別人蜂擁來淘金，你卻從中發現了賣水這門好生意

19世紀中葉，美國加州發現金礦的消息，使眾多淘金者蜂擁而至。由於淘金者的人數太多而金沙有限，大部分冒險家最終空手而歸。而當時在淘金潮中，成為為數不多富人之一的，就有淘金區那個不淘金而是賣水的人。今天就讓密探來和你講講Beyond Pricing這家在共享經濟淘金潮中的賣水者。

相信大多數在Airbnb上出租房間的短租房主都會為自己租金應該收多少而頭疼。收高了，房子出租率不高，而收低了，賺的那點還不夠彌補自己的清潔費和月供錢。比較認真的，大概也就是搜搜周圍的類似房型訂個均價，而通過自己研究，手動費時費心的像賓館一樣，按天調整短租價格的，估計還沒怎麼賺錢，就累趴在賺錢的路上了。於是有人開始想，我們是不是可以做個產品解決這個問題啊？然後Beyond Pricing就誕生了。

密探獨家採訪了Beyond Pricing的運營總監Kameron Bain，為您帶來關於Beyond Pricing的一手資訊。

點子是怎麼想出來的？

2013年末，有著8年為旅館和航空界寫出價演算法經驗的CEO Ian McHenry開了一家主要管理度假屋的地產管理公司Beyond Stays。剛開始的打算，是在Airbnb上做中介，幫客戶把閑置的度假房租出去然後收客戶20%的租金。

帥氣有型的CEO

當時公司有大概30個掛著出租的房子，如此大的人工勞動量，迫使Ian想要找一個合適的軟體幫著自動算價，結果發現沒有。也許一般人就認了，自己加加班算出來算了，不過聰明人如Ian，絕不幹軟體可以乾的事，於是就自己公司內部寫了一個。自己用了一段時間後覺得真心不錯，於是還給其它熟的資產經理用。當大家不斷的為這個內部產品點贊了六個月後，公司上下一致同意乾脆就不做中介了，直接改賣短租房的自動定價軟體，於是乎2014年末BeyondPricing就誕生了。

麻雀雖小，五臟俱全

現在的公司團隊雖然小，但大部分人都有過連續創業或者在初創企業工作的經驗。比如和Ian一起聯合創立公司的CTO DavidKelso就是前YCombinator（矽谷著名孵化器）的一位畢業生。而和我們熱聊的Kam是公司通過Angelist找到的第一個員工，自己也曾經創立過一個音樂科技公司。Ian多年積累的定價演算法經驗和David的產品管理經驗的完美結合，為這個有共同創業語言的小團隊奠定的成功的信心。

核心技術

Beyond Pricing有比較複雜的演算法，但簡單來說主要考慮3個因素：

一周中的哪一天

房子周圍地區的重大活動

房子所在區的季節走勢

由於地域的不同，為了準確的估算各地房價，當BeyondPricing進入一個新地區時，演算法會根據合作商當地的歷史數據分析來調整變數。

舉一個例子，大城市如北京的商業旅行者和休閑旅行者都很多，所以工作日和周末的時間段對房屋的價格變化影響不大。而在東北黑龍江邊的度假屋大部分人一般都會在不寒冷的夏天周末休息的時候去，於是夏天周末的價格就會比冬天工作日的價格高。為靠譜期間，Beyond Pricing會看好幾年的歷史數據做分析，因為越接近現在的數據越能體現現階段實際情況，所以在數據分析中的倚重也會越大。

而因為Airbnb，Homeaway等短租平台是估計不了總量和剩餘存量的，無法像傳統旅館或航天公司一樣根據剩餘房間或座位的供需關係估價，Beyond Pricing會通過與短租平台以及一些旅館合作，提取後台的預測數據得出某個特定街坊每種房型在某一特定時段的市場平均需求量來定價。比如，這周日，香港有一個婚禮博覽會，在會場周圍有2000間短租2人間和旅館雙人房間，這其中有1700間已經被預定了，剩下300間的價格就會在演算法的幫助下自動上漲。

至於同戶型但是不同氣質的房子（如精裝修和毛胚房），Beyond Pricing也想到了辦法來讓價格趨向合理。雖然客戶看不到其他房子的具體情況，但是可以根據Beyond Pricing提供的同地區歷史數據和走勢報告，自定義一個房租起始價和最低可以接受的價格開始自己的價格之旅。

第一個月使用產品是免費的，Beyond Pricing會根據一個月的租房情況給客戶提供一個「租房健康分」圖表。簡單來說，如果健康分低於80，你就要看看自己的價合理不合理了。這相當於告訴你，這個區其他人一個月能租7-9天，而你的房子只能租3-5天，價可能太高了要調整。又或者是你的房子這個月都租出去了，而同情況的房子都賺更多租金，你價格時不時太低了？如果你懶，BeyondPricing還會幫你根據你房子之後45天的預估平均價格自動填寫房租起始價，懶人如我，真是看到了可以做房東的希望啊。。。有興趣的小夥伴可以登陸他們的網站，輸入自己在Airbnb平台上的房子，試用一下他們的產品。

跳出框架，難逢對手

其實在這個痛點上關註解決方案的公司很多，例如Airbnb自己就有免費定價產品。不過由於他們同時連接房源供給方和房屋租戶，不方便自動推薦可能的最高租屋價格，所以產品不會和Beyond Pricing產生競爭。而其他大多數競品如Pricelabs，都是自動比較附近同類房源價格的而且不會自動幫你根據供需關係專業算價。因此嚴格意義上說，Beyond Pricing估價的思維模式是跳出競爭者產品框架的。而和同類型的動態定價網站Price Method，Everbooked 和Wheelhouse等相比，BeyondPricing由於最早出現，所以覆蓋的地域和經驗積累上要略勝一籌。

商業模式和針對客戶

Kam介紹, Beyond Pricing的數據提供商包括Airbnb, Homeaway,VRBO以及將要加入的Trip Advisor.com和Booking.com. 演算法也已經在3年前的10個地區覆蓋了現在的350左右的地區。目前有75000個上市短租房通過BeyondPricing定價。據小規模不完全統計，他們的產品幫助用戶平均多賺了22%的房租。

目前，Beyond Pricing從客戶租金中抽取1%的傭金。他們針對的客戶不僅僅是短租散戶，還把方向對準了專業的房產管理人群體。目前產品已經或將要與一些專業房產管理人集中使用的房產管理相關專業軟體如：Escapia，V12，Guesty，Streamline和LiveRez整合銷售。

在中國地區，目前產品覆蓋上海和香港等大城市。他們也正在和中國某平台洽談，希望不久的將來覆蓋中國更多地區。

雖然他們掌握的數據已經足夠在地產市場對出租屋低買高賣了，不過Kam很肯定的表示，公司當然知道數據的價值，但是現階段還是決定只把精力放在用大數據給客戶自動定好租房價格這個新興市場上，因為他們更看好現在做的事，也對自己的核心演算法很有信心。而目前的發展難點就是要多教育專業市場用這種新手段來管理房租價格，相信隨著時間和口碑的建立，這個難點會逐漸減小。從這格局和專註度上，密探又看到了一個商業與技術完美結合來顛覆傳統市場的可能性。

Beyond Pricing在2015收過包括StructureCapital，Social Leverage, Resolute.vc, QueensBridge Venture Partners和CaffeinatedCapital投的種子輪。2016更被Plug and Play 追投了一筆。現在公司在6個月之內沒有融資需求，但是歡迎有資源的投資個人或團體聯繫了解。

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