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地产数智化经营 
定 价：98 元
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本书分析了预见性4P体系产生的行业周期的特点，阐述了4P的具体内容、理念、逻辑和应用场景，总结了行业经典案例的应用和特点，重点呈现了该体系的构建步骤、数据资源、平台保障和实施准备，最后还提供了重点城市行业环境的数据分析、前10房企经营与运营的数据指标分析。这是对标杆房企数智化实践的深度总结，是对地产大运营新发展的系统梳理，希望能够给管理决策者带来更多启发和借鉴。
聚焦数智化，开拓新领域：数智化在信息技术领域是比较领先的科技应用。市面上，地产行业尚未出现以“数智化”为核心卖点的相关书籍。
提供数智化决策工具，重构企业经营管理模型：为地产企业提供数据化、智能化管理决策和业务作业工具，对地产企业的货值、利润、现金流进行从集团到区域和项目的全面预控、预演、预警和预测。 集结管理创新实践，提升行业风险防控能力：对万科、碧桂园、融创、龙湖、世茂等头部房企在经营管理数智化探索方面进行总结梳理，助力提升整个行业的预测、预演、预警、预控管理水平。
爱德地产研究院提供咨询服务的地产客户覆盖70%百强企业。通过打造适配的组织运营机制、构建数智经营决策体系，做行业发展的推动者、管理变革的助力者、创新服务的先行者。
爱德数智自2006年成立至今，共为1000多家房地产企业成功部署信息化系统，服务超过21万地产用户。 地产10强中，8家是爱德战略客户。万科、碧桂园、保利、招商、金地、融创、龙湖、绿地、中海、新城等名企巨头分别上线各类管理系统。 爱德数智的创新产品中，数智决策系统、跟投系统、投资管理系统、计划运营系统、设计系统、工程管理系统，成为卓越房企的“新宠”。
序
第五章 预测：把业务经验沉淀为数据测算模型
第六章 预演：从战略目标到业务运营的场景化推导
第八章 预控：标准卡位的预实分析，前瞻性保障经营目标的实现
案例篇
第十章 预演案例：2 000亿级均衡型H企盈利战略的数智化推演
第十一章 预警案例：3 000亿级利润型S企的指标预警与风险寻源
第十二章 预控案例：4 000亿级多元化V企的目标预控与在线激励
建设篇
第十四章 主数据管理：构建地产运营管理的数据基石
第十五章 系统开发与平台上线
数据篇
第十七章 前10强房企经营指标趋势分析
第十八章 15家标杆房企运营指标趋势分析
附件
第四章 预见性经营决策4P 体系，为经营决策服务
预见未来，制胜经营。数智化运营管理的应用场景有哪些实践？如何用4P 体系诠释预见性管理？房企需要什么资源才能预测未来经营？ 第一节 房企经营预测三要素 一、三要素经营逻辑 房企做经营预测，需要“数据、建模、运算”三要素的支撑（见图4-1，图略，详见纸书）。 把大量经验沉淀成数据，是指对数据进行统计、归纳、分析、提炼，再把企业的经营逻辑、管理逻辑变成符合自身需求的数学模型，最后通过平台快速运算，输出我们想要的结果。爱德地产研究院使用多维数据库快速建模、高速运算，实现用数字说话，让地产管理更智慧。 二、房地产行业的经营管理现状 目前，房地产行业的运营管理逻辑已基本打通，房企价值链上的项目投前投后全周期管理、企业生产经营管理、财务的现金流及经营管理已经相互融通，将为企业的战略目标服务。 我们发现，截至目前，众多房企缺乏关键业务的预测数据，房地产行业的数据基础依然薄弱。多年来，房企的项目多、覆盖面广，它们大多积累了大量的数据，但真正能用的却不多，这些数据无法为企业创造价值。 例如，还没有房企能做到对项目全周期销售量的准确预测，无法实现预测数据的及时更新。对于业务人员来说，他们无须做预测，仅仅依靠专业的系统就足够了。然而对于管理层来说，房企大运营没有各项业务的预测数据，就无法做运营管理。所以，房企没有高质量的预测数据，大运营管理寸步难行。 第二节 爱德地产的4P 经营逻辑 爱德地产研究院在大运营管理中提炼的预见性经营决策4P 体系——预测、预演、预警、预控（见图4-2，图略，详见纸书），有望为众多房企提供经营决策服务。 预测是整个预见性经营决策4P 体系的第一步。在这一环节，大部分数据的沉淀已成事实，还有一部分数据需要通过预测的手段来实现对业务的预见。 预测是对各项业务未来运营情况进行铺排，在项目全周期、考核周期抑或战略规划周期等时间段内对未来的业务进行预测。 很多的业务预测最终要变成一个管理场景，比如“十四五规划”便是业务预测的一个场景预演——预演十四五规划后企业的发展景象。预演的过程就是生成和公司有关的经营性目标的过程。在此基础上，4P 数智化运营平台将进行风控目标的设置。平台内部的风控分指标是经过预测和预演形成的，若某个分指标达到了设置的警戒线，该平台就会进行不同级别的报警。 预警偏差可能包括利润下跌、货值下跌、均价偏离、进度延误等。预警不是最终目的，它一定会触发平台的预控。在场景预演中，当某个指标达到预警状态时，多种有效预控手段可以解决潜在风险。也就是说，有预警就有相应的预控措施进行销项。 让预测目标与预演目标相匹配，让企业重回预定轨道，调整纠偏的过程涉及各类经营计划、注资计划等，同时会影响工程进度和去化节奏。因为实际数据发生变化，未来的预测也会顺势而变，所以整个经营决策过程又将进入预测环节。也就是说，预测是一个持续的动态更新过程，预见性经营决策4P 体系会跟随整个企业的经营过程持续地动态循环。在整个预见性经营决策4P体系中，预测的目的在于分析判断，引导预演、预警和预控这三个环节。预测的结果输出是预演、预警和预控实现的基础，这就是4P体系互相支撑的逻辑。4P体系管理方式，将推动管理的预见性，最终为决策服务。 一、资产保值与增值：落专业、控减损、促增长 国有企业的货值管理中有一条红线，代表国有资产的保值与增值。民企在货值管理中也会考虑到控制全过程的货值折损。 货值管理大屏显示的并不只是计划完成率，还会根据当下的实际完成情况，实时刷新未来计划。企业都会对货值指标的未来走势进行预测,有预测结果就会产生预警，即货值管理是与预测、预警协同的管理。 整个项目全周期是从“预”到“实”的过程，最初的项目计划全是“预”，后来项目落地全是“实”。项目全周期的核心是预控，即把每件事做好，落专业、控减损、促增长（见图4-3，图略，详见纸书）。 比如，企业是否在各专业考核中加入关于货值管理的相关考核？在设计端，除了设计好产品、完成任务计划等专业职责，从开始设计到施工图的落地，将对货值的可售率产生什么影响？能不能保障可售面积没有减损，能不能让产品价值提升？货值最终要落实到各个专业线、专业部门的管理中，由运营总监从公司层面去推动完成。 二、销售与投资管理：“预警”联动“预控”，防患于未然 如果预警已经发生，那我们该如何联动所有的预控措施防患于未然？ 例如，某香港上市房企，在武汉投资准备拿下一块地，但付款时发现资金链出了问题，原因是北京某银行修正了抵押贷款放款条件，导致该房企北京销售物业的抵押贷款回款没有如期收到。 这家房企在形象进度不达标的这段时间里，会沉淀一大笔无法回流的资金，时间一长，对资金运营将产生很大的影响，便会失去原本在武汉投资拿地的机会。 经验丰富的房企应如何面对这类事情？事情一旦发生，经验型房企会立刻查看工程进度是否需要调整，还会查看哪些回款可以清欠，以此来加速回款。 更系统科学的办法是，在量化数据的加持下，房企在关键节点进行资产变现、权益变现，掌控土地的支付节奏，调整投拓计划、融资计划等，最终目的是保障全盘经营目标的实现（见图4-4，图略，详见纸书）。在风险管理中，这种方式叫风险传递，房企需要及时做出风险预案。在数智化运营平台上，我们可以基于业务数据支持，内置业务关联逻辑，让风险传递联动起来——当风险发生时，立即启动风险防控机制，随时解决问题，以保障经营目标的实现。 大量的数据需要一个内核管理，即建模。若是战略规划，用一个综合回款率来匡算即可。 随着项目的进展，测算内核的指标粒度也会更加精细，比如要细化到房源、购房贷款方式以及抵押贷款回款条件等（见图4-5，图略，详见纸书）。如果没有这些精细化的指标，风险联动就没办法进行。 三、投后运营管理：“预警”未来，溯源归因，推导当下决策管理 如果预测未来的结果不好，那么我们该怎么办？可以在当下进行决策，做调整。 例如，某标杆企业做的项目全周期预测，是在投模运维管理会上对每个项目进行全周期的回溯。从股东视角来看，他们更加关注每个月汇报的预期利润情况、预期毛利润率和回正时间。这些指标的背后是一个计算模型，该模型每个月都会预测下一个月的基于全周期的指标数据。如果出现红色预警，该模型就会按照相应的权限推送相关领导，推送的目的是让领导在当下做决策（而不是审批），从而将问题发生的概率降到最低。 比如，一旦现金流回正超过了四个月，模型就可自主寻源，先判断融资、杠杆、回款是否出现了问题，然后判断具体是哪栋楼、哪个批次、哪个节点出了问题以致影响了现金流回正时间，最后将判断结果作为决策依据提交给相关领导。 找到关键问题的诱发点，这就是溯源归因。溯源归因、及时决策，及时消除未来可能发生问题的诱因，可以让未来变得更好。 总结 现在的企业管理能否像疫情追踪那样精准地发现问题和解决问题？在疫情追踪方面，大数据发挥了很大的作用。地产企业利用的预见性经营决策4P 体系有数据、建模、运算，能够为决策提供不同导向的服务，也可以像应对疫情那样，及时发现企业的问题，将其消灭在萌芽状态。立足当下，创造未来，我们希望预见更加美好的未来。
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