① 内容庞杂，找不到想要的
悉尼 2271 条房源、20+ 考核列、详情页 10+6 个 Tab。顾问带看时想 30 秒查到「怎么查房、佣金多少、怎么订」，得翻好几层。
② 考核导向，不是使用导向
字典按「金币字段」驱动维护（核心特点/标签/通勤截图…），维护人员按考核表填，没人按顾问的查房场景组织信息。
③ 首屏是搜索框，操作成本高
进入第一屏就是搜索页——输入成本极高、记不住 SKU、搜不全。顾问宁可群里问人，也不登 CRM。
④ 关键信息该有的没有
「查房方式/账号密码/佣金/联系人」散布在详情深处甚至 PDF 里，手机上基本不可用。
⑤ 全量可见：噪音 + 安全隐患
所有顾问可见全公司所有城市资源（英国/新加坡…）。对垂直悉尼的顾问是纯噪音，对不该看的人是安全敞口。
⑥ 更新不及时，无纠错通道
内容经常滞后（很多还停在 6.4 版本），楼长/数据小编/复核人体系健全但没有「过时标注、纠错通道、时效提醒」，错了没人管、过期没人标，内容越积越旧越没人信。
⑦ 大家用得不多，还有很大提升空间
目前大家看查房字典，主要是佣金和录单规范；具体楼的知识还比较少在上面查——使用场景还比较单一，可以做得更好。
⑧ 升分「黑盒」：目前提分指向不清晰
系统只给一个完整度分数，不告诉顾问到底哪一项没做、缺了什么、补了怎么加分——提分指向不清晰，想升分无从下手，考核到人时更是说不清。这是后期按人考核前必须解决的关键点。
⑨ 氛围和习惯还没建立起来
也不是说一定要考核——关键是要营造一种条线/城市氛围，让大家愿意用、觉得有用。但一开始需要强制大家使用，把习惯带起来，效果出来了就会好很多，后面自然形成正反馈。
一句话诊断：查房字典现在是一张「给系统看的完整数据表」，不是「给顾问用的查房工具」。数据不差、机制不差，差的是消费层的设计——没人替顾问把庞杂数据整理成「带看时 30 秒拿到答案」的形态。
围绕「顾问为什么不用」，业界已有一致结论（贝壳楼盘字典、知识库采纳研究、房产销售 CRM 设计）。落到查房字典，就是三条铁律：
1数据不动，改消费层 —— 「一份数据，两个入口」
CRM 底层全量字段照旧（满足考核、唯一权威源）；在上面加一层按角色裁剪的视图。贝壳楼盘字典就是如此：底层 433 字段不动，对外是客户展示页、对内是经纪人工具——谁都不丢数据，谁都不看多余信息。
2权限即视图 —— 按「岗位 × 城市」收敛
顾问登录后只看自己负责的市场（悉尼顾问只看悉尼），跨城市走单独授权。既解决信息噪音，又堵住信息安全敞口。我们做的 sydney-suppliers-hub 门户初版就是我们想要用的形态——卡片、标签、佣金直出、链接直达，2.0 顾问入口可以参考这个做法。
3能点不输入 —— 首屏即「我的城市」总览
输入成本远高于点击，每次多一步操作就少一批使用者。首屏不是搜索框，而是自己城市的资源总览（按供应商/公寓分类排布），点击选择直达，搜索只作兜底。信息分层用渐进式披露：高频答案默认显示，细节按需展开，深度档案链接可达。
对标依据：贝壳楼盘字典（7+1 级门址/433 字段，一库多用）；知识库采纳研究（高频优先、信任二进制、责任到人、Gartner 场景化 47% vs 传统 12%）；房产销售 CRM（30 秒交互、adoption-first、角色视图）。
03
具体解决方案
双入口 · 三层披露 · 落地路线
🏗️整体架构
DATA
底层数据仓库
CRM 查房字典原样保留（全量字段、考核数据、附件），唯一权威源
VIEW A
顾问查房入口
按岗位×城市收敛，30 秒出答案，手机可用
VIEW B
用户/对外入口
核心特点、房型、图片视频、价格——客户/展示用
📱入口形态建议：独立查房字典 APP / 数据喂给 AI（uhomesAI）
查房字典目前大家用得还不多，入口的心智还需要加强。建议二选一：
| 方案 | 做法 | 优点 |
|---|
| 方案一：独立查房字典 APP | 查房字典做成独立应用（手机端/企微工作台），入口固定、打开就是查房 | 心智纯粹，顾问第一反应「查房 = 打开这个」；可与 CRM 数据打通，只做展示层 |
| 方案二：数据喂给 AI（uhomesAI） | 顾问在 uhomesAI 用得不多，但把查房字典的数据喂给 AI——AI 读取一线最新信息，顾问直接问「这栋楼怎么查房、佣金多少」即得答案 | 收集/索取资料和信息更方便，降低顾问主动翻字典的门槛；AI 答案来自权威数据源 |
两者可先后推进：先用方案二（数据喂 AI）降低使用门槛、验证效果，跑通后再考虑独立 APP。核心是让查房字典从「CRM 角落菜单」变成「顾问随手可达、开口即查」。
入口 A · 顾问（主入口）
顾问查房入口
一线顾问 · 每天带看/查房
- 首屏 = 「我的城市」总览：按岗位×城市收敛，供应商/公寓分类排布，点击选择即可，全程不输入
- 独家/主推房源优先：借鉴学生公寓工作台「👑 独家公寓」设计——独家房源单独分类打标、排序自动往前靠，重点房一眼看到
- 权限即视图：只看自己市场，跨城市需单独授权
- 一房一卡：如何查房（含账号密码）｜佣金｜一单约多少｜能否短租｜如何订房｜联系人
- 一键直达：Portal、房态表、视频点开即用，不翻 PDF
- 电脑为主，兼顾手机：平时主要用电脑，能适配手机最好但不是必须
示例首页：悉尼 · 我的资源 → 学生公寓（Scape/Iglu/…）｜社会公寓（Cosyeasy/HY/…）→ 点开任一 → 查房卡
入口 B · 用户（对外的脸）
用户/对外入口
客户 · 新媒体 · 官网/楼书
- 只看该看的：核心特点（中/英）、房型图、图片/VR/视频、价格
- 营销素材包：一分钟讲解视频、图文亮点、通勤截图一键取用
- 对外口径统一：所有对外内容同一数据源，不会讲错
可复用你已有的 sydney-apt.pages.dev 等站点形态。
🧮佣金计算器内嵌：工具出现在信息旁边
查房字典里本来就有佣金字段——那就把它变成计算器：在具体房源（优先学生公寓）的查房卡上直接内嵌佣金计算器，自动预填该房源的佣金比例 + 当前租金，顾问只需要点选租期/人数，结果即出。
比竞对更进一步
竞对把计算器做成「列表页顶部一个按钮」——要跳出去、脱离房源语境。我们把工具放到信息出现的场景里：顾问正在看 Scape 的卡，旁边就是「这笔单能拿多少」，顺手就算完。
正中「能点不输入」
佣金比例、当前租金都已预填，顾问全程只做点击（选租期 / 选人数），零输入。复用现有 ai-commission-calc 的计算引擎，只改触发方式。
学生公寓优先，社会公寓简版
学生公寓佣金规则固定（比例或每周 X ），最适合预填成计算器；社会公寓佣金规则复杂（如整段多行规则）→ 先做「简版：只填租金+比例」，规则复杂的放 L2 展开。双视角输出：佣金金额（顾问收入）+ 优惠后租金/每周节省（客户报价）。
🤖AI 对比评估：从几大特征自动生成对比表
顾问帮客户抉择 2-3 套房时，不只是要一份数据表，更想要「几套房到底怎么选」的判断。方案：AI 从住宿的几大主要特征出发（通勤 / 价格 / 位置 / 配套…），对所选房源自动生成一张对比评估表——不只罗列数据，还给出每项优劣点评（如「A 楼通勤更近但价格高 10%」「B 楼配套更全」），客户看得懂、顾问讲得出。
比「导出表格」更实用
直接导出 Excel/图略显生硬——AI 对比表把「数据对比」升级成「有结论的对比」，直接可发给客户，也方便顾问带看时口头讲。
怎么选房 = 最高频的顾问问题
「这两栋选哪个」是客户问得最多的问题之一，AI 评估表把答询变成模板化输出，省去顾问现场组织语言的功夫。
📊数据质量：完整度得分 + 失分明细（解决升分黑盒）
我们 CRM 本来就有分值（列表页 20+ 个金币考核字段、房源完整度分），竞对也做了完整度得分（66.64 / 88.54 等）——两边共同的短板是：只给分数/字段，不给明细和得分标准，顾问不知道缺哪项、怎么补、补了加几分（痛点⑧）。这正是 2.0 要做透的地方：
得分可见 · 明细透明
每套房一张「完整性体检卡」：总分 + 各项得分（如 房源特性 20/20 · 通勤截图 0/10 · 房型数据 6/10），缺哪项、要什么、怎么补、补了加几分 全部列明，顾问照着清单逐项补齐即可升分。
升分有引导 · 考核有依据
「待补清单」按加分空间排序，一键跳到对应 Tab 补录；楼长/数据小编各自的失分项单独汇总，月度「失分明细」直接作为考核依据——升分从「黑盒」变「任务清单」。
与 2.0 联动
L1 高频答案层的字段权重最高（如 如何查房、佣金），因为这才是顾问天天用的；考核口径与「顾问使用率」绑定，不是为凑字段数而升分。
🗂️信息分层：渐进式披露
LAYER 1 · 高频答案层
30 秒内必须拿到
顾问张嘴就要的信息，永远默认显示，手机一屏放下。
如何查房（Portal+账号密码）· 佣金+一单金额 · 是否可短租 · 如何订房 · 联系人 · 更新时间
LAYER 2 · 决策细节层
需要时展开
点「更多」才显示，折叠面板组织，下单/答疑时核对。
订房流程 · 接受 Offer · 变更 agent · 报备/直申 · 费用明细 · 房型数据
LAYER 3 · 深度档案层
完整档案 / 归档附件
低频深度内容留在底层 CRM，入口提供跳转链接，不塞进顾问界面。
完整 PDF 手册 · 合同/供应商档案 · 考核字段全集 · 历史版本
🔀信息搬家对照
| 现有信息（CRM） | 2.0 去向 | 理由 |
|---|
| 房源基础信息（建成年份 / 楼层 / 是否独家） | L1 | 顾问高频要看的基础盘，快速调取 |
| 佣金比例 / 一单多少钱 | L1 | 报价核心，一眼可见 |
| 户型 / 房型 | L1 | 接单必答 |
| 楼层通勤（步行/公交/驾车 + 距离） | L1 | 被问最多的问题之一，卡片直显 |
| 卖点文案（我们总结的，可一键生成） | L1入口 B | 顾问直接取用/一键生成文案发客户 |
| 订房流程 / 如何查房 / 接受 Offer / 变更 agent | L2 | 大部分是老顾问、不太需要，按需展开即可 |
| 费用明细 / 报备 / 直申 | L2 | 按需展开 |
| 核心特点（中/英）、图文亮点、视频 | 入口 B | 对外展示用 |
| 奖金梯度、金币考核字段 | L3 档案 | 考核用，不进顾问界面 |
核心原则：顾问要的是快速调取他想要的信息——基础信息、佣金、通勤、户型、独家、可一键生成的文案优先放前面（L1）；查房订房等流程类信息对老顾问不是刚需，降为 L2 按需展开。
🛤️落地路线（小切口试点 → 验证 → 铺开）
摸底：高频问题 + 权限矩阵（1 周）
拉近 30 天群内高频查房问题 + 访谈 5 位顾问。产出：高频问题 TOP 10（L1 内容大纲）+ 「岗位×城市」权限矩阵。
样板：10 栋高频楼做「查房卡」（1-2 周）
选 Scape / Iglu 等最常用公寓，从 CRM 抽 L1 字段做卡片。先出 HTML 原型给你和 3 位顾问试用，收集反馈改版。
定机制：责任人 + 时效 + 反馈 + 失分明细（并行）
复用楼长/数据小编体系，每卡一个唯一负责人；卡片显示更新时间，60-90 天未更新提醒；底部「✅有用 / ❌已过期」一键反馈；上线「失分明细体检卡」，让每栋楼的负责人一眼看到自己差哪项、补了加几分。同步确认考核方案：谁负责、考核谁，顾问认领即计入个人考核。
验证 30 天，用数据说话
跟踪群内重复提问减少量、卡片打开率。达标再铺开，不达标先改样板。
铺开：悉尼全量 + 双入口打通
按「L1 高频楼 → L2 细节 → L3 档案」分批进 2.0；顾问入口上线（企微内可用），用户入口对接现有站点。CRM 底层照旧，不破坏考核。
固化：考核评估先行，试用看效果再定
前期不建议直接考核——先做考核评估 + 试用，看实际使用效果：谁在更新、谁在用、用起来什么反馈。效果起来了再逐步纳入考核，先营造氛围、形成正反馈，考核的事往后放。
🏅考核与激励：不只看完整度，提问驱动更新（初步方向，待讨论）
完整度只适合当「该楼自己跟自己比」的进步指标，不适合横向考核——每栋楼的完整度和资料基础不一样（新楼/老楼、学生公寓/社会公寓差异大），拿同一把尺子量不公平。考核应转向过程指标 + 进步指标 + 激励并行：
考核维度（多指标，不单看完整度）
① 问题收集量：本楼被提问了多少次（提问多 = 信息缺口大 = 有活干）；② 问题解决率/时效：响应快不快、解决没解决；③ 更新频率：周期内主动更新了几次；④ 完整度进步值：本月分数 - 上月分数（跟自己比，不跟别的楼比）。
奖励并行，不只考核
贡献榜每月公示 + 积分制（解决问题得分、主动更新得分），积分与绩效/激励挂钩——让「把楼管好」变成有利可图的事，而不是只罚不奖。
提问制度：谁问 → 责任到楼 → 楼长闭环
顾问在 2.0 里对某栋楼提问（如「这楼能短租吗」），问题自动路由到对应楼、责任到楼长；楼长反馈并更新信息后问题关闭。提问 → 责任 → 更新 → 反馈四步闭环——信息缺口自动变成维护任务，同时提问数据本身就是考核依据（哪个楼被问最多、哪个楼响应最慢，一目了然）。
以上为初步想法，考核权重、积分规则、提问与反馈的 SLA 等细节还需进一步讨论确认。
04
竞对对标评估
Accolade / Greystar 房源自营系统 · 6 屏逐项拆解
对竞对系统（Accolade / Greystar 澳洲系）的功能盘点——6 屏截图逐项拆解，标注两条线：🟢 竞对已做、我们方案也已想到（方向被验证）｜ 🔮 竞对已做、我们未来可参考借鉴优化。
🟢完整度得分 —— 我们 CRM 本来就有，共同的短板是明细/标准不清晰
竞对在详情页/列表页展示房源完整度得分（66.54 等）；我们 CRM 也有分值（列表页 20+ 个金币考核字段 + 完整度分）。两边都只给分数/字段、不给明细——顾问不知道缺哪项、怎么补、补了加几分（痛点⑧）。我们方案用「失分明细体检卡」解决：各项得分 + 待补清单 + 加分标准，按人考核。
🟢每条信息标「更新人 + 更新时间」—— 我们已想到
竞对每条信息带「崔恒晗 2026-05-07 15:20:17 更新」。对应我们方案的「信任二进制」原则：卡片显示更新时间，顾问秒判资料时效。 可延伸 · 待讨论
更新人信息天然具备「可追溯 → 可奖惩」的基础，可延伸为（待进一步讨论）：① 奖惩机制到具体顾问——更新及时、被反馈有用的人有奖，长期不更新、被纠错的人有罚；② 打造条线社区——按楼/按片区形成顾问小组，贡献榜 + 荣誉感驱动，让「把楼管好」变成有归属感的事；③ 优化考核项目——结合 3.8 的多维度考核（问题收集/解决/更新频率），把「更新人 + 时效」纳入个人考核项。
🟢反馈表单：三类分流 + ID 自动回显 + 粘贴截图 —— 我们已想到
竞对有「信息错误 / 房源缺失 / 使用反馈」三类分流，ID 搜索（≥4位）自动回显名称、支持 Ctrl+V 粘贴截图。对应我们方案的「反馈闭环」（痛点⑥的纠错通道 + 落地路线里的 ✅有用/❌已过期 一键反馈）——竞表单细节可作为我们落地时的参照。
🟢租房计算器 —— 我们已有且更强，重点做「对应具体楼 + 佣金自动填充」
竞对按租期×租金算佣金/返佣/优惠。我们已有 ai-commission-calc：奖金导向（档位速选 / 独家加成 / 渠道返佣 / 返现）、AUD+RMB 双显示、预设公寓、历史记录，覆盖顾问「收入侧」。竞对多出的「客户报价视角」（优惠后租金 / 每周节省 / 裂变金额）可作未来优化参考。
重点强化（降低使用操作成本）：计算器对应到具体楼——结合 3.3「佣金计算器内嵌」，点开某栋楼的查房卡，佣金比例、当前租金自动填充，顾问只需点选租期/人数即出结果（全程零输入）。对外场景：目前核算单子（算佣金/算报价）时即可直接用，先把高频的「算单」场景用起来，再逐步铺开，比单独做一个入口更顺手。
🟢通勤信息直显（步行/公交/驾车 X 分钟 + 距离）—— 我们已想到
竞对把通勤直接放列表卡片上，不用点详情。我们 CSV 里已有距离数据，方案已把「通勤」列入 L1 高频答案层——落地时直接做成卡片直显。
🟢详情页信息分层（内外分 9 类子 Tab）—— 我们已想到，且更简洁
竞对把信息分成多组 Tab 管理，方向对，但 Tab 过多（9-15 个）不好找。我们方案是三层披露 L1/L2/L3：高频答案永远显示、细节折叠展开——分层更清晰、更好查找，同时兼顾手机和电脑操作体验。
🔮列表页 4 个快捷按钮：分享 / 房源对比 / 租房计算器 / 我要反馈
竞对把高频工具做成列表页顶部的按钮（截图里红框圈出）。我们方案里目前只有查房卡入口，未来可参考借鉴：在入口 A 加一个工具按钮区，让「对比 / 计算器 / 反馈」随手可点。
🔮房源对比：最多 5 个 + 维度勾选 + 导出 Excel/图（升级为 AI 对比评估）
竞对支持多房源并排对比、维度勾选、导出给客户。这是顾问帮客户抉择 2-3 套房的高频场景，未来可参考借鉴——但我们不做「裸导出」：方案 3.3b 已设计 AI 对比评估——从住宿几大主要特征（通勤 / 价格 / 位置 / 配套…）出发，AI 自动生成带优劣点评的对比表，比生硬的 Excel 导出更有用，也呼应「怎么选房」这个最高频的顾问问题。
🔮主推房源 / 全部房源 Tab（升级：独家房源分类 + 排序前置）
竞对用 Tab 区分重点房源和全部房源，心智简单。未来可参考借鉴：并入「我的城市」总览，重点房源优先看。结合我们已上线的学生公寓工作台「👑 独家公寓」设计——独家房源单独分类打标（👑独家），排序时独家房源自动往前靠，顾问优先看到重点房。
盘点小结：竞对 9 项功能里，6 项我们方案已想到（完整度→我们 CRM 本有分值、方案补「失分明细体检卡」、更新人→信任二进制、反馈→纠错闭环、计算器→ai-commission-calc 已实现、通勤→L1、分层→三层披露），3 项未来可参考借鉴（快捷按钮、房源对比、主推 Tab）。此外竞对有几个做得不好的点（首页堆筛选表单、导航堆业务模块、长文本堆叠），本方案已明确避开。
核心结论
① 问题不在数据，在消费层。改「呈现方式」，不动底层。
② 双入口 + 三层披露是行业验证过的标准解。
③ 权限即视图（首屏即「我的城市」）+ 能点不输入（点击优先，搜索兜底）。
④ 信任 + 激励 + 小切口落地。先 10 栋样板验证再铺开。
⑤ 升分从「黑盒」变「体检卡」。失分明细 + 待补清单 + 按人考核，让维护有方向、考核有依据。
⑥ 考核多元化 + 奖励并行 + 提问驱动更新。（问题收集/解决/更新频率/完整度进步值），不拿完整度一把尺子量所有楼。 ⚠️ 初步想法 · 待进一步讨论
梁赛威 · Murphy