房企数字化转型迫在眉睫,这些创新玩法不妨一试:
- 如今的地产行业,正在从增量时代进入存量时代,整体利润水平正在逐年下降;
- 在地产金融去杠杆的趋势下,房企的融资渠道全面缩紧;
在竞争日益激烈的时代背景下,传统房企的数字化转型已迫在眉睫。
据IDC预测,到2022年,全球65%的GDP将由数字化的产品和服务推动。数字化转型已成为企业保障自身生存、提高竞争优势的必经之路。那么在地产行业,借助数字化力量能够释放出哪些潜能呢?
房地产企业的数字化转型历程
不同房企,数字化建设的程度各有不同,但历程大致相同。前期,运用云计算、大数据、物联网、移动互联等技术,将传统IT业务向云端迁移,从IaaS、PaaS、SaaS到DaaS,提升IT的敏捷性,实现用数据洞察业务的能力,夯实数字化转型的基础。后期,运用大数据、人工智能、物联网等技术,探索各业务板块的创新应用,从而产生新的业务。
房企向服务转型,避不开物业服务这道坎。物业属于劳动密集型行业,对于房企来说是一个典型的业务场景。近年来,人力成本逐年增涨,物业费用很难上涨,物业业务也很难实现创收。此外,物业人员的离职率很高,而且经常“组团出逃”,人员的不断更替造成服务质量的参差不齐,如何在合理管控物业成本的同时,为业主提供优质的物业服务,是每个房企都要面对的现实问题。
目前的主流做法是通过移动端APP或小程序为业主提供物业服务,实现线上缴费、报事报修,投诉建议等功能,提升物业服务能力,加快服务响应速度。然而通过对物业管理人员的走访后笔者发现,做了物业应用业主不用是一个大问题,物业人员的工作效率并没有得到实际提升。如何通过持续有效的运营提升移动端的用户粘性,成为房企下一阶段的重要目标。
AI在物业领域实现创新应用
笔者了解到,已有部分房企通过AI和大数据技术降低数字化技术的使用门槛,用数字化的方式线上解决90%以上的问题,在提高一线物业人员工作效率的同时,大幅提升了服务质量,降低了人力成本。
例如通过NLP技术,降低业主与物业交流的门槛,业主只需要像微信聊天一样发送一段语音,上传到云后AI就能进行语音识别,并且转换成文字,生成一张张工单,显示业主反馈了什么问题,通过情感分析业主诉求的类别,是建议还是投诉,以及二者所占的比重。随后AI根据工单内容的分类,进行派单,推送给物业人员或工程师傅去执行,派单准确率甚至高于人工派单。
不仅如此,NLP技术还能破除方言带来的沟通障碍,尤其像广州、深圳、上海等南方一线城市,会说地方方言的物业人员占比不是很高,通过基于场景的深度学习训练,AI听懂方言的能力甚至高出普通物业人员一大截,业主从移动端提交的反馈信息能够快速被识别和响应,得到迅速回复,大幅提高了用户粘性,APP日均打开率可以达到30%以上。
对于物业行业来说,人力成本很高,物业人员的能力却参差不齐,流失率和培训成本都很高。AI则不存在这样的问题,AI不需要睡觉,也不会投诉,不存在过劳和离职的问题,AI不止擅长八国语言,能力可以远超人类,AI积累下来的知识库都将变成企业未来的财富。
用数字化的方式解决90%以上的问题
智能聊天机器人是NLP的一个典型业务场景,引入语音机器人客服,可以在线上解决大部分物业问题。通过对业主日常询问的问题进行收集、整理、归纳、分类,形成语料库,借助智能语音生活小助理可以处理日常琐碎的询问,让物业人员从频繁的沟通中解放出来。
例如缴物业费的问题,APP功能越复杂,业主找到缴费功能的难度就越高,有了语音问答助理,业主只需通过语音询问“我的物业费缴到什么时候了?”语音助理不仅能立即给出往期账单,还能展现立即缴费的对话框,并且在对话完成后让业主对服务进行评价,这就形成了一个服务的闭环。
当然,语音助理并非适用于全部场景,三个问题没有切入到主题,大多数人都会失去沟通的耐心,甚至会永远弃用这个功能或者弃用这个APP,哪怕它是免费的。
因此,AI工程师们通常建议将对话限制在两轮或三轮以内,让语音助理成为两到三个问题的专家,如果回答不出来,说明问题的设置是失败的。问题的设定必须符合以下三个条件:一是时常发生的问题;二是解决路径很清晰的问题;三是能够通过数字化方式解决的问题。将符合以上三个条件的全渠道数据进行机器学习训练,才能让AI变成这些问题的专家。
除此以外,不同楼盘,不同地区的关键词网络也有很大差别,技术人员需要梳理出各个小区的常见问题、热词及关键词网络,方便业务人员了解各自所在项目的最新动态。通过不断的积累数据,优化算法,不停训练机器人让它成为业务专家,90%以上的问题都能直接通过数字化的方式解决,可以直接替代一线的重复性工作,无等待的响应速度将大幅提高服务质量,这就是数字化创新带来的价值。
提升数据洞察的便捷度 让数据驱动业务
NLP技术看似只是APP上一个简单的语音输入功能,背后靠的是云计算提供的算力支持以及大数据的分析能力,因此,底层的信息化基础必须打牢。具备了大数据的分析能力,如何为终端赋能,实现数据驱动业务是每个CIO必须思考的问题。
据悉,已有部分企业将聊天软件与大数据的分析能力相结合,将分析能力带入到业务最常应用的终端,例如钉钉、微信等,在聊天群内即可随时共享数据,查看最新动态,进行实时的数据监测和分析。通过数字化赋能,业务人员可以非常便捷的了解已有客户的喜好,进行精准的产品推荐,以及符合客户偏好的个性化服务。
与此同时,开箱即用的AI开发平台,低代码、无代码的开发方式等逐渐走入大众视野,数字化创新的门槛和试错成本越来越低,让一线业务人员也能根据细分的应用场景快速开发出需要的应用。通过数据埋点,更能了解客户关注哪些数据,确定哪些数据指标与业务直接相关,从而进行部分新功能的尝试和改进,将能更直接的帮助业务,进而实现数据驱动业务。
写在最后
不同房企,数字化建设的程度各有不同,同一房企不同公司之间、不同业务线之间数字化的能力也存在差距。做试点、立标杆是企业数字化转型比较典型的做法,然而这种做法在降低转型风险的同时,也将企业内部的数字化差距逐渐拉开。
那些高举数字转型大旗的房企老板们可能不知道的是,底层的物业人员还在用拉卡拉上门收取物业管理费,从APP缴费到拉卡拉收费,中间隔着几代技术断层。但是这样的数字化断点很少由业务人员直接向上级领导提起,因为这无疑是打在领导的脸。笔者想说的是,数字化转型的成功没有定论,但数字化转型无疑是要提升客户服务体验,用客户最舒服的方式体验技术带来的便捷高效,打造标杆固然能起到示范带头作用,但那些小创新、小投入能带来大收益或大幅提升服务体验的项目也不妨多多尝试。