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贝好家武斌:平均带看成交比已升至16.8:1,“以人定房”才能降低中间成本

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36氪

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

“不是因为今天销售的通路打不开,而是很多时候产品是否真满足用户的诉求。”11月5日,在由中国房地产报社主办的“2025第二届新质生产力赋能未来人居发展论坛”上,贝壳旗下贝好家公司C2M创新中心总经理武斌表示。

武斌直指当前房地产开发的核心痛点。在房地产行业进入深度调整的“买方市场”后,他与贝好家团队带来的并非另一个开发商的竞争故事,而是一套以数据为基石、以客户为中心的C2M(Customer to Manufacturer,从消费者到生产者)住宅开发新模式,旨在为合作伙伴提供“打造对路的房子”的系统性能力。

本次论坛以“智慧空间重塑”为主题,中国城市与区域治理研究院、京东集团、36氪研究院提供学术支持,汇聚各界精英,共同探讨行业未来。

01

从“房找人”到“人定房”

武斌开场便用一组对比鲜明的数据,揭示了市场底层逻辑的巨变。他指出,当前一二手房地产市场交易结构已发生根本性逆转,二手房交易在一二线城市占比高达70%,乃至全国达到80%,成为市场主导。这意味着,基于二手房市场沉淀的海量真实交易数据、客户行为数据,能够更精准地洞察未来新房市场的需求和价格传导路径。

更关键的变化在于供需关系。武斌分享了一个关键指标——“新增有效客房比(新增有看房动作的客户与新增房源之比)”。在2021年之前这个值一直大于1,2021年之后这个值急剧下降,这两年有所回升,但依然是在1以下的状态。”他补充道,成交客户的决策周期显著拉长,从2021年平均看房10次成交一次,上升到如今的16.8次。

“本来客就少,客户又不着急出手,”武斌总结道,“整个市场确实面临更严峻的挑战。”他敏锐地指出,开发商的困境根源往往不在销售端,而在产品端本身。传统的“拿地-可研-设计-销售”线性开发流程,在当下市场极易造成“产品与客户错配”,一旦“房不对人”,再强大的渠道也难以回天。

“我们希望未来的开发是客户在前,而不是房子在前。”武斌描绘了理想的开发图景:在拿地之前,就通过C2M数据模型、人工可研以及真实的客户连接,进行初步产品定位;拿地后,进一步迭代方案,并让真实客户持续参与到产品定位与设计全过程中。

这样一来,产品的打造过程本身就成为了一个不断响应、满足用户居住诉求的过程。同时,由于产品精准匹配了客户需求,在设计与建造阶段就能完成“精准蓄客”。“最理想的状态就是开盘即清盘,所有的房子都已经有买家。”武斌表示。

02

贝好家不想成为一家开发商

面对困局,武斌提出了贝好家的解决方案:构建数据驱动的C2M房地产开发新模式,其核心思想与住建部倪虹部长提出的“以人定房”高度契合。

为了实现这一愿景,贝好家正着力构建三大核心能力。

第一,C2M产品定位能力,关键在于科学的“定价”与“套配”。 武斌特别强调了在市场调整期,科学定价的至关重要性。贝好家的方法是将影响楼盘价值的核心指标——如地铁、学区、商业、楼层等——进行解构与量化,通过算法模型,刻画出每个因素在不同场景下的具体溢价能力,从而输出更稳定、真实的价格预期。

对于“套配”(户型面积配比),贝好家则通过分析土地的能级、质素,结合市场一二手房表现及客户支付力、面积偏好等洞察,来判断一块土地究竟适合什么样的客群、应打造何种面积段的产品,从源头上避免“客群找错”的致命问题。

第二,深度客户洞察能力。依托贝壳平台,贝好家能够刻画出潜客在不同板块的工作地与居住地分布、价格与面积偏好、家庭结构等立体画像,精准定位目标客群来自哪里、他们的真实需求是什么。

第三,线上客户参与能力。贝好家正在尝试搭建一个“共筑好家”的线上社区。以上海某试点项目为例,平台上线了107项内容,从地块解读、项目调研到购房知识科普,引导客户主动表达对房屋设计的意见。“100个客户里面有20个客户在这些问题上会跟平台去做相对比较深度的反馈,”武斌介绍,这种深度的客户交互,为产品优化提供了宝贵的一手数据。

“我们并不想成为一家开发商。”武斌表示,贝好家的定位是数据驱动型住宅开发服务平台。以大数据分析和AI算法为基础,贝好家致力于以C2M为核心理念,为开发商、业主方、代建方等合作伙伴提供涵盖产品定位、设计、建造、营销等从前端到后端的“C2M全链解决方案”。

截至2025年10月底,贝好家已在北京、上海、广州、成都、西安、杭州、南京、长沙、佛山、武汉等地累计落地17个项目,涵盖多种合作模式。

武斌透露,目前贝好家完全自主操盘的两个项目(成都贝宸S1、上海贝涟C1)仅为“试验田”,目的是通过亲身实践来全流程验证贝好家的在C2M精准定位、设计、建造、营销等能力,未来能更笃定地为开发商提供C2M全链解决方案服务。“除了这两个打样作品,未来贝好家不会再去做自主操盘项目。”

本文来自“中国房地产报”,作者:梁笑梅,36氪经授权发布。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!