贝壳找房谋“平台化”发展 烫平行业周期提升效率

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-06-04  来源:证券日报
核心提示:从2月28日悄然上线到4月份横空出世,随着黄轩的代言广告迅速铺开,贝壳找房如今的流量已经从最初的8个用户飙升至链家网流量的25%

从2月28日悄然上线到4月份横空出世,随着黄轩的代言广告迅速铺开,贝壳找房如今的流量已经从最初的8个用户飙升至链家网流量的25%。在贝壳找房CEO彭永东看来,虽然流量增长非常快,但其更大的“野心”是,今年中期目标,流量赶上链家网,年底时成为行业流量第一的APP。

如果说“真房源”是链家解决B端和C端矛盾打破行业格局的第一个点,贝壳找房或许就是促进B端和B端由独立闭环走向合作开放的开端。若这两个矛盾得到有效解决,贝壳找房将真正成为全行业的平台。

“既当裁判员又当运动员,最初我也比较纠结,这好像有点尴尬,当裁判员的核心是你得有规则……我认为我的规则还可以,要不咱们一块试试……”热浪袭人的5月末,纯色T恤、牛仔裤,一身互联网高管范儿的彭永东,带着4年前成立链家网般的热情向媒体介绍贝壳找房的愿景、商业模式和未来蓝图。

“平台化”延展服务业务

今年4月份,贝壳找房以链家网升级版的形象铺开,其定位是“技术驱动的品质居住服务平台”,希望通过聚合和赋能全行业的优质服务,为C端消费者提供包括二手房、新房、租赁和家装等全方位的居住服务。

值得关注的是,为了这一场“平台化”的改革,链家体系内将业务板块进行了大调整,原链家网的大部分团队转移至贝壳找房平台,包括部分总监也都调入贝壳找房,被派往全国各大省份开展业务。彭永东接受《证券日报》记者采访时表示,贝壳找房诞生后,链家将入驻成为贝壳平台上的一个直营品牌;前不久成立的德佑,也入驻成为平台上的加盟品牌;自如也入驻贝壳,成为其中一个租赁品牌。“链家系”的几大主要品牌,与贝壳的关系大致如此。

彭永东表示,贝壳找房诞生之初就将产品技术、品质控制和数据挖掘等方面的优势能力,开放赋能给全行业。不难看出,“平台化”和“开放”显然是贝壳找房的主要特征。

彭永东坦言,4年之前就有建立开放平台的想法,但当时环境和团队还不成熟。如今看来,深度连接C端(客户)、小b(经纪人)和大B(经纪公司)时,才能形成抵御行业周期的合力。

有业内人士曾向《证券日报》记者表示,在中国内地,房地产中介行业的普遍痛点是交易的低频化,并且业务类型单一的中小中介机构,面对行业进入低潮期抗风险能力不足,这即是彭永东眼中的经纪人、经纪公司与周期之间的矛盾。在彭永东看来,整个房地产行业每三年一个周期,而缺少合作网络及多元业务覆盖的经纪人与经纪公司,难以抵御周期内的“系统风险”。

这也是贝壳找房将下设四个业务平台背后的逻辑,其包括经纪平台、租赁平台、新房平台,以及正着手准备的装修平台,后续还将纳入家政、搬家、维修等一系列社区服务,多业务布局实现低频交易向高频交易的转化。

按照规划,贝壳将在今年进驻100个城市,赋能的经纪品牌超过50个。到2020年,贝壳希望赋能100个以上的经纪品牌,并连接十万家店、一百万经纪人。届时,贝壳找房或许会成为行业最大的服务平台。

“合作共赢”提升行业效率

贝壳找房一经推出就在业内引起震动,也更加印证了彭永东在前期试水阶段的良好反馈。其中,长春、徐州、郑州三城做经纪试点,成都做租赁试点,试水的重点在于房源和客源的拓展、有效合作匹配对接,提升交易效率等。

众所周知,小型中介常因房源、客源有限陷入信息孤岛。贝壳借助线上和线下管理系统,建立了经纪人合作网络(即ACN网络)。其核心在于,把整个服务链条细化,然后根据经纪人在各个环节的贡献率进行分佣,从而使经纪人收入分配更公平。具体而言,房源端可细分为录入、维护、实勘等;客源端则分为带看、成交和金融服务等。

彭永东认为,房产经纪服务环节正不断细分,而一旦将ACN网络推广开来,整个行业的效率也将大大提升。换句话说,以同在这一平台上的德佑和链家为例,接入ACN合作网络后可实现“德佑房链家卖”或“链家房德佑卖”,这不仅使用户需求与房屋更精准匹配,经纪机构整体的作业效率也得到了极大提升。截至今年5月初,德佑70%的交易都来源于通过ACN经纪人合作网络实现的联营。这一数据让彭永东信心十足,说明通过分享房源和ACN网络,可以打破品牌的界限,提升行业效率。

不过,贝壳找房自身是有准入和退出机制的,认同“真房源”原则和服务精神、相信合作共赢价值观的品牌,都可以入驻贝壳。相反,若触及上述底线,平台上的品牌会面临被清退的可能。

对此,有业内人士向《证券日报》记者表示,以平台交易额的一定比例来收费能够吸引品牌入驻,将壮大房源规模,提供更多服务及选择,进而实现客源流入。若跑通这一模式,贝壳找房平台的价值将超越链家。

对此,彭永东表示,如果能在改善用户体验、赋能行业的同时,将贝壳平台做大,将是一举三得的事情。

 
 
[ 统计分析搜索 ]  [ 加入收藏 ]  [ 告诉好友 ]  [ 打印本文 ]  [ 关闭窗口 ]

 

 
推荐图文
推荐统计分析
点击排行