来源：界面新闻
爱屋吉屋裁员、Q房网“卖身”、房多多收缩战线、搜房股价持续下行，市场中关于房产中介O2O集体崩盘的质疑不绝于耳，但这位“百度系”创业者却不同意。
在紧挨着深圳华强北的办公室里，前深圳百度、安居客创业元老孙顺喜表达了自己的观点，市场中太多伪O2O，号称做O2O失败了，但并不代表O2O、人工智能等新科技在这个行业中不能用，只是没有用好。
孙顺喜伴随着O2O电子商务的发展成长起来。2007年，24岁的他成为百度深圳公司第一批员工，用一年时间从基层广告销售员成长为高级经理；两年后，孙顺喜加盟完成B轮融资的安居客，出任新房事业部华南区总经理。
安居客为孙顺喜打开了产品思维和房产中介O2O的广阔前景。2011年，孙顺喜放弃安居客职务，离职后创立B2B（Business To Business）房地产分销平台—觅房联盟；2014年，觅房联盟获得成功之后，孙顺喜正式创立O2O房地产购房信息服务平台—觅房。
觅房目前是一家新房客户渠道公司，运营模式为从线上获取客户后，觅房客服人员提供专业咨询服务、VR看房体验，同时为中介公司输送客源，成交后赚取佣金。
在孙顺喜看来，严格意义上的O2O（Online To Offline）必须是线上获取客户，线下提供极致体验的服务，最终实现交易闭环。遗憾的是，现在诸多宣称O2O商业模式的中介公司，获取客户的主要渠道仍然靠购买客户信息、通过经纪人打骚扰电话（业内称“Call客”）实现。
孙顺喜告诉界面新闻，从表面上来看，O2O模式和Call客模式带来的区别是效率不同，Call客模式下，经纪人每天打200多个电话，一个月新增客源只有17批，平均每月成交0.2-0.3套；而觅房通过线上获取客户，客服人员只需等待公司分配咨询客户，客服人员每月服务100-150批客户，每月可以成交2-3套，这并不是因为员工能力强，而是服务客户的时间更充分。
本质上来看，O2O模式和Call客模式带来的是公司财务模型的不同。Call客模式下，客户是经纪人每天打几百个电话找来的，一旦客户实现成交，经纪人所要求的提成比例高。目前中介公司综合提成比例高达60%-70%，因此Call客模式下的中介公司毛利率很难超过40%。
O2O模式下，所有客户100%线上获取，因此觅房给客服人员的提成率可以没那么高。觅房目前的经纪人综合提成率只有20%，具体到员工只有15%左右，但因为员工成交单数提高，总体收入仍然比传统中介公司多，且不用每天打骚扰电话。
很多号称颠覆传统中介的O2O模式中介公司，前期均以高提成吸引经纪人、迅速布局多个城市抢占市场，但房产交易是一个低频消费行为，如果一开始公司财务模型就出现偏差，然后“烧钱”模式下融资难以为继，公司将面临生死存亡的局面。
按照孙顺喜的理论，觅房拥有O2O模式下健康的财务模型，但关键问题是，觅房如何寻找客户？如何保证自己线上获取客户的效率，比传统中介公司利用人海战术打“骚扰”电话强？要回答这些问题，须从房产中介O2O平台的发展历程谈起。
孙顺喜将这个历程分为三个阶段。第一阶段是以1999年搜房、搜狐焦点等门户网站的成立为代表，当时房产处于供不应求阶段，楼盘项目只需做品牌曝光，因此门户网站追求的指标只是PV、UV，这些网站既有房产信息，也提供资讯、八卦、政策解读等内容，用以提高点击率。
第二阶段从2005年左右开始，以阿里巴巴为代表，中国出现电子商务概念。这时候成立的安居客，在房地产行业首次提出精准营销概念。安居客将关注点放在楼盘信息上，将楼盘单页内容实现标准化，并围绕户型、物业类型、总价、单价、区域等五个维度，建立了站内导购系统，追求的指标变为：一个用户进入网站后会看多少个楼盘单页。
第三个阶段就是目前觅房正在搭建的智能找房系统。这个智能找房系统主要包含两个标签维度，第一个维度是房源标签，是继户型、物业类型、总价、单价、区域等五个维度之后的更多特征描述，如地铁房、阳光房、学位房，大主卧、大客厅、大厨房等等；另一个维度则是人物画像，对购房客户进行特征描述，比如说职业、收入、兴趣爱好、星座、婚姻状态、家庭成员等等。
觅房攻克的难题是人物画像和房源标签之间的匹配计算逻辑，即通过底层算法将两者不断匹配，简单来说就是“什么样的人喜欢什么样的房子”。如果匹配度高，客户在看到房源广告时的咨询率会很高，如果咨询率低就重新进行计算，调节标签权重后重新匹配，直到咨询率变高为止。
觅房如今还是一家创业公司，拥有PC端、WAP端网站，甚至还没有开发自己的App，他的主要客源流量来自于百度、今日头条等大平台。而目前百度、今日头条这些广告平台也在往人工智能方向走，它们也进行用户画像，且不断增加画像维度。
觅房的优势在于，可以用自身计算的人物画像与客户获取渠道的人物画像进行匹配，进而提高咨询率。孙顺喜告诉界面新闻，目前觅房在今日头条可以做到1%-2%的咨询率，在百度上的咨询率是4%-5%，而其他中介平台在今日头条上的咨询率只有千分之一至千分之三，在百度上的咨询率也只有1%左右。
虽然目前觅房在线上获取客户的效率高于同行，但孙顺喜对于目前觅房的产品仍不满意，他希望借助人工智能技术，未来真正实现“只要告知你是谁，觅房就能推荐这个城市最适合你的那一套房产”。
这里的人工智能包含四个模块。第一是用户大数据，像百度、腾讯、今日头条这样的大平台才有；第二是深度学习算法，这种智能算法很多是开源的，也可以对外采购；第三是垂直行业的内容数据，如房产中介网站给房源打“标签”，这些内容必须由每个行业自己去创建；第四是行业内容与用户画像的匹配算法，这是行业必须解决的底层技术问题。
觅房未来的产品路径是，实现房源自动加标签，如户型图上传之后，能够自动生成众多标签，能够用VR技术生成装修效果图，并引入家居建材行业等供应商；另外，无论是房源标签，还是人物画像，都需要不断迭代，利用算法实现最佳匹配。
孙顺喜透露，觅房B轮融资6000万元已经初步落定，整体估值6亿元左右，这些资金将全部投入产品技术研发与城市扩张。融资之外，觅房2017年营业收入将突破1亿元，净利润在1000万元左右，公司整体实现盈亏平衡：业务线赚钱、技术研发不断投入。
未来五年，孙顺喜期望带领觅房介入二手房交易市场，他认为这是觅房的房源标签与用户画像匹配技术优势，能够发挥到极致的市场，但同时也是一个竞争更激烈、交易更复杂、技术要求更高的市场。以房源标签为例，存量市场中的房源规模庞大、特点更加独特，依靠人工添加标签，几乎是一项不可能完成的任务。
在O2O商业模式这条道路上，觅房仍是刚刚启程，但稳健的财务模型让其有机会走到更远，见证新的技术对中介行业的改造，与依靠人海战术、“骚扰”电话获取客户的传统中介之间的竞争，未来将呈现何种局面，见分晓的节点或许也将越来越快。