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房企拿地,如何才能更高效、更精准?

点击: 日期:2021-11-06

一直以来,房企在传统投资管理中存在着各种各样的问题,如管理体系不完善、内外部数据缺失、投前投后部门不协同等,导致投前测算效率低下,承诺指标难以兑现。“两集中”政策的出台,使投拓部门面临更艰巨的挑战。通过梳理归纳,我们认为,房企现阶段面对的痛点主要有以下四个方面。

缺少外部数据引入,影响投前测算准确性

在商品房限价政策下,拿地对于房企而言至关重要,单项目的投资成本基本决定了其未来的利润空间。为了能够比较准确地预测出每个拟投项目的利润率,在投前测算阶段,房企需要引入大量的数据进行分析,包括土地成本、前期费用等,其中不确定性最大的是未来售价和流速的变化。如果房企能够引入城市房价、竞品价格等外部数据进行更全面的测算,将极大地提升投前预测的准确性。然而,如何准确、及时、完整、全面地获取外部数据一直是众多房企的困扰。

内部数据缺乏沉淀,降低投前测算效率

除了缺少外部数据的引入,不少房企也缺乏对企业内部经验数据的沉淀,因而无法支撑投资测算自动化。过去,房企主要通过线下手段管理项目信息,由于项目周期长、人员流失等因素,企业过往的经营数据——如测算规则和测算结果等,无法有效沉淀,在投前管理过程中亦无法被及时复用,需要各大业务部门协同重新录入才能进行投资测算。此外,许多资料散落在各地,缺乏统一管控,导致项目经验信息不够全面,不利于投资测算的准确度。试想一下,如果每投资一个新项目都需要调动大量的资源重复进行核算,必然极大影响投前拿地的效率。

投前投后割裂,投前承诺指标难以兑现

项目管理投前和投后环节割裂,主要体现在经营指标前后端管理不统一,导致投资承诺无法在运营过程中有效兑现。首先,房企在投运一体化方面存在一些普遍性的问题,即房企最初投资承诺版本的目标相对乐观,但后续项目动态的运营指标却低于此前设定的预期值。例如,某家房企复盘现有的六十余个项目,发现所有项目的平均净利润率比投前测算减少了3个百分点,净利润率未达成比例达65.2%,股东IRR未达成比例为68.7%,经营性现金流回正周期未达成占比高达75.3%,这样的数据对企业而言是非常可怕的。

究其根因,主要源于两方面:一是考核指标在投后环节断档,没有从投前贯穿到投后的管理中。在投后运营中,房企更多考核的是年度签约、回款、利润的达成,而缺失了对于项目IRR、全盘净利率、现金流回正周期这些综合性指标的考核。二是房企未建立项目全周期月度动态监控机制,预测数未随实际数变化进行调整,最终导致投前承诺目标在投后阶段难以兑现。

“两集中”新规加剧房企投资拓展难度

在新出台的“两集中”政策下,房企拿地压力更加凸显,面临一些新的难点。

其一,由于地产行业的利润率快速下滑,符合投资标准的地块会大幅减少,这就要求房企加大投资漏斗去增加看地的数量,从前端投资把握项目利润,进而找到合适的地块。

其二,“三道红线”和“两集中”等政策对房企的资金规模形成了巨大挑战,在房企规模适度增长的背后,衍生出更多元化的拿地方式,如勾地和合作开发等,不同类型的投拓方式对于房企投前管理的灵活性提出了更高要求。

其三,新的土地规则下,房企需要更加规范并优化投资决策流程,通过强化内部协同机制,提升土地拓展决策质量。其四,在“两集中”政策限制之下,房企拿地的容错率更低,之前的线下粗略匡算已无法满足当下投前测算对精准度的需求,房企必须要提升精准测算的能力,以确保后续运营阶段中承诺指标的全面兑现。戳此报名体验投后管理解决方案

投前决策

整合复用数据资源

提升投前测算效率

面对投拓痛点,如何引入外部数据,沉淀并复用内部数据资产,实现投资测算自动化和投资管理在线化,是房企当下需要面对的新课题。下文,我们将结合明源云数字经营系列产品中投前管理子系统的相关功能,阐述数字化系统在房企投前决策过程中提供的支撑。

自动采集内外部数据,全面支撑投资测算

房企的投资测算主要依赖于三类数据,第一类是外部数据,包括行业宏观、城市运营、竞品分析维度的数据,第二类是待测算项目的基本信息,第三类是过往的历史数据和经验沉淀。为最大幅提升项目测算的准确性,房企需要借助投前管理系统的搭建,实现三类数据的全面、及时采集。

首先,投前管理系统能够自动从外部大数据采集城市最新政策变化信息、城市的市场情况和竞品的基础数据,例如楼面价、市场售价、项目流速等,获取之后形成相应的分析结论,辅助开发商的投资决策。其次,投前管理系统能够自动获取项目信息,包括详细的土地数据、规划条件、区位条件等,并将这些信息自动引入到测算模型中,减少手工输入环节,同时也能生成对该地块的价值和风险分析。再次,投前管理系统将经验数据分为强控指标和预警指标,自动引入测算模型,与最新的市场数据比对,反哺到投前管理中来支撑投资测算,如图1所示。

持续沉淀各项目土地信息,支撑项目复盘及数据复用

在内外部数据采集完成后,房企可以通过数字技术在线构建土地台账数据库和项目成果库。为什么要构建这类数据库呢?主要有两个原因:一是当前土地信息零散,土地资料缺乏统一的管控,常常散落在各个业务部门的人员手中,如果没有统一完整的资料库,后续要进行信息查找,既耗时又费力;二是项目进度跟进不及时,业务人员同时跟进的项目多且复杂,事项执行情况难以有效追踪。

当系统沉淀了土地数据之后,一方面能够确保公司将所有土地线索集中入库,及时跟踪土地资源,另一方面能够规范拿地过程,确保从土地线索通报,到后续项目立项、预审、投决总结每个环节的管控合规和数据留痕,并按阶段高效推动项目进程。此外,地块信息在整个过程中被自动引入系统,无需人工输入,而系统可以保障所有地块跟踪进度的透明化、在线化、可视化,很好地解决了过往土地信息零散以及项目进度跟进不及时的问题。

当系统沉淀了项目成果之后,业务人员能够将项目过程中的相关成果文档进行集中管控,统一查询和下载,减少文档遗失的可能,同时支撑项目复盘及数据复用。房企也可以结合所投项目的地理位置信息,在嵌入系统的卫星地图软件上查看地块的信息及地块周边的其他信息。这样,原本在该场景下的痛点,就很好地被数字技术化解了。

持投资测算线上化,提升测算效率和准确率

在投前环节的初判阶段,很多房企需要具备快速试算拟投地块的净利润率是否符合公司要求的能力。因此,数字化系统里需要预设一个标准的静态测算模型,能够自动引入项目假设及经验数据,进行自动测算和快速筛选,并通过调用相近产品类型的经验数据,快速试算项目全盘的货值以及利润的情况。此外,在整个初判过程中,数字技术能够确保项目所有的测算过程版本和结果版本在线留痕,审批阶段也能够实现过程留痕,方便后续业务人员在项目运营中进行复查和追踪。

项目通过初判之后,需要做进一步的动态精准测算。过去,房企大多通过线下套表进行试算,现在则要重点考量如何把这类测算模型从线下转到线上,过程中如何让模型更合理、测算结果更精准,如何跟投后模型拉通,同时保证所有的技术数据能够自动采集等。

在该阶段下,数字化系统应通过自动引入费率假设、定价规则等经验数据,快速测算和输出一些的核心经营结果指标,如净利率、项目IRR、现金流回正周期、股东IRR、自有资金投资回报率、EBITDA收益率等。举例而言,业务人员在系统里预设了符合公司管理要求的项目标准工期和关键节点,后续可以灵活按照供货节奏铺排推货计划,然后按照去化周期铺排销售计划,再根据初始售价模拟过程的价格变化,基于认购签约情况铺排项目全周期的回款计划,形成一套全闭环的动态测算模型。当然,每家房企的标准模型有所差异,线上测算支持参数的灵活调整,整个测算模型也能够兼顾投资、运营、财务等多个板块的数据拉通。

投资决策线上化,提升决策和审批效率

业务人员在业务实现过程中通常会面临若干难点,例如,每个业务人员在线下需要测算很多版本,从中挑选一个版本传递给其他部门或者提交给领导;又如,领导在项目评审会上要求现场调整一些基础数据,同时要实时查看测算结果;再如,业务人员在评审会后需要按照领导要求的利润率,重新模拟测算所有的基础假设。

在数字化技术的支持下,类似的场景需求可以通过模拟试算中的多版本管理和沙箱管理去兑现,如图2所示。一方面,系统支持每个用户随时创建个人版本进行模拟试算,若业务人员测算了多个版本,想抽取其中之一上报给其他部门,便可以将试算版本的数据一键复制到正式版本中。另一方面,系统支持多业务领域的多因子,如规划指标、节点、价格、去化、回款、成本、费用、融资、结转等,在沙箱中灵活配置和调整,最大程度将可变数据纳入试算模型中,使业务人员能够更高效地完成试算任务。

模拟试算流程

在项目评审会后,业务人员需要选择项目的最优方案,此时可以通过数字技术针对项目进行敏感性分析,并对多个敏感性因子进行组合调整,生成多种分析结果,业务人员只需从中选取最优方案即可,如图3所示。

这一场景在房企投前环节十分常见,比如新的“两集中”供地政策涉及竞地价、竞自持、溢价率等规则的调整,系统的敏感性分析模型能够实现与土拍新规高度一致的设定,进而快速模拟新数值对于项目运营指标变动的影响,一次性测算一百个版本平均只需十五秒的时间,极大提升了该环节的效率。最终,在系统分析得出的多个结果版本中,业务人员可以很直观地分辨出哪个组合方案是最好的,大大节省了此前业务所花费的时间。

图3 敏感性分析过程

最后,在项目审批阶段,数字化系统能够结合此前场景下生成的数据结果,快速生成投资报告并支持在线审批。过去,业务人员在完成了前面的一系列测算之后,还需要花费大量时间加工投资报告,过程中还可能遇到人员变动或项目管理疏漏,导致项目成果难以有效留存和沉淀。现在在数字技术的支撑下,业务人员提交审批即自动生成投资报告,过程中不仅能从测算模型中自动调取数据,如地块信息、合作方信息、项目经营结果等,还可以在审批某些结果指标时,追溯这个指标的测算过程和明细套表,大大提高审批效率。此外,系统还实现了线上审批的结果留痕,所有测算的过程数据以及最终的结果数据都能够在线沉淀为数据资产,复用到下一个项目的投资测算中。

综上所述,我们认为,数字技术在支撑投前拿地和决策中具有四大作用。首先,实现测算模型从线下到线上的转移只是其中的一小部分,更重要的是沉淀了包括外部数据、经验数据、投前测算结果数据等在内的数据资产。第二,通过灵活建模、模拟测算和敏感性分析,提升房企投前测算的效率和精准度。第三,测算过程实现线上化后,加强了房企专业线之间的业务交圈。最后,系统能够通过平台赋能各个业务线,通过沉淀的内外部大量数据,更好地支撑房企投前精准决策。戳此报名体验投后管理解决方案

投后运营

以数字技术的三大抓手

确保投资承诺目标可兑现

在助力优化房企投前决策之后,数字技术又是如何确保房企投资承诺目标在后续的运营环节可兑现、可达成呢?结合明源云数字经营系列产品中投后管理子系统的数字化实践经验,我们认为投资承诺得以兑现的核心主要在于三大抓手,如图4所示。

图4 投资承诺兑现的三大核心

目标管理

拉通投前投后数据指标,保证业务动作精准可控

数字技术可以实现投前投后数据指标的拉通,确保房企的经营目标在前后端对齐。纵观项目的全周期管理进程,一般情况下项目投资报告有四个阶段的版本,包括投资版、启动会版、定位会版和首开版。房企投资拿完地之后要做的第一个经营动作,就是以目标管理为核心,匹配项目投前跟投后运营的指标,保障所有的运营指标不低于最初的投资版本。此外,在数字技术的支撑下,房企还能够针对运营指标进行更细颗粒度的动态修正,即通过亮红黄绿灯的形式来监控所有指标的健康区间。

动态复盘项目指标,实现过程数据及时可知

在动态回顾的场景下,复盘经营动作是大部分房企面临的难题,因为这需要结合前端业务和财务系统里的主数据、实际数据以及部分预计发生数据,动态推演出经营指标。数字技术帮助房企以周、月为单位,动态复盘项目指标的环比变化,如销售、回款、成本和工程进度等。房企业务人员还能够针对运营指标的偏差进行归因分析,而后反向促进前端业务和整体数字化系统的优化迭代。

过程管控

精准调控业务动作,确保纠偏决策准确有效

数字技术能够确保房企经营动作的过程管控及时可知,业务动作精准可控。例如,项目运营过程中经常存在价格、节点、成本调整的场景,这些业务动作的变化对财务和经营结果将产生哪些影响,需要房企事前预判。在数字技术的助力下,业务人员只需调用数字化系统的模拟试算模块进行数据推演,就能够保证纠偏决策的精准有效。

结语

未来,面对行业规模受限、竞争加剧、利润下滑的窘境,如何利用数字技术实现高效拿地、精准决策,是每个房企都亟需研究和攻破的课题。本文总结了房企在投资管理环节所面临的四大挑战,详解了数字技术是如何支撑房企投前决策,以及投后运营是如何确保投资承诺达成的。总而言之,在地产形势风云变幻下,通过数字化手段赋能传统业务、优化管理流程、提高测算精准度,已是大势所趋,只有充分借助和发挥数字技术能力的房企,才能更好地应对挑战,实现长足发展。


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