客研，越来越被标杆房企提升到一个战略高度。
客研是营销的“雷达”;客研是营销的“标尺”；客研帮助房企真正做对产品。
在龙湖，客研对投资具有一票否决权！
2021年5月，营销力很强的 融创，把客研单独独立出来 ，升级为一级部门。
2021年初， “最懂产品”的绿城 ，也宣布启动“最懂客户”的客研战略，大举招聘客研人员。
2015年5月， 金茂也在营销条线增设“客研”部门。
最彻底，最前瞻、最高组织能级是龙湖。 早在2018年，龙湖客研就从营销分离，升级为一级部门， 当初这是吴亚军直管的部门。 吴亚军早在2011年就觉察到“客户研究、城市地图研究薄弱”的弊端将成为企业和项目经营的“定时*弹炸**”，当时就成立了龙湖客研中心， 该中心起初由 吴亚军直接挂帅 ，2014年扩大编制，2016年更是升级为客户及市场研究部，2018年升级为一级部门。属于龙湖的神秘部门。
现如今，地产好日子没了，房企去化率日趋下降，库存也日趋增加。库存，曾很早就被龙湖比喻为“癌症”。房企必须从源头上解决消化不畅、过多库存问题。 尤其在如今客户需求逐渐挑剔化、个性化、细分化，房企做对产品的重要性，远比做好产品要重要100倍。
但如何做对产品？
做出与客户适配的产品？
做出符合企业经营诉求的“产品、土地、客群”的三位一体？
这就需要客研发挥巨大价值。
那么客研要怎么做呢？
升级城市地图、动态客户细分、挖掘客户需求、客研组织升级， 可完善客研的闭环，让客研为企业创造更多价值。
升级城市地图：
网格化精细度升级和量化分析
市场高度分化，同一城市内不同板块间的市场形势可能差异巨大，对于城市研究的细度就要求高。
除了借助小学生人数、用电量、用水量、移动手机终端等对城市板块进行交叉验证外，标杆房企会借助大数据系统， 将地、路、物、人、经济等数据组合起来，建立颗粒度更精细的城市地图， 利用多种可视化技术准确监测市场走向，快速对项目进行研判和定位。
例如保利基于更实时、更完整、出行时空全覆盖的手机信令数据，梳理城市各板块的动态信息， 搭建1×1公里网格化城市地图数据平台 ， 挖掘潜在客户的热度分布和人口迁移，分析人口流动趋势， 协助判断板块未来的人口潜力。
苏州龙湖为例，客研部 将苏州划分为100多个组团和8类客户 ，拿地前根据城市地图看地块基本属性，然后进行客户匹配，拿地后，快速得出客户描摹，极大缩减了决策成本。
越秀地产建立的城市地图大数据分析平台，打破了传统板块边界，以 250mx250m的细颗粒度对土地进行栅格化， 根据人口、区位、交通、配套等维度评级，结合越秀的产品线逻辑，对土地价值属性相似的栅格进行归类，叠加城市规划，最终得到7大土地类型。
动态客户细分：
客户需求延展，动态跟踪调整
客户细分过去更多地谈如何精细化、精准化，当前愈加重视动态变化和灵活调整。
首先，应掌握客户需求动向，及时扩展客户细分的维度。
业内主流的客群细分模型，通常是从支付力、家庭结构、置业动机&需求三个维度进行划分的。
越秀总部从这三个维度出发，将城市客群分成8类。
这样一来，市面上的客户都能对号入座，客群在置业时，关注哪些配套，喜欢什么类型的产品，都一清二楚。将地块的属性和客群特点进行匹配，可以便捷地找到和地块最匹配的客群。
例如龙湖就通过家庭生命周期和支付能力将客户细分为8类：
进一步分析每一类客群的特征属性，如年龄/家庭结构、收入水平、置业次数/动机、资金来源等，以及对外在的区位、环境、交通、商业、教育等和内在的户型、景观、设施、价格等的要求，可得出不同客群的特征和置业动机，以此详细描述每一类细分客群的画像，如下表：
比如旭辉在客户分析上就新增了消费理念、生活习惯、产品功能、喜好、差异化等5个指标，通过定性分析总结了 10个维度50个指标 描绘客户生活及居住价值观，再回到定量问卷里去验证。
其次， 分析并筛选关键置业因素，划分土地属性。
根据客户置业的关注点，分析筛选出影响客户置业的关键因素，按照关键影响因素对土地进行划分，例如龙湖通过“4+2”共6个一级维度对土地进行细分。
4个常规因素，包括交通、商业、教育、医疗。
交通：主干道、车站、轨道交通、距离等
商业：商圈、网点、综合商业、社区商业等
教育：重点小学、重点初中等
医疗：三甲医院、总院/分院、距离等
2个加分及特殊因素，包括景观资源和稀缺资源。
景观资源：公园、重点绿化、水景等
稀缺资源：黄金地段、低密土地
根据上述维度，龙湖按土地属性划分为U、C、O、TOP四大品类、九大系列：
中国金茂则依据区位、距城市中心车程、商业、教育、交通、环境等维度划分土地属性：
再次，根据客户类型、动机与土地特征，对号入座匹配。
根据不同客群的类型和动机，以及不同土地类型的特征，进行一一匹配，按照该方式将每一类细分客户对号入座，就可以快速锁定和目标地块匹配度最高的客户群体。例如龙湖将细分客户与9大系列土地属性一一对应：
在土地属性和目标客群明确之后，可以直接对应房企的标准化产品线，完成初步的产品定位，实现快速匹配、快速定位、快速测算。
又如中国金茂，其府系、悦系、墅系、国际社区与土地属性的对位关系如下：
通过该方式确定的产品定位可以应用于投资匡算，但以此作为最终的产品定位还远远不够，因为目标客群的具体需求是否得到了很好的满足仍不明确，产品在目标板块内是否具备竞争力也尚不可知。
因此，在前述动作基础上深入挖掘目标客群的具体需求，才能进一步减少精准定位的偏差。
挖掘客户需求：
嫁接需求与场景，提升产品竞争力
房企调研方式包括定量调研和定性调研。大部分情况下需要两者相结合。定量研究包含：电话访问、面访访问、邮寄访问、网上调查；定性研究适合用来挖掘一些抽象的内容，比如人们对户型的喜好。其中，座谈会、深度访谈、参与观察等，是现在运用比较普遍的方法。
标杆房企在挖掘客户需求时， 会采用投入更高、见效更好的方式，例如浸入式观察、7天日志、客户行为数据分析、真实客户验证、BNOP（行为、需求、场景、客群）评价等。
世茂典型的做法是在产品研发环节就让客户参与进来，在拿地时候就让大客户参与，大客户更懂这个城市，也知道自己到底要什么样的房子。
上海保利则运用 基于LBS手机信令的移动大数据 ，挖掘潜客热度分布和人口迁移，从而发现人口流动趋势，协助判断板块未来的人口潜力和流动性。
龙湖独创了七天“浸入式”访谈， 由研发，景观、精装、物业、客研组成的客研小组，会按照独有的体系，参照住宅用户337项指标取样，客户7天的全生活场景跟访体系，深度观察和挖掘客户需求。这7天包括龙湖的工作人员，深入每个具有代表性的家庭，跟客户家庭的泡在一起，一泡就是三到四个小时，到他们家里去观察，找到客户的各类因住宅产品缺陷生活痛点，从而发现被很多住宅产品研发所忽略的生活细节，从而指导最新的户型研发。
旭辉客研始终认为，实际居住行为是客户洞察最好的素材，而行为通常都跟场景紧密关联在一起，因此： 旭辉客研总结13类客群在园区和住宅内的全部用户旅程(Customer Journey) ，并描绘出所有生活场景 ;
针对出现频次最多场景，预约入户，在半天+时间里，用影像记录业主这个生活场景下的全部行为；
并针对性地询问其每个行为背后的原因，痛点及未满足的需求点；
在得到大量数据后，旭辉客研按照BNOP评价标准– 即 客户行为 (Behavior)出发，总结行为背后的 诉求 (Needs)，并根据该需求可覆盖最多的 场景 (Occasion)和最多的 客群 (Persona) – 找到一系列最能改善客户体验的价值点，持续夯实产品价值的客户感知。
客研组织升级：
增设或独立，提升客研话语权
当前主流房企关于客研的组织设置大致分为两类，即客研独立设置部门，或者和相关条线合并。
目前独立设立客研部门的房企，也大多是将其从营销条线中拆分出来，比如龙湖、融创，客研最初都是归属在营销。
随着行业不断“内卷”，企业不得不 拔高客研的地位，一方面可提升客研部门的独立性和话语权， 比如龙湖客研对于投资拥有一票否决权； 另一方面，职能细分也有利于组织相关专业能力提升。
另一类客研组织则是和营销或设计等强相关条线归属在一起。 与营销归属在一起，目的是强化前期定位和后端销售的责任一体 ，毕竟“自己做的定位，销售再困难怪不了别人”；而 与设计归属在一起，则能够打通客户需求和产品研究，实现客户需求的有效转化。
纵向的职责划分上，总部和地区公司在客户研究职责上错位分工、重点突出，更加聚焦、精细化，有助于客研体系顺畅运行和资源的高效利用。以龙湖的三级客研体系为例：
各大房企，纷纷将产品放到工作首位，迫切希望通过客研提升产品和深挖客户内在需求，来穿越行业周期波动，实现市场规模的突破。
客研的设定初心是：在买方市场这一大趋势下，通过客研提升产品和客户深挖能力，并提升大运营穿越行业周期波动的能力。
未来，谁能真正提供满足客户口味和需求的产品，谁才能真正长期“活下去、活得好”！