從阿里巴巴到騰訊，從無印良品到海爾和小米，自去年開始，萬科總裁郁亮就帶領高管團隊不停造訪各界巨頭，雖然這些企業分布在不同行業，但它們都有一個共同的特點，那就是在利用互聯網思維和大數據有效地為客戶提供更符合需求的產品。

在大數據時代，萬科是最先感受到危機的龍頭房企。萬科董事局主席王石曾經表示，完全不懂房地產的人可以在大數據時代用新的載體、新的方式顛覆原有的商業模式。然而，萬科也是最快擁抱大數據的龍頭房企，《每日經濟新聞》記者了解到，從前期拿地分析、產品設計到項目營銷等環節，萬科正不斷引入“大數據”的研究與應用以更好地滿足客戶需求，以提高投資精確度與促進銷售。現階段，萬科主要借助物業管理來獲取客戶的生活習慣、購買需求等數據，并利用這些數據去開發產品。

但不可忽視的是，真正意義上的“大數據”應用在房地產領域仍處于萌芽階段，即便強如萬科也曾誤入唐山這類供應過剩城市的陷阱，如何收集有效數據，通過精確系統分析規避市場風險仍然是難題。

首個“大數據”項目將入市

據萬科介紹，首個融合“大數據”理念的項目“萬科未來城”將于年內入市，該項目位于杭州萬科良渚文化村內，總建筑面積超19萬平方米，從產品的設計研發，到項目的推廣營銷，全部過程均以移動互聯網思維與“大數據”理念為指導。

萬科內部人士向記者介紹，未來城在項目開發之初，就結合地塊情況及客群定位分析，將目標客戶鎖定為年輕客群，產品為年輕人“量身訂制”了許多特定功能。例如，萬科在客戶行為數據調查中發現，移動互聯時代家里的網絡WiFi必不可少，但經常會出現每個房間WiFi信號強度有別的尷尬，因此未來城統一配備了WiFi增強系統；同時，隨著很多年輕人變得很宅，習慣在沙發上坐一整天，刷手機、看iPad、聽音樂、看書，看電視等，未來城設計了“土豆(20.94, -0.44, -2.06%)位”的概念，迎合3C時代年輕人的生活習慣。

在社區配套服務上，萬科更嘗試讓業主、客戶可以在社區建設之初就參與到社區配套的設計和運營上來，萬科未來城將引入時下最新的互聯網概念 “眾籌”，根據業主需求未來有可能實現“眾籌”健身房、超市、美容院等。除此之外，項目正在與國內領先的互聯網企業共同探討在未來城項目上合作的可能性。

此外，據萬科介紹，早在2002年，萬科就引入了客戶滿意度調查，對年度客戶滿意度調查為主的數據進行分析，依據這些調研結果確定下一年度的客戶滿意度提升工作計劃，并據此開展聚焦和圍繞客戶的一系列工作。包括杭州萬科在內的不少地區公司，在所有客戶成交后都會進行持續的問卷調研及階段性的客戶深訪，聚焦客戶的生活習慣洞察，進行針對不同屬性客戶的交叉分析。這些數據分析結果，將指導產品的設計和社區配套的建設，包含戶型、景觀、住宅性能和鄰里空間等方面。

萬科相關人士向 《每日經濟新聞》記者表示，自今年起，萬科將逐步把傳統房地產客戶服務中的產品報修、投訴兩個主要模塊移植到移動互聯網平臺上，依托現有客戶數據平臺對客戶的報修、投訴等行為進一步分析，以更好地為客戶服務。

可以預見的是，對于坐擁60萬戶海量業主的萬科而言，一旦掌握了充足的用戶數據，通過細化分析挖掘尚未滿足的客戶需求，對于萬科向城市配套商轉型具備深刻的戰略意義。

提高拿地精確度仍然很難

事實上，萬科的大數據應用，從拿地前就已經開始。此前網傳的毛大慶講話，不僅引用大量數據證明目前房地產行業去庫存化面臨巨大壓力，同時在土地市場，除了一線城市外大多數城市土地成交已經進入下行通道。

在“供過于求”的大環境下，記者了解到，萬科也在嘗試利用大數據分析方法，通過區域購房人群特征分析、競爭樓盤的優劣勢、配建商業的輻射范圍、戶型配比合適率、競爭房企的價格底線等計算方法詳細考量地塊的最終價值，提高拿地精確度。

據悉，萬科早期的土地數據主要是來自于第三方的機構，隨著國內地價的不斷攀升，公司逐步建立起市場調研與數據收集決策系統。以北京房山為例，一位接近萬科的業內人士向記者表示，早在2009年業界并未看好房山樓市的情況下，萬科就通過大數據調研發現了其中的投資機會。

上述人士透露，萬科在房山布局拿地決策之前，曾經通過聯合中國移動、聯通、電信三大手機運營商，在同一時間點檢測北京在網使用人數的數據，來判斷北京地區的實際人口規模，以此結合當年北京的新房供應量、北京存量房數量、北京房價均價、購房人群年齡結構等眾多數據，進行市場和區域預判，并最終判斷房山作為當時的“價值洼地”將擁有巨大的購房群體支持。

正是基于大數據調研的充分準備，在當時大多數房企并不看好的情況下，萬科于2009年9月在房山區連奪長陽起步區5號地塊與長陽起步區1號地塊，樓面地價分別為5726元/平方米與6443元/平方米，后者所建項目中糧萬科長陽半島于2010年6月正式開售，銷售均價為13500元/平方米。根據網易(71.25, 0.21, 0.30%)房產數據中心統計顯示，中糧萬科長陽半島最近半年的網簽均價上漲至17582元，成為房山區主要的剛需大盤之一。

但不可否認，目前借助“大數據”拿地，仍然存在諸多障礙，也無法徹底規避風險。上述人士就坦言，一方面，由于房地產為非標準化產品，有效數據的采集存在相當困難，加上地塊從掛牌到拍賣有時間限制，這對于調研結果的準確度必然會造成影響；另一方面，房地產市場受到政策、金融等不可控因素的干擾也很大，如果市場波動劇烈，需求大幅萎縮會導致區域迅速變為供應過剩，通過有限的數據分析難以防范類似的市場風險。