連鎖房仲業 - 數據中台與數據治理
連鎖房仲業 - 數據中台與數據治理
情境說明
累積數十年的房產資訊，加上房產物件皆非標準品，如何賦予新的數據價值，提供團隊在洞察關鍵數據後，進一步優化商業策略，且能再將所蒐集的資料導回到數據中台，形成數據的正向循環，豐富的資料庫，創造更多AI應用場景，為買賣雙方帶來更透明的交易資訊與更即時的服務
客戶痛點
- 資料孤島無法有效精準定位客戶需求
客戶資料分散於不同系統與通路，缺乏整合分析能力，難以建立完整客戶輪廓與掌握真實需求。 - 如何提升帶看量及斡旋／要約數
傳統人工媒合效率有限，難以快速鎖定高潛力客戶與合適物件，影響帶看量與後續轉換機會。 - 如何加速客戶成交時間
從需求確認、物件推薦到斡旋成交流程冗長，容易延長決策週期並錯失成交時機。 - 如何提升營運效率與業績成長
業務高度仰賴人工作業與個人經驗，缺乏數據驅動決策，難以規模化複製成功模式與提升整體績效。
解決方案
- 建置雲端數據中台，打破資料孤島
將買賣雙方線上線下行為、物件資訊、地理空間、圖像與聲音等海量異質資料，快速整合並移轉至雲端資料平台，建立統一數據基礎。 - 整合多元數據資產，打造客戶全貌
透過資料整合與治理，串聯客戶、物件與交易歷程資訊，建立完整客戶輪廓，提升需求洞察與精準媒合能力。 - 導入 Azure 機器學習，加速智慧決策
運用 Azure Machine Learning 進行模型訓練與自動部署，提升資料分析效率與即時應用能力，加速客戶推薦、成交預測與營運決策。
優勢效益
精準配對與轉換提升（含決策效率）
透過 AI 精準配案系統，客戶可快速匹配理想物件，配對準確度突破 8 成，同時帶動帶看量與成交轉換效率提升 20%～30%。
作業效率與時間成本優化
AI 協助業務快速搜尋與整理資料，大幅減少重複性查找與比對作業，使同仁整體找尋與準備資料時間降低約 20%～40%。