
MS
F
Significance F
2.337498
X Variable 1
0.0658
0.011371
5.786717
0.000176
0.040464
0.091136
表2-2为表2-1的数据通过Excel进行回归分析之后得到结果，回归分析时其置信度为隐含值95%。该结果包含三个部分。
第一部分是“回归统计”，这部分给出了回归分析中的一些常用统计量，包括相关系数（Multiple R）、判定系数（R Square）、调整的判定系数（Adjusted R Square）、标准误差等。
4XX公司数据分析结语……………………………………………………………………11
1研究必要性
1.1XX公司和中介组介绍
XX房地产顾问有限公司是一家专门从事于房地产销售代理的服务性公司，业务涉及楼盘销售代理，房地产营销策划，楼盘定位调研等，它是中原地区最早开展一二手房联动的公司之一，目前公司代理销售的楼盘中体量最大的是由AA有限公司开发的SS项目，该项目部下设四个销售团队，分别为：负责只销售别墅的高端组、坐等客户上门的案场组、通过电话邀约客户的电销组、负责一二手房联动的中介组。
笔者对于表2-2的解读如下：
通过表2-1的数据也能发现，在其它条件不变的情况下，通常月度客户到访量越多，成交数量也就越多，在2-2表中建立的回归方程中，得到的回归系数=0.00658，为正值，二者是正相关的关系，又有（P-value）=0.000176<α=0.05，二者不仅仅有正相关关系，还意味着二者的线性关系是统计上显著的。
最后，全国商品房销售增速略有回落：1-10月份，全国商品房销售面积94898万平方米，同比增长7.2%，增速比1-9月份回落0.3个百分点；销售额64790亿元，增长14.9%，增速回落0.4个百分点。商品房销售增速回落的主要有两个原因，一个是房地产开发投资增速回落幅度收窄，1-10月份，非重点城市商品房销售面积增速比1-9月份回落0.4个百分点，拉动全国销售整体下行；一个是大户型住宅销售增速回落幅度较大。1-10月份，144平方米以上大户型住宅销售面积增速比1-9月份回落1.2个百分点；而90平方米及以下小户型和90-144平方米中等户型住宅销售面积增速分别回落0.4个和0.1个百分点。
表2-2中直接给出了判定系数（R Square）=0.770041，它测度了回归直线对观测数据的拟合程度，就是说在成交量的变动中，有77%是由客户到访量决定的，可见二者之间有较强的线性关系，说明回归模型对于原始数据的拟合效果还是不错的。
另外，由第三部分可知估计的回归方程为y=0.0658x-1.36654，即：每到访一百组客户，将会带来套五套左右的成交量，从2014年12月1日至2015年11月30日，中介组的客户成交率为6.58%。同时，利用该回归模型公司可做预测以及工作计划，例如：倘若想要让中介组的公寓成交数量达到20套以上，将20代入y解方程可知x=325，就是说至需要达到的客户到访数量为每月325组。
其次，房地产开发企业到位资金稳中有升：1-10月份，全国房地产开发企业到位资金101566亿元，同比增长1.3%，增速比1-9月份提高0.4个百分点。在各类到位资金中，定金及预收款增速提高0.7个百分点；个人按揭贷款增速提高1.8个百分点，可见销售增长对企业资金回笼影响明显。企业到位资金状况的好转，对房地产开发投资会产生一定的支撑作用。
第二部分是“方差分析”，这部分给出的是回归分析的方差分析表，包括回归和残差的自由度（df）、总平方和（ss）、均方（MS）、检验统计量（F）、F检验的显著性水平（Significance）。主要作用是对回归方程的线性关系进行显著性检验。
第三部分是回归参数估计的有关内容。包括回归方程的截距（Intercept）和斜率（X Variable 1 ）的系数（Coefficients）、标准误差、用于检验回归系数的t统计量（t Stat）和P值（P-value）等。
首先，房地产开发投资增速回落幅度收窄：1-10月份，全国房地产开发投资78801亿元，同比增长2.0%，增速比1-9月份回落0.6个百分点，继续呈回落走势，但回落幅度比上月收窄0.3个百分点。10月当月，房地产开发投资下降2.4%，降幅比9月份收窄0.7个百分点。1-10月份，房地产开发投资中住宅投资增速比1-9月份回落0.4个百分点，40个重点城市投资增速比1-9月份回落0.3个百分点，二者回落幅度均小于全部房地产开发投资。住宅投资和重点城市投资是支撑全国房地产开发投资保持增长的重要力量。
1.3.本文研究内容及思路
笔者从介绍XX公司和中介组开始，深入研究中介组的来访量和成交量之间的关系，建立回归模型并分析模型拟合度等情况，以及模型所表达的含义和拥有的意义。另外，通过对比实施高房价低折扣策略前后的成交率，验证策略的效果和可行性，得出结论，为XX公司管理层提供了参考依据，帮助公司领导做出更加科学的决策。在数据研究的过程中，使用了数据收集、整理、回归分析、建立模型和对比、假设等研究方法。
身处竞争日益激烈的房地产行业，天弛公司面临着前所未有的压力和挑战，SS项目作为郑东新区最大的商业综合体，涉及写字楼，别墅，公寓，商铺四类产品，其中公寓是四类产品中最畅销的，商铺次之，项目地处东站附近，属高铁商圈内，该商圈写字楼林立，导致但凡涉及写字楼产品的楼盘销售情况都不是很理想，公司采取的是低价格战略，与其他的楼盘展开拼杀，别墅属于顶级产品，目前销售情况不是很乐观。因此，四类产品中，作为最热销的公寓必然受到公司领导和销售顾问的重视，那么
3销售策略的情况分析………………………………………………………………………8
3.1数据分析……………………………………………………………………………8
3.1.1销售策略简述………………………………………………………………8
3.1.2假设检验……………………………………………………………………9
3.2销售策略的结果评价………………………………………………………………10
关于XX房地产顾问有限公司中介组
来访与成交的数据分析报告
摘 要
从事于房地产销售代理的XX房地产顾问有限公司（以下简称XX公司）处于增长明显放缓且竞争日益激烈的房地产行业，但它凭借先进的销售模式以及不断调整的销售策略使得其负责的SS项目的销售情况明显好于市场平均水平。XX公司中介组的主要工作就是负责与二手房产中介公司建立合作关系，这也是未来房地产销售的一个必然趋势，其拥有低成本高收益强针对性的特点，自2012年部门成立以来，业务趋于成熟，月房产销售量逐渐稳定，笔者通过回归分析中介组的到访客户数量以及成交数量，可以客观科学的认识到两者之间的关系。另外，公司希望通过抬高房价而降低折扣的销售策略进一步提高成交率，但又顾虑这种销售策略推出后达不到期望的效果，甚至可能会给公司造成一定损失，于是选择中介组作为试点，通过分析对比中介组在运用高房价低折扣的销售策略前后成交率的情况，验证了该销售策略确确实实起到了提高成交率的作用，笔者支持XX公司在其它部门推行这种销售策略。本报告具有实际意义和一定的参考价值。
回归分析
1
167.099
167.099
33.4861
0.000176
残差
10
49.90101
4.990101
总计
11
217
Coefficients
标准误差
t Stat
P-ห้องสมุดไป่ตู้alue
Lower 95%
Upper 95%
Intercept
-1.36654
1.662393
-0.82203
0.430221
-5.07059
中介组的主要工作就是与二手房产公司建立合作关系，它的流程如下：通常由中介组负责人向知名品牌二手房连锁店负责人提出合作意向，就客户报备，客户界定，佣金结算办法等事宜达成一致意见后，合作即开始。首先二手房连锁店负责人会安排一名自己门店里的工作人员进驻到SS售楼处协助中介组工作，我们称之为驻场，该品牌二手房连锁店各个店面里的经纪人都会主动推售SS的房产并把有意向的客户信息微信发送给驻场，驻场收到信息后会第一时间联系客户，后期的邀约、接待、销售、签约、催款工作全由驻场完成，每邀约到访一组客户，该组客户的推荐经纪人便能拿到来访奖励，一般为每组五十元，来访客户如若成交，二手房产公司可获得成交金额百分之二的返佣，佣金由客户推荐人获得大部分，推荐人所在的公司和驻场分成略少。驻场是中介组的主要成员，数量多于XX公司的工作人员。
1.2研究中介组成交数据的必要性……………………………………………………3
1.3本文的研究内容及思路……………………………………………………………3
2中介组客户到访量与成交的关系…………………………………………………………5
2.1客户到访量与成交的数据…………………………………………………………5
2.2一元线性回归模型的建立和分析…………………………………………………6
2.中介组客户到访量与成交的关系
2.1中介组客户到访量与成交量的数据
表2-1 中介组客户到访量与成交量的数据
日期
客户到访数量（组）
成交数量（套）
2014年12月
167
10
2015年1月
152
11
2015年2月
47
3
2015年3月
100
4
2015年4月
96
3
2015年5月
110
4
2015年6月
82
4
2015年7月
关键词：房地产，销售策略，数据分析，成交率
摘要…………………………………………………………………………………………1
目录…………………………………………………………………………………………2
1研究必要性…………………………………………………………………………………3
1.1XX公司和中介组介绍……………………………………………………………3
1.2研究中介组成交数据的必要性
XX公司在SS项目下设的四个销售小组中，中介组的成交率高于电销组和高端组而低于案场组，处于比较适中的位置，具有一定的代表性。
通过分析中介组来访数量和成交数量的关系，建立一元线性回归模型，公司管理者可以更加直观和科学的认识二者之间的关系，并能据此来做较为可靠的预测，而中介组负责人可直接应用于工作计划和工作目标中去。同时，XX公司希望在其它条件不变的情况下提高到访客户的成交率，便出台了一个高价格低折扣的销售策略，为了降低铺开采用这种销售策略带来的风险，公司管理层选用具有代表性的中介组作为试点，笔者通过分析对比销售策略带来的成交率的变化，研究成交率是否有显著提高，能否在公司其他部门推广，所以研究中介组成交数据情况具有一定的必要性和实际意义。
156
6
2015年8月
145
6
2015年9月
92
9
2015年10月
257
16
2015年11月
213
14
表2-1是2014年12月1日至2015年11月30日XX公司中介组每个月的客户到访量与成交量的真实数据。该到访量为每月总到访数据，同一组客户的二次到访算作两组到访。成交套数仅仅指的是SS公寓的数量，不包含商铺、写字楼和别墅的成交数量。笔者利用收集而来的数据进行分析的前提假设是：在2014年12月至2015年11月，XX公司中介组与不变数量的二手房中介公司合作，中介组所有成员保持不变，公寓的房源充足等。
图2-1 客户到访量与成交量回归的残差图
如图2-1，各残差基本上位于同一条水平带中间，这表明关于客户到访量与成交量回归的线性假定以及对误差项的假定是成立的。通过图2-1，再次验证了回归模型的有效性。
3.销售策略的情况分析
3.1数据分析
3.1.1 销售策略简述
企业只有适应环境才能生存，目前的数据表明：
2.2一元线性回归模型的建立和分析
表2-2 Excel输出的回归分析结果
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
0.87752
R Square
0.770041
Adjusted R Square
0.747046
标准误差
2.233853
观测值
12
方差分析
df
SS
MS
F
Significance F
2.337498
X Variable 1
0.0658
0.011371
5.786717
0.000176
0.040464
0.091136
表2-2为表2-1的数据通过Excel进行回归分析之后得到结果，回归分析时其置信度为隐含值95%。该结果包含三个部分。
第一部分是“回归统计”，这部分给出了回归分析中的一些常用统计量，包括相关系数（Multiple R）、判定系数（R Square）、调整的判定系数（Adjusted R Square）、标准误差等。
4XX公司数据分析结语……………………………………………………………………11
1研究必要性
1.1XX公司和中介组介绍
XX房地产顾问有限公司是一家专门从事于房地产销售代理的服务性公司，业务涉及楼盘销售代理，房地产营销策划，楼盘定位调研等，它是中原地区最早开展一二手房联动的公司之一，目前公司代理销售的楼盘中体量最大的是由AA有限公司开发的SS项目，该项目部下设四个销售团队，分别为：负责只销售别墅的高端组、坐等客户上门的案场组、通过电话邀约客户的电销组、负责一二手房联动的中介组。
笔者对于表2-2的解读如下：
通过表2-1的数据也能发现，在其它条件不变的情况下，通常月度客户到访量越多，成交数量也就越多，在2-2表中建立的回归方程中，得到的回归系数=0.00658，为正值，二者是正相关的关系，又有（P-value）=0.000176<α=0.05，二者不仅仅有正相关关系，还意味着二者的线性关系是统计上显著的。
最后，全国商品房销售增速略有回落：1-10月份，全国商品房销售面积94898万平方米，同比增长7.2%，增速比1-9月份回落0.3个百分点；销售额64790亿元，增长14.9%，增速回落0.4个百分点。商品房销售增速回落的主要有两个原因，一个是房地产开发投资增速回落幅度收窄，1-10月份，非重点城市商品房销售面积增速比1-9月份回落0.4个百分点，拉动全国销售整体下行；一个是大户型住宅销售增速回落幅度较大。1-10月份，144平方米以上大户型住宅销售面积增速比1-9月份回落1.2个百分点；而90平方米及以下小户型和90-144平方米中等户型住宅销售面积增速分别回落0.4个和0.1个百分点。
表2-2中直接给出了判定系数（R Square）=0.770041，它测度了回归直线对观测数据的拟合程度，就是说在成交量的变动中，有77%是由客户到访量决定的，可见二者之间有较强的线性关系，说明回归模型对于原始数据的拟合效果还是不错的。
另外，由第三部分可知估计的回归方程为y=0.0658x-1.36654，即：每到访一百组客户，将会带来套五套左右的成交量，从2014年12月1日至2015年11月30日，中介组的客户成交率为6.58%。同时，利用该回归模型公司可做预测以及工作计划，例如：倘若想要让中介组的公寓成交数量达到20套以上，将20代入y解方程可知x=325，就是说至需要达到的客户到访数量为每月325组。
其次，房地产开发企业到位资金稳中有升：1-10月份，全国房地产开发企业到位资金101566亿元，同比增长1.3%，增速比1-9月份提高0.4个百分点。在各类到位资金中，定金及预收款增速提高0.7个百分点；个人按揭贷款增速提高1.8个百分点，可见销售增长对企业资金回笼影响明显。企业到位资金状况的好转，对房地产开发投资会产生一定的支撑作用。
第二部分是“方差分析”，这部分给出的是回归分析的方差分析表，包括回归和残差的自由度（df）、总平方和（ss）、均方（MS）、检验统计量（F）、F检验的显著性水平（Significance）。主要作用是对回归方程的线性关系进行显著性检验。
第三部分是回归参数估计的有关内容。包括回归方程的截距（Intercept）和斜率（X Variable 1 ）的系数（Coefficients）、标准误差、用于检验回归系数的t统计量（t Stat）和P值（P-value）等。