住宅房地產(chǎn)行業(yè)可能不像華爾街巨頭和跨國(guó)制造集團(tuán)那樣具有數(shù)字化侵略性。但實(shí)際上，一些最大型的、最成熟的房地產(chǎn)特許經(jīng)營(yíng)商——例如瑞麥地產(chǎn)和凱威地產(chǎn)，已經(jīng)采取了所有恰當(dāng)?shù)呐e措致力于基于云的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并準(zhǔn)備充分擁抱AI帶來的新機(jī)遇。

Grady Ligon在2022年10月被任命為瑞麥地產(chǎn)的首任CIO，他表示：“我認(rèn)為，我們唯一擁有的就是一臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)器，上面有大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)供我們的法律團(tuán)隊(duì)使用?！比瘥湹禺a(chǎn)早在Ligon到來之前就已經(jīng)開始了云轉(zhuǎn)型，各個(gè)業(yè)務(wù)部門都采用了AWS，IT團(tuán)隊(duì)也開發(fā)了云原生應(yīng)用，在聘用Ligon的時(shí)候，瑞麥地產(chǎn)的高層決定首位CIO來“掌控一切”。

至于凱威地產(chǎn)，首席技術(shù)和數(shù)字官Chris Cox把云視為他們的創(chuàng)新引擎。Cox表示：“我們承諾真正實(shí)現(xiàn)云原生，并構(gòu)建一個(gè)沒有任何遺留基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)擔(dān)的架構(gòu)。”

Ligon和Cox的IT團(tuán)隊(duì)都通過遷移到云端涉足了AI領(lǐng)域，并計(jì)劃抓住生成式AI的機(jī)遇，為各自網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)十萬(wàn)代理商和經(jīng)紀(jì)人提供支持。長(zhǎng)期的轉(zhuǎn)型之旅證明，住宅房地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)字驅(qū)動(dòng)人工智能時(shí)刻已經(jīng)到來。

為代理提供數(shù)據(jù)支持

瑞麥地產(chǎn)的Ligon曾經(jīng)擔(dān)任過Prudential Real Estate和Berkshire Hathaway Home Services的首席信息官，負(fù)責(zé)監(jiān)管云資產(chǎn)，其中包括Oracle Financials、用于會(huì)員管理的Personify以及Inside Real Estate（為經(jīng)紀(jì)人和代理量身定制的第三方行業(yè)SaaS平臺(tái)）。Ligon表示，這家總部位于丹佛的房地產(chǎn)連鎖店還開發(fā)了一款基于Salesforce的本土商業(yè)智能應(yīng)用取代了Tableau，為有約145000名經(jīng)紀(jì)人和代理商的全球網(wǎng)絡(luò)提供支持。

Ligon很高興詳細(xì)介紹了瑞麥地產(chǎn)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的工作，該團(tuán)隊(duì)正在構(gòu)建管道和云原生應(yīng)用，以便盡可能快速地為地產(chǎn)代理們提供來自美國(guó)和加拿大500多個(gè)MLS上市服務(wù)的最精細(xì)的、最有洞察力的數(shù)據(jù)。

這支數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在瑞麥地產(chǎn)1973年成立后被稱為“73”，擁有約30名IT專業(yè)人員，負(fù)責(zé)構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)架構(gòu)和高級(jí)應(yīng)用，其中包括了已經(jīng)運(yùn)行在AWS上多年的云原生堆棧。

Ligon表示，他們的數(shù)據(jù)專家使用Snowflake來構(gòu)建架構(gòu)并捕獲一系列數(shù)據(jù)類型，從MLS列表到金融交易，以及國(guó)家住房報(bào)告和“從面向消費(fèi)者的網(wǎng)站中排出的數(shù)據(jù)”。

該團(tuán)隊(duì)正在使用AWS SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)為代理們提供最好的本地銷售線索和潛在買家。

瑞麥地產(chǎn)業(yè)務(wù)技術(shù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)副總裁Joe Wilhemy表示，他們已經(jīng)構(gòu)建了多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并通過購(gòu)買“先行者分?jǐn)?shù)”采用了一個(gè)模型，該模型旨在向代理告知數(shù)據(jù)庫(kù)中的聯(lián)系人中誰(shuí)最有可能在不久的將來出售自己的房屋。他說，為了增強(qiáng)對(duì)代理的實(shí)用性，Wilhemy的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用了自主開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型“足夠智能，可以查看來自消費(fèi)者信息提供商的數(shù)據(jù)集”、購(gòu)買歷史和其他行為因素。

Wilhemy說：“我們已經(jīng)能夠創(chuàng)建一些模型，分析房源評(píng)論和描述等內(nèi)容，并告訴你哪些房產(chǎn)是海濱房產(chǎn)，哪些不是。”他補(bǔ)充說，這些數(shù)據(jù)讓代理能夠率先接觸到特定的潛在買家，從而獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

瑞麥地產(chǎn)的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人表示，他們通過多種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，從通過存儲(chǔ)在Snowflake中的大數(shù)據(jù)技術(shù)流式傳輸MLS數(shù)據(jù)，再到將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中。

Wilhemy說：“我們的生態(tài)系統(tǒng)主要是由專有系統(tǒng)組成的，可以近乎實(shí)時(shí)地獲取所有數(shù)據(jù)?！彼赋?，當(dāng)某個(gè)房產(chǎn)被列為出售時(shí)，7.5分鐘內(nèi)美國(guó)100多萬(wàn)個(gè)庫(kù)存列表和加拿大15多萬(wàn)個(gè)庫(kù)存列表就都落地在基于瑞麥地產(chǎn)數(shù)據(jù)管道的目標(biāo)網(wǎng)站中了。

用數(shù)據(jù)增強(qiáng)房地產(chǎn)關(guān)系

另一家領(lǐng)先的住宅開發(fā)商凱威地產(chǎn)也在大約七年前開始了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這家總部位于美國(guó)德克薩斯州奧斯汀的特許經(jīng)營(yíng)公司的IT團(tuán)隊(duì)為大約189000個(gè)代理（包括全球承包商）提供數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于Google Cloud Platform的云原生架構(gòu)。

凱威地產(chǎn)的Cox表示：“有耐心地對(duì)我們自己專有技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，這讓我們有別于其他大多數(shù)的住宅分支機(jī)構(gòu)特許經(jīng)營(yíng)商?！盋ox還與DataRobot合作打造了分析和AI應(yīng)用。凱威地產(chǎn)還依賴Salesforce等領(lǐng)先的SaaS廠商來提供核心的業(yè)務(wù)應(yīng)用，與此同時(shí)，Cox和他的團(tuán)隊(duì)專注于公司自己的專有應(yīng)用來為代理提供服務(wù)。

Cox和凱威地產(chǎn)企業(yè)數(shù)據(jù)和高級(jí)分析負(fù)責(zé)人Dan Djuric構(gòu)建了四個(gè)核心云原生應(yīng)用，為代理商提供最深入的數(shù)據(jù)來挖掘和銷售房產(chǎn)、生成和轉(zhuǎn)換潛在客戶，通過針對(duì)獲取商機(jī)而優(yōu)化的個(gè)性化和定制功能，提供改進(jìn)的客戶服務(wù)。

第一個(gè)平臺(tái)是Command，這是一個(gè)面向代理商的核心CRM，主要是為凱威地產(chǎn)的代理和房地產(chǎn)團(tuán)隊(duì)提供支持。Cox表示，第二個(gè)云原生應(yīng)用是Command Market Center，是一個(gè)面向全球經(jīng)紀(jì)公司和市場(chǎng)中心的CRM解決方案。

第三個(gè)應(yīng)用是他們面向消費(fèi)者的數(shù)字平臺(tái)kw.com，該平臺(tái)可以定制并通過特許經(jīng)營(yíng)所有者品牌網(wǎng)站將代理與當(dāng)?shù)乜蛻袈?lián)系起來。最后，IT團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)數(shù)字市場(chǎng)中心，提供活動(dòng)管理、培訓(xùn)和教育相關(guān)內(nèi)容。

與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手一樣，凱威地產(chǎn)并沒有對(duì)流程設(shè)定嚴(yán)格的ROI指標(biāo)，這僅僅是一部分技術(shù)且仍然主要基于代理和客戶之間的關(guān)系。但是Cox和Djuric都知道，凱威地產(chǎn)有82%的代理在過去90天內(nèi)一直活躍在他們自主開發(fā)的CRM應(yīng)用上，并且僅從該統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)就可以推斷出他們的數(shù)據(jù)具有很高的價(jià)值。

Cox表示：“在過去六年時(shí)間里，我們一直致力于構(gòu)建我們的平臺(tái)。”他指出，凱威地產(chǎn)在全球范圍內(nèi)使用MLS、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)和地理空間數(shù)據(jù)來填充他們的數(shù)據(jù)湖?！拔覀儗?duì)這個(gè)位于云端的集成架構(gòu)進(jìn)行了大量投資，并在此基礎(chǔ)上積極展開創(chuàng)新?！?/p>

Cox表示，他的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)架構(gòu)進(jìn)行了“合理化”，將多個(gè)數(shù)據(jù)湖實(shí)例組合成更小的數(shù)據(jù)湖，“這樣我們就知道我們擁有哪些數(shù)據(jù)，并且可以使其更容易訪問?！?/p>

很多技術(shù)都屬于AI的范疇，Cox和Djuric表示，IT團(tuán)隊(duì)正在更加努力完善先進(jìn)的分析能力，包括預(yù)測(cè)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能（包括生成式AI）。

例如，生成式AI的一種簡(jiǎn)單用途就是，要求告訴代理如何以更具描述性的方式展示他們的房產(chǎn)。生成式AI模型將為代理們節(jié)約時(shí)間并打造出更好的列表。“像ChatGPT這樣的生成式AI引擎將為新房源打造更好的、精心設(shè)計(jì)的描述，給代理們節(jié)省下更多的時(shí)間?！?/p>

那么房地產(chǎn)行業(yè)會(huì)像CarMax一樣完全由消費(fèi)者驅(qū)動(dòng)嗎？

特許經(jīng)營(yíng)商仍然需要遵守每個(gè)地區(qū)房地產(chǎn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的規(guī)定，但可以自由開展創(chuàng)新。盡管如此，Cox表示，住宅房地產(chǎn)交易未來仍然主要是一種人際關(guān)系型業(yè)務(wù)，除非消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)使用技術(shù)買賣房屋效率更高。

Cox說：“技術(shù)是一個(gè)巨大的差異化驅(qū)動(dòng)因素，這是一個(gè)數(shù)據(jù)極其豐富且交易量巨大的業(yè)務(wù)。但是我們非常重視代理和客戶之間的關(guān)系，無(wú)意消除或阻礙這種信托關(guān)系?！?/p>

不斷發(fā)展的房地產(chǎn)技術(shù)

IDC認(rèn)為，住宅房地產(chǎn)屬于個(gè)人和消費(fèi)服務(wù)垂直行業(yè)的范疇。過去幾年中，該行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的支出最少，2022年的建筑支出約為426億美元，2022年資源行業(yè)支出為821億美元，2022年個(gè)人和消費(fèi)者服務(wù)支出為826億美元。

瑞麥地產(chǎn)的Ligon承認(rèn)，房地產(chǎn)行業(yè)是很難追蹤的，因?yàn)檫@個(gè)行業(yè)是分散的，每個(gè)州匯報(bào)給他們自己的房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人委員會(huì)。

而且，不同平臺(tái)上有數(shù)百個(gè)不同的MLS列表，獨(dú)立特許經(jīng)營(yíng)商使用大約100個(gè)不同的CRM。Ligon估計(jì)，排名前三的行業(yè)云——Inside Real Estate、Lone Wolf和Constellation——可能被65%到70%的代理所使用。

他們是服務(wù)型企業(yè)，只為房地產(chǎn)特許經(jīng)營(yíng)商、經(jīng)紀(jì)人和代理人、單獨(dú)的抵押貸款業(yè)務(wù)提供服務(wù)。但Ligon和其他人一致認(rèn)為，隨著AI工具的發(fā)展以及多來源數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)湖中不斷積累，該行業(yè)對(duì)技術(shù)的使用只會(huì)在數(shù)量和復(fù)雜性上繼續(xù)增長(zhǎng)。

Cox在談及整個(gè)行業(yè)對(duì)技術(shù)的采用時(shí)表示：“歸根結(jié)底，我們是一家由我們自己專有技術(shù)驅(qū)動(dòng)的房地產(chǎn)公司，但未來會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變，接下來的幾年，我想你會(huì)發(fā)現(xiàn)我們會(huì)更加積極地談?wù)撐覀兊募夹g(shù)?！?/p>