近期，易居發布了《2021物企數字化?業報告》。該報告調研近百家大中型物業企業和數字化服務科技企業在物業數字化領域的發展現狀、從決策、戰略、管理、運營、執行、產品、用戶等多維度剖析物業數字化建設過程中的難點痛點，還原物業數字化產業鏈圖譜，挖掘物業數字化特色案例，洞察未來物業數字化發展趨勢，為物業企業數字化發展提供參考和建議。
01 大部分頭部物業企業已建設中后臺系統化和硬件端
數字化，正在向運營側智能化及應用向平臺化邁進
從頭部物企數字化發展完成階段來看，所有頭部物業企業已經實現了中后臺系統化的建設，例如上線財務系統、OA系統等信息化系統來優化流程效率；超過90%的企業已開始通過硬件端數字化進行業務嘗試，比如基于社區物業的各類智能安防、智能門禁、智能停車等設備的全面應用。22%的頭部物企已開始嘗試運營側的智能化建設，通過物業企業內部管理、運營為核心的數字化應用建設實現企業各類資源的有效利用與效率提升。其中8%的頭部物企，在多年數字化投入與應用創新嘗試過程中，已積累了一定的成功經驗與優勢能力，正以平臺延展能力+生態鏈整合能力的方式進行數字化建設，以期通過物業數字化能力覆蓋更多的中小物企或各業態項目。
02 頭部物企超七成數字化團隊規模超過50人
從頭部物企數字化團隊規模來看，目前超七成頭部物企數字化團隊人數超過50人以上，12%的物企數字化團隊甚至達到200人以上。物企數字化團隊主要由內部獨立團隊和外部關聯科技公司構成，中40%的頭部物企數字化團隊是由“內部獨立團隊+外部關聯科技公司”結合的形式。其中近5成的關聯科技公司由企業自建，36%為外部收購+企業自建，28%直接由外部收購。
03 頭部物企超8成數字化研發以“自研+外部合作”為主
目前，超過8成的TOP50物企在數字化總體框架上采用自研架構，這一方面因為不同物企各自業務架構的獨特性，另一方面也使得物企未來在數字化布局上可根據企業的戰略發展方向實現更多的延展性和模式突破。從數字化應用研發上，超8成頭部房企采用“自研+外部合作”的模式，這一方面是可以通過對于外部成熟供應商數字化服務能力的借鑒快速實現初級階段的數字化轉型，另一方面也可以更多的結合企業自身業務的特點實現定制化的模塊和應用的開發實現企業賦能。在數字化供應商標準的篩選上，頭部物企還是主要看重供應商的服務能力與運維響應速度，另外服務案例與實施經驗、企業口碑與市場地位也是其他兩個主要考量因素。
04 頭部物企超7成2021年數字化投入超過3000萬元
從TOP50物企數字化年投入規模來看，2021年TOP50物企年均投入規模達到1900萬元，同比增速超過20%。從投入規模分布上看，有超過7成的TOP50物企2021年數字化投入規模超過3000萬元。從調研結果來看，近5成TOP50物企未來計劃數字化投入的增長仍將保持在10%以上，可見頭部物企對于數字化發展的堅定決心。
05 頭部物企超9成數字化戰略目標以降本增效為主
目前超過9成的TOP50物企把降本增效作為想要實現的第一目標，另外也會從用戶（業主）角度出發通過數字化去解決一些不同場景下的痛點和問題，并且通過打通數據運營分析來實現智慧化的物業運營。從整體數字化戰略成果來看，接近8成的物企認為目前數字化轉型的工作已經達到了既定的預期目標。
06 數字化幫助物企突破核心瓶頸提升企業能力
現階段物業企業主要面臨如下發展瓶頸：首先是管理效率方面，由于物業行業屬于勞動密集型，隨著在管項目的不斷增多，企業的運營成本高企不下，且人員流動性高、不穩定；其次在運營效率方面，目前主要依賴于一線工作人員進行現場作業，缺乏實時性的預警、搶修、溝通機制；再者在作業效率方面，人力占用大、工作效率低；最后在人員能力方面，像保安、保潔這些一線工作人員基本上年齡結構偏大，學習能力也較差，無法響應用戶快速變化的需求。通過物業數字化，可以幫助物業企業提升產品化的管理能力、綜合成本控制能力、物聯網及設備控制和預警能力、線上質量控制能力、線上作業計劃能力、線上績效評定能力、勞務資源招募和管理能力以及客戶數據分析和需求挖掘能力，全面提升物業在運營管理服務方面的企業競爭力，更好地實現物業運營效率與服務品質的雙提升。
07 數字化通過技術與中臺賦能實現物企降本增效
物業數字化通過前端運營中的技術應用，如物聯網、圖像識別、人工智能，幫助物企減少大量重復性工作的人力成本，節省物業運營成本。在中后臺運營方面，通過數據中臺與業務中臺的連接，使得物業企業的財務管理、工單管理、任務安排等更具條理性、科學性，使得物業企業各類資源得到有效合理利用，使得企業管理效率、作業效率、服務質量得到提升。
08 物企數字化產業圖譜
物業數字化產業圖譜方面，我們對整體物業數字化細分產業進行了梳理，由基礎功能到智能應用，主要分為基礎層、智能設備層、中臺層、業務層、管理層、決策層以及對客層，共7大模塊。在基礎層主要按常見的通用技術服務進行分類，包括云、協議、網絡、算法等二級分類；在智能設備層主要按常見的智能設備應用場景進行分類，包括安防、停車、通行、環綠、能耗、應急等二級分類；在中臺層主要按常見的中臺功能進行分類，包括數據中臺、業務中臺、技術中臺、算法中臺、開發中臺、物聯中臺等二級分類；在業務層主要按照物業全生命周期運營場景進行分類，包括市拓、前介、案場、交付、項目管理、經營/增值等二級分類；在管理層主要按照企業管理職能進行分類，包括人力、財務、招采、行政、績效、品質等二級分類；在決策層主分為管理駕駛艙與業務駕駛艙倉兩個二級分類；在對客層主要包含最常見的C端渠道，分為公眾號、小程序、APP以及PC端四個。
09 頭部物企物業管理數字化現狀
頭部物企運營端數字化通用應用覆蓋情況方面，通過調研數據我們發現人力資源、財務管理、收費管理是現階段應用覆蓋最高的三大應用，絕大多數頭部物業企業已通過上線各類人力、財務等信息化系統實現了許多中后臺業務的數字化。
10 頭部物企物業管理數字化現狀（商寫業態）
頭部物企商寫業態的物業管理數字化應用覆蓋情況方面，通過調研數據我們發現智慧停車、設備管理與出入管理是現階段應用覆蓋最高的三大應用，而像能源管理、運營決策管理、以及商戶服務相關的數字化應用目前仍覆蓋率不足5成。未來隨著雙碳政策的全面落實以及物業對商寫業態全面數字化運營需求的提升，這些數字化應用覆蓋率也會繼續提高。
11 頭部物企對客端數字化服務現狀
頭部物企對客端數字化應用覆蓋情況方面，通過調研數據我們發現線上繳費、訪客功能、線上報事是目前頭部物企對客端數字化應用中上線最多的三個功能應用，而覆蓋率不足5成的應用基本上偏多經業務相關的數字化功能。未來隨著物業企業數字化建設的不斷深入，企業在對客端數字化的應用也會不斷豐富。
12 超過6成業主平均每日啟動次數不足1次
頭部物企對客端數字化產品的安裝使用率方面，40%的頭部物企對客端產品安裝率已經達到85%以上，有接近5成的頭部物企其對客端產品安裝率在55%到85%之間，有15%的頭部物企對客端產品的安裝率仍不足55%。從對客端產品的使用頻率來看，超過6成業務平均每日啟動次數仍不足1次。未來，頭部物企可通過提高對客端產品的易用性、豐富對客端產品的應用功能、強化對客端產品鏈接的服務質量，吸引更多業主提高產品使用粘性。
13 現階段物企數字化發展六大痛點&難點呈平均分布
現階段物企數字化發展痛點難點方面，通過調研數據發現主要包含以下幾個方面，1）數字化推進執行方面：總部做了，下面執行不了；2）業務賦能方面：業務與數字化如何有機結合；3）產品運營方面：數字化產品如何做好跟進運營；4）價值定位方面：數字化團隊如何突破成本中心的價值定位；5）員工能力方面：物業員工的基礎素質層次不齊；6）數據質量方面：物業數據基礎薄弱、以往以線下模式為主，不完整不準確。
14 如何持續強化高層認知，由上至下貫徹企業數字化文化
物業企業數字化發展建設離不開企業由上至下持續性的支持，從數字化發展的全局性視角去建立數字化發展戰略，對于業務層制定階段性目標，對于執行層進行執行落地追蹤。強化企業整體數字化文化氛圍，讓企業各級管理層和員工都對于數字化發展有清晰的認知。并且，物業企業應建立合理的數字化育才機制，包括招聘與培訓，使得企業能持續不斷得招募和培育出適應數字化發展需求的新型人才。而相關業務部門應與數字化團隊配合對現有的業務流程重新進行標準化梳理，完善并建立一套標準化的業務流程，便于未來推進數字化與業務更好地融合落地。
15 如何使業務與數字化實現有機融合
如何使業務與數字化實現有機融合是目前物業數字化業務賦能方面較為普遍的難點，以“業財一體”為例，當前僅兩成的TOP50物企完成了業財一體化。通過建立財務共享平臺、規范業務流程、統一數據口徑、并把數據需求與業務關聯，來實現企業對于財務現金流的管理能力以及整體企業精細化運營能力的雙重提升。業務部門與數字化部門需要共同構建數字化業務戰略，由業務部門提供針對業務理解、市場判斷、知識理論的信息，與數字化部門的技術思維、架構思維、模型思維相融合，實現業務流程創新、科學管理決策、數字化文化環境，乃至商業模式的革新。
16 如何在數字化系統建設好后保證運營效果
如何在數字化系統建設好后保證運營效果是目前物業數字化產品運營方面較為普遍的痛點：1）管理意識方面：由于企業管理過于遷就現狀，業務骨干沒有動力改變，不愿去配合實現流程規范、數據統一和部門協調；2）數字意識方面：由于企業員工數字化意識不到位，一線人員由于短期內工作量增加、操作習慣變化、難免存在一定的抗性；3）投產比方面：高層對數字化投產比期望值過高，希望能夠在短期內見效甚至創收，但企業數字化是個較為漫長且持續的過程，較難立即見效；4）數字化產品方面：數字化產品的易用性、學習門檻過高，一線人員需要更加好用、易用、簡用的產品。
17 如何使數字化團隊突破成本中心的價值定位
如何使數字化團隊突破成本中心的價值定位是目前物業數字化價值定位方面較為普遍的痛點：物業企業進行數字化轉型與發展需要投入較大的人力物力成本，包括高薪酬結構的數字化人才的招募、大量智能設備和硬件設備的購置、持續的軟件產品購買及維護更新。如何使數字化團隊由成本中心向價值中心實現轉型，是物業企業在數字化建設過程中必須考慮的問題，力求通過數字化建設投入為物業企業帶來多方面的價值賦能，如通過智慧停車、RPA機器人等實現技術賦能減少人工作業、通過費用中臺、工單平臺等實現效率賦能減少繁瑣流程、通過業財一體、管理駕駛艙等實現管理賦能達成精細化運營以及通過社區團購、到家服務平臺等實現服務賦能提供更高品質對客服務。
18 如何解決物業基礎員工的素質層次不齊
如何解決物業基礎員工的素質層次不齊是目前物業數字化員工能力方面較為普遍的痛點：一方面，由于物業行業從業人員認知有限且流動性較高，數字化產品的使用教育成本高，數字化產品的運營維護也面臨重重阻礙。另一方面，物業服務作為一個傳統服務行業，以往根深蒂固的作業模式很難推動其做出變革，一線員工對數字化存在本能上的拒絕和抵觸，難實現。未來隨著物業數字化產品學習門檻的不斷降低以及數字化產品智能化適應能力的不斷提高，物業數字化賦能一線所帶來的價值將繼續提升。
19 如何打通多系統，統一數據標準，實現數據融合
如何打通多系統、統一數據標準，實現數據融合是目前物業數字化數據質量方面較為普遍的痛點：通過調研數據發現，TOP50物企內部系統互通率上，目前僅有38%的企業實現了內部系統數據的互通。這主要是因為大部分企業仍未建立統一的數據標準，不同系統之間缺乏統一的數據錄入口徑，不同物資、設備等資源缺少統一的數據標簽。部分企業雖已經具備數據中臺，但仍未拉通整個業務數據鏈條。未來，頭部物企會更多加強對數據資產、主數據的管理，從物業的實際業務需求角度出發，建立數據采集的統一標準和標簽規則，將不同類型的業務數據，如設備數據、人房數據、運營數據等通過數據中臺進行多源數據的整合，實現后端數據平臺對于前臺系統應用的數據支撐。
20 技術手段創新，數字化產品賦能
從物業的實際業務角度看，會存在很多不同的應用場景，因此要基于各個小的應用場景進行梳理，構建相應的數字化功能/應用，比如針對安防、停車、收費等較為普遍的單應用場景進行數字化改造，然后再將不同的應用場景方案進行整合，通過“點、線、面”的形式形成整體化的數字解決方案。另外，在國家提出數字中國概念的大背景下，物業企業可利用物聯網、圖像識別、機器人等技術與物業相關多元化場景相融合進行場景應用的創新嘗試，用互聯網產品的思路進行數字化應用/產品的研發，小步試錯、快速迭代，通過不斷的版本更新提升數字化產品的服務力價值，并依托技術賦能最終實現業務上的革新。
21 經營要素重組，業務流程再造
物業數字化對現有經營要素進行重組，對業務流程進行再造。從以下四方面來看，1）管理要素方面：通過數字化實現企業內部管理在線化，用線上數據看板替代原有各類線下紙質報表，確保數據的準確性和實時性；2）運營要素方面：通過數字化實現物業基礎服務與增值服務的在線化，由APP/小程序等線上入口與業主建立更多鏈接，提高服務覆蓋；3）業務要素方面：通過數字化實現以智能機器人、視頻AI等技術替代原有“四保一服”中重復性體力勞動工作，優化效率；4）標準要素方面：實現以大數據為生產要素的“千人千面”式個性化物業服務，提高業主體驗與服務滿意度
22 數字化工具考核，數字化培訓體系
對于物業行業勞動力密集型的特點，通過合理的數字化考評機制針對性解決“數字化做了沒人用”的問題，用數字化系統替代原有的派單反饋流程，通過數據觸點自動形成數據的采集分析，憑借數據驅動業務能效的提升。另外，建立合理的數字化培訓體系，從物業企業資深戰略目標出發進行各類別業務數字化培訓課程設計，通過線下線上結合的教學方式提供給員工多渠道的學習路徑，并且從員工需求端出發進行培訓調研與設計優化，提升員工數字化業務能力與企業數字化培訓的價值。
23 業務數字化向數據業務化轉變，提供業務建議/指導
目前物業企業重心在業務數字化階段，即利用實時在線的業務數據，構建實時的業務感知能力，主要包含以下三方面：1）業務數據在線化：將各類業務數據通過數字化的方式進行采集與整理；2）報表生產自動化：通過自動化技術完成各類日常報表的制作與生成；3）業務場景數據化：針對各類物業場景，通過數據化展現具體運營狀況、財務狀況、人員狀況等。未來物企數字化會更多地向數據業務化進行轉變，利用“算法+數據”提升業務決策的精準度，主要包含以下三方面：1）構建數據思維：在現有業務中推廣數據決策思維，將基于數據決策作為現有業務流程的環節；2）推廣數字應用：以數據和智能設備設施為驅動，替代部分人工，實現降本增效；3）落實數字決策：由數據輔助決策，到數據即為決策再到智能化自動決策逐步迭代。
24 通過大會員系統精細化用戶運營數據
頭部物企通過大會員系統的構建精細化用戶運營數據，以自有多業態數據與外部數據結合構建底層數據源，通過數據中臺實現數據的清洗、標簽管理及數據建模等，通過業務中臺進行多業務用戶數據分析，包括管理指標、產品指標、經營指標、服務指標、品牌指標等，形成多維度的運營數據分析體系，從管理目標、產品質量、品牌聲譽、服務價值等多方面綜合考量，實現用戶精細化運營。
25 以用戶為中心進行全生命周期運營
隨著物業企業對客服務重視程度提升，以用戶為中心進行全生命周期運營也成為了物業數字化的核心之一。通過用戶體驗評模型的構建，解構用戶吸引度、完成度、滿意度、忠誠度、推薦度的影響因素，從體驗端建立用戶對物業服務滿意度指標體系；通過多階段的目標設定，實現用戶從拉新到轉化的演變；基于不同類型的用戶進行分層運營，制定不同類別用戶的定制化運營策略；通過用戶社群的持續運營，提高用戶服務滿意度，并且形成自主裂變傳播，提升用戶運營價值。
【結語】
未來，數字化能力必將是物企在行業競爭中所不可或缺的一環，隨著物企數字化發展的不斷深入，一定會出現更多數字化、智能化的應用，來賦能更高的企業效率、提升更好的用戶體驗、創造更多的模式變革、實現更快的產業升級。
