最近，我看了一本叫《不做无用营销》的书。这是一本主要介绍营销人员如何建立营销思维，从营销落地角度去做数据分析的专业书。书的作者是目前在国际知名广告公司奥美，数据部，做数据分析总监的王泽蕴。由于本人就是工作在一线，做客户和市场研究分的相关人员（简称”客研“），目前供职与一家地产公司，也同样会涉及相关数据分析内容。所以，当看到这本书的时候，于是产生了浓厚的阅读兴趣。
由于该书并不是特定指导房地产行业做数据分析书籍，为了更有效的结合房地产客研工作，为此，我再看完之后，都会认真结合我实际工作情况，去思考如何落地这种分析数据的思维。所以，整个阅读过程中，耗费了本人不少思考和做读书笔记的时间。
当读完之后，我就即刻产生了一个想法，为何不结合本人实际操作房地产客户研究经验，将这个本书相关分析思路和方法论，联系我们房地产客研实际，进行一些解读，帮助感兴趣的朋友，更好的阅读理解呢？于是，便有了如下的文字部分，供大家参考。
▍01 提出问题：数据分析常见误区
问题1：大数据分析只是一个茶前饭后的谈资，不知所以然，更不会用。
在房地产行业，很多一线营销操盘手及策划人员往往对客研了解多通过道听途说，知道在龙湖、世茂等标杆房企客研如传说般的存在，可以解决很多问题，但不知道自己公司的客研真正价值及到底可以做什么，怎么助力营销。那么这个如何去解决呢？
实际，每个公司有自己特定和阶段性发展模式，客研也因公司不同，会有自己不同的可发挥的空间。若数据部门处于成立初期，那么一方面，客研人就需要积极发声，主动出击，让整个公司看到你的存在。如，目前做个“每日时摘”之类的行业小时讯，并做一些客观点评，或者结合行业时势，做一些可启发营销工作的小专题，这就是主动发声的有效方式。当然，另一方面，也需要公司高层自上而下的强力推动。
另外，客研还可以积极和项目公司，乃至一线操盘人员互动交流，看看存在哪些实际问题，一起介入，进而良性滚动。
问题2：过度神化，盲从大数据导出的结果，缺乏有效结合实际的洞察和经验判断修正。
数据分析的结果，因样本对象选取、样本量的多寡，及研究分析者自身对项目情况了解的局限性，而可能存在一定误差或片面性，这需要客研人员多和一线操盘手一起，在调研和分析执行的过程中积极交流及时修正。
▍02 分析问题：缺少营销视角解读分析数据
问题1：经验主义，过分相信过往经验判断
如，过去大家都觉得80㎡做两房，但现在一二线城市已经出现了80㎡小三房的产品。如果我们还停留在80㎡只能做两房的经验阶段，那么就很容易做出不符合市场，不符合客户需求点产品来。最终导致项目定位错误，产品滞销，宣告项目失败。
问题2：产品本位的营销分析思路，不是客户为导向，或结合客户导向做营销决策
这个比较好理解，市面上介绍和分析这类情况的文章不在少数，所以此处略过。
▍03 提出具体方案：如何做才能建立实现营销视角？
书中，重点提到了几个具实操方法论和工具，并辅以案例，本人就结合房地产客研实操，进行解读和案例说明。
1、建立营销视角的“5C”模型
“5C”，即：企业/产品（Company）、品类（Category）、竞争（Competition）、渠道（Channels）、消费者（Consumer）。
①企业/产品（Company）：即，分析企业/产品目前需要解决的核心问题，需要倾听客户端反馈。
譬如，当我们看到新进城市项目卖得不好，我们就一味觉得是客户对本公司的企业品牌不了解，觉得本公司的品牌影响力不够，进而就决定加大品牌推广力度实际是不妥的。如果，我们从客户端去找答案，就会有更多的收获。客户会告诉你真正的答案。
②品类（Category）：即，分析市场行业环境下的机会和挑战，同时从客户端了解客户态度，找机会点
品类，实际就类似于，房地产产品分类，业态分类。市场端分析，大家应该都很熟悉。无非是从市场数据层面找规律，找机会点。但从客户端去了解品类，怎么去理解呢？
这里举个例子，譬如，同样定位改善型的三房产品，在不同城市市场热销面积段表现是不同的，也就是客户需求不同，一方面，结合市场数据，周边竞品销售情况，具体分析找机会面积段是必不可少的动作。但另一方面，当出现一些不笃定点，无法从市场找规律，或市场数据缺乏时，这就需要从客户端找支持。比如，同样120㎡和130㎡户型，究竟四房产品客户更接受，还是三房产品，哪个产品配比应该大一些？
通常，我的操作思路就是直接分别找来竞品成交客户，项目意向客户，进行深度访谈或者客户焦点座谈会。由于需要解决的问题，比较单一，而且操作的时候，受限条件，确实定量也无法开展，所以，只要定性访谈即可找到我们想要的答案。
这里需要说明的是，深度访谈和焦点座谈会的使用，有不同的适用场景和条件。当客户人群都比较高端的时候，建议以深度访谈为主，因为这类客户往往有一定身份地位，多数不太配合参加，同时，他们的时间一般非常宝贵，很难将多人凑齐时间约在一起。所以，这类人群，通常适合深度访谈。
③竞争（Competition）：即，找到可以与竞品争夺的差异化优势；
类比房地产客研，实际就如，具体需要清楚，如何确定竞品范围？客户在来本项目时，究竟比较了哪些项目，这些项目往往最具代表性的竞品又是什么？如果想找与同类产品竞品，差异化机会优势在哪？
以上这些关于竞品的疑问，通常我们项目的策划或者市场研究人员，会从竞品的同行处获取，可是，我们心里都很清楚，竞品同行不会告诉你真实答案的。但竞品成交客户，尤其是从本项目楼市到竞品项目的客户，他们会告诉你想要的答案。
④渠道（Channels）：即，找到最科学影响力接触渠道，打通品牌/产品与终端消费者间的通路；
这里的渠道，即，客户获取想要购买房地产楼盘项目的信息，所接触到的媒体，或各类广告等信息渠道。同样，我们做市场和策划的房地产研究人员，常见的做法，就是去找同行，甚至找竞品的一线操盘手，置业顾问，获取相关信息。
事实上，想知道项目目标客户最有效的几个媒体接触方式，竞品同行的话未必可信，而案场资深的老销售也无法百分百说全说准。从本项目成交客户，竞品成交客户获取和验证答案是最有效且准确的。
⑤消费者（Consumer）：即，分析目标消费人群属性特征、行为特征、需求和购买决策逻辑，找到产品营销推广的有效策略。
这方面研究分析各个行业的消费者研究方法和流程基本都是趋同的，譬如，常见的客群描摹，客户媒体接触行为，需要从客户端具体了解验证，再资深的案场老销售，也无法百分百说全，说准。
又譬如，客户购买的决策逻辑和背后动因，甚至痛点、甚至左右最后购买的情感因素的挖掘，这个往往还需要对客户深度的交流，才能获知，进而帮助我们找到客户购房全流程动作中营销可以介入的触点，顺利完成成交。
(2)建立“元数据、行为数据、态度数据”数据认知体系，准确捕捉人群
①找到“元数据”
“元数据”就等同于描摹客户社会背景属性的数据，如：年龄、职业背景、收入水平等，清晰目标了解客户特征属性，让我们可以对客户群体有一个共性整体的认知，便于我们更好的理解和定位项目的产品方向。譬如，我们经常在地产项目定位时提到的客群定位，就会这样描述：XX项目客户为来自于，市内XX区的，30-45岁小三口（1孩，3-6岁）之家的改善类群体。
②分析“行为数据”
即，消费行为数据，如，客户平时媒体接触渠道，购房决策周期，房屋居住年限、付款方式等，找到可介入的营销触点。可以帮助我们项目营销人员，更好的理解和捕捉能够针对性制定营销策略的切入点。
譬如，有项目发现，有一天到访项目打听楼盘信息的几组客户，都是小三口之家，那么，就可以预判，这几组客户真实想买房的可能性较大，而不是随便逛逛，这类客户就需要重点关注。
又譬如，有项目想扩大拓客的规模，苦于无法知道，通过统计近期一个月来访项目的客户数据，发现近期大部分想来项目看房子的客户，都是通过上“搜房网”搜索了解到项目信息，那么就可以将媒体投放的财力和人力，重点投入到“搜房网”。
③挖掘隐藏在行为背后的“态度数据”
“态度数据”包括：置业动机、对房企品牌认知、消费价值观等，是影响和最终促成成交的挂件因素，这类数据准确获取，可帮助更好理解购买行为产生动因和痛点，最终帮助营销人做判断，针对性提出有效的营销策略
另外，“态度数据”往往是决定和影响最后购买的重要驱动因素，为什么这么说?
举个例子：就好比，很多时候，我们项目公司楼盘的房子，客户看了好多回，并表示房子确实不错，很中意，但最后就是没买。结果一打听真实原因，可能仅仅是因为我们项目开盘时间晚，不愿意等，或者仅仅因为，竞品楼盘置业顾问，服务的感觉更亲切让人觉得更值得信赖等等，就去了竞品楼盘买了房子。
这里再举个有意思的真实案例，曾经在我们有一个城市项目公司，有这样一个的女客户。该客户家里很有钱，房子也很多套，不缺房子，这天开着跑车正好路过我们项目，就好奇进来看看，纯粹就是散散心，没打算要买房子。而通过案场置业顾问交流，知道这个客户，实际对产品很挑剔，尤其是看中区位，看产品，还看品牌开发商，可能不是全国TOP30不买。那么最终，很意外的，这个客户购买了我们项目的房子，而且一买就是三套。这是什么原因呢？
其实原因也很简单，就是因为我们案场的置业顾问，抓住了这个客户的态度因素，这个女客户，已经是中年，因为丈夫事业很成功，很有钱，家里的多套房子都是丈夫买的，但没有一套是在自己名下。从家庭层面说，在物质上，这位女客户家里确实是什么都不缺，但他丈夫一直很忙，和她是聚少离多，所以，她唯独担心的就是自己和丈夫夫妻感情有一天会破裂，自己缺少一种安全感。我们的置业顾问，就是基于这一点，当然也是从客户需求角度出发，给这位女客户提了一个建议，置业顾问说：姐，女人到这年龄，要对自己好一点。买我们这的房子，你也看过了，绝对是稳定的保值的资产配置。当然，这里需要说明的是，我们的项目确实位置、产品是属于区域的标杆，具备作为资产配置的产品的禀赋。
为此，可以说“态度数据”往往是不可控，隐蔽性强，且较分散，获取较难。所以，客研在操作过程中，需要根据不同情况，采取深度的访谈、或“深访+定量问卷”组合调研方法工具获取。
(3)科学准确的人群画像模型：3C九宫格模型
①3C概念：即：品牌（Company）、品类(Category)、竞品(Competition)
品牌，类同于，某个城市地产项目；
品类，譬如，不同产品线，不同业态
竞品，区域内竞品项目，或者非项目而是一些左右成交的干扰因素，如，政策、周边环境、人文、情感诉求等因素。政策干扰，如，房地产调控；周边环境干扰，如，不利因素；人文干扰，如，当地居住风俗习惯等。这些都会成为分流我们目标客户的重要因素。
②人群画像作用：画像的作用就是帮助企业，找到具象的能代表某类人群共性特征的虚拟人物，从而以此为参照范本，针对性的导出有因果关系的营销策略。为产品定位找到准确的目标人群，了解营销可以有效影响人群的方式方法。
③3C九宫格模型
结合客研实际应用，该模型就类同于我们常见的的数据交叉分析。
譬如，用某个城市某某房地产企业项目采集客户的“元数据、行为数据、态度数据”与本项目产品业态或者户型面积段进行交叉分析，实现细分。并对比区域竞品相同业态或面积段下的客户细分情况，找机会点。
以下图为例，简介下实际应用：
图中①，本项目和竞品比较，便可发现，120-130㎡产品客户来源区，在A区或存在拓客机会，可进一步验证A区是否存在客户机会
图中②，本项目和竞品比较，便可发现，100-110㎡产品客户，实际购买可能并不太关注房企品牌，为此，这类人群品牌宣贯可以降低强度
(4)竞品筛选，不会遗漏三重筛选体系
即，企业层、 产品层面、用户层面来筛选竞品，做到不遗漏，结合房地产客研角度，具体可为以下三个层面竞品筛选：
①企业层：即，战略方向层面
这里类同于，项目属性上筛选，这里会有不同划分维度
譬如，从项目发展属性，来看，可分为：纯居住大盘项目、综合体项目、还是文旅度假类项目；又譬如，从项目目标人群档次属性看，项目属于刚需盘，改善盘，综合类盘、还是豪宅盘
②产品层：产品的外形、功能方式等角度
此处则类同于，从产品角度来划分。
譬如，从外形风格划分的盘，项目属于新中式、法式、新古典主义；又譬如，从产品容积率划分，项目属于低密社区，还是高密社区；再如，从产品户型面积段或业态划分，项目都属于刚需，刚改为主面积的盘等。
③用户层：客户关注、谈论、购买行为等
譬如，区域同类热销盘，来访客户谈论对比过盘、客户流失出去的盘、客户朋友圈讨论最多的盘等等。
此外，还需要关注干扰客户最后成交的非行业因素，譬如，客户心理对市场或区域发展的没有信心、客户情感诉求导致的不成交、竞品对本项目的打击话术等。
综上所述，对于从事房地产客户研究和数据分析人员来说，树立正确的以营销导向的数据分析思维，产出最终能落地指导项目营销操盘的数据支持或方向建议，才是最大化能发挥房地产数据分析作用，实现该来专业人才自我价值的意义所在。