正文
万科旭辉产品做得好，这个部门作用很大！
作者：又礼
这两年，不少房企逐渐意识到客研的重要性，纷纷设置客研部门。但有的房企发现，自己新添的客研部门，好像并未发挥作用。客研参与了多个部门的工作，但拿地性价比还是很低，设计还是靠复制做户型，产品依旧和市场脱节，营销仍然乏力……可有的房企却借力客研越做越好，万科一直保持卓越的领先地位，客研功不可没；龙湖称设置客研部门可以给公司运营多增加一道保险；旭辉也称客研能更好地助力产品研发……那么，那些疑惑自己客研部门没发挥作用的房企，问题究竟出在哪里？本期明源君先不谈领导及组织架构层面的东西，想先从业务层面详细聊聊房企的客研有哪些较为常规或不足的做法，又该如何改进，希望能给其它房企一些启示。
随着房地产进入横盘阶段，产品力正变得越来越重要。所以，很多房企的客研虽然职能权利不尽相同，但大体也从简单的客户调研分析逐渐向战略和项目层面的分析转变。在这其中，明源君也看到一些房企的客研做得不成熟的地方，常见的有这四种情况：一、受访样本科学性存疑，调研主要集中在竞品的分析上除了因为指标滞后，造成客研分析不够全面外，客研调研样本的精确性也会对客研分析结果有很大的影响。客研的工作流程，大体是在结合城市地图的基础上，圈定意向人群，地区范围，样本量，配额情况，然后进行定性或定量或两者结合调研。但有业内人士告诉明源君，有的房企给到客研的时间比较紧，一两天内要求定稿，或者客研自己为了省事，很多客研选择直接找竞品的置业顾问来了解从他们手中流失的客户的情况，以此替代更全面的客户调研，形成定性调查报告。还有的客研选择直接打电话问同行有没有现成的报告，草草去看一眼现场，然后改一下同行的报告就用。这样形成的定位报告，最终结果要么只是根据竞品置业顾问的经验在它们产品的基础上进行改进；要么一昧复制竞品畅销的产品，这些产品都没有满足真实的客户需求。采集数据是客研进行分析的前提。但有的房企在采集数据阶段，从各渠道搜索和购买了相应的数据，也尽可能统一口径，交互印证，但却在收集数据的指标上面，比较少花心思。其实，随着时代的更替，有很多新的指标可以更精确了解市场和客户，有的指标甚至已经过时会误导结果。比如在城市研究阶段，有房企在了解城市的竞争力方面，有的房企会用常规的人均收入、人口净流入、三产业占比及产业互补性等指标衡量城市竞争力，但有的房企还会进一步细化到单位面积GDP、房地产投资额占GDP总额比重等这些指标。此外，比指标不够全面更严重的问题是，使用过时的指标。比如有的地产人以前会用到“电线杆指数”这个民间指标来衡量城市的活力，看电线杆是否干净，如果特别干净，则说明这个城市不太具有活力；如果有特别多小广告，怎么也清理不干净，则结果反之。但现在这个指标早已过时，开始使用“共享单车指数”代替。有房企在敲定核心客群后，做核心客群定性的调研时，往往习惯问客户当下对于交通配套、面积、户型、价格、精装喜好痛点等信息，这当然有一定的意义。但就算你通过多种方式，定量或定性，拿到了尽可能全面准确的数据，可这些数据和资料仍然无法真正代表客户购房时的需求。也有客研反馈，就算抽样时样本类型尽可能覆盖全面，但最终客户实际购买时，还是和当初表达的需求还是有挺大的差异。出现这种情况的原因主要有两个，一是其实大部分客户不会真正了解自己，他们可能今天的喜恶是这样，但后来发现在别的优点下，这个可以忽视；二是客户当下提出的需求只是根据过往的经验及眼界，当他们看到比自己心目中更好的产品，溢价又在合适范围内，他们当然会选择其它产品。拿客户去买汽车为例，买房和买汽车有些类似，他们去买汽车时，虽然知道自己大致对哪些牌子有兴趣，有哪些性能喜好，但他们大部分做出的选择是那些表面上看引领了自己需求实际却非常符合自己需求的产品。所以，如果直接根据客户当下提出的需要做出来的房子，而没有洞悉客户需求点和痛点背后的深层逻辑，产品很可能流于平庸，被其它了解并引领客户需求的房子抢夺市场。就算在数据采集和分析上，客研尽可能做得全面，但在决策阶段，还是棋差一着。有头部房企的客研就曾表示，自己扎扎实实根据调查数据做好了分析报告，但还是抵不过领导自己的想法。领导三番四次推翻客研跟市场情况更相符的定位，要求做他想要的产品。久而久之，客研发现说服不了老板后，又不能让节点僵持，所以就只能改变策略，按照老板的想法来。有地产人告诉明源君，有的老板以自己的生活方式去衡量客群的生活方式，把刚需盘往改善盘的方式调整，把改善盘往豪宅的方向想。客研和他分析市场，分析客群，分析企业的现金流，偿债压力他都充耳不闻，只觉得他们，眼界太低，最终也只能按照老板的想法来做。在这种情况下，就算客研人再怎么努力，最终也是无济于事。所以，房企的老板要善于反思自己，在做决策时是否出现刚愎自用的情况，导致公司出现问题，而不是一昧认为是底下的人没用。
那么，要做好客研究竟应该怎么做呢？明源君认为可以做好这三方面：一、及时更新维度指标，统一数据口径，搭建更全面的数据库一是，在数据进行收集及录入时，要及时更新指标。比如旭辉在客户分析上，就新增了消费理念、生活习惯、产品功能、喜好、差异化这五个指标。目前，他们已经通过定性分析定性总结了10个维度50个指标来描绘客户生活及居住价值观，然后再用到定量问卷里去测试，以期更全面描摹用户。二是使用多个数据源对同一个问题进行分析。如果发现一些关键的趋势性问题有矛盾之处，还要理清楚原因，统一口径，确保数据的有效性。三是，舍得投入时间、人力和物力。不仅万科龙湖等客研的标杆房企如此，华润在这方面的时间投入也比较多。
二、客户分析方式不断迭代，通过行为反向评估业主体验在行业内，客户分析一般有三种层次，第一层次是简单了解客户的出价能力、面积、喜好，客户意见，然后传达给产品及设计的同事。这样的工作几乎不用分析，只需要准确当一个客户的传声筒即可。第二层次的客户分析像早前的万科、龙湖，采用浸入式的调查的客研方式，对客户进行一周的生活场景式跟访，尽可能多找到用户因各类住宅问题而造成的生活痛点，详细记录，然后对痛点进行改进。
第三层次的客户分析，开始向更精准高效的方向转变。比如旭辉倾向于用BNOP的标准，通过客户的实际居住行为来洞察客户，并描绘场景。所以他们总结了客群在园区和住宅内的全部旅程及生活场景后，开始针对客户频次最多的场景，预约入户，在半天多的时间，记录客户在这个场景的全部行为，并且针对性地询问每个行为背后的原因、痛点及未被满足的点。在得到大量的数据后，就可以按照从“客户行为(Behavior)出发，总结行为背后的诉求(Needs)”的标准，根据该需求可覆盖最多的场景和客群，找到最能改善客户体验价值的点。
还有的房企从对客户角色关系的角度出发考虑，优先考虑家庭关系中的地位。比如如果家里老人的地位更高，则老人对楼层的要求、安静度、风景等需求点更需要优先被满足；如果妈妈更强势，则妈妈的喜好需求点位列第一，比如影音室、储物间、衣帽间等；如果孩子是焦点，则客厅主要用于儿童玩乐居多等。毕竟，虽然客户现在所居住房屋的痛点会是影响他下次购房的触点，而客户现在所居住房屋的亮点会是影响他下次购房的基本满足点，但令客户产生买房需求的点，才是真正影响客户成交的引爆点。据明源君了解，龙湖也有尝试在以客户置业动机横轴的基础上，再叠加客户角色和关系分析作为竖轴，更深入精准地了解和创造客户。现在很多标杆房企都非常注重数据库的建造，龙湖拥有一个庞大的市场分析团队，自建城市地图；旭辉的客研逻辑用数据驱动产品决策；越秀在总部有自己的客群细分模型，在拿地之前就已经锁定目标客群。以旭辉来说，旭辉客研是整合城市、土地、市场和人口等9类数据源形成城市地图，并结合销售数据与案场到访客户数据，形成多元多维自助分析报表。然后用数据评估城市能级，量化土地价值，反馈市场动态，落位客群轨迹，计算客户厚度。之后再对潜在的客户进行精确抽样，通过定性/定量的方式了解明确成本先定下客户需求的产品适配及对竞品评价背后的原因。再根据大数据来源和小数据客户收入、职业等基础信息，明确项目的客户定位；然后根据大数据市场供求、流速、库存和小数据客户需求，计算产品业态及户配比，形成产品定位；最后根据小数据的定量和定性结果，找到最优产品价值点及户型设计方案，打造成本限定下最大化满足客户需求的产品适配方案。这样可以保证最终的决策是在数据的支持下完成，减少人为感性经验带来的失误。
公司对客研的投入情况不同，客研自己的能力火候也不尽相同，这就导致了客研流于表面，没能发挥作用的现象。除了注意以上的情况，对于客研人来说，在掌握各门类地产知识的基础上，提高对未来敏锐的洞察能力至关重要。管理学大师彼得.德鲁克曾说， 对于外部的情况，真正重要的不是趋势，而是趋势的转变。趋势的转变才是决定一个机构及其努力的成败关键。对于这种转变，必须要有所察觉，它是无法计量，无法分类，也无法界定的。
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