最懂美國的科技房仲FUNWOO 以AI數據力創造雙贏新模式
最新出刊的哈佛商業評論,以生成式AI為封面故事,卻特別點出「科技贏不了難忘的體驗」──登上2023天下經濟論壇(CWEF)夏季場的德載國際不動產(FUNWOO)創辦人曾意婷,從AI人工智慧切入,展現了科技房仲的數據力,但她直言,房地產行業不可能沒有房產顧問,因為只有「人」,才能給客戶有溫度且難忘的體驗。
曾幾何時,疫情關閉了國與國之間的交流,卻讓科技房仲「FUNWOO」開啟爆發式成長──身為美國華盛頓州前1%房產代理商、堪稱業內最頂尖房仲的曾意婷,擁有紐約佩斯大學MBA學位,疫情時刻,她揮別在西雅圖的科技房產工作,回台灣幫朋友找房,愈看挫折愈多,也讓她動念創業。
以AI看見台灣房地產翻轉的機會
每朵烏雲都鑲著一條銀邊,挫折的反面正是商機,返台創業後,曾意婷比較台、美房地產交易,發現AI可以切入台灣房地產業的三大機會:
第一,找客戶。台灣房地產業者主要靠實體門市攬客,門市數量和便利商店差不多;反觀美國,鮮少少有實體門市,正是因為美國以科技為鑰匙。
第二,物件媒合。台灣的房地產交易媒合時間非常長,而美國西雅圖往往一個月內就能成交,其實要成功媒合,關鍵因素是市場資訊的公開透明度,其次是要給買方、賣方客觀的估價分析系統,才有說服力。
第三,積累數據。當客戶完成交易,這些數據可以作為房地產資料庫的基礎,以美國來說,會將代書、履約保證、房貸銀行等資料都納入系統,曾意婷指出:「試想,你一輩子消費的金額中,房地產是最大的之一吧?」這些數據是非常寶貴的。
打造估價系統、買賣交易流程E化
針對這些台灣房產業長年的「卡關」之處,FUNWOO提出不少解決方案,以運用AI來說,包括了估價系統、買賣交易流程E化,都堪稱買方、賣方的雙贏新模式。
好奇問起FUNWOO在台灣開發的估價系統,需要哪些數據來預估房價?
曾意婷透露,舉美國科技房地產公司為例,擁有500個以上的參數,房價每天會跟著區域成交價、經濟指數浮動;應用於台灣房地產,除了區域成交價,包括進出口貿易數據、區域平均成交天數等,都會被模型列入參數考慮;過去,台灣房產成交價因為「車位」列入與否,常常陷入失真的窘境,幸好在今年開始,實價登錄已經有明確的規範,FUNWOO掌握台灣實價登錄的資料,建立機器學習的模型後,未來預測價格的模型將更精準。
而這個預測價格出爐之後,對房貸銀行、買方、賣方、仲介、甚至政府課房屋稅都有幫助;FUNWOO也期待房屋估價系統除了讓房價更透明,也能讓台灣房價回歸更合理的價格。
除了估價系統,「買賣交易流程E化」也讓房仲工作更有效率,E化房地產的買賣交易牽涉了買家、房仲等,流程十分繁瑣,FUNWOO在落實E化之後,買家一旦簽約,不需要再去通知房貸銀行,系統即自動提醒下一關卡的關係人該做什麼。
FUNWOO的系統精準尋找潛在買家,且所有流程E化,省去買賣雙方舟車勞頓、下斡旋溝通的時間,這些努力的背後,隱含著曾意婷和FUNWOO團隊的期盼──在台灣推出完善的平台,協助房地產從業人員更有效率地工作,同時提升成交率。
借鏡美國跨產業經驗 導入AI成贏家
曾經任職於美國科技房產公司COMPASS的曾意婷分析,COMPASS快速走向上市之路,只因這位CEO眼見媽媽身處的房產業「三十年如一日」,才決心以AI革命,運用演算法及大數據建構客戶關係管理系統,進而開發出一套可以找到潛在賣家的系統,解決房產顧問「開發物件」的難題。
跨出房產,曾意婷提出AI翻轉電信、媒體串流的經典教案:譬如美國第三大電信公司T-Mobile,發現當客戶打電話詢問客服升等或是買手機,有17%的通話沒有促成交易,於是,T-Mobile開始思考:如何整合客服和訂單流程共145個系統?最終,決定導入自動AI系統,成功降低95%訂單流失率。
另一經典案例是Netflix。Netflix客戶流失率僅 2.3%,反觀同業的客戶流失率是Netflix的兩倍以上,原因在於Netflix會根據客戶過去的影音觀賞行為,或是追蹤客戶的點擊,分析當客戶接收到什麼風格的圖片,會激發出觀看這部電影的欲望。
原先希望聚焦台灣不動產交易的曾意婷,創業兩年多以來,發現市場出現質變,愈來愈多客戶委託FUNWOO切入美國不動產的交易,近兩年來,攤開FUNWOO的營收資料,80%來自於「為台灣人處理美國的不動產」,其中,甚至有9成客戶根本沒有飛到美國去看房,這也彰顯了科技房仲在台灣、美國兩地的深耕和專業。
這是怎麼辦到的?曾意婷說:關鍵在「精準」,對的客戶渴望立刻抓住對的物件,而FUNWOO清楚掌握美國房產交易的流程,為客戶做好把關:從簽約、匯款、處理貸款等。
「房地產行業不可能沒有房仲,因為只有人,才能給予客戶有溫度且難忘的體驗,而科技,可以為房產顧問節省大量時間。」曾意婷強調。
FUNWOO >> https://bit.ly/3xuttGV
原文出處:天下雜誌2023/09/04