可口可乐25年不涨价，特斯拉国产30万起，喜茶涨价后一杯30元……在各行各业，市场定价永远是一门大学问。而在产品参数千差万别的商办交易领域，如何为一个大项目的租金和投资价值进行准确评估，一向多以人工经验为主导，过程复杂且耗时耗力。为了帮助上游投资、开发以及运营方降低项目定价估价方面的决策成本，好租旗下商办数据决策支持系统——晓楼数据服务平台近期专门打造了一套大数据定价系统。据悉，该系统的定价模型是建立在40多个自变量基础上来完成的，目前已服务多家知名客户。
在以租赁交易为主的商办行业，对于楼宇运营方而言，租金是极其重要的运营指标和财务指标。而在企业经营成本中，办公楼宇租金也是一笔不菲的开支。特别是今年疫情期间，北上广深等多地的救企政策中几乎都提到了“减免企业房屋租金”，企业/商户对租金的敏感程度可见一斑。
那么，对于上游供应端来说，如何能做到项目定价友好，大大提升出租率，又能保证项目应有价值得到实现？传统的定价作业模式，主观因素占比极大，主要通过专家打分的方式，依据区位、交通、硬件、软件等因素，再加上一些竞品分析以及样本调研，最终给出一个指导价。
晓楼数据定价模型预测值/实际值散点图
作为以大数据见长的商办运营平台，好租晓楼在先后服务上海牛奶集团、通州投促局、金茂资本、龙湖集团等众多上游伙伴后，迅速意识到了为B端建立数据定价模型的必要：一方面，大数据技术手段所掌握的数据量、数据颗粒度以及处理速度要优于传统人工调研分析方法，相对更能发挥“数据新要素”的价值；另一方面，一套智能系统越沉淀越精准，且使用成本随时间递减，对项目处理数量也不存在上限。
据晓楼平台负责人匡健锋介绍，由晓楼打造的大数据定价系统反映的是通过科学的建模算法，对某项目的当前公允价值进行建议，共涉及40多个自变量，强相关变量有10个，主要与项目区位、品质有关。
“我们对晓楼平台覆盖的栋楼宇做了庞大的数据挖掘、筛选以及分析工作。通过每天TB级别的数据处理，我们顺利找到了决定楼宇租金的关键变量以及它们各自的影响程度。对于强势变量比如区位，系统会将其充分网格化，这样就能确保即使在同一区域，相距百米和千米的不同项目仍有着较好的区分度。”匡健锋补充表示，“目前这套1.0版本的定价系统已经可以做到预测值/实际值几乎呈直线分布，相当于偏离程度极小。举个例子说，如果某项目现行租金为5元/㎡/天，系统给出的定价相差一般不会超过0.5元。”
关于大数据定价系统落地到应用层，匡健锋还介绍，定价模型主要应用于商办市场投资、项目定位、项目运营这三类场景。
“在商办项目投资的过程中，从项目初筛到确认投资是比较漫长的过程，而且为了获得更优质的项目，需要对大量项目进行筛选，最终确认投资标的。传统的方法是网上收集或进行人工调研来了解周边价格信息，再对目标项目的价格进行预估。这类方法成本较高且价格预估受人为因素干扰比较大。定价模型可以根据目标项目自身的条件，结合区位配套、硬件标准、市场行情等多方面信息建立模型，更快速、客观、低成本的输出目标项目价格建议。”匡健锋介绍到，“在项目定位中，价格定位直接关系到价值实现，同时与去化速度之间是互斥的，如何科学的进行价格定位，关系到项目的产出最大化。传统的方法是通过对宏观、区位、市场、竞品等维度进行深入分析，结合甲方目标，给出可行的价格定位。这类方法较为费时且成本较高。定价模型可以根据项目自身情况和产品定位目标，快速建立符合项目未来定位的价值模型，进行价格预估，速度快、价格低，为人工研判提供极具价值的理论参考。”
此外，在项目运营中，宏观环境、市场竞争、财务要求等因素不断变化，及时、准确的价格调整，可以使项目在复杂多变的市场环境中能够及时做出反馈，跑赢市场。传统方法是进行市场调研或同行沟通，了解竞品项目的动态，对自身项目的价格进行调整。此类方法需要周期性频繁进行，成本较高。定价模型可以随着数据的变化，时时更新价格建议，便于及时对项目价格进行调整，也可以指导和辅助制定下一个周期的营销及定价策略，科学、快速的降低成本。
匡健锋表示：“未来，我们会推出更多的‘超级工具’，利用大数据的优势和技术，服务楼宇经济的招商、定价、运营、管理、投资等各个专业化场景。让好租晓楼成为楼宇经济的基础设施！”
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