贝壳找房另一面：数据技术公司

在相当长的时间内，链家握着一个庞大的房源数据库——楼盘字典，它从根本上保证了链家的真房源。但这些数据的真实价值不仅如此，还可被继续挖掘，除了输出直观的市场数据，监测房价、预测成交走势，这些数据还能让交易本身发生乘数效应。

如果横向对比淘宝、京东，这两者已经完全根据数据改变了交易、库存、管理流程，既可以用海量数据给用户更多选择，增加用户停留时间，也可以轻而易举打造爆款，通过数据处理把自己变成了真正的平台，把成交过程的核心从找客户转变到以用户为核心推产品。

曾经有这么一个实验，从楼盘库里挑出100套房子，让最优秀的经纪人和大数据技术比赛，看谁预测哪三套最先卖掉的结果最准确。结果，经纪人的准确率不到1/3，大数据技术的准确率是47.2%。由此得出一个结论：虽然经纪人是线下交易中最重要的，目前的房产交易必须依靠经纪人才能完成，但单纯以经纪人为核心的成交体系并不是效率最高的。

以上述逻辑为基础，链家网升级到贝壳找房之后，平台期望以提升交易效率和交互为主要核心的行业服务重建。所以贝壳找房从起步开始就“打包”上线了租房、二手房、新房、海外、如视VR看房等全套内容，而没有先给出不完整的平台，然后再补窟窿。

从整个贝壳找房的视角去看如视，就是一个相互成全的故事。2018年3月份，贝壳找房以成都为“试点”大规模上线VR看房，用了91个摄影师在不到4个月时间内覆盖了53%的房源。

上线VR看房之后，贝壳找房发现反馈数据超出了预期。80%的用户都会看有VR的房源，人均浏览房源数提升了80%，均停留时长增长了2.8倍，线上商机转化效果比400电话高了1倍。简单直接地说就是：看房者觉得有VR的房源更真实，更值得浏览，更有询问的欲望。

VR看房首先带来的是效率的提升， 在目前的市场平稳期，成交一套房子所需的现场看房频次大约是50次，购房者和房源之间的匹配效率低，经纪人花在无效匹配上的时间多于有效带看。

“一个业主看房，他住在南城，没有时间，只有周末有一点时间可以看房。然后约过来他就会在房子里面等，来一个人介绍一下五分钟，然后走掉。这个过程是比较痛苦的。”贝壳找房副总裁、如视事业部总经理惠新宸表示，“我们也在想我们能做什么让这个事情变得更好一些，我觉得VR看房一定会有助于提升看房效率。线上要看房比线下看房快多了，一套房子，往大了说10分钟看一套VR，你一个小时就可以看6套。”

通过VR来提升用户筛选房源的准确度，准确度增加也意味着匹配效率的提升，用户和经纪人花在无效房源上的时间成本都会下降，整个平台的运行效率也会得到提升。

负责VR看房的如视是贝壳找房内部的独立事业部，目前在线下已经有超过一千人的拍摄团队支持贝壳找房平台上的房源VR可视化。

对于贝壳找房，如视事业部并不只是一个增加房源展示窗口的服务部门。如何定义一家互联网技术公司和销售公司的区别，一是看它的投入在哪，二是看它提升产出效率是技术驱动的还是员工绩效推动的。多项技术交叉融合能产生乘数效应，而传统公司只能做员工的绩效加法。

但技术的融合并不容易。实际上，VR看房推出多年，目前已经没有技术门槛，之前在国内没有获得大规模应用，主要是因为投入产出的账算不过来。惠新宸说，贝壳找房愿意做这件事，是因为它和贝壳提升用户体验的目标吻合，“我们不靠这个赚钱，我们拍了一套房源的价值可以被转化，不像拍摄公司拍一套必须要付费，所以我的成本一定会比他们都低。”

背靠着贝壳找房的渠道优势，如视拉起了一个技术团队，其中约30%的人来自于BAT的。他们自研技术，然后向工厂下单，最终实现拍摄设备的量产，通过设备量产和人员安排，从成都快速向深圳、北京、上海、广州、青岛、南京等城市复制。

贝壳找房副总裁、如视事业部总经理惠新宸

据悉，到今年8月底，如视将拥有周产一千台设备的量产能力，第二代拍摄设备的重量下降到了2.5公斤，比第一代减轻了一半。第二代设备的算法更强，运行更快，“原来转一圈45秒，未来可以做到25秒”，惠新宸说，“我们努力把拍摄的效率变高。”目前一个摄影师拍摄一套房子需要一个小时，每天最多只能拍摄8套房子，在年底之前，如视在全国的摄影师会增加到2000人，通过技术升级拍摄每套房子的时间将缩减一半，通过双向加速以4倍的速度提升贝壳找房平台的体验。

“量产的过程其实真的特别苦。包括设计，保证流程的制订，包括组装，质检，尝试了无数可能”，惠新宸认为贝壳找房良好的运营能力支撑了如视等技术团队的业务推进。贝壳已经是居住服务行业里互联网技术最领先的平台企业，也是在技术上投入最多的企业。

但上述这些，都是围绕互联网公司的思维逻辑：以用户为中心。用周鸿祎的话概括就是：“搞互联网不要上来就赚钱，用户是上帝”。如视为了增加VR的真实度，会考虑光线、热胀冷缩对视频真实度的影响，避免视觉失真。

“我们期望用技术去推进一些事情，改变一些东西”，惠新宸透露，如视已经引进深度学习的方面的人才，希望机器深度学习能够在图像处理、空间计算、家具辨识等技术上提升用户体验。

目前的楼盘字典覆盖了全国135多个城市1亿套房屋数据，如视等技术服务将会为这个数据量级带来成倍增长。例如，VR会在一个房间取30个点，每个点的数据有约30M，每套房子就转化成一个接近1G的数据化信息。最后需要强大的服务器和算法来维持这个数据平台的运行。

如视VR技术对房源真实度和信息量的提升，加上贝壳找房的算法优化，经纪人在平台上的互动增加，最终都是指向以用户为核心的服务过程，“用户在这里获取的信息越真实、越多就越信任你，就越愿意跟你继续发生更多的交互。”这是贝壳的逻辑基石和价值观，而技术意味着人与人之间的连接更加透明。