疫情之下，讓我們有更深的體會來審視我們所在的行業。物業從一個簡單的勞動密集型的行業，成為今天成為具有科技含量的一個新型服務產業，我們經歷了一個從不被人認可到與所有行業具有很高的粘連性的行業，這個服務的過程不可謂不堅辛，這離不開物業人的辛勤汗水，物業人求實創新精神打動了所有行業。
物業行業發展到今天，該何去何從，新型科技產品不斷滲透到各行各業，互聯網進入千家萬戶，滲透到各個領域，互聯網的使用取代了部分業務，替代了部分服務，所有傳統行業受到了前所未有的衝擊，那麼“物業”該何去何從，向現代服務業轉型升級一個及熟悉又陌生的詞語，前路很美好，但路又在何方？
新趨勢
2019年，不同於以往停留在概念、趨勢、淺層應用等階段，大數據已經開始顯著引領各行各業的變革。國家大數據產業技術日趨成熟，從國家層面到各行各業，大數據價值均得到廣泛關注，進入落地實施階段。從新增企業數量、融資規模、應用熱度三方面考量，大數據得輻射面已覆蓋電信、金融、零售、文娛、政務、健康醫療、城市管理等領域。
大數據勢頭將持續強勁。首先，經濟寒冬與此次突發疫情影響深度洗牌各行各業，倒逼企業提高精細化運營能力，精耕數據實力造就行業加速力，及時調整戰略和業務決策，從而構建差異化、效率化競爭優勢；其次，隨著loT(數據採集）、5G（數據傳輸）、AI（數據處理）這一超級組合的應用技術逐漸完善，也必將推動大數據應用新一輪爆發式發展；
2019年，麥肯錫在對200多家不同類型公司的實際調研中發現，無論是B2B還是B2C公司在通過數據驅動業務增長，其中B2B領域中，在數據驅動下的B2B領先企業的收入增長能力比普通企業高4倍、盈利能力高7倍、股東整體回報率高1倍。而在物業行業截止2020年1月31日國內港股與A股上市公司共計24家，其中有18家上市物業公司過去一年都提出過用大數據賦能物業服務的口號。
新問題
不同於應用成熟的電信、金融、政務等領域，雖然頭部的物業公司一直保持著高投入在大數據打造上，但是乎一直處在只談戀愛不結婚的階段。趨勢是這個趨勢但問題卻更需要我們正視，究其原因主要在以下幾個方面：
1）物業行業在元數據採集上的困難
雖然轉型升級是我們物業發展的目標，但本質上目前物業公司還是個勞動密集型的傳統服務業，大多數物業公司都不具備科技公司的屬性，在信息化建設方面都不得不求助外部力量來完成，這就導致今天大多數物業公司管理的小區其往往面臨著幾個停車管理系統，幾個門禁管理系統。甚至為了短期利潤最大化早早的將門禁、停車等能廣告變現的地方簽約三方公司，例如親鄰、祥雲門等。其次，是因為原有物業管理軟件使用情況不用，許多原有物業管理軟件公司不具備提供數據支撐的能力或者就是面臨每年高昂的接口費用。
這就導致的一個現實問題是物業公司如果要進行大數據整合就不得不先進行物業信息化軟硬件的改造，而這個週期往往是以年為單位。
2）物業行業的基因讓實施困難
物業公司目前還是勞動密集型企業，一線工作崗位工資水平不高，勞動強度不低，而且日常處理的都是社區瑣事，本身吸引力就不大，員工在服務的主動性和積極性上都一般，更何況配合集團公司戰略進行從下至上的業務調整。行業內不少更換一個物業收費系統用半年時間的故事。
而大型公司往往面臨的是內部整合不到位，有限的戰鬥力還被碎片化。由於地理上的分隔，這些區域分公司和併購的公司實際上擁有很大的自主權，做精細化的數據採集整改工作就不得不面臨來自利益不統一導致的阻力。例如：停車改造；現在很多物業公司都在做智慧停車改造，往往改造後停車收入平均能增加20%-30%，誇張的收入是成倍增長，是停車增加了嗎？答案不言而喻。
3）解決方案的成熟程度
物業行業作為技術溢出效應的被動方，往往接受到的都是其他行業解決方案的改變版本。雖然，在很多技術現在已經相對比較成熟，比如用戶畫像，但從數據採集維度上來說物業行業的用戶畫像與電商行業的用戶畫像還是具有較大的區別。其次，科技公司往往不太瞭解物業行業的具體屬性，給出的解決方案大多隻停留在數據彙總與簡單的報表分析，雖然已經能夠有效的幫助物業公司提高效率，但並沒有實現真正的幫助物業公司轉型升級為數據驅動型物業公司。今天很多做了大數據系統的物業公司還是無法對居住人做出一個預期判斷，它不知道一個有地緣因素的小區的集中偏好，不知道小區出入的熱點分佈，更不知道單個業主的週期需求。
看似物業公司轉型數據驅動很困難，我們的選擇在那？
新引擎
趨勢是什麼其實物業行業內都知道，今天港股市場能給物業公司這麼高的估值，很大的原因是他們把物業公司當作互聯網公司的流量入口來看待。今天綠城物業的市值已經很接近地產的市值，雖說收入和地產有天壤之別。但如果上市物業公司在未來無法表現出與互聯網公司類似的洞察業主需求的能力與管理效率，面臨的必然是被市場看低。今天，一個有數據驅動運營體系的物業公司與沒有數據驅動運營體系的物業公司市場預期完全不一樣，大致可以參考幾乎同期上市的藍光嘉寶與新大正。
不僅僅是資本市場對於物業公司的預期，從實際成面沒有數據驅動就談不上物業多元化發展的核心動力。
1) 數據驅動提供核心決策力
今天大型物業公司都面臨著區域化導致的效率問題，傳統以人為主自下而上的報表模式，不僅面臨時效上的問題，還面臨著準確度的問題。物業總經理能看的數據也就那幾項，不是近期收費就是近期經營收入，想談決策往往只能聽區域管理者的轉述。
2）數據驅動提供精細化服務
沒有滿意就沒有生意，對於物業公司來說，一切的生意都離不開業主滿意度。要提高滿意度，無疑對物業公司的精細化服務能力提出了要求。雖然今天很多物業公司已經慢慢落實了標準化服務，但還是面臨著向精細化服務升級的迫在需求，一方面有業主對服務更高需求倒逼提升服務有原因；另一方面則是物業多元化經營的實際情況讓物業公司不得不進行服務升級。而要談上精細化服務，數據驅動是物業轉型服務必不可少的內在驅動力。
3）數據驅動提供管理升級
前面說到今天大型物業公司都面臨著區域化管理導致的效率問題，以服務為產品的公司最難的就是對人的監管。今天其實完全可以通過移動設備將每個工作人員的日常工作內容、與業主的互動等信息全部數據化，將與業主滿意度最相關的工作完成度、命令響應速度、業主問題反饋速度及處理速度、業主評價等核心指標形成報表並自動計算相關獎懲。通過數據驅動管理，無疑是最有效解決物業公司人員管理的頭痛問題。
4）數據驅動提供經營指針
多種經營是今天頭部物業公司不得不面臨的經營考題甚至多種經營的多寡很大程度決定了一個物業公司的生死，如何在保證滿意度的前提下提供多種經營服務？如何洞察業主需求提供針對性服務？如何優化運營實現經營增長？這一切的一切也都需要數據支撐，今天多數物業公司還是靠著供應商有什麼就提供什麼的經營模式開展多種經營，簡單的認為封閉式的地緣優勢和足夠的業主接觸就能開展多種經營，在當下的流通環境這個邏輯本就有待商榷。
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