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  袁鴻昌告訴記者,龍頭房企在買地等決策時已經進行瞭一定程度的調查研究,掌握瞭一定的數據。但國內整個行業在這一方面的成熟度還遠遠不夠。現在仍有一些開發企業進入一個城市,以"拍腦袋"的方式決定拿地這樣的大事,投資失誤的案例比比皆是。如果能成功借鑒境外的大數據系統,資金運用效率無疑將得到很大提升,投資風險也將因此下降。

  相比之下,開發商雖然能通過房地產中介瞭解到區域歷史成交數據,但要依靠這些歷史數據來預測未來的市場需求和價格曲線卻非常困難。

  對投資者來說,在樓市供應過剩的大環境下,大數據能力可能成為評判一傢企業發行股票、信托、企業債、私募等投資產品風險大小的核心指標之一。誰擁有這樣的能力,誰就將成為地產股的明星。

  除融綠外,華夏幸福基業是另一個致力於大數據研究的開發商。該公司在美國等發達國傢建立研究院,專門研究不同產業的發展趨勢,最終為產業園區設定產業招商方案,然後再根據明確的需求定制產業地產。

  上海融創綠城投資控股有限公司一位高管認為,盡管目前房地產行業的數據收集和研究工作要比過去細致、嚴謹很多,但拍腦袋拿地的現象依然存在。

新聞來源http://qd.house.sina.com.cn/news/2014-05-16/07302733190.shtml

  具體到大數據的應用方面,也有企業有所突破,例如近年來在房地產市場崛起的融創綠城。

  上述人士透露,萬科在房山佈局拿地決策之前,曾經通過聯合中國移動、聯通、電信三大手機運營商,在同一時間點檢測北京在網使用人數的數據,來判斷北京地區的實際人口規模,以此結合當年北京的新房供應量、北京存量房數量、北京房價均價、購房人群年齡結構等眾多數據,進行市場和區域預判,並最終判斷房山作為當時的"價值窪地"將擁有巨大的購房群體支持。

  不過,他坦言,截至目前開發商的這些探索還沒有實質性的進展。其中最主要的問題是開發商沒有能力獲得房地產之外的數據。這些數據包括來自於金融系統的傢庭月收入、存款及還款信息,以及來自於零售商業、服務業的個人消費開支結構信息,而這些信息恰恰對於預測區域市場的後續需求和購買者的偏好有很大的幫助。

  在大數據時代,萬科是最先感受到危機的龍頭房企。萬科董事局主席王石曾經表示,完全不懂房地產的人可以在大數據時代用新的載體、新的方式顛覆原有的商業模式。然而,萬科也是最快擁抱大數據的龍頭房企,記者瞭解到,從前期拿地分析、產品設計到項目營銷等環節,萬科正不斷引入"大數據"的研究與應用以更好地滿足客戶需求,以提高投資精確度與促進銷售。現階段,萬科主要借助物業管理來獲取客戶的生活習慣、購買需求等數據,並利用這些數據去開發產品。

  一傢大型房企的投資部投資經理承認,部分區域的地塊確實存在虧錢風險,但他認為,從公司整體層面,可以用盈利的項目去彌補其他項目的虧損。

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  "希望借助"大數據",在拿地前鎖定客戶的需求,加快銷售節奏,實現銷售目標。"幾個月前,一傢龍頭房企的負責人曾誓言要在今年發展出一套大數據的應用系統,更為迅速地趕超前面的競爭對手。

  IT評論專傢謝文告訴記者,包括萬科、恒大在內的房地產企業都和各大高校合作,建立瞭研究院,專門收集、研究、分析房地產的數據。不過,這還不是真正意義上的大數據,隻能說是"窄"數據。事實上,要依靠這些數據,有效地分析市場供需,進而規避風險也比較困難。

  "我們看每一幅地塊都會測算這幅地塊的價格承受上限。比如我們之前在上海看的一幅地塊,發現建成後的房價上限不超過4萬元/平方米。因此,在地塊的樓板價達到22000元/平方米後,我們就果斷地放棄瞭這幅地的競拍。直到現在,拍下那幅地的競爭對手還會對我們說"你們的判斷是對的"。他們拿下這塊地後,為瞭怎樣實現盈利絞盡腦汁,至今沒有很好的辦法。"

  大數據工具首先要解決的問題是數據庫。大數據在國內還是新鮮事物,大部分房企還沒有這方面的意識,研究機構、中介等的數據積累同樣有限。

  融創在全行業拿地最挑剔,正是因為數據研究得深入、具體。據融創中國副總裁李紹忠介紹,融創在去年整整看瞭342幅地,最終隻拿瞭19個項目,平均每看18個項目,才會拿1塊地。融綠相關人士透露,融綠挑選土地的苛刻程度也是一樣的。

  在世聯地產華東區域總經理袁鴻昌看來,大數據對於國內房企來說是個新話題。但在美國情況則有所不同,美國有一傢網站名為Zillow,提供開放的房地產相關數據,詳細到為每一棟樓建立一個主頁。

  盡管眼下還不能實現真正意義上的大數據,但一部分企業已經擁有瞭潛在的大數據研究和分析能力。

  海外房地產大數據服務:開發商根據客戶需要蓋房

  融創綠城上述人士表示,"對市場的判斷和投資決策都是基於大量的針對性數據分析,基於數據庫的投資決策是非常系統和專業的研究工作"。該人士至今還記得去年8月份時的一次拍地,"當時樓板價已經到瞭2.2萬元/平方米,我們測算這塊地必須賣到4萬元/平方米才能盈利,但這個價格已經是當地房價的承受極限。"

  孟音也介紹說,有房企早在去年底就認為今年市場會出現調整,但並沒有因此而放慢增長,因為不希望把自己的市場份額交給其他的公司。

  已有部分企業嘗到甜頭

  那些沒有建立類似信息系統的企業,表現更為糟糕。明源房地產研究院案例顯示,沿海某房企近來對可售資源進行大盤點發現:部分城市的銷售計劃和生產計劃基本脫節,根據項目的關鍵節點完成情況,部分項目根本無貨可賣,更遑論完成銷售目標;部分城市項目多年來的總積壓貨值居然超過60多萬平方米,其中庫存超過3年的存貨高達19%,高端住宅如獨立別墅等占比高達70%,按其近三年的平均凈資產收益率來看,損失的利潤超過10億元。

  上述房企每次匯報的運營數據滯後、錯漏更是明顯,例如天津公司匯報說某項目存貨面積有6000平方米,但現場盤點結果是1.4萬平方米。

  令融綠如此熱衷大數據的原因是,融綠的前身-綠城上海、蘇州、無錫公司在拿地時的一系列失誤。

  萬科的大數據應用:提前發掘"價值窪地"

  "90後的客戶消費偏好、消費能力,都和之前有很大的差別。如果沿用原來的成交數據,去瞭解區域市場的需求,肯定會有很大的偏差"。張化東說。

  企業樣本

  深度挖掘客戶的需求信息,根據需求確定拿地、設計、營造、定價的方案,最大程度確保利潤率和投資安全,已經成為地產熊市中房企最為稀缺的能力,用一個時髦的名詞來講就是"地產大數據"。

  正是基於大數據調研的充分準備,在當時大多數房企並不看好的情況下,萬科於2009年9月在房山區連奪長陽起步區5號地塊與長陽起步區1號地塊,樓面地價分別為5726元/平方米與6443元/平方米,後者所建項目中糧萬科長陽半島於2010年6月正式開售,銷售均價為13500元/平方米。根據網易房產數據中心統計顯示,中糧萬科長陽半島最近半年的網簽均價上漲至17582元,成為房山區主要的剛需大盤之一。

  萬科也在致力於對現有客戶生活習慣的數據收集和分析,並根據這些數據的分析結果指導產品的設計和社區配套的建設,包括戶型、景觀、住宅性能和鄰裡空間等方面,目前在這方面比較成功的范例是萬科杭州未來城項目。這一項目詳細地收集瞭年輕客戶的需求,根據這些客戶的需求推出產品。

  首個"大數據"項目將入市

  Zillow隻是美國房地產領域大數據體系中小小的一例。

  雖然截至目前,這些大數據的分析和研究工作還在起步階段,但對於規避開發和投資風險,最大限度規避庫存積壓問題,已經產生瞭較好的效果。

  萬科總裁鬱亮在評論網傳毛大慶的講話時提出一個觀點:從經濟轉型和不動產精細化的角度來看,未來的客戶,無論是住宅客戶,還是消費地產、產業地產客戶,需求和以前都會有很大的區別,原有存量的不動產難以滿足他們的需求。

  上述高管告訴記者,業界都認為融綠銷售能力強大,但其實外界不知道,融綠能夠有這麼強的銷售能力,是因為公司從拿地階段就有非常嚴密的數據收集和分析。此前,融創總結2013年的拿地數據發現,公司一共看瞭300多幅地塊,最終才挑選瞭其中的19塊。

  在社區配套服務上,萬科更嘗試讓業主、客戶可以在社區建設之初就參與到社區配套的設計和運營上來,萬科未來城將引入時下最新的互聯網概念 "眾籌",根據業主需求未來有可能實現"眾籌"健身房、超市、美容院等。除此之外,項目正在與國內領先的互聯網企業共同探討在未來城項目上合作的可能性。

  億翰智庫上海房地產研究中心副主任張化東介紹說,去年開始就有房地產企業在思考如何建立大數據管理。很多大型地產公司都曾在企業內部進行過大數據研究的有關討論,商量如何在拿地之前就對未來市場的需求、供給有精確的預測,最大限度地降低投資和開發的風險。

  可以預見的是,對於坐擁60萬戶海量業主的萬科而言,一旦掌握瞭充足的用戶數據,通過細化分析挖掘尚未滿足的客戶需求,對於萬科向城市配套商轉型具備深刻的戰略意義。

  龐大的數據積累對數據分析能力提出瞭要求。成熟的做法是建立計量經濟學分析模型,這些方法技術含量高,國內企業一時還難以充分掌握。

  融綠應用的數據庫比較多元,其中包括公司自己開發項目的積累,包含銷售數據、客戶需求特征等;其次是外部購買,數據來自重點城市、特定區域和全國等;購買的對象包括研究類公司、金融和宏觀經濟數據、外資商用物業顧問公司等。其中最主流的數據提供方包括代理公司、顧問機構、二手經紀公司,融綠與他們長期合作。

  提高拿地精確度仍然很難

  無獨有偶,《每日經濟新聞》此前報道的上海金地天境項目也存在類似問題。網上房地產顯示,2011年6月以來,該項目累計供應超過14萬平方米,但隻銷售瞭3.2萬平方米。在此情況下,公司依舊在增加新的供應。年報顯示,金地上述項目在去年又新增開工3.2萬平方米,金地自己統計可銷售的新房房源面積已經超20萬平方米。

  但即使如此,要完全規避房地產開發風險依然是件不可能的事,2008年由美國房地產次貸危機所引發的金融危機就是一個明顯的例子。IT評論人士謝文說,對房地產行業來說,大數據更多會成為預警風險的一種工具。

  "把地拿對,把項目做好。"這是融創中國董事長孫宏斌最有名的口頭禪。每次新聞發佈會,當記者詢問融創業績高增長背後的秘密時,他總是用這兩句話回應記者。

  但不可否認,目前借助"大數據"拿地,仍然存在諸多障礙,也無法徹底規避風險。上述人士就坦言,一方面,由於房地產為非標準化產品,有效數據的采集存在相當困難,加上地塊從掛牌到拍賣有時間限制,這對於調研結果的準確度必然會造成影響;另一方面,房地產市場受到政策、金融等不可控因素的幹擾也很大,如果市場波動劇烈,需求大幅萎縮會導致區域迅速變為供應過剩,通過有限的數據分析難以防范類似的市場風險。

內容來自sina新聞

  缺乏"大數據"的能力,不僅降低瞭企業資金利用的效益,而且大大增加瞭其償債壓力。值得註意的是,很多開發商並沒有意識到大數據新竹房貸試算二胎年息的重要性。

  萬科內部人士向記者介紹,未來城在項目開發之初,就結合地塊情況及客群定位分析,將目標客戶鎖定為年輕客群,產品為年輕人"量身訂制"瞭許多特定功能。例如,萬科在客戶行為數據調查中發現,移動互聯時代傢裡的網絡WiFi必不可少,但經常會出現每個房間WiFi信號強度有別的尷尬,因此未來城統一配備瞭WiFi增強系統;同時,隨著很多年輕人變得很宅,習慣在沙發上坐一整天,刷手機、看iPad、聽音樂、看書,看電視等,未來城設計瞭"土豆位"的概念,迎合3C時代年輕人的生活習慣。

  記者調查發現,大數據能力正成為影響開發商盈利能力和償債能力的新關鍵點。那些擁有大數據能力的開發商未來可能躲過地產熊市的浩劫,以相對好的盈利指標提供給投資者更好的回報。

  此外,據萬科介紹,早在2002年,萬科就引入瞭客戶滿意度調查,對年度客戶滿意度調查為主的數據進行分析,依據這些調研結果確定下一年度的客戶滿意度提升工作計劃,並據此開展聚焦和圍繞客戶的一系列工作。包括杭州萬科在內的不少地區公司,在所有客戶成交後都會進行持續的問卷調研及階段性的客戶深訪,聚焦客戶的生活習慣洞察,進行針對不同屬性客戶的交叉分析。這些數據分析結果,將指導產品的設計和社區配套的建設,包含戶型、景觀、住宅性能和鄰裡空間等方面。

  萬科相關人士向記者表示,自今年起,萬科將逐步把傳統房地產客戶服務中的產品報修、投訴兩個主要模塊移植到移動互聯網平臺上,依托現有客戶數據平臺對客戶的報修、投訴等行為進一步分析,以更好地為客戶服務。

  房地產大數據系統的開發難度,還不僅限於此。目前,克而瑞、中原地產、平安好房網等機構都能提供開發商所需要的大數據中的一部分。克而瑞能提供全國大部分城市的銷售數據以及客戶需求信息,中原地產能提供二手房成交、租賃的一系列數據,平安好房網則擁有潛在客戶個人金融資產、月收入、傢庭結構和健康狀況等方面的數據。這些數據全部收集起來,才能夠完成房地產企業所需要的大數據平臺。

  然而,利用這些方法獲得的數據,卻有很大的局限性。它僅僅反映最近半年甚至更短時間的市場需求,並不能預測未來兩到三年的市場趨勢。而房企一般拿地、開發等的決策,需要考慮到三年後的市場。另一方面,上述數據隻能反映購房者的個人需求,對他們的購買能力、金融資產狀況、職業穩定性卻缺乏足夠的瞭解。

  事實上,萬科的大數據應用,從拿地前就已經開始。此前網傳的毛大慶講話,不僅引用大量數據證明目前房地產行業去庫存化面臨巨大壓力,同時在土地市場,除瞭一線城市外大多數城市土地成交已經進入下行通道。

  在"供過於求"的大環境下,記者瞭解到,萬科也在嘗試利用大數據分析方法,通過區域購房人群特征分析、競爭樓盤的優劣勢、配建商業的輻射范圍、戶型配比合適率、競爭房企的價格底線等計算方法詳細考量地塊的最終價值,提高拿地精確度。

  據悉,萬科早期的土地數據主要是來自於第三方的機構,隨著國內地價的不斷攀升,公司逐步建立起市場調研與數據收集決策系統。以北京房山為例,一位接近萬科的業內人士向記者表示,早在2009年業界並未看好房山樓市的情況下,萬科就通過大數據調研發現瞭其中的投資機會。

高庫存倒逼房企換擋 大數據造就下一個明星

  現實情況是,開發商往往隻能通過和上述機構中的一傢合作,獲得數據中的一部分。平安好房首席運營執行官莊諾表示,因為上述數據牽涉到部分保險(放心保)被代理人的私人信息,按照相關法律、法規,平安好房網是不能對外泄露這些個人隱私的。

  但不可忽視的是,真正意義上的"大數據"應用在房地產領域仍處於萌芽階段,即便強如萬科也曾誤入唐山(樓盤)這類供應過剩城市的陷阱,如何收集有效數據,通過精確系統分析規避市場風險仍然是難題。

  企業樣本

  融綠大數據團隊:銷售冠軍的秘密武器

  然而,日前上述負責人坦言,正為高庫存焦頭爛額,並沒有足夠的精力去發展上述系統,其感慨:如果在市場調整期到來之前就做好大數據的研究和應用,也許整個行業眼下不會如此"頭疼"。

  隻有融創內部的團隊才知道,這並非敷衍之辭。融創和綠城的合資公司-上海融創綠城有限公司相關人士告訴記者,融綠有一個10人規模的大數據研究分析團隊,參與從拿地、開發到銷售的全過程。這樣全面的信息收集工作,可以說是領先於業內的。

  據萬科介紹,首個融合"大數據"理念的項目"萬科未來城"將於年內入市,該項目位於杭州萬科良渚文化村內,總建築面積超19萬平方米,從產品的設計研發,到項目的推廣營銷,全部過程均以移動互聯網思維與"大數據"理念為指導。

  熱衷大數據源於此前失誤

  難以實現的數據收集平臺

  那時,融創中國雖然在北京屢有大手筆,買下瞭包括農展館地塊這樣的"地王"項目。但在上海,融綠參加的多幅地塊拍賣,很多都失之交臂。當時,有業內人士感到疑惑,為什麼融綠在上海沒有激情?

  但上海的房地產業人士所不知道的是,根據融綠的數據研究團隊測算,這些地塊的價格太高,如果貿然拍下基本不可能盈利,最終融綠放棄瞭這些地塊。

  泰禾集團上海公司總經理沈宇嵩也持類似的看法。他說,開發商需要很多數據,是房地產中介機構無法提供的。目前數據最全的機構,也隻能解決房企50%的數據需要,剩餘的數據需要靠開發商自己想辦法。

  2009年,樓市火熱,蘇州綠城以36億元拍下蘇州一幅地塊,樓板價2.8萬元/平方米,同年綠城以25億元拍得蘇州另一地塊,樓板價2.01萬元/平方米。由於地價過高,綠城在這兩個地塊隨後的發展中舉步維艱。在融綠成立以後,情況略有好轉。如果當年拿地階段對蘇州市場、客戶的情況進行更透徹的數據分析,就有可能避免後來遇到的困難。

  銷售冠軍背後的秘密

  沈宇嵩表示,因此非常希望有社會機構能設計、開發一款面向消費者的智能手機應用,利用軟件對不同消費者的購房需求、生活習慣包括購買力等數據進行充分研究,並用這些數據為拿地做決策。

  事實上,上述房企的大數據能力已經領先行業。去年,該企業花費瞭1億多元建立實時信息決策系統,以瞭解每個項目每天的銷售、利潤和工程進度。即使如此,這傢企業依然有項目出現滯銷。該企業在上海開發的一個中高端項目,近大半年時間裡隻賣掉瞭總房源的不到30%。

  融綠所獲取的數據既有宏觀金融數據,也有房產成交價格、成交面積等市場數據,但重要的數據,主要由融綠的銷售團隊獲取。融綠的一位高層說,800名銷售人員常年為融綠的數據團隊提供一線客戶數據。他們在這些數據的基礎上,會進一步對客戶和各分公司最熟悉當地的資深專傢 (通常是各個城市公司的總經理)深入訪談,獲取更為詳細的數據,最終做出決策。該高管說,融綠從拿地到開發再到銷售的全過程,都會使用到這些數據。

  為瞭更好地利用這些數據,融綠在公司內部成立瞭一個10人以上的大數據專門團隊,成員各有分工和側重點。這些人員的專業背景各不相同,包括市場研究、營銷、產品設計、統計、經濟學和投資學專業人員。這支團隊在融綠平臺專門做投資發展、市場研究、發展研究和項目定位研究等。

  不過,據融綠相關人士稱,公司挑選土地,越到最後幾輪,需要的數據就越詳細、越具體。但事實上,很多數據通過市場機構是無法得到的。在這種情況下,融綠也不得不更多挑選現有項目周邊的地塊,以盡可能規避風險。

  融綠成立至今已接近兩年,正是受益於詳盡的數據收集、調研和分析,在這兩年時間中,融綠還沒有出現過滯銷的項目,很多樓盤上市後很快就能賣掉,成為上海高端物業市場的銷售冠軍。而大數據研究團隊,正是背後的秘密。

  拍腦袋拿地現象仍存在

  中國銀行證券研究部執行總經理趙強也認為,目前房地產行業的數據研究能力嚴重不力,導致瞭開發商在那些已經出現庫存積壓的城市繼續大量拿地,並最終給整個企業的經營帶來極大的風險。

  在國內房企還將大數據視為創新領域時,海外成熟市場房企對大數據已經運用自如。數據積累已經有半個世紀的歷史,已形成合理體系,成為海外房企決策的重要依據。

  目前國內房地產企業的發展趨勢包括跨區域發展以及多項目運作,這些都要求提高資金的使用效率。此外,房企的集團化管理也帶來瞭內部挑戰,企業內部的人力、財務的調配需要更有效的信息化管理。

  如果企業在拿地之前就能判斷出一個合理的價格區間,在產品設計之前就知道客戶的需求和喜好、項目需要什麼樣的配套;在銷售環節,正確判斷最合適的開盤時間、銷售周期、價格和營銷策略等,那麼決策風險將被降低。而國外的成熟經驗值得借鑒。

  豐富的數據形成產業鏈

  上述投資經理表示,其所在房企在決定土地購買投資前,會采集地塊所處城市的人口、經濟、收入等宏觀數據,但不會詳細調查項目所在區域的零售金額、業態分佈、傢庭人口結構、居民金融資產、日常消費開支、支撐就業主要行業等具體數據。這使公司在做決策時,仍然有碰運氣的成分。如果運氣好,他們買到地就能立即開發,並為公司帶來很好的收益;如果運氣不好,所購買的地塊就可能會面臨長期閑置、無法開發的窘境。

  記者查詢瞭解到,Zillow是一傢提供免費房地產估價服務的網站,創建於2006年,主要提供各類房地產信息查詢服務,相關客戶大部分都是與房地產有關的人。Zillow甚至推出瞭手機版,在數據采集上具有優勢。

  袁鴻昌告訴記者,美國房地產企業對Zillow也持開放態度,Zillow上的信息很全,不僅有房產的物理數據,還有客戶的觀感、評估等大量的數據信息,客戶粘度很高。

  供應過剩已成為整個房地產行業最嚴峻的問題,或許提升房企的大數據能力將有助於改善這種狀態。

  融綠總裁助理顧明告訴記者,國內的房地產數據最早起源於上個世紀末,至今不到20年。而英美等成熟市場從1945年開始,成熟的數據積累有50年瞭,比中國的數據基數大得多。在美國房地產市場,數據分為居住類和商用兩部分。數據形成產業鏈,高度細分。有專門的房地產數據庫運營商,提供全面的數據服務。而中國市場的特點是時間太短且區域分割,能夠提供全國全產品線數據的服務商隻有十多年的運營時間,全國隻有3~5傢,數據的準確性和權威性也參差不齊。

  在成熟市場數據庫運營商的大數據交換平臺上,參與者包括機構投資者、開發商、物業持有者、資產管理公司、經紀顧問公司、基金管理公司等。因為參與的企業全、拿到的數據精準,可以用於支持投資判斷。充分的數據基礎用於計量經濟學的模型分析,可以支持各種商業及學術研究。

  而目前國內的商用物業數據掌握在很多管理公司手中,因為商業機密原因不能公開,所以商用物業的數據不夠透明。

  國內數據分析市場待做大

  不過,長期研究大數據的互聯網資深人士謝文說,即使房地產行業最終有能力組建自己的大數據信息系統,也難以完全規避風險,因為再齊全的數據收集系統,也解決不瞭人性和市場的貪念。

  顧明告訴記者,需要運用的數據依據包括物業的供應量、銷售量或出租率、售價和租金情況,然後基於經濟學供求關系的原理,建立多元模型,由此推導出開發量與銷售量、價格的相互關系。通過模型可以決定是否加大投資開發力度,以及租金售價實現的標準等。

  顧明建議,房企應該更多地分享數據。一線房企如果能夠更開放,與專業的數據公司分享數據,後者就能做得更好。再聯合更多的學術研究機構,就可以將數據分析的市場做大,並能為商業化或學術化研究提供基礎。

  從阿裡巴巴到騰訊,從無印良品到海爾和小米,自去年開始,萬科總裁鬱亮就帶領高管團隊不停造訪各界巨頭,雖然這些企業分佈在不同行業,但它們都有一個共同的特點,那就是在利用互聯網思維和大數據有效地為客戶提供更符合需求的產品。

  事實上,目前也有機構試圖通過各種平臺收集數據,並為開發商提供服務。克而瑞信息集團研究總經理孟音就表示,目前整個大易居體系利用免費的"400"電話來瞭解購房者的購買偏好和購房預算。
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