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編輯推薦: |
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。
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內容簡介: |
地产行业进入新周期,环境多变,竞争激烈,业务复杂,风险频发。地产企业需要建立预见性4P体系,实现大运营智能决策。
预见性4P体系是指,在地产行业全周期、全层级、全专业、全项目、全业态的视角下,以预测(prospect)、预演(preview)、预警(pre-alert)、预控(pre-control)为手段,以货值、利润、现金流为核心工作对象,以数据模型和逻辑运算为驱动,以数据化、智能化平台为依托,实现战略、经营、业务一体化的运营管理体系。
预见性4P体系广泛应用于大运营管理的核心业务场景,包括投前测算、投后运营、经营监控、动态货值、战略推演等。预见性4P体系有助于提升投资质量、运营效能,能够促进投资收益的扩大化和抵御经营风险,是房企总裁、业务总监、一线员工进行管理和业务决策的新一代智能工具。
本书分析了预见性4P体系产生的行业周期特点,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打法和特点,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,*后还提供了重点城市行业环境的数据分析、前10强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
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關於作者: |
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。
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目錄:
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序
趋势篇
第一章 环境分析:房地产行业跨入低增长周期
第一节 宏观环境分析:人口与城镇化的推动力在减弱
一、人口增长持续走低,将进入0.3% 的低速新区间
二、城镇化率平均增速将降低至1%左右
三、土地成交体量将保持在4% 的低速增长区间
第二节 行业分析:量价全面进入低增长阶段
一、销售面积累计增长:峰值更低,周期更长
二、未来三年商品房销售面积或将持续负增长
三、全国商品房销售额增长放缓
四、房价指数将降低至5%以下
第二章 经营分析:房企权益净利持续低增长
第一节 利润为王:权益净利是房企经营决策更核心的指标依据
一、权益净利指标体系的价值与修正逻辑
二、权益净利进入中低速增长阶段
三、四项子指标的周期性变化趋势
四、权益净利分析体系的四大应用场景
第二节 权益利润之争:前10 强房企谁是未来的利润之王
一、趋势分析:中海超越房企三巨头
二、增长率分析:融创、碧桂园成为高基数、高增长的代表
三、预测分析:万科一路攀升将重回行业第一
四、前10强均值趋势:规模和利润影响权重逐步加大
第三章 运营分析:低增长时代的精益运营之道
第一节 15家标杆房企精益运营指标分析
一、房企的发展能力指标
二、房企的杠杆能力指标
三、房企的周转能力指标
四、房企的赢利能力指标
第二节 核心能力评级:三大梯队能力变迁
一、第一梯队:发展能力和赢利能力将持续强化
二、第二梯队:周转能力、赢利能力和发展能力都将得到强化
三、第三梯队:发展能力和杠杆能力将持续强化
理念篇
第四章 预见性经营决策4P体系,为经营决策服务
第一节 房企经营预测三要素
一、三要素经营逻辑
二、房地产行业的经营管理现状
第二节 爱德地产的4P经营逻辑
一、资产保值与增值:落专业、控减损、促增长
二、销售与投资管理:预警联动预控,防患于未然
三、投后运营管理:预警未来,溯源归因,推导当下决策管理
第五章 预测:把业务经验沉淀为数据测算模型
第一节 业务预测识别销售与利润风险
一、缺少全局观或使销售下滑
二、缺少决策力易使实效与初衷不匹配
三、缺少预测体系给企业带来的痛点
第二节 三大层级预测提升经营决策速度和质量
一、预测内容:从项目到公司的三大层级
二、项目层级预测价值:全周期保障投资收益
三、公司层级预测价值:预控全年经营目标
四、动态调整预测:有效应对变化和风险
五、预测体系的三大管理价值
第三节 动态预测的三大核心
一、动态模型:实现多层级经营数据的输出
二、投前预测核心:自动化运算的策略和参数
三、项目经营预测的核心:三次干预四级控制下的平滑术
四、动态调整预测的核心:敏感性分析
第六章 预演:从战略目标到业务运营的场景化推导
第一节 预演的价值:避免战略规划的盲目
一、没有战略规划,经营计划越调越乱
二、个人意志代替战略规划,存在很大的盲目性
三、预演体系的价值:以科学规范体系助力战略目标高效落地
第二节 集团战略目标和业务计划的预演
一、趋势推演:确定集团的远期战略目标
二、目标分解:确定各层级的远期战略目标
三、业务推演:确定年度核心业务计划和资金缺口
第三节 确定战略实施路径和项目经营计划
一、项目推演的整体框架 088
二、战略调整:两上两下形成最终的战略目标
三、战略检视:评估目标和计划的合理性
四、推演结果:输出四个层面的成果
第四节 预演难点:利益冲突产生经营风险
一、运营数据辅助交圈决策
二、战略沟通:多业务条线交圈,制定策略
三、战略测算:快速调用内置标准化参数
四、战略评价:从交圈视角分析战略目标的合理性
第七章 预警:经营过程风险的预先识别与控制
第一节 风险管理痛点及应对工具
一、风险管理实践中的五大痛点
二、风险管理的思路和逻辑
三、风险管理闭环
第二节 风险识别:建立识别标准和框架
一、定量风险:基于经营目标卡位标准,识别指标达成类风险
二、定性风险:基于公司职能条线梳理核心业务点,识别业务风险
第三节 风险预警:主动识别,分级推送
一、设计指标达成类风险的预警机制
二、主动被动管理,实现业务风险预警
第四节 风险寻源:定位业务着力点,提出解决方案
一、指标树寻源法
二、数据图谱寻源法
三、定位业务着力点,直接指导业务操作
四、敏感性分析,提出多项解决方案
第五节 风险跟踪:杜绝类似的风险再次发生
一、实施风险评价及考核,增强执行的主动性
二、做好风险后评估,杜绝发生同样风险
三、完善风险数据库,为其他项目提供对策查询
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
第一节 五大管控场景下的五维设计
一、价值规划:五个管控场景,实现多层级管理目标
二、价值落地:五个维度设计,完成数智化运营系统落地
第二节 建立目标管控体系
一、管理痛点:不联通、不准确、不动态
二、管控地图:按层级、角色分解经营目标
三、建立经营运营卡位标准
四、管理协同:跨职能线、跨层级的协同型经营管理
五、跟踪调整:基于目标及评判标准,进行风险预警
第三节 预实分析与在线激励
一、预实分析展示:根据各层级目标预实数据形成分析简报
二、基于卡位标准,预判企业经营健康程度
三、考核监控:基于经营指标动态结果进行在线激励
案例篇
第九章 预测案例:1 000亿级快周转型X企的经营预测实践
第一节 动态货值预测管理,保障销售与利润最大化
一、管理目标:动态货值预测,支撑供销存业务管理
二、管理痛点:基础数据维护不及时、版本管理不完善、缺少预判性
三、改进方向:及时性、全面性和预判性
四、预测关键点:差异化、多版本、阶段性、预实管理
第二节 动态货值预测的核心:对未售货值进行动态预测
一、操盘项目的动态货值预测:按天实时获取项目数据
二、未售货值价格预测的要点和重点
三、管理闭环:形成全周期供货、销售、回款、交楼全链条的预测
四、分析结果看板展示,实现动态跟踪及预警
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
第一节 确定诉求,规划蓝图
一、找痛点:数据采集精度低,推演分析不全面
二、明确诉求:围绕盈利目标进行智能化的战略推演
三、规划蓝图:搭建智能化、多元化的盈利规划测算平台
第二节 实施战略推演,在线测算与调整
一、汇总现有项目和虚拟项目,形成战略目标
二、损益线与现金流线并行,测算盈利结果
三、优化测算结果,保障盈利规划目标
第三节 输出盈利目标,辅助经营决策
一、明确运营方向:将盈利规划目标转换为业务管理目标
二、辅助管理决策:将盈利规划动态数据应用于业务场景
三、盈利规划信息化的价值
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
第一节 集团预算视角下的三级预警机制
一、集团三级管控场景下预警对标刻度设计
二、区分三大版本,建立预警指标的关联
三、灵活设计三级预警流程
四、分级展示预警结果,增加切换和跳转功能
第二节 项目全周期动态收益预警管理实践
一、经营目标的风险预警
二、节点偏差的风险预警
第三节 围绕全周期和进度类目标规划风险寻源路径
一、全周期预警指标的风险寻源方式
二、进度类目标的风险寻源路径
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
第一节 V企线上大运营预控管理体系
一、框架:三大运营标准,四大管理标准
二、标准:三大运营标准形成线上大运营预控管理体系
三、落位:关键场景核心指标
第二节 在线激励考核,保障目标达成
一、基于全周期经营模型的激励方案,强化高周转意识
二、实时动态地跟踪目标执行计算绩效奖金
三、奖金分配细化至基础岗位,激励明确到人
四、预测可实现的奖金情况
五、奖金预测查询:提升员工积极性和管理效率
六、绩效应用的优化:更加直观地呈现奖惩预测
建设篇
第十三章 场景设计与管理规则设置
第一节 场景设计:数字化经营的第一步
一、Z企:五大场景对应五个主体
二、V企:五类管理八大场景
三、场景识别:线下场景需跟线上系统匹配
四、预警场景方案规划:查看预警、风险寻源、形成重点管理清单
第二节 管理规则设置
一、与场景对应的管理规则设计
二、指标梳理与设计
三、看板设计:指标展示设计
四、预警机制的构建:关注重点指标,设计阈值和处理机制
五、模型设计:追求测算分离,重点解决测的问题
第十四章 主数据管理:构建地产运营管理的数据基石
第一节 主数据构建方法
一、主数据的意义:共享高价值数据
二、数据化现状:平台建设事倍功半,数据资产未能发挥价值
三、主数据管理存在的难题
四、主数据管理目标:保障数据质量
五、主数据框架构建:实现主数据统一管理,业务统一应用
第二节 数据标准:确立定义、管理、服务三大标准体系
一、主数据定义标准
二、主数据管理标准
三、主数据服务标准
第三节 数据治理:数据平台与数据运维
一、数据治理:对现有数据改造并完成数据拉通
二、数据平台:构建统一的主数据工作平台和主数据操作入口
三、数据运维:根据主数据管理标准制定保障系统运维的流程和制度
第十五章 系统开发与平台上线
第一节 系统方案设计
一、数据探源:梳理指标,对数据来源分类
二、系统设计:进行维度设计和Cube 设计
三、输出UI 原型:多元化展现分析结果,形成管理驾驶舱
第二节 系统开发
一、模型开发:四步标准流程
二、从业务系统到多维Cube数据集成
三、规范标准化:确保开发过程有章可循
四、上线交付与运维保障
第三节 数智化经营分析平台上线
一、做什么:数智化经营分析平台的功能
二、怎么做:动态预测揭风险,智能测算找原因
数据篇
第十六章 四大都市圈核心城市发展趋势分析
第一节 人口增速分析:在低增速背景下,新一线城市具备人口资源集聚优势
一、长三角城市群:杭州、宁波人口涨幅超4%,是近年人口增长黑马
二、粤港澳大湾区城市群:规划利好明显,佛山人口总量已达800 万级别
三、京津冀城市群:天津、石家庄人口基数虽大,但人口吸附力较弱
四、成渝城市群:成都、重庆两大核心占据区域人口优势
五、趋势分析:大湾区的广深珠佛人口吸附力强劲,市场需求稳固
第二节 城镇化分析:各城市群城镇化结构有差异,协同发展为主要趋势
一、长三角城市群:各城市城镇化水平较均衡
二、粤港澳大湾区城市群:深圳城镇化率已达到100%
三、京津冀城市群:区域内城镇化水平分化严重
四、成渝城市群:成都是城镇化率唯一超70%的城市
五、走势分析:成渝、京津冀的热点二、三线城市仍将推进城镇化高速发展
第三节 土地供应分析:二线城市的土地成交市场将保持稳势发展
一、长三角城市群:杭州、南通等环沪城市高速发展
二、粤港澳大湾区城市群:广佛土地出让体量保持高水平
三、京津冀城市群:天津、石家庄土地成交量将下行
四、成渝城市群:成都土地成交发展平稳
第十七章 前10强房企经营指标趋势分析
第一节 指标原动力:四大维度分析前10强房企权益净利增长的特征
一、净资产规模分析:硬实力的比拼
二、资产产出率分析:考验下降周期里总资产周转能力
三、权益乘数分析:寻找安全高效的边界
四、净利润率分析:下降触底
第二节 前10强房企经营指标能级分析
一、单高型企业
二、双高型企业
三、三高型企业
第十八章 15家标杆房企运营指标趋势分析
第一节 核心能力指标趋势
一、销售面积增长率:三个梯队将保持低速增长
二、储销比:两极分化态势,一、二梯队降储销比,三梯队升储销比
三、地货比:三个梯队发展将以稳为主
四、销售权益比:三个梯队有微幅增长,二梯队销售权益比居高
五、存销比:两极分化态势,一、二梯队降存销比,三梯队升存销比
六、建销比:三个梯队走势平稳下降,二梯队建销比居高
七、现金幅增长,三梯队现金回笼能力强
八、净利企国企盈利居高
九、管理费用率:三个梯队走势平稳下降,二梯队房企综合治理水平最高
十、营销费用率:三个梯队有小幅增长,三梯队营销费用率逐步走高
十一、财务费用率:三个梯队走势平稳下降,三梯队房企资金管理能力较好
第二节 十大房企运营指标参考
附件
后记 万亿时代的数智化起点"
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