在经历了疫情考验的特殊时期，国内房地产租售市场需求经过短暂一段时间的低迷，又重新持续火爆。
自改革开放以来，伴随着土地价格的持续走高以及国家坚持落实“房住不炒”的政策，房产市场从早年的遍地黄金发展到如今充满竞争的状态；同时，房产行业面临着资金投入巨大，融资困难，回款周期长等问题；又由于市场主体，交易条件与政策影响等特点，也加大了房产企业的运营风险。
那么房产领域怎么做数据分析？其领域运营状况可以通过哪些分析指标来定义和描述呢？接下来就让我们来了解一下吧。
房地产行业因其特殊性会有许多的问题，因其属于大宗商品交易，成交时间周期长，业务交易环节相当繁琐，很难通过定量描述；且房产同时兼具生活工作落户等一系列附加社会属性，基于买方主观，购房时需要极其细致的权益衡量等等。
鉴于此，导致房产领域数据分析问题诸多，数据来源之广，清洗与分析难度之高，数据反馈周期之长，易形成孤岛难以互联互通。
在做房产运营分析进行系统性描述时，最常使用的关键指标主要在于用户与业务场景，比如说项目、房源、客源、业主、带看、成交、认购以及用户线上线下行为等。
用户带看
带看量定义：一定时期内某一区域内客户实地参观批次的总和。
带看量是反映房地产市场冷热程度的先导指标。客户有购房的意愿，才会发生带看，并且带看是发生在成交之前；因此，当房产带看量不断放大时，就说明后期房产交易市场越火热；反之，交易市场就越冷清。
用户转化
房地产领域与一些O2O场景较为相似，涉及到线上到线下，融合了房、客、经纪人三方面。
总结来讲主要有两条关键路线：
重点需要关注的是各个带看转换路线上不同房源的转化能力的总和。
用户画像
用户在企业发展的过程中有举足轻重的作用，用户画像数据的建立是业务发展的必然结果，主要应用于精准营销、用户分析、数据应用与分析。
房产行业建立用户画像的主要目的为了精准营销，其核心模块内容根据功能可划分为以下几个模块：
用户获取
用户成本：在房产领域的引流阶段，B端和C端应分别考虑。
B端是指房产经纪人为获得一个新增客户所产生的花销成本，即：
获客成本＝新增用户的总投入／新增用户总数
若要对获客成本进行深入分析，应区分各个渠道单独计算（例如用户可以从商机渠道与广告宣传等途径了解和点击，应分别计算）。
由于不同渠道的用户质量不一样，获客成本应结合留存率来分析。
新增用户：在目前的“新增用户”的定义中，总的来说，可以分为两种方式：
新增用户主要是用于衡量营销推广渠道的效果，是最基础的数据指标；根据房地产业的两端聚焦的不同群体可划分经纪人、购房者、租房者等。
用户活跃
由于房产交易的低频性，用户的忠诚度无法通过单独的数量指标或质量指标来衡量，理论上应结合用户的生命周期的阶段特征来分析；客户在买房期间活跃度可能一直很高，但一但完成房产交易，其可能不再活跃。
用户留存
用户的黏性与活跃度可以通过留存率进一步分析，但房地产平台的用户留存率仍要切分不同的渠道进行深入：B端经纪人，C端用户及用户基础属性和行为预期（租房还是买房）。
用户生命周期
用户留存率难以与房产行业的商业属性挂钩，故可以换算成用户生命周期，用户生命周期=周期/（1-周期内新增留存率）。
鉴于房产交易的低频性和经济基础，普通客户无法频繁买卖租售房屋，故这个数据会非常低，且数据估算又会有较大偏差；但可以通过扩大时间维度，进一步分析用户生命周期最短与最长的用户特征。
用户人数在哪儿分布最广，如何抓住用户痛点以延长用户的生命周期，哪一部分用户商业价值最大？
对于房产领域来讲，房源数量与质量才是吸引用户的关键，但房产经纪人的专业素质也极为重要，所以我们也可以着重分析B端房产经纪人。
用户付费
获客阶段，CAC是获客成本，CLV是新用户后续付费，COC是运营成本，只要用户生命周期价值能覆盖掉成本=CLV-CAC-COC，房产O2O业务就可从客户身上获取价值，可以从这个角度来建立用户付费的分析框架。
至此，大家一定程度上可以知晓房地产行业运营的典型性数据分析框架；买房虽是低频，但围绕房子的人与人、人与物的互动是高频，关于房产行业的数据更有待深入挖掘分析。
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