爆款!报告中的“高级定制”,场景化大屏戳中地产人哪些痛点?

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【易哥说】

身为地产人的你,在阅读专业报告的时候,是否和易哥一样,有着种种困惑:面对一大串枯燥的数据,很难静下心来阅读,更摸不透背后逻辑?想知道上个月的情况,报告却要下个季度才出?只需要某个城市的数据,却得为大而全的报告买单?……

其实,在每一次服务的过程中,都能感知到直达客户内心的一些小困惑,很多时候,一点点小改变或许就能带来体验感升级的一大步。最近,你会在易居总部大楼里发现一个新式的“秘密武器”,一个看似普通的电视大屏,却因植入了大数据的场景化应用,而显得与众不同。不断刷新实时数据,或动动手指来场人机互动,就可以轻松获得相应城市、楼盘的各种数据信息。想象一下,售楼处、会议室、甚至办公大厅、电梯厅……只要你想得到地方,都可以看到它的身影。

这种更为灵活、更具视觉感,可谓所见即所的“高级定制版报告”,就是克而瑞最新推出的重磅产品——「场景化大屏」,据说,它的“销路”还真不错,能获得开发商们青睐的它,究竟是如何戳中地产人痛点的呢?

01

到底何为场景化大屏?

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对于整天和数据打交道的克而瑞人来说,不仅仅只是数据的搬运工,而是把每一次数据服务都置身于不同的场景中,新的场景自然会产生新的痛点和诉求:

如何将线下静态报告变线上动态可视化?

如何满足用户对完整数据外的碎片化需求?

如何迅速将数据及其背后的逻辑传递给客户?

如何将避免数据的割裂感而保持延续性?

如何更有说服力多维度地展示研究成果?

……

在无数次服务升级后,一款能够将数据或结果快速传达给开发商的新工具类产品「场景化大屏」应运而生。「场景」是线下报告的主题,「大屏」即线下服务的PPT,两者相结合,把线下报告通过PC端、移动端等屏幕直接展现出来,实现线下报告线上化。

02

和传统报告相比

「场景化大屏」有何不同?

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No.1 轻开发成本

每一个需求都可以快速实现和快速复制,不需要很长的开发周期。

No.2 高度自定义

数据展示和输出页面,可以根据用户的要求来定制。

No.3 多传播载体

有更多更快捷的传播载体,而不见限于报告。

No.4 数据自动化

成果的数据可以与CRIC数据库联动,实现自动更新。

03

「场景化大屏」如何解决地产人的工作痛点?

痛点一:你想在更短时间内得到一份完整的监测报告,但是各城市的数据更新时间不同,只有等到全部更新完毕才能获取。

爆款!报告中的“高级定制”,场景化大屏戳中地产人哪些痛点?

解决:「场景化大屏」根据用户的周月报要求形成一个有效的页面,数据自动更新,保证不同的时间节点都能看到最新数据,从而满足数据“动态化”的需求。

痛点二:你只需要获取CRIC大数据库中部分数据信息,而原有系统完整定价无法分割,只能通过线下方式归纳统计。

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解决:「场景化大屏」能够快速形成数据的展示页面和结果输出页面,同时保证数据自动更新,实现相对“碎片化”的需求。

痛点三:你不仅想要一个简单的表象数据,还想知道数据背后的逻辑。但原有产品是完整的大数据库,这样的诉求只能通过线下报告去解决。

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解决:「场景化大屏」可基于原有表象数据的整理和分析,输出更为直接的结果性判断数据,给予用户更直接的判断。

痛点四:你想要一份可以持续更新的报告,而原有产品很难按照月度进行更新,若要做到按月更新,价格又太高。

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解决:「场景化大屏」可通过核心的载体,将原有数据的结果实现后期数据的自动更新,增强结果的延续性。

痛点五:你需要一份更多维度的研究报告,而原有产品缺少一个好的载体,形式单一没有说服力。

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解决:「场景化大屏」可以将多维度数据通过单页面方式进行展示,为用户提供相对多维度的判断依据,弥补传统数据的弊端。

虽然「场景化大屏」已成为开发商的暖心“萌宝”,但它只是我们数据产品流的冰山一角,全当抛砖引玉而已……

克而瑞:中国房地产大数据应用服务商,十余年淬炼,从行业数据到客户数据,实现了房地产大数据闭环构建,细分领域咨询服务,纵向产业链整合能手,服务于TOP100强中90%的房地产企业。作为中国房地产大数据应用服务商,克而瑞在大数据应用上,同时具备深度与广度的特色,远远走在行业前列。克而瑞成立于2006年,在房地产大数据领域深耕十载,建立起中国最大的房地产数据库系统“CRIC”,遍布中国29个城市机构、信息覆盖115个城市。依托强大的专业研究力量和咨询顾问团队为政府、企业和购房者提供房地产线上线下信息服务的全面解决方案。通过这两块业务,为克而瑞积累了大量让同行青睐的行业数据。同时克而瑞积极进行纵向产业链的延展整合:通过“筑想科技”搭建了中国建筑建材产业链SAAS服务,为房企设计部、采购部、设计机构及上下游企业提供专业服务;通过“中房研协”发布的中国地产企业测评榜,更是成为业内、社会公认的权威榜单。克而瑞也因为这两块业务,分别在建筑建材数据领域、企业数据领域,建立起了庞大数据资源,大数据的广度由此延展开来。

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