复盘:贝壳是怎么用技术改变居住的?

2020 年 8 月 13 日,诞生仅两年的贝壳找房赴美上市,且市值不断攀升。但是回头看这家公司诞生之初,实际上不少外界的猜测和质疑:比如「链家并购扩张的商业模型被证伪后,左晖给自己寻找的新故事」,「既做运动员,又做裁判员」,类似的声音还有很多。
实际上,贝壳的商业逻辑与大多数人认为的不同,并非战术上的市场争夺技法,而是一个战略上的「对产业变革方向的判断和选择」。
过去的房产经纪市场鱼龙混杂,各自为政,一个个经纪品牌和房源、经纪人、客源就相当于一个个小池塘。这样的产业发展空间非常有限,不提升产业的基础效率和价值空间,只是无限「内卷」是没有意义的。
所以贝壳这家公司给自己设定的「元问题」,就是如何把他们打通,变成大江大河,这样才真的是一个贝壳找房创始人左晖所说的「让人有热情的大行业」,这样所有行业成员才有机会解决大问题,创造大价值。
三年时间过去,从链家的思维体系中跑出来的贝壳,用自己的方式诠释了在居住行业的新定位:科技驱动的新居住服务商,并将往日的竞争对手们变为「服务对象」,走出了「先竖再横」、从线下到线上的独特之路。
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5 月 20 日,2021 财年的 Q1 财报显示,贝壳实现营收 207 亿元,同比大增 190.7%,在房地产淡季依然实现有效增长。
作为行业中最特立独行的那一家,贝壳能取得今天的结果和影响力,与贝壳在行业当中用一种更高维度的思考方式来看待房产,甚至整个居住产业,有很大关系。在过去几年当中,居住行业的一场变革里面,并不仅是贝壳在商业模式上的创新才获得。其中有一个非常容易被忽视的重要角色,就是技术。
如何诠释贝壳作为「技术驱动的居住服务商」角色的建立,这家公司形成了一些典型的,值得从技术角度复盘的案例。
技术的抉择
从正常的商业认知来讲,一家服务型公司往往比纯粹的产品型公司更加困难,在信息化较落后的房产行业尤为如此。
美团创始人王兴曾经用原子(物质单位)、比特(信息单位)的相互作用来形容互联网:互联网的作用,一个是用移动比特代替移动原子,一个用移动比特辅助移动原子。
居住行业同理。如果要改变行业此前的模式,把一个个的经纪品牌打通,对居住行业来说,最需要解决的是怎么让消费者和真实房源更容易、更好地接触。在这其中,对于技术的选择就是对于问题的选择,只有明白解决哪个问题,才能用更合理的方式帮助服务对象。
早在 2008 年,链家内部就开始做房屋的数字化,。包括十年后,贝壳成立如视事业部,将 VR 技术正式带入找房、看房的业务,本质上都是在将真实且庞大的房源信息数字化,消费者会被数字化与用户体验吸引而来,最终系统内房源信息也会越来越多,用户越来越多,形成了正向循环。贝壳再引入核心竞争力之一——经纪人协作机制,经纪人按照一定的规则进行房源共享、收益共享,打破行业以往「成交为王」的恶性竞争博弈,让经纪人能更安心作业、享受稳定收益,从而愿意长期从业,也进一步提升了服务品质,这又是另一个正循环
伴随着数字技术的成熟,在虚拟世界里查看信息,甚至与信息开展交互这种略显科幻的场景,也被人们发现是可以描绘出来的。这使得贝壳提出了一个新的尝试,「数字空间」业务应运而生。
贝壳副总裁、如视事业部经理惠新宸回忆,从贝壳还不是贝壳的时候,一直走到现在,整个过程中经历过几次选择的时间节点:
如何把线下空间「搬」到线上,使用的技术是有几种选择的。比如最常见的全景照片拍摄、序列帧的方式与三维重建,即贝壳最终使用的 VR。当时的 VR 技术并不成熟,也看不出与房产有很大关联,但贝壳的出发点是在于,以数据价值做考量。
「如果采集到的画面数据量越大,代表着它潜在的数据价值也就越大。」惠新宸告诉极客公园(ID:geekpark)。而当时,贝壳甚至不具备全面的 VR 数据分析能力,只是以做大数据的经验来判断,数据一定会有价值。
现在回头看,数据带来的价值也很容易展现出来。2019 年底,如视 Lite 发布,凭借对贝壳 VR 房源数据的深度学习,用单目图像深度估算技术,将二维的房屋图片赋予三维的「深度」,实现对距离远近和方位的感知。用普通的全景相机和手机,搭配如视自主研发的 APP,拍摄好的图片会自动进行 AI 拼接与 3D 化处理,生成三维空间结构模型。
如果没有基础的三维数据,就很难实现后期的二维变三维的高效率转化,这其实是贝壳用发展的眼光看待技术,意识到有些技术在未来能够得到充分发挥的价值,并且还能够持续深入发展。
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如视 Lite 将二维照片赋予三维「深度」| 贝壳
另一个选择则是在质量方面,贝壳到底追求的是什么。比如,同样是线上呈现房源,那么房屋图片需不需要 PS 或者加滤镜,加上广角这种的大视角使得房屋看起来更大?还是说就是真实呈现?贝壳最后从美观和真实当中选择了后者,衡量标准就是希望让消费者去看房的时候,「线上和线下是一个样子」。
这些底层价值选择,决定了贝壳的技术路线。比如围绕真实,贝壳在技术上的迭代全部都集中于此。如视研发的 VR 扫描设备背后的技术,由基于结构光的采集技术转变为基于激光的「伽罗华」,前者可以实现 360 度自动全景扫描,采集场景的深度数据,并对画面进行自动拼接处理;设备搭载的深度激光检测模组,既让采集半径由 5 米扩大到 10~25 米,大幅减少了采集点位,提升采集效率,也让深度采集精度达到 20mm 的绝对误差,测量面积误差可控制到 0.4% 以内。
在终端设备方面,贝壳在研发时候同样选择了足够前瞻的技术,来支撑它可以到达技术改变的临界值,确保它在更前沿的地方也可以迅速匹配使用。
「终端的升级说到底就是算力的升级,整个基础技术的提升让它的产物可以变得更精准。」惠新宸告诉极客公园,技术的提升导致终端的升级,从而会衍生更多的产品和交互形态,这些都是构成数字空间的重要要素。
但是同样可以看出,不管是房屋的数字化还是到今天更广阔的数字空间,贝壳的逻辑也比较清晰地展现在眼前:做居住行业的基础设施。
惠新宸打了个比方,如果把行业比作一套火车的运行系统,现在的阶段只是在铺铁轨。但也只有「铺了铁轨」,实现了对技术的判断和抉择,才能支撑贝壳「居住服务提供商」的定位,最终拥有可能是行业中最多的真房源、更多的客源,以及经纪人之间更有效的合作,而非内卷般的竞争。
技术必然性
如果说技术成为了过去三年时间,贝壳最具差异化的竞争力,那么未来 5 年甚至 10 年,技术将会怎样在居住行业继续发光发热?
「数字空间」就是贝壳对于未来的描绘。为什么要推出「数字空间」?如果回答这个问题,要先从居住行业的发展开始谈起。
衣食住行,自古以来属于人们最基本的生活条件,在互联网时代的发展却显得不那么平均。全中国与居住相关的市场有 30 万亿的交易规模,仅次于社会化零售,却在互联网信息化的过程中发展垫底。
究其原因,实际上与整个交易链条都息息相关。在极客公园过去的文章中提到过,贝壳的内部培训中,董事长兼 CEO 彭永东会反复向新员工强调,在过去房价飞涨的年代,买到就是赚到,消费者不那么在意服务,房产经纪只为这个唯一的目标服务,这也是为什么房产经纪一度被打上「地头蛇」、「骗子」的标签。当经纪人想尽办法只为成交,赚一笔算一笔,行业处在相对混乱的状态。
在增量市场向存量市场转变的当下,这个行业也正在向专业化靠拢。但行业同样也有它自己的特点,彭永东在 2021 年 4 月的一次演讲中提到两个数据,全中国一年的房屋交易是 2000 万套/年,如果只算存量房,其在中国的换手率大概在 1% 到 2% 左右,大概 50 年换一轮,频率可以说是很低。
另外一个数据是行业转化率,1/2500。相当于 50 个线上的流量会转化成一个商机,或者转化成一个有意向的客户,然后 50 个有意向的客户,会形成最后一次的成交。在彭永东看来,从流量开始,一直到最后的成交,居住行业低频,低转化率,体验差……行业特性决定了它在互联网时代数字化节点的困难,但贝壳看到的,也是其中新的机会。
在这套完整的流程面前,贝壳使用的方式就是将它拆解成为上百个小的环节,之后在产品上通过技术的方式把它们重新连接,形成一套行业的操作系统,建立从底层的「物」到上层流程和服务的一套标准。
更重要的是,技术作为一种手段在完成对行业的定义之后,会满足核心的消费者体验。彭永东提到过,自己与一家搬家公司交流,得知因为贝壳有了 VR 空间后可以做很多的仿真,搬家前后如何摆放家具,哪个家具应该摆放在哪里,都可以通过数字空间来解决。
在贝壳看来,数字空间的价值,不仅在于整个交易流程中重塑消费者体验,还提供了整个居住行业更多的基础支撑——当房屋的全量信息都被数字化复刻,不只是线上看房,它还可以在装修、家装的过程中参与到消费者的体验当中。在房屋施工的过程中,消费者可以看到装修的质量以及施工进度的管理。
比如在数字化空间中叠加「时间」整个变量,就可以看到你的家未来的样子——「贝壳未来家」就是这样的产品,通过 AI 渲染,用户能够直观体现一套简陋房源装修前后的对比,这一功能基于物品识别技术,将房屋三维户型图与智能设计相结合,通过家具、风格的实时渲染和拼接,在短时间内将购房者脑中的装修方案具象化。
贝壳未来家可以线上规划房屋装修设计 | 贝壳
「人们想到的、看到的和最后实际得到的,这三者之间有两个巨大的鸿沟,如何跨越这两个鸿沟是整个产业面向数字化需要去突破的地方。」贝壳方面提到。如果没有适合的技术在其中推动,进而对流程进行改变,它只能沦为一个营销工具。
瞄向更大的问题,用更好的技术去解决,进而提升效率,这才是行业未来发展的出路贝壳在推动产业发展过程中,解决原来行业中看起来无法解决的问题,技术也许是最重要的一个支点。
从对技术的信赖开始,到以技术视角解决一个个真实的问题,再到数字空间构建层面、以技术为基底构建新居住的最终蓝图——这就是贝壳在产业互联网中趟出的「新路」,也是贝壳这家公司为何是「技术驱动」的真实注解。
题图来源:贝壳
本文由极客公园 GeekPark 原创发布,转载请添加极客君(ID:geekparker)

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