chuyên gia nhà đất
chuyên gia nhà đất
2
ĐẶT VẤN ĐỀ
2
Đặt vấn đề• Dữ liệu về thị trường BĐS không minh
bạch, vừa thiếu vừa thừa• Kết nối người mua, người bán gặp trở
ngại
3
Dữ liệu BĐS: Thiếu• Lịch sử biến động giá theo thời gian• Định giá BĐS tự động• Thiếu niềm tin
4
Lịch sử biến động giá theo thời gian
5
Quákhứ|Xuthế
Định giá BĐS
6
Thiếu niềm tin
7
Lừađảo
Hoahồngcao
Saisựthật
8
9
Dữ liệu BĐS: Thừa nhưng "tạp"
10
TuanNguyen,CEOrongbay.com
11
TrangHnABC
TrangHnXYZ
1/17/17 12
So sánh thị trường BĐS với chứng khoán • 300 tỉ USD (báo cáo 2015 của
FPT securities)• Thiếu thông tin chất lượng,
thừa thông tin tạp • Khó kiểm soát điều hành• Chưa có biểu đồ báo cáo chi
tiết
• 33 tỉ USD (báo cáo của quandl.com)
• Báo cáo, biểu đồ phân tích rõ dàng
• Được quản lý, có quy chế điều hành chặt chẽ
• Biểu đồ biến động giá thời gian thực
12
1/17/17 13
So sánh thị trường BĐS với rao vặt, thương mại điện tử
• Sản phẩm BĐS có giá trị cao• Sản phẩm có tính "bất biến",
duy nhất, tồn tại lâu dài
• Sản phẩm có giá trị thấp hơn• Sản phẩm mang tính tiêu
dùng, da dạng
13
BĐSđangđượcquảngcáoonlinenhư"raovặt"
Kết nối người mua, người bán• Đối với người mua/bán:– Đâu là BĐS phù hợp với tôi? – Đâu là nhà môi giới tin tưởng của tôi?
• Đối với nhà môi giới – Đâu là người mua tiềm năng của tôi?
14
Có đủ tin tưởng để liên hệ hay không?
15
Đâu là người mua tiềm năng • Người mua hàng không chủ động tiếp cận nhà môi giới • 90% các cuộc gọi bán hàng bị từ chối• Năm 2012, khi ngành bất động sản gặp khó khăn, có đến 40% nhà môi giới bỏ nghề, chuyển sang làm công việc khác.
16
17
MỤC TIÊU & XÂY DỰNG HỆ THỐNG
17
Mục tiêu• Giải bài toán dữ liệu BĐS• Từ dữ liệu, kết nối người mua và người
bán tiềm năng
18
Ý tưởng chính• Xây dựng hệ thống tổng hợp thông tin rao BĐS
– Máy tìm kiếm "google" cho BĐS• Sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu lớn (big data processing)
để thống kê, tổng hợp, phân tích và dự đoán từ dữ liệu • Sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language
processing) để bóc tách nội dung từ tin rao BĐS• Sử dụng dữ liệu phân tích hành vi (behavior analysis) người
dùng từ đó hiểu người dùng, kết nối người dùng và nhà môi giới phù hợp
19
Quy trình xử lý dữ liệu
20
XửlýdữliệulớnXửlýngônngữtự
nhiên
Crawlerdữliệu
Lọcdữliệuthô
Cơsởdữliệu
Báocáo
Chatbot
Website
Quy trình kết nối người mua/bán
Hànhvingườidùngtươngtácvớihệ
thống
Enginephân\chhànhvinhằmđịnh
vịnhucầu(behavioranalysis)
Gợiý,giớithiệuchonhàmôigiới
thíchhợp
21
Vd:HayjmkiếmvềD'capitale,ThangLongNo1
Pháthiệnnhucầu:Caocấp,Cầugiấy,50tr/m
GợiýchonhàmôigiớiA,chuyênBĐScaocấpCầuGiấy
Khả năng áp dụng• Đưa thông tin, số liệu toàn cảnh về thị trường
BĐS Việt Nam – Xuất báo cáo chi tiết, chính xác
• Đưa thông tin lịch sử, xu thế giá, định giá BĐS tự động với từng dự án cụ thể
• Phân tích được hành vi, nhu cầu của người mua bán BĐS từ đó kết nối đến nhà môi giới thích hợp
22
23
24
Phân bố giá trị đất
25
Đối thủ cạnh tranh
26
MarketAnalyHcs
Homefinder.vn
Expensive
Affordable
ConvenHonallisHng
nhadatso.com
Liên hệ[email protected]
27