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2021 年 3 月 波士顿咨询公司与贝壳研究院联合研究 数字共赢： 2021居住地产数字化白皮书 目 录 摘要 1 一、居住地产行业新常态：规模增速放缓、数字技术革新、政策引导加强 2 1. 规模增速放缓 2 2. 数字技术革新 4 3. 政策引导加强 二、新常态下的消费者趋势洞察：新客群、新偏好 7 1. 新客群：上层中产、90 后、独立女性力量崛起，城市格局强化 7 2. 新偏好：消费升级与分级，需求多元 10 三、新常态下的业务要素趋势洞察：房、人、流程的全方位数字化 13 1. 房的数字化：从标准化到智能化 13 2. 人的数字化：用户全生命周期留痕与预测 14 3. 流程数字化：服务流程线上化闭环 17 4. 全方位数字化的核心价值：提升服务的可预期性，大幅提升效率与体验 20 四、展望未来，行业新常态下的数字化举措：理念、解决方案、合作机制 21 1. 深化数字化治理理念 21 2. 设计数字化解决方案 3. 搭建数字化合作机制 23 结语 24 波士顿咨询公司 贝壳研究院2021年3月 摘要 随着中国居住地产业进入提质换挡、减速运行的新常态，行业从业者正面临市场供求 关系、竞争要素上发生的重要转变。在行业新常态下，消费者购房群体更加细分，涌现出 上层中产家庭、90后、独立女性等新兴客群；不同客群的需求和偏好也呈现出更加多元与 分化的趋势。而在技术方面，数字技术的不断演进及其在各行各业的渗透，催生出新的产 品、应用场景及业务模式。同时，政策引导的逐步加强，也为行业带来了新的挑战与机遇， 加速推动行业变革。 对于居住地产从业者来说，变化意味着行业的不确定性，更昭示着机遇。未来从业者 应基于对客户需求的深刻理解，以数字化的产品和服务与客户建立长期的触点和连接，作 为应对行业不确定性的制胜方针。 我们认为，居住地产的数字化应从房、人和流程三大关键要素的数字化来切入：房的 数字化是基础，是人房智能匹配体系的起点；人的数字化是核心，让产品和服务更精准满 足消费者需求；全流程数字化是结果，最终全面提升消费者体验与交易效率。 在设计行业新常态下的应对方案时，从业者需要从理念上深刻理解数字化转型对企业 的长远意义，利用数字化解决方案深入理解消费者的需求和痛点，对全价值链环节上的短 板进行针对性的提升，并协同多方共建开放数据共享机制。以此三方面为基础，未来向以 数字化为核心驱动力、以客户需求为中心的高质量增长不断迈进。 本报告是波士顿咨询公司（BCG）与贝壳研究院共同针对居住地产数字化发展合作进 行的洞察与思考。我们期待借此抛砖引玉，与居住地产行业的从业者们共同展开更深入的 讨论与探索。 数字共赢： 2021居住地产数字化白皮书 波士顿咨询公司 贝壳研究院 2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书2 一、居住地产行业新常态：规模增速放缓、数字技术革新、政策 引导加强 市场目前面临着规模增速放缓、数字技术革新、政策引导加强三大重要趋势，未来居 住地产行业将加速进入以数字化为驱动力、以客户需求为中心的高质量发展的新时代。 1. 规模增速放缓 1.1 面积增长见顶，交易周期拉长 伴随人口与城镇化红利式微，增量需求下降。由面积增长驱动的地产市场发展逻辑难 以为继，房地产行业的核心竞争力也从扩大增量，转变为优化存量和提升质量（参阅图1）。 同时，当下及未来一段更长时期内，交易难度变大，交易周期变长（参阅图1）。消费 者的核心诉求从过去增量市场的“买到”转向存量市场的“买对”，与之对应的是买方购买 决策所需的信息量更大，决策更加谨慎，导致交易周期不断被拉长。 1.2 土地供应放缓，资金压力加剧 土地要素方面，虽然在疫情后各城市，尤其是一二线热点城市，加快了土地供给的节 奏，市场放量迹象明显。但整体来看，一二线城市的住宅用地供应量仍呈放缓态势，其中 核心地段土地供应更为稀缺。 同时，住建部和央行推出房企融资的“三条红线”政策，对房企控制杠杆和负债作出 了明确的监管要求，制度化约束地产企业盲目扩张的行为，进一步加大了房企资金压力， 高负债、规模化扩张的传统商业模式将越来越难以为继。 1.3 市场竞争加剧，集中度加速提升 头部房企在资金、土地等资源获取上优势凸显，市场集中度不断提升。中小规模房企 面临的竞争压力进一步加剧： 资金向领先企业集中：2019年Top30 1 房企有息负债额占全国房地产行业有息负债总额 的23%，较2016年增长5%。 1 以销售的并表商品房为统计口径，按 2020年合约销售总额排序，根据中指数据库、Wind 及国家统计局数据统计。 波士顿咨询公司 贝壳研究院2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书 3 土储向领先企业集中：2020年Top30房企新增土储面积 2 占全国房企土地购置面积的 62%，较2017年增长3%。 销售向领先企业集中：2020年Top30房企销售额几乎是全国商品房销售额的50%，较 2017年增长10%。 2 以新增住宅用地及商业 /办公用地的权益总占地面积为统计口径，根据中指数据库、wind 及国家统计局数据统计。 0 8 4 20 16 12 面积 贡献 12.6 万 亿元 2.5 2018 价格 贡献 16.4 2028估 1.4 0.1 面积 贡献 价格 贡献 2022估 -0.2 14.1 2018 2028估 中国商品住宅市场规模（20182028估） 20172020年全 国重点 城市 1 房源成 交周期 2 变化 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 1 0 月 1 1 月 1 2 月 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 1 0 月 1 1 月 1 2 月 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 1 0 月 1 1 月 1 2 月 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 1 0 月 1 1 月 1 2 月 2017年 2018年 2019年 2020年 30城 18城 北京市 成都市 上海市 6.9 亿 5.7 亿 39 平米 44 平米 0.9 万/平 1.1 万/平 预计到2022年 见顶，约至 15亿平米 预计随经济指标 保持3%稳健增速 20岁5 0岁人口 购房人口、城镇化率、人均居住面积增速均放缓 面积贡献不再，房地产市场进入存量时代 适龄购房人口 城镇化率 人均居住面积 平均房价 面积见顶 价格稳增 2.8% 2.5% 60% 69% 图1 | 面积贡献不再、交易周期拉长 来源：国家统计局；BCG；贝壳研究院。 1 全国重点 30座城市：一线城市包括北京、上海、广州、深圳；新一线城市包括成都、重庆、天津、武汉、杭州、南京、苏州、西安、郑州、 合肥、沈阳、东莞、青岛、长沙、佛山；二线城市包括大连、济南、烟台、宁波、长春、石家庄、南通、惠州、廊坊、无锡、厦门。链家 重点 18座城市：一线城市包括北京、上海、广州、深圳；新一线城市包括成都、重庆、天津、武汉、杭州、南京、西安、合肥、青岛、长沙； 二线城市包括大连、济南、烟台、廊坊。 2 房源成交周期：房源委托至签约所耗费时间。上海市由于限制未婚人群购房等严限购政策导致 2020 年前的成交周期较长，而 2020 年由于 学区政策、信贷政策调整导致成交热度上升、成交周期相较缩短。 波士顿咨询公司 贝壳研究院 2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书4 在此背景下，中小规模房企将面临更高的生存门槛。仅2020年内，宣告破产的房地产 相关企业数量就达到408家。 3 2. 数字技术革新 数字化技术 4 的成熟应用与性能提升将带来更多颠覆性影响。云计算、人工智能、互联 网、大数据和区块链等技术的规模化应用成为各行各业的新型基础设施，加速商业、产品 及组织创新。商业创新方面，数字化技术催生新模式、新业态、新创业。2020年，我国完 成互联网方面投资超过360亿美元 5 ，其中60.3%为早期投资，在线医疗、在线教育占比超 50%；产品创新方面，人工智能高效应用于智能客服、风险防控等，大数据广泛应用于精 准营销、辅助投资决策等；组织创新方面，企业战略决策、员工管理与激励系统透明化、 扁平化、平台化，据IDC预测，2021年全球至少30%的组织将加快创新，以适应未来业务 需要。 数字化技术革新也为地产行业发展注入了新动能，催生了多方面的创新。模式创新方 面，技术手段重构消费者认知渠道和交易模式。如VR技术为消费者提供随时随地、沉浸式、 交互式的看房体验，高效协助消费者对住宅做进一步了解和研究；产品创新方面，地产从 业者通过数字化技术更好地理解和预测客户个性化需求，提供如智慧家居、绿色住宅、共 享住宅等新型产品；服务创新方面，地产从业者利用数字化技术实现了更优质的客户体验、 更完善的业务赋能和更敏捷主动的风险管理。以搭建数字孪生社区为例，运用物联网技术、 人工智能、传感器等技术手段将社区的物理空间及业态转为数字化，以居民的动态需求为 导向提供更安全高效的服务，持续提升居民的服务体验及从业者社区治理能力。 3. 政策引导加强 一方面，中央层面，延续自2016年提出的“房住不炒”主基调，保持房地产调控战略 定力。近年来，中央层面将租售并举、房企融资供需两端收紧 6 作为调控的核心手段，将增 加保障性住房供给、房地产税、棚户区改造、新型城镇化建设作为发展重点方向，致力于 促进房地产市场平稳健康发展（参阅图2）。地方层面，以因城施策为主旋律，调控风向延 续趋紧。2020年底到2021年初，上海、深圳、广州、杭州、合肥等热点城市针对房价高 位上涨，纷纷升级调控政策，包括收紧购房资格、提高二套房首付款比例、提高贷款成本、 严控贷款额等。 3 根据人民法院公告网查询，以“房地产”为关键词检索，剔除了重复企业及非房地产企业后的数量统计。 4 本文所指数字化技术涵盖借助设备将各种信息，包括图、文、声、像等，转化为计算机能识别的二进制数字后可运算、 加工、存储、传送、传播、还原的技术，涵盖人工智能、大数据、云计算、区块链、物联网等集成性数字技术。 5 数据来源中国信息通信研究院发布的2020 年四季度互联网投融资运行情况。 6 在需求端，开展了房企融资“三道红线”试点，倒逼房地产行业去杠杆；在供应端，央行、银保监会下发关于建立 银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度的通知，为银行设定了房贷规模的“两道红杠”。 波士顿咨询公司 贝壳研究院2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书 5 20162020年 20182019年 20172020年 20162020年 完善支持居民住房合理消费的税收、 信贷政策，适应住房刚性需求和改善 性需求，因城施策化解房地产库存， 促进房地产市场平稳运行。 因城施策去库存。 加快建立和完善促进房地产市场平 稳健康发最的长效机制，健全购租 并举的住房制度。 抑制热点城市房价过快上涨。 推进新型城镇化和农业现代化，促进城 乡区城协调发展。 到2020年，常住人口城镇化率达到 60%、户籍人口城镇化率达到45%。 坚持“房子是用来住的、不是用来炒 的”定位。支持居民住房需求，培育住 房租赁市杨。 继续推进保障性住房建设和城镇棚 户区改造，保障困难群体基本居住 需求。 更好地解决群众往房问题，启动新的 三年棚改攻坚计划，今年开工580万 套。 加快推进新型城镇化，深化户籍制度改 革。全面推行居住证制度，2016年又有 1,600万人进城落户。 绝大多数城市放宽落户限制，居住制度 全面实施，城铁基本公共服务向常住人 口覆盖。 发挥中心城市和城市群综合带动作用， 常住人口城镇化率首次超过60%。 新开工改造城镇老旧小区3 .9万个， 支持加装电梯、发展用餐、保洁等多 样社区服务。 更好地解决群众住房问题，落实城市 主体责任，改革完善住房市场体系和 保障体系，促进房地产市场平稳健康 发展。 坚持“房子是用来住的、不是用来炒 的”定位，因城施策，促进房地产市 场平稔健康发展。新开工改造城镇老 旧小区3 .9万个，常住人口城镇化率首 次超过60%。 今年再完成棚户区住房改造600万套。 健全地方税体系，稳妥推进房地 产税立法。 健全地方税体系，稳妥推进房地 产税立法。 促进区城协调发展，提高新型城镇化质量。 20152016年 2017年 2019年 2020年2018年 国务院 关于积 极推进“互 联 网+”行动的指导意见 十九大报告提出建设数字中 国、智慧社会，实施国家大 数据战略 中央经济工作会议首次 提 出 “新型基础设施” 工业互联网网络建设及推 广指南的通知 工业互联网综合标准化体 系 建 设 指 南的 通 知 数字乡村发展战略纲要 国务院办公厅关于促进平 台经济规范健康发展的指导 意见 十九届四中全会推进数字政 府建设，加 强数据有序共 享，依法保护个人信息 国家数字经济创新发展试 验区实施方案 关于深入推进网络提速降 费加快培育经济发展新 动 能 2018专项行动的实施 意 见 工业和信 息化部关于 印 发推动企 业上云实施 指 南（20182020年）的通知 扩大和升级信息消费三年 行动计划（20182020年） 的通知 国务院关于印发新一代人 工智能发展规划的通知 国家发展改革委办公厅关于 组织实施2018年“互联网+”、 人工智能创新发展和数字经济 试点重大工程的通知 国 务 院 关 于深化“互 联 网+先 进制造业”发展工业互联网的 指导意见 促进新一代人工智能产业 发展三 年 行 动 计 划（2 018 2020年）的通知 关于发展数字经济稳定并 扩大就业的指导意见 新一代人工智能产业创新 重点任务揭榜工作方案 工业和信息化部关于加快推 进虚拟现实产业发展的指导意 见 国务院关于印发促进大数 据发展行动纲要的通知 国务院关于促进农村电子 商务加快发展的指导意见 机器人产业发 展规划 （20162020年）的通知 国务院关于深化制造业与互 联 网 融 合 发展的指导意见 智能硬件产业创新发展专 项行动的通知 国务院关于印发“十三五” 国家战略性新兴产业发展规划 的通知 国务院常务会议确定促进制 造业稳增长的措施，推进智 能 制 造、绿 色 制造 中共中央政治局常务委员会 召开会议 强调加 快5G、数 据 中心等新型基础设施建设 中共中央政治局常务委员会召 开会议，更新新基建范畴 中小企业数字化赋能专项行 动方案 关于构建更加完善的要素市 场 化 配 置 体制机制的意 见 关于支持新业态新模式健 康发展激活消费市场带动扩 大就业的意见 国家新一代人工智能标准 体系建设指南 第十四个五年规划和二 三五年远景目标的建议提 出，推进数字产业化和产业 数字化，推动数字经济和实 体经济深度融合 2015年9月 2015年11月 2016年5月 2016年4月 2016年9月 2016年12月 2015年1 1月 2017年7月 2017年10月 2017年10月 2017年10月 2017年1月 2019年3月 2019年5月 2019年8月 2019年10月 2019年11月 2019年1月 2020年1月 2020年4月 2020年7月 2018年8月 2018年9月 2018年11月 2018年12月 2018年5月 2018年3月 2020年3月 2020年11月 2016年3月5日 2016年3月5日 2017年3月5日 2017年3月5日 2017年3月5日 2018年3月5日 2018年3月5日 2018年3月5日 2018年3月5日 2019年3月5日 2019年3月5日 2019年3月5日 2019年3月5日 2020年5月2 2日 2020年5月2 2日 2020年5月2 2日 房地产表述 房地产相关政策梳理 数字化相关政策梳理 房地产税棚改城镇化 重点创新行业“互联网+”首提新型基础设施工业数字化转型全产业覆盖 图2 | 近年房地产及数字化领域的重点政策梳理 来源：BCG；贝壳研究院；Wind。 波士顿咨询公司 贝壳研究院 2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书6 另一方面，数字经济成为经济增长的新引擎，数字经济政策具有出台密度提升、范围 广度扩大、支持强度增强的特征（参阅图2）。2017年，数字经济正式上升为国家战略。数 字化转型从重点创新行业逐渐向工业、全产业覆盖，从“互联网+”到智能化加速。2019年， 我国数字经济增加值在GDP中的比重达到36.2%、对GDP增长的贡献率达到67.7%。相关 机构测算，2020年，全国新基建投资额约3.3万亿 7 ，全国建成5G基站超过48万个 8 ，5G上 网终端连接数超过1亿。在实现双循环新发展格局的过程中，数字经济和实体经济深度融 合是“十四五”规划的重点，亦将推动房地产行业进入数字化的新阶段。 在行业趋势、新技术变化和政策调控的影响下，地产从业者需重视未来行业将发生的 两大转变： 供需关系转变：未来居住地产市场将从卖方市场逐渐转变为买方市场，消费者选择多 样，议价能力显著增强；房企需要建立完善广泛的客户连接，更深入地关注和理解消 费者需求。 竞争要素转变：从规模、效率的竞争转变为运营能力、客户体验的竞争；从业者需着 力优化产品和服务，并以消费者为中心，从消费者需求中提升核心竞争力。 我们认为，未来地产从业者应正视行业面临的变化和不确定性，理解市场供需关系以 及竞争要素的转变。要以消费者需求为中心，加强对客户需求的深入理解；以数字化的产 品和服务，与消费者建立起长期触点和连接，以此为基础不断优化产品和服务，从而确立 起面向未来的长期制胜之道。 7 来源：中泰证券新基建或将成为未来中国经济增长新动能。 8 来源：中国互联网发展报告 2020。 波士顿咨询公司 贝壳研究院2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书 7 二、新常态下的消费者趋势洞察：新客群、新偏好 购房消费者的趋势变革主要表现在新客群及其新偏好两方面。 1. 新客群：上层中产、90后、独立女性力量崛起，城市格局强化 1.1 收入方面：上层中产成为住房新消费主力人群 BCG消费者洞察智库的预测数据显示，上层中产及以上家庭 9 的比例已从2009年的3% 增长到2019年的14%，并有望在2030年达到27%。这部分收入群体驱动了70%以上的消费 增长。在住房购买力上，上层中产及以上家庭也已成为居住地产消费的中坚力量。随着城 市群的不断发展和空间演化，未来50%的新增上层中产及以上家庭将在47线城市涌现。 1.2 年龄方面：90后年轻消费人群入市 年轻人群加速步入购房市场。贝壳找房平台成交数据显示，近年来，年轻购房者在房 地产交易中所占比重增速明显，2020年全国30个重点城市购房客群中，虽然3039岁依 然是主力人群，但30岁以下客户占比达到26.35%，较2017年提高了12.09个百分点（参阅 图3）。 9 收入群体划分标准：富裕群体：家庭月收入高于 27,000元人民币；上层中产群体：家庭月收入处于 14,00127,000 元人民币；中产群体：家庭月收入处于 9,4011,4000 元人民币；新兴中产群体：家庭月收入处于 5,9019,400 人 民币；小康群体：家庭月收入处于 3,3015,900 元人民币；贫穷群体：家庭月低于 3,300元人民币；数据来源于 BCG中国消费者洞察智库。 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2017年 2018年 2019年 2020年 0% 20% 40% 60% 80% 100% 24岁以下 2529岁 3039岁 4049岁 50岁以上 未知 一线 新一线 二线 2020年不同年龄段购房群体占比 2020年不同线级城市各年龄段购房群体占比 24岁以下 2529岁 3039岁 4049岁 50岁以上 未知 图3 | 2017年以来，重点城市及不同线级城市购房者的年龄结构变化 来源：BCG；贝壳研究院。 波士顿咨询公司 贝壳研究院 2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书8 与一线城市相比，新一线城市年轻购房客群比例更高。受制于住房成本、限购政策等 影响，新一线城市购房客群年轻化，30岁以下客群购房占比较一线城市高出16.27个百分 点（参阅图3）。 1.3 性别方面：女性购买力提升，年轻女性购房需求释放 随着女性受教育水平和社会贡献越来越高，收入水平不断提升，女性购房比例也开始 逐步提升。2020年，全国30个重点城市整体女性购房占比47.54%，较2017年高出1.94个 百分点，其中新一线、二线城市女性购房比例略高。此外年轻女性是主要增长点，2020年 24岁以下、2529岁女性购房客群占比，分别较2017年提高了6.58个百分点和6.22个百 分点，明显高于其他年龄段（参阅图4）。 2017年以来重点城市女性购房占比 45.60% 45.65% 46.44% 47.54% 40% 44% 48% 52% 56% 2017年 2018年 2019年 2020年 男 女 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 24岁以下 2529岁 3039岁 4049岁 50岁以上 2017年 2018年 2019年 2020年 2017年以来各年龄段女性购房占比变化 42.00% 44.00% 46.00% 48.00% 50.00% 52.00% 54.00% 男 女 一线 新一线 二线 2020年重点城市分城市能级女性购房比重 图4 | 2017年以来，重点城市及不同年龄段女性购房占比 来源：BCG；贝壳研究院。 1.4 空间方面：人口流动变化带来购房格局变化 人口持续向头部城市集中，城市群交易集中度提升。从人口流动分布看，36.2%的流 动人口聚集在长三角、京津冀及珠三角三大城市群，13.9%的流动人口聚集于北京、上海、 广州、深圳四城。 10 从交易集中度看，长三角、京津冀及珠三角三大城市群占全国新建商 品房比重，由2010年的49%上升至2020年上半年的52.3%；二手房方面，根据贝壳研究院 测算，上述三大城市群占全国比重由2018年的50%上升至2020年的54.7%（参阅图5）。 10 来源：中国流动人口发展报告 2018。 波士顿咨询公司 贝壳研究院2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书 9 城市群内部，中心城市虹吸效应显著。贝壳找房数据平台显示，深圳、北京、上海等 城市群核心城市，购房人群中外地客户占比较高。重点城市主要以省（市）内客户购房为 主，如郑州、合肥、长沙、武汉、成都等城市省内购房客群占比达8成以上（参阅图6）。 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 长三角 珠三角 京津冀 图5 | 2010年以来，重点城市群商品住宅销售额全国占比变化 来源：国家统计局；BCG；贝壳研究院。 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% 郑州 合肥 石家庄 长沙 武汉 成都 厦门 青岛 南京 西安 无锡 重庆 苏州 佛山 广州 天津 上海 杭州 珠海 北京 东莞 深圳 图6 | 2020年重点城市购房客群中省内客户占比 来源：BCG；贝壳研究院。 波士顿咨询公司 贝壳研究院 2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书10 2. 新偏好：消费升级与分级，需求多元 2.1 消费升级：刚需向改善过渡的购房需求 消费升级主要体现在两个维度：一方面，中产人群持续释放的消费潜力助推了中国住 房消费的不断升级，对于住宅的关注点从“居有其所”升级到更大面积、更高品质乃至代表 健康生活方式的绿色住宅、智慧家居等。另一方面，置换改善需求不断增加。贝壳找房平 台数据显示，2015年以来，全国10个主要城市的 11 换房 12 占比震荡上升。其中，一线城市北京、 上海换房占比更高；二线城市换房增速最快 13 ，杭州、武汉、大连、青岛换房占比增长超1 倍。换房目的中，改善换房为主流，占比86%。 改善型需求往往意味着更大的面积、更高的总价或更新的楼龄。20152020年全国10 个主要城市换房数据显示，套均价差约133万元、面积差约25，其中，总价500万占比 提升10个百分点、90占比显著提升21个百分点（参阅图7）。 11 十座城市分别为北京、上海、成都、重庆、南京、杭州、武汉、大连、青岛、天津。 12 换房交易定义为贝壳找房平台内 180天内完成二手房屋连环买卖的客户。 13 该结论受到一线城市二手房交易量占比更高以及 2017年满五唯一、认房认贷等换房门槛影响。 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 300万以下 300-500万 500-800万 800万以上 0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 30.0% 35.0% 40.0% 45.0% 50.0% 60m 2 以下 60-90m 2 90-120m 2 120m 2 以上 73.9m 2 98.9m 2 0.0% 2.0% 4.0% 6.0% 8.0% 10.0% 12.0% 14.0% 杭州 武汉 青岛 大连 2015 2016 2017 2018 2019 2020 25m 2 305 万 元 438 万元 133万元 换房前 换房后 +20 百分点 换房后9 0m 2 以上 换房后500万上 +11 百分点 换房占比变化 换房面积变化换房总价变化 1.6X 1.2X 76% 2.2X 图7 | 20152020年全国10个主要城市换房占比、换房面积与总价变化 来源：BCG；贝壳研究院。 波士顿咨询公司 贝壳研究院2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书 11 2.2 90后消费人群购房需求分化 自主选择装修风格成为90后购房的重要动因。贝壳研究院对90后消费者的购房决策 影响因子采用五等量表 14 进行计分。从均值看，可以自主选择装修风格成为90后最重要的 购房决策因素，其次为有归属感及安全感。需要注意的是，结婚对于购房决策的影响并未 居于前位（参阅图8）。 在购房后的装修风格方面，90后青睐自然清新、简单舒适的北欧风。 15 同时，轻装修、 重装饰的装修风格也符合个性张扬、弘扬自我的90后。相对应的是，传统中式风与日式风 受90后的关注度较低（参阅图9）。 14 2020年 1月初由贝壳研究院开展消费者调研，其中强对应 5分，较强对应 4分，一般对应 3分，较弱对应 2分，弱 对应 1分。 15 来源：2020 年贝壳研究院 家装设计需求洞察调研。 3.67 3.664.35 4.19 4.06 4 3.86 结婚买房 自有住房 增值 自有住房 可以自主 选择装修 风格 自有住房 的归属感 与安全感 买房落户 自有住房 质量与居住 体验更好 自有住房 拥有产权 图8 | 90后消费者的购房决策因素排名 来源：BCG；贝壳研究院。 37.90% 38.70% 37.40% 34.70% 36.70% 30.40% 22.20% 11.60% 14.00% 14.80% 18.10% 25.70% 27.20% 30.50% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 25岁及以下 2630岁 3135岁 3640岁 4145岁 4650岁 51岁及以上 北欧风 轻奢风 传统中式风 日式风 随性混搭 其他 图9 | 2020年不同年龄段装修风格占比情况 来源：BCG；贝壳研究院。 波士顿咨询公司 贝壳研究院 2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书12 2.3 多元化需求：教育、度假、养老等复合型“生活解决方案” 多元化需求体现在购房决策因素多样、愿意为功能溢价付费以及疫后社区服务和居住 环境偏好持续强化三方面。 不同消费群体的购房决策因素差异化。根据BCG联合贝壳研究院发起的2020年购房 者交易旅程结果显示，女性更青睐于交通、升值等功能属性；单身青年更注重高品质的 居住及社区环境；小太阳家庭更关注教育、生活等功能型配套。 越来越多的购房者愿意支付除居住外的其他功能溢价。购房消费者对于住宅的需求变 化不仅仅停留在产品本身，更体现在多元化及专业化服务的追求上。横向拓展上，从满足 单一居住需求到对全方位生活场景、全生命周期的服务需求。例如，万科物业向社区教育、 社区金融等增值服务不断拓展。服务的垂直延伸方面，消费者更青睐能满足专业化、具备 社交属性或产业属性的居住功能。例如，日本Global Agents社交公寓，通过提供多种社群 活动、创业指导等垂直服务吸引年轻人入住。 后疫情时代，消费者更偏好社区服务和居住环境且将长期持续。贝壳研究院数据显示， 受疫情影响，物业服务、医疗配套、交通环境成为最受关注的三个因素，而且中等社区规 模更受欢迎，65%的消费者倾向于1030栋大小的中等规模社区（参阅图10）。 16.3% 65.0% 16.1% 2.6% 小 社区 （ 楼栋数 小于1 0） 中等规模社区 （ 楼栋数 在1 030之间 ） 大社区 （ 楼栋数 在3 050之间 ） 超大规模社区 （ 楼栋数 50） 21.9% 40.1% 40.7% 42.8% 46.0% 63.3% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 更多大型商超 覆盖 更低密度的 小区 更优雅舒适的 自然环境 更加便利的 交通条件 更加成熟的 医疗配套 更高品质的 物业服务 图10 | 疫情对消费者购房关注因素以及社区规模偏好的影响 来源：BCG；贝壳研究院。 波士顿咨询公司 贝壳研究院2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书 13 三、新常态下的业务要素趋势洞察：房、人、流程的全方位数字化 房、人、流程是居住地产的三大关键业务要素：“房”是位置、产权及配套等空间信 息的集合；“人”是买卖双方所有内在需求信息的集合；服务流程是居住服务过程中信息 获取、供需匹配、交易及售后服务等环节的集合。从市场的实践中我们观察到，数字化 从信息化最早的房源信息率先开始，近年来逐步进入客户行为及服务流程的线上化和数 字化（参阅图11）。 2010年前 20102019年 2020年 标准化 线上空间重构 智能化交易预测 身份标准化 标签化/图谱化 智能推荐与行为预测 流程标准化 部分线上化 全流程线上化与智能化场 景 郑州 合肥 石家庄 长沙 武汉 成都 厦门 青岛 南京 西安 无锡 重庆 苏州 佛山 广州 天津 上海 杭州 珠海 北京 东莞 深圳 PC互联网时代 移动互联网时代 智能化时代 空间信息 组合 客户需求 深度画像 服务环节 房 人 流程 图11 | 人、房、流程的全方位数字化 来源：BCG；贝壳研究院。 1. 房的数字化：从标准化到智能化 房的数字化起始于空间信息的结构化、标准化，并从平面、静态信息向立体、动态信 息转化，随着数据采集方式多元和数据积累，结合大数据与AI等数字化技术，形成业务洞 察与交易预测等场景应用。 房的标准化。以贝壳找房的房屋大数据产品“楼盘字典”为例。“楼盘字典”有2条主线 标准化：一条线为结构信息，确定房屋物理地址；另一条线为属性，即各层级对应信息，如 商圈层周边配套设施等，最终形成七级地址和433个字段标准化定义体系。截至2020年9月， “楼盘字典”覆盖全国332个城市、57万个小区，共收集2.33亿套房屋信息（参阅图12）。 波士顿咨询公司 贝壳研究院 2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书14 房的可视化与数字化空间重构。2018年VR在居住房产领域得以推广应用，房源突破 二维、静态形式，房源信息所描述的物理空间被数字化技术还原、重构为全新数字空间。 房的智能化场景应用，传递高价值、透明的信息，提升消费者决策效率。VR、AI、 IoT及大数据等多种数字化技术综合应用，实现多场景的智能应用。比如机器自学知识图 谱并以语音输出的方法为客户描述具体房型。VR+AI装修基于物品识别技术，将房屋三维 户型图与智能设计相结合，定制化装修设计，实现“装修方案的具象化与即时呈现”。 此外，智能楼宇建设加速。一方面，人脸识别、智能门禁等智能安防应用范围不断扩大； 另一方面，借助物联网、BIM建模等，打通不同设备和设施数据，实现设备与社区空间在 属性、状态、位置与能源消耗方面的高效、自动化管理。 2. 人的数字化：用户全生命周期留痕与预测 人的数字化，即客户的行为线上化、身份标准化、偏好标签化，并基于房人之间互 动关系建立知识图谱，最终形成对客户行为的预测。 行为线上化、多场景采集。和美国相比，中国消费者的总体数字化应用水平十分领先 （参阅图13），对数字化的接受程度很高。互联网平台与各产业参与者的长期数字化建设， 楼盘名称与别名的收录 地 理 坐 标 标 记 交易状态 开发信息 物业信息 户型描述 面积描述 健身资源 交通情况 购物设施 周边教育资源 周边医疗资源 周边景区资源 户型图片 实勘照片 小 区 景 观 房屋基本情况介绍，描 述房子及小区本身。 描述小区的周边情况， 给用户更多参考维度。 突出重点资源，帮助有 重点需求的客户。 客 观 真 实地反 映 房 屋 及 小区基本情况。 房屋身份证，真房源基 础。 图书馆等 商圈级别 周边景观 房屋 楼层 单元 楼幢 楼 盘 城区 城市 332 城市 433 字段 2.33 亿套 57万 小区 唯一身份 自身特征 生活配套 重点资源 图片资源 精准坐标 7级地址管理 433个字段 户型图 景观图 楼盘字典 描述核心字段类型 图12 | 贝壳找房“楼盘字典”概述 来源：贝壳研究院。 波士顿咨询公司 贝壳研究院2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书 15 进一步推动了居住地产领域消费者的数字化，租赁、购房、换房、物业管理等不同业务场 景和环节已经被部分或全部线上化，使得用户全生命周期、多场景采集成为可能。同时， 新冠疫情进一步加速和强化了消费者行为数字化这一趋势。 贝壳找房数据显示，2020年，超过一半的用户来自于线上，每一个客户成交前平均线 上咨询80次，较2017年有多倍增长（参阅图14）。 42.50% 47.50% 50.80% 2017年 57.00% 2018年 2019年 2020年 图14 | 2017年以来重点城市线上转化客源占比 来源：BCG；贝壳研究院。 9.4亿 64% 3.9小 时 中国网民规模，是美国 网民规模的 3倍 消费者用手机进行支付， 交易额是美国的 9倍 平均每人每天在智能手 机上花费的时间 图13 | 和美国相比，数字化技术在中国消费者中极为广泛 来源：BCG；贝壳研究院。 波士顿咨询公司 贝壳研究院 2021年3月 数字共赢：2021居住地产数字化白皮书16 身份标准化、偏好标签化。除用户设备、身份、性别、年龄、住址等基础数据，以及 线上浏览房源、浏览频率、商机转化等事实行为数据的刻画与统计外，还可以结合算法， 给予不同用户不同兴趣标签，并组合大量兴趣标签，形成完整的用户画像。 数据知识化、图谱化。在统计描述之外，AI模型还可以形式化推理海量数据间的隐含关 系，构建行业知识图谱，建立包括覆盖位置、配套、房屋特征、客户、经纪人推理关系的知 识体系，以及覆盖权属、价格、签约、带看、属性、地理位置的知识关系网络（参阅图15）。 60类 & 24亿 实体覆盖商圈、房屋、 地 标、学校、客户、经 纪人关系链 294类 & 52亿 关系覆盖权属、价格、 签 约、带看、属性、地 理位置 447亿 海量三元组购成网状知 识 体 系 客 户A 楼栋Y-1 楼栋Y-2 门店A 房源A 房源B 房源C 单元A1 单元A