链家：丰富的数据能提升房客匹配效率

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对任何公司来说，其核心竞争力都是两个：提高效率和品质，而技术是能帮助做到这两点的。
很多人也在问，针对运营端的系统——比如美团、京东的订单、物流系统——技术含量体现在哪里？以滴滴的司机调度系统举例，其实技术含量就是体现在如何提高效率，我如果能让定位更精准或者抢单快几秒或者排序更合理，那是不是整体效率会变高？
3 |/ ?3 t/ M# n7 s' ~* C$ K* ]对链家也一样，如何通过技术手段把好的经纪人选出来，把好的房源识别出来，把客户的需求挖掘出来，把流程更多的系统化，通过业务sense或者数据敏感性设计出一个好的流程和机制，去提升运营效率，这些都是技术的体现。
' V2 O7 U; B4 X. E, i. n<a href="money.163.com/16/0304/15/BHASDRLO00253B0H.html">链家金融</a>
/ J1 ^, W8 m- ~( D<a href="money.163.com/16/0628/17/BQLP8N4G00253B0H.html">链家金融</a>
* I: J* e; g6 Z& [! @9 w<a href="finance.sina.com.cn/roll/20150426/080122046041.shtml">链家金融</a>
0 s4 f. A  H1 J<a href="finance.sina.com.cn/focus/ljzh/">链家金融</a>
<a href="finance.sina.com.cn/stock/t/2016-03-25/doc-ifxqssxu8179140.shtml">链家理财</a>
, V! u4 B5 V' b, f1 F2 _<a href="finance.sina.com.cn/roll/20150426/080122046041.shtml">链家理财</a>
! U; h# D4 o/ v! F# s, I/ L( x<a href="finance.ifeng.com/a/20160108/14155460_0.shtml">链家理财</a>
<a href="finance.ifeng.com/a/20160406/14307918_0.shtml">链家理财</a>
  F. S4 q; M# u9 t- c4 W" ~9 ^  T) E<a href="news.xinhuanet.com/house/bj/2015-12-04/c_128498385.htm">左晖</a>
<a href="news.xinhuanet.com/house/cq/2015-07-02/c_1115787950.htm">左晖</a>
# d- ^* y4 D: R3 I6 V* I
链家金融
money.163.com/16/0304/15/BHASDRLO00253B0H.html
money.163.com/16/0628/17/BQLP8N4G00253B0H.html#from=keyscan
finance.sina.com.cn/roll/20150426/080122046041.shtml
finance.sina.com.cn/focus/ljzh/
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finance.sina.com.cn/stock/t/2016-03-25/doc-ifxqssxu8179140.shtml
finance.sina.com.cn/roll/20150426/080122046041.shtml
finance.ifeng.com/a/20160108/14155460_0.shtml
% ?7 w7 x+ E, jfinance.ifeng.com/a/20160406/14307918_0.shtml
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news.xinhuanet.com/house/bj/2015-12-04/c_128498385.htm
news.xinhuanet.com/house/cq/2015-07-02/c_1115787950.htm

# R! F5 ~4 q, d# T数据这块是链家一直看得很重的东西。大家都在说大数据，链家也不是凑热闹，是真的发现这里面有很多的因素在里面，能够怎么挖掘出来更有价值的东西，比如说，是不是可以去做成交的预估？比如说发现400电话的通话时长和成交概率的相关性非常高，这个指标链家觉得很重要，就要重点去抓这样的指标。包括对房价的预估，对经纪人能力模型的建设，对用户画像的建设及房客匹配的策略，这些都是链家技术的价值体现。
6 |: k7 h0 w+ @2 G8 o. L& y' Y链家前几年就已经在推“楼盘字典”这样一个数据库，那个其实是一个非常大的工程。链家自己有采集团队，从城区到商圈、到小区、到里面的每栋楼、每个单元、房子的户型图、每一面墙每一面窗台的尺寸、是否有露台、花园尺寸多大，这些数据多达380多个维度，这些都会采集，未来还会采集楼盘附近的学校、医院数据，学校的教学质量、升学率这些，医院好不好、哪些科室好、哪些医生好。这些丰富的数据能给用户带来更好的搜索浏览体验，提升推荐准确度，提升房客匹配效率，价值非常高，也是壁垒所在。