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小房书

一个从 2019 年 11 月启动的二手房数据产品化项目。产品面向中小中介门店、夫妻店和个体经纪人，将澜思沉淀的二手房成交数据转化为可购买、可配置、可查询、可辅助经营的门店数据工具。

项目定位

小房书是澜思面向二手房市场推出的轻量化数据产品，服务对象主要是 中小中介门店、夫妻店和个体经纪人。

相比面向开发商和专业机构的 CityMap，小房书更贴近一线二手房业务：经纪人需要查真实成交，门店经理需要看主营楼盘和市占位置，中小中介需要用有限预算获得可直接作业的数据能力。

项目关键词：2019 年 11 月启动、2020 年初约 20 家试用门店、上百家付费中小中介门店、二手房数据产品化。

小房书的核心价值，是把澜思原本沉淀在后台和研究体系中的 二手房成交数据，转成经纪人和门店能理解、能购买、能使用的数据产品。

项目背景

二手房经纪业务高度依赖成交信息，但中小中介门店通常缺少稳定、可信、可持续更新的数据工具。

在实际业务中，经纪人和门店经理常常需要回答这些问题：

大中型平台往往有自己的数据和系统，但中小中介、夫妻店和个体经纪人很难获得同等能力。对他们来说，最有价值的是 能直接用于带看、议价、拓客、楼盘经营和门店管理的数据。

小房书要解决的，就是二手房成交数据从“内部数据资产”到“外部可售卖工具”的产品化问题。

业务问题 具体表现 产品机会
缺真实成交依据 经纪人需要用成交明细辅助客户沟通、房东议价和价格判断 提供楼盘成交、室号级成交、成交公司和历史成交
门店经营粗放 中小门店很难判断自己在板块和楼盘中的位置 提供门店市占率、主营楼盘、视野楼盘和潜在楼盘
数据购买预算有限 CityMap 数据级别更高、客单价更高，不适合所有中小门店 形成轻量化二手房数据产品，和 CityMap 形成产品矩阵互补
线下作业强依赖人 经纪人和店长需要在具体楼盘、具体房源、具体客户场景中使用数据 通过 PC 端和小程序端支持一线作业

项目目标

项目目标可以拆成三层。

第一层是 数据产品化：把二手房成交数据、楼盘数据、成交公司、门店绑定关系和板块信息整理成可售卖的数据产品。

第二层是 一线作业工具化：让经纪人能够查成交、看楼盘、做价格判断，帮助门店围绕主营楼盘开展日常作业。

第三层是 门店经营管理：在门店拥有绑定楼盘和人员权限后，进一步支持门店市占率、竞争门店、潜在楼盘和经营位置判断。

对应到产品建设上，核心目标包括：

我的角色

在小房书项目中，我承担核心产品角色，主导了 产品原型设计、线下门店调研、客户沟通、数据口径设计、PC 端和小程序端产品规划。

我的工作主要包括：

工作方向 我负责的内容
产品定位 将小房书定位为面向中小中介门店和经纪人的二手房数据产品
线下调研 和商务一起走访线下中介门店，访谈店长、经纪人和中小中介客户
需求转化 将“查真实成交、看具体室号、看成交公司、管主营楼盘”等一线需求转成产品功能
1.0 原型设计 设计地图可视化、楼盘成交、成交查询等能力，让客户直观看到二手房数据价值
2.0 产品迭代 主导门店经理 / 经纪人权限、人员配置、楼盘配置、数据权限分级和门店市占能力设计
数据口径 梳理二手房成交、楼盘、板块、门店、市占率、成交公司等对象关系和指标口径
PC 与小程序 规划 PC 端门店管理能力和小程序端经纪人作业场景
客户反馈 根据试用门店和付费客户反馈，持续调整售卖颗粒度、权限体系和作业工具设计

这个项目对我的要求，远超过原型设计本身，需要在商业化、客户调研、数据口径、产品结构和交付方式之间反复拉通。

我的核心贡献

贡献类型 具体贡献 价值
数据商业化 将澜思二手房成交数据包装成可售卖的轻量产品 拓展 CityMap 之外的中小中介客户市场
用户洞察 通过线下门店调研识别真实需求 将产品重点从板块数据转向门店真正需要的楼盘数据
产品策略 推动从“按板块售卖”调整为“按楼盘数据售卖” 更贴近中小门店主营楼盘的经营方式
权限体系 设计门店经理、经纪人、人员配置和数据权限分级 支撑多门店、多角色、多数据范围的商业交付
经营分析 将门店绑定数据转化为市占率、潜在楼盘和竞争位置判断 让产品从查数据升级为门店经营工具

建设过程

1. 2019 年 11 月：从二手房成交数据产品化开始

小房书从 2019 年 11 月启动。项目最初的切入点，是把澜思已有的二手房成交数据，用更直观的方式呈现给经纪人和中小门店。

1.0 阶段的重点，是先让市场看到数据的价值。二手房楼盘在地图上呈现，结合成交数据、楼盘位置和区域信息，让客户第一眼感受到“这套数据能看、能查、能辅助业务判断”。

这一阶段的产品重点包括：

2. 2020 年初：约 20 家试用门店验证

2020 年初，小房书已经有约 20 家试用门店。这些试用门店帮助产品验证了一件很重要的事：中小中介确实愿意为二手房成交数据付费，他们更关心和自己日常作业强相关的楼盘数据。

线下调研中，门店和经纪人的需求集中在几类：

这些反馈推动产品从“展示数据”转向“服务门店作业”。

3. 2020 年疫情：线下拓展放缓，但需求更明确

2020 年疫情对线下门店调研、销售拓展和客户交付节奏产生了影响。中介门店的线下经营受到冲击，项目推进节奏也因此放缓。

这个阶段也让产品方向更加明确：小房书需要在数据地图之外，继续解决门店真实使用中的权限、配置、售卖颗粒度和作业效率问题。

因此，2020 年下半年继续推进 2.0 版本迭代，重点从地图可视化和成交查询，升级到门店权限、经纪人权限、楼盘配置、数据权限分级和市占率分析。

4. 从板块售卖转向楼盘数据售卖

小房书早期曾以板块为售卖和配置颗粒度，但在调研和试用中发现，中小门店并不一定需要整个板块的数据。

门店有自己的主营楼盘，也有视野楼盘。经纪人每天真正作业的对象，通常是几个熟悉的小区、周边竞争楼盘，以及可能开发的潜在楼盘。

因此，产品策略从 按板块售卖 逐渐调整为 按楼盘数据售卖。

这个调整很关键，因为它让产品更贴近客户的付费逻辑：

5. 2.0：权限配置、门店经营和小程序作业

2.0 版本的重点，是把小房书从“成交数据查询工具”升级为“门店经营和经纪人作业工具”。

关键变化包括：

能力 1.0 阶段 2.0 阶段
数据展示 地图上展示二手房楼盘和成交数据 结合门店、楼盘、人员、权限进行分层展示
售卖颗粒度 以板块为主 更强调楼盘数据、主营楼盘和视野楼盘
用户角色 经纪人和门店使用为主 增加门店经理、经纪人、人员配置和权限分级
数据权限 相对粗颗粒度 按门店、人员、楼盘、数据范围进行控制
经营分析 以查询和展示为主 增加门店市占率、竞争位置、潜在楼盘判断
使用终端 PC 端为主 PC 端 + 小程序端，覆盖门店管理和一线作业

2.0 的产品模块包括：

6. 2021 年后：行业下行中的产品节奏变化

2021 年后，房地产行业整体进入下行周期，二手房市场活跃度和中小中介付费能力也受到影响。小房书后续迭代节奏随行业环境逐渐放缓。

这并不意味着产品价值消失。相反，小房书在 2019-2020 年完成了从数据资产到产品商业化的验证，并在后续服务了 上百家付费中小中介门店。

其中一部分客户直接购买小房书，一部分客户通过购买更高客单价的 CityMap 获得小房书权益。这样的组合交付，也体现了澜思房地产数据产品矩阵的分层能力：

核心模块设计

楼盘地图与成交展示

1.0 阶段通过地图呈现二手房楼盘和成交数据，让客户直观看到楼盘分布、成交热度和区域市场。

这个模块的价值，是先建立市场感知。对中小中介来说，地图上的楼盘点位和成交表现，比传统表格更容易产生“这个数据可以帮我做业务”的感受。

楼盘数据与主营楼盘

2.0 阶段强化了楼盘配置能力。门店可以围绕自己的主营楼盘和视野楼盘使用数据，购买颗粒度也因此更贴近真实经营范围。

主营楼盘是经纪人日常作业的核心对象。围绕主营楼盘，产品可以进一步提供成交明细、历史成交、成交公司、价格段、户型和周边竞争情况。

门店与人员权限

小房书服务的是中小中介门店，不同角色对数据的需求不同。

门店经理需要看到门店整体经营情况，经纪人需要看到自己可作业的楼盘和成交数据。因此，2.0 版本设计了门店经理、经纪人、人员配置和数据权限分级。

这套权限体系让小房书从单人查询工具，升级为可交付给门店组织使用的数据产品。

门店市占率

当系统有了门店、人员和楼盘绑定关系后，就可以进一步计算门店在板块或楼盘中的市场位置。

门店市占率帮助店长判断：

这让小房书从“查成交”进一步升级为“看经营”。

一键查成交与作业工具

经纪人最直接的需求，是快速查询某个楼盘、某个室号或某类房源的真实成交记录。

围绕这一需求，小房书规划了一键查成交、核税价参考、税费计算器等作业工具，让成交数据能够进入日常带看、议价、合同和客户沟通场景。

核心功能演示

成交公司与竞争公司配置 对应门店市占率和竞争分析的基础口径，先明确本门店、竞争公司和成交归属，后续才能计算本公司成交、竞争公司成交和板块市占。
门店人员与权限配置 对应 2.0 阶段的门店经理、经纪人、人员配置和数据权限分级，支撑产品从单人查询工具升级为门店组织可用的 B 端产品。
单个楼盘配置 对应从板块售卖转向楼盘数据售卖的关键变化，让门店可以围绕主营楼盘购买和使用数据，贴近真实经营半径。
楼盘属性切换 对应主营楼盘、视野楼盘和恒星楼盘的分类管理，让门店可以持续调整经营重点，并把楼盘属性用于后续市占和潜在楼盘判断。
批量上传楼盘表格 对应中小门店真实交付中的批量初始化场景，支持从门店已有楼盘清单快速进入系统配置，降低上线和试用成本。
视野楼盘圈选配置 对应门店经营中的视野楼盘和潜在楼盘分析，帮助店长判断周边机会、竞争位置和后续开发方向。

关键数据页面

这些页面展示的是小房书 2.0 的核心产品形态：PC 端负责门店配置、楼盘管理和经营分析，小程序端承接经纪人和店长的移动作业场景。

小房书 PC 端门店市占率与主营楼盘分析页面
PC 端门店市占率与主营楼盘分析 把门店、主营楼盘、板块、成交公司和地图范围放在同一页面，支持店长查看板块市占率走势、主营楼盘成交占比和周边竞争门店。
小房书 PC 端税费计算与一键查成交工具页面
PC 端作业工具 一键查成交、核税价参考和税费计算器把成交数据带入经纪人日常作业，帮助议价、税费测算和客户沟通。
小房书小程序首页数据看板
移动端首页 集中展示门店市占率、潜在热门楼盘、周边竞争门店、板块行情和楼盘行情。
小房书小程序门店主营楼盘分析
门店主营楼盘分析 以板块市占率走势、主营楼盘市占率和成交占比，帮助店长判断门店经营重点。
小房书小程序潜在楼盘分析
潜在楼盘分析 通过视野楼盘成交表现识别潜在机会，提示门店调整楼盘经营策略。

数据如何驱动产品

小房书的底层逻辑可以概括为：

二手房成交数据 + 楼盘数据 + 门店绑定 + 经纪人权限 + 成交公司 + 市占口径
= 可售卖、可配置、可作业的二手房数据产品

在这个项目中，数据就是产品本体。

1. 成交数据决定产品价值

中小中介最关心的是能否看到真实成交。成交总价、成交均价、成交时间、楼栋室号、成交公司、户型面积等字段，直接影响经纪人与客户沟通时的可信度。

如果成交数据只能停留在内部分析表中，就无法形成商业价值。小房书的价值，是把这些成交数据变成客户可购买、可查询、可复用的产品能力。

2. 楼盘颗粒度决定售卖方式

板块数据看起来完整，但对中小门店来说颗粒度偏大。门店真正经营的是主营楼盘和周边视野楼盘。

因此，小房书将数据使用和售卖颗粒度逐渐收敛到楼盘，让客户为自己真正需要的楼盘数据付费。

3. 权限关系决定交付能力

如果一个产品只给单个用户使用，权限设计可以很简单。但小房书要服务门店，必须处理门店经理、经纪人、人员配置、楼盘配置和数据可见范围。

这套权限关系决定了产品能否从单点工具变成可规模交付的 B 端产品。

4. 门店数据决定经营分析

当系统知道一个门店绑定了哪些楼盘、有哪些经纪人、覆盖哪些板块，就可以进一步做门店市占率、潜在楼盘和竞争门店分析。

这也是小房书从“成交查询工具”升级为“门店经营工具”的关键。

项目成果

这个项目的成果可以从产品、商业、数据和个人能力四个角度看。

产品成果

商业成果

数据成果

个人能力沉淀

这个项目让我更直接地理解了数据产品商业化的难点：数据本身有价值，但只有进入具体业务场景、匹配客户付费方式、解决真实作业问题，才能形成产品价值。

我在项目中沉淀了几类能力：

为什么这个项目能体现我的优势

小房书最能体现我的地方，是我能够把一套沉淀在后台的房地产成交数据，转成真实客户愿意付费使用的产品。

这个项目同时体现了几个能力层级：

能力层级 在小房书中的体现
用户理解 理解中小中介、夫妻店、个体经纪人的真实作业方式和付费能力
数据理解 能识别二手房成交数据、楼盘数据、门店数据、市占口径之间的关系
产品抽象 能把成交数据拆成地图、楼盘、权限、门店、市占和作业工具
商业化落地 能根据客户使用场景调整售卖颗粒度和交付方式
行业判断 能理解疫情、二手房市场下行和房地产周期对产品节奏的影响

如果用一句话总结这个项目：我主导小房书从 0 到 1 的产品原型、线下调研、数据口径、PC 与小程序规划，并推动它从二手房成交数据展示，升级为服务中小中介门店经营和经纪人作业的轻量化数据产品。