大温哥华出售房屋的最佳策略

概要

  • 代理商应坚持14公里的运营距离,以获得最佳的房屋销售结果。 
  • 特工还应查看14公里半径内的不同子区域 

对于房地产经纪人来说,在哪里选择和激活的问题似乎一直存在。双方的观点都令人信服。代理商是否应该坚持自己所熟悉和专长的领域,以免过于狭focused地专注于某个位置?或者,它们是否应覆盖多个领域,从而允许它们在几个不同的领域开展业务以对冲经济放缓。 

与UBC的Sauder商学院合作,Roomvu的数据科学团队发现了一项发现,可以帮助代理商回答这个问题并优化他们的业务范围。 UBC萨德商学院教授托马斯·戴维多夫(Thomas Davidoff)说:“按照古老的格言,‘不要把所有鸡蛋都放在一个篮子里’。” “我们也许最终可以结束这个古老的问题。” 

鉴于当前的动荡时期,结果表明代理商可以通过将工作分散到大温哥华地区每个城市的不同子区域来提高其绩效效率。 

主要发现

为了探究代理商所处区域的集中度和分散度以及它们相对于总销量的绩效之间的关系,Roomvu的数据科学团队考虑了两个不同的指标,这些指标在“数据和方法”部分中进行了详细说明。

在第一项研究中,对代理商的运营区域进行了四年的两个子区域和城市级别的分析,并将其定义为称为HHI得分的指数(在本文的后面进行定义)以评估绩效。分数越高,座席所涉领域越多样化。 

如图1所示,在子区域级别的HHI与代理商的年度总销售额表现之间存在明显的正相关关系。产生更高销售额(无论是否出售更多房屋)的更成功的代理商似乎更加分散,并在多个地区开展业务。初步结果表明,专业化投资的负面回报是,在多个领域进行多元化经营的代理商似乎比在某些子领域进行专业经营的代理商更为成功。   

图1.代理商的子区域得分与代理商在2019年的表现

图2比较了2016年,2017年,2018年和2019年针对子区域级别指数的座席绩效。

图2.特工的分区得分与特工在2016-2019年的表现

但是,在城市级别使用HH​​I分数创建相同的情节并没有显示出相同的效果,因为可以清楚地看到,非常成功的特工实际上可以在城市级别非常集中或多样化。 

图3说明了大温哥华地区各城市的结果。多年来观察到类似的分散情况,成功的房地产经纪人可以在城市之间进行专业化或多元化投资,如图4所示。

但是,值得注意的是,实现高销售量的代理商可能倾向于在许多子区域开展业务,但也可能集中在特定城市内。

图3.特工的城市得分与特工在2019年的表现
图4.特工的城市得分与特工在2016-2019年的表现

在第二项研究中,Roomvu数据团队确定了代理商’根据代理商从其经营区域的中心到代理商出售的每个物业的平均距离,使用不同的指标来衡量绩效。如图5所示,与HHI浓度相比,距离指数和性能图显示出截然相反的结果(HHI浓度在城市一级没有相关性,而在分区以下水平则显示出低浓度正相关)。 

此外,如图2所示,从2016年到2019年,代理商在2016年的销售额最高。作为基准,在图6中将2019年表现最佳的代理商的浓度与2016年的浓度进行了比较,在图6中获得了类似的结果。两年。 

卖出更多房屋(11-20处房产和20处以上房产)并赚取更多钱的最佳操作距离显示为聚集在大约12-14 km的区域中(图6)。

图5. 2019年代理商在城市地区的运营距离与绩效的关系
图6. 2016年和2019年的座席运营距离与绩效

为了控制固有的偏见,即城市地区(如温哥华)的代理商会在较小区域内产生更高的美元销售额,Roomvu的数据团队将地块划分为城市和农村地区的代理商。被分配为城市的代理商出售了超过一半的位于城市区域的物业。另外,他们被指定为农村地区(尝试传播截止水平产生了相同的分析结果)。像以前一样,城市和农村代理商的模式仍然存在,表现最好的代理商只能在大约14 km的集群基础上运营。  

*被指定为“城市”的区域包括:西温哥华,里士满,本那比,东温哥华,高贵林,北温哥华,枫树岭,新威斯敏斯特,高贵林港,西温哥华,三角洲,穆迪港,萨里。其余地区,尤其是奇利瓦克和弗雷泽谷地,被认为是“农村”。*

图7. 2016-2019年按城市和农村地区划分的代理商业务距离与绩效

通过回归分析得出距离指数(结果未在此处显示)表明了相同的结果,其中距离指数对坐席的表现有明显的负面影响。表示不属于分区或城市边界的专业化正回报。

最终,各种分析的结果表明,有必要在过多地关注给定城市中的特定子区域之间走出一条细线,而与此同时,不要太过狭窄。达到这种平衡的代理商通常会使自己处于成功的位置。 

数据与方法

数据来自大温哥华地区的多重上市服务(MLS)。在下文中,描述了用于捕获浓度水平的措施的定义。

1.赫芬达尔·赫希曼指数,HHI

为了捕获代理商行动区域内的集中度,我们根据 HI。由于原始HHI是高度非线性的,因此我们通过采用索引的平方根来减少非线性。 HI索引是在子区域级别定义的,以捕获不同的操作范围。但是,使用HHI方法计算试剂浓度水平有两个主要缺点。 

  1. 边界不连续性:浓度未考虑区域/城市边界处的不连续性。在两个区域之间的边界上运行的假想代理可能会以低集中度措施结束,即使它们的运行区域很小。
  2. 相似的差异权重:当实际上在更远的区域内出售物业可能对代理商造成更大的挑战(并因此需要更多的努力)时,该指数将两对区域之间的差异视为相等。例如,与高贵林的房地产相比,基斯兰奴(Kitsilano)和格雷特角(Point Gray)的房地产将更加相似,并且更可能服务于相同的市场。

为了解决基于HHI的方法的缺陷,我们考虑了另一种基于距离的指数,该指数利用了代理商销售的所有物业的加权距离。  

2.综合距离指数

从这个意义上讲,距离被用作代表不同属性之间差异的代理,这些属性通过代理促进了销售。因此,距离指数衡量的是代理商为了使自己熟悉其投资组合中的不同属性而必须投入的精力水平,这代表了多元化的成本。   

由于当前的计算限制,我们将指数构造为距每个代理商中心点的平均距离(该中心点是代理商每年出售的所有物业的所有经纬度坐标的平均值)。仅出售一项财产的代理商的距离指数为零。简而言之,距离函数可以找到代理商从其经营区域中心到每个资产出售地点的平均距离。   

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