住房也谈共享：当1套房对应1GB数据，房产服务行业在发生什么？

　　自Airbnb、Uber走红开始，人们便开始谈论共享经济——这个被看作是改变了亚当•斯密以来工业社会分工模式的新经济形态。到如今，典型的B2C模式的单车租赁、充电宝租赁、服装租赁也被冠以共享经济的名义，在资本的风口越吹越高。

　　共享经济的范围如此宽泛，那么在很多领域的共享需求显然并没有被充分挖掘，房产便是其中之一。

　　在第四届世界互联网大会，链家创始人左晖便提到了这样一组数据，北京、上海的房屋总套数为1450万套，每套平均为2.1间，相当于3300万间可独立居住的房间。但这两个城市加起来却有4500万常住人口，以及300-500万的短期流动人口，明显一线城市房子是不够住的。但放眼全国，今天城市住宅的房户比超过1：1，房数超过了户数，在供给端依然有大量的房产处于空置状态。

　　很明显，住房需求和住房供给处于一种错配状态，除了本身的观念问题，信息的不对称才是这个市场*的问题。这种信息不对称不仅仅存在于左晖举例的租房市场，而是整个房产市场都亟待解决的问题。

　　房产信息不同于互联网上的很多信息，它与线下的实物——房产密切关联，且对信息的真实性、准确性要求更高。

　　对于租房用户而言，一年可能只会租一次房子，那如何在这一年中仅有的这10-30天找房过程中，为其匹配适合的真实房源，这是像链家这样的服务平台一直在努力解决的。

　　而对于买房用户而言，这种行为则更加的低频，由于涉及金额巨大，买房的决策流程也就格外慎重，用户对信息的要求也同样变得更高。

　　这样真实有效且有时效性的信息需求，决定了纯互联网模式的房产中介平台几乎很难解决，于是线下承担着数据收集维护、流量入口等多重角色。

　　在链家创始人左晖看来，「任何一个产品在这个时代里都要有一个基本品质，如果直接忽略基本品质去做轻，那这些重的活谁来做呢。」

　　在房产行业，线下部分的服务能够让整个服务变得更有品质，如今也已经成为了共识。互联网并非能够颠覆一切，而更多的只是给每个细分行业赋能。

　　以链家为例，基于覆盖全国36个城市和地区，超过8000万的真实房屋数据，形成的「楼盘字典」数据库，从房源录入的*步便智能判别真实房源，此外能够为用户提供历史成交数据、透明房价、价格变动、小区指数等多维度信息。

　　无论从用户的效率，还是作为中介的服务效率来看，线下真实数据的收集和积累，都带来了效率的提升，同时也很大程度上在解决信息不对称的痛点。

　　而随着链家这样的平台将大量房产信息真实有效地搬到线上，信息带来了流量，那些原本就是线上原住民的年轻用户们在买房和租房上的决策行为也就随之发生了变化，从线下迁移到了线上。

　　这也使得线下的房产数据与线上的用户行为数据得以形成闭环，用户画像、足迹等数据也被更好的留存下来。

　　通过对用户性别年龄、浏览房屋轨迹、房屋置换轨迹等一系列结合线上与线下的行为数据分析，链家能够形成数字化的用户需求，为其匹配更精确的房源信息，从而不仅解决了信息不对称，更解决了信息匹配效率的问题。

　　左晖曾对采访他的记者介绍过链家每个成交订单背后的数据量，如今链家每单成交背后是1.2万个PV，而行业平均水平是3000个PV，这1.2万个PV背后则是30-50MB的数据量。而左晖希望在未来几年实现每个成交背后达到3万个PV，这则意味着数据量会呈指数级增长，一套房子的信息量需要达到1GB，增加20-30倍。

　　基于这样的数据闭环，其能够提供的延伸服务便也更多，甚至不仅仅局限于住。因为对于大多数生活在城市之中的人们而言，住是最基本的需求，同样也成为了衣食住行等众多需求中的入口之一。

　　刘易斯•芒福德在《城市文化》一书中曾总结西方城市化的推动力，「在为世界范围内的市场而生产的背景下，蒸汽机动力的工厂体系，首先带动了人口稠密的城市地区的数量大大增加，并且是这一现象的首要原因。而到了1830年后，铁路出现并普及，才是世界范围内城镇化大发展的第二个重要因素，它大大助长了城镇化进程。」

　　如今正处在高速城镇化阶段的中国似乎也在验证着芒福德的总结。进入世界贸易体系之后的工业发展带动了*波城镇化浪潮，而高铁的出现则让城市之间的时间距离变得更短，推动着新一波的城市化。

　　城市化也自然会带来住的问题，无论是买房还是租房，住永远都是一个人能够生活在一个城市中的最首要前提，而服务这个需求的生意也自然拥有了巨大的商业价值。

　　链家便站在了这样一个风口之上，成为了这20年来这场城镇化红利中*的受益者之一，也同样服务了大量有着购房或租房需求的用户，让他们享有更好一些、更安心一些的服务体验。

　　在这个过程中，数字化只是手段，就如同曾经的互联网+，现在的人工智能一样。但房产中介的本质并没有改变——提供「住」的服务。