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爱屋吉屋同滴滴、美团等有诸多类似的地方，都是互联网O2O模式的尝试，但二手房经纪交易成本高、撮合效率低，最终未获成功。

迟迟没能建立起企业“护城河”的爱屋吉屋，在资本失去耐心之后，于刚刚过去的这个资本寒冬中颓然倒下。爱屋吉屋创始人邓薇曾直言不讳地说，创办爱屋吉屋就是在“颠覆房地产行业”，就是要“用互联网飞机大炮的方式挑战传统房地产中介的刀耕火种。”然而创业仅5年，爱屋吉屋中道崩殂。

2019年年初，爱屋吉屋倒掉的消息在朋友圈不胫而走，笔者发现，无论是爱屋吉屋官方网站还是APP都已停止运营。登录爱屋吉屋官方网站显示的是“一楼房东”页面，已无功能服务，而爱屋吉屋APP则显示“服务器迷路”。笔者致电爱屋吉屋，话筒传出“您拨打的电话尚未登录”。

2014年2月11日，将“互联网”和“房地产”两大基因融合在一起的互联网房产中介爱屋吉屋正式上线，仅历时13个月便先后完成5轮融资，总额达3.5亿美元。在巨额融资和“唯快不破”的理念助力下，爱屋吉屋不到一年的时间里就从“零”迅速成长为估值超过10亿美元的独角兽。其这也在一息间给行业换上了互联网思维。行业的新进入者往往是爱屋吉屋的模仿者，老玩家同样加强内部系统的智能化管理和推广。相比爱屋吉屋，前者行为更经济，后者动作更老练。很快，在二手房经纪这一存量市场里，爱屋吉屋开始攻不出去、守不下来。

爱屋吉屋同滴滴、美团等有诸多类似的地方，都是互联网O2O模式的尝试，但二手房经纪交易成本高、撮合效率低，最终未获成功。对资本市场而言，复盘这场由资本驱动的升降起落所带来的思考弥足珍贵。

通过“去门店+低佣金+高补贴”快速抢占市场

爱屋吉屋的事业始于上海，随后其崭新的商业模式挟凌厉的价格攻势，自一线城市向二三线城市一路攻城拔寨。笔者从天眼查发现，爱屋吉屋从A轮到E轮先后吸引高榕资本、顺为资本、淡马锡、GGV纪源资本、晨星资本为其注资。资本就像强心剂一样，注入创始人团队澎湃了的血管里，初生的爱屋吉屋不计成本地强力扩张。

与传统的地产中介“高佣金+低工资支出”的经营模式不同，爱屋吉屋通过“去门店+低佣金+高补贴”快速抢占市场。举例来说，在2014年，爱屋吉屋在上海地区对房客免佣金，对房东收取佣金的35%；在北京地区收取传统租房佣金一半左右的费用。而传统中介一般是租客、房东“两头吃”，各收取月租的35%。这让爱屋吉屋，只用了不到9个月的时间，就拿下上海整租市场28%的市场份额，北京整租市场10%的市场份额，跃居上海房屋租赁中介市场总成交量第一名。

2014年的租房业务是一派繁荣的景象，爱屋吉屋新创的O2O模型似乎已由市场验证效果。2015年3月，爱屋吉屋开始发力更为复杂的二手房交易业务，在资本的加持之下，同样凭借 “去门店+低佣金+高补贴”模式，爱屋吉屋短期内高薪挖来大量经纪人跑马圈地。

房产经纪人同房源、客源一道，构成二手房市场的三大要因。传统房产中介经纪人的薪酬结构为“无责任底薪+提成”，爱屋吉屋“高底薪”的优厚待遇像是在经纪人群体中投掷的一颗深水炸弹。以上海地区为例，传统中介开给经纪人的底薪一般在2000元左右，提成比例为佣金的三成以上，基本不缴纳五险一金。而爱屋吉屋将经纪人底薪提高到6100元，其中2000元由顾客打分决定，租房服务金每单则统一为450元，二手房提成比例与传统中介大致相同。

公开资料显示，2015年爱屋吉屋的高薪挖人策略奏效，该公司在北京、上海网签量合计1.78万套，加上其余8座城市，全年成交量超过2万套，GMV（网站成交金额）约400亿元，而当年链家GMV约为1200亿元。

为弥补用人成本上的高额付出，爱屋吉屋以“去门店”的方式降低开支。同策咨询研究部于2015年12月撰写的《爱屋吉屋运营模式研究》报告指出，在买房和租房领域，爱屋吉屋不设置门店，为了弥补门店功能，“爱屋吉屋开发了网站及APP产品，租房和买房客户可以通过网站、APP获得房源信息，并通过互联网渠道预约看房。当遇到房源委托出租和出售等情况，也可以通过互联网完成，业主直接通过网上提交房源信息，由爱屋吉屋团队电话确认房源真伪，随后安排经纪人上门验证房源，爱屋吉屋的“新模式”较传统中介需要业主前往门店登记的委托方式更为便捷”。

以手机APP 为代表的移动端是爱屋吉屋整合线上线下资源的重要手段，也是爱屋吉屋有别于传统中介的最大特点之一。尤为别出心裁的是APP分为两款，分别是面向顾客的红色APP和面向员工的蓝色APP。邓薇此前在接受媒体采访时表示，蓝鸟系统主要是用于监管员工每天的每一个有效的动作，相比于传统行业的人管理人，蓝鸟系统将员工的动作量化及细化，蓝鸟系统可以使员工一边在外面工作，一边向领导同步工作的进程。邓薇称，爱屋吉屋运用移动互联网的手段，在前端，设计了适合用户需求，帮助用户全程找房子的全新流程；在后端，爱屋吉屋用移动互联网的手段管理海量员工，在扁平化的组织结构下，数字化地管理工作中的每一个环节、细分生产要素。

高薪配合先进的管理技术和管理体系，2014年年底，爱屋吉屋在创立一年之内就将员工数发展成一万多人。

在客户端，爱屋吉屋实现“二手房佣金1%，租房佣金减半”，而传统中介的二手房佣金约为2.5%到3%。以一套市场价500万元的房子为例，爱屋吉屋的佣金是5万元，而传统中介要收13万元左右。相对低廉的佣金和100%真房源的承诺令不少客户转而尝试使用爱屋吉屋。

独角兽陨落

近日，爱屋吉屋联合创始人邓薇公开表示：“爱屋吉屋的整租、二手房业务经过两年的调整已经全部结束。目前我们集中运营‘一楼’分租房平台项目。”可以说，在经历过去两年惨淡经营后，爱屋吉屋的投资方、管理层均已意兴阑珊。3.5亿美元的巨额融资最后只是白忙活一场，爱屋吉屋倒闭了。

笔者下载“一楼租房”和“一楼房东”APP后发现，“一楼租房”APP上服务仅有上海、广州两个城市，APP页面也十分简洁，仅有合租、整租、公寓、地铁四个板块，在广州并无房源信息，上海的合租页面也仅有十几个房源信息，整租、公寓板块几乎处于空白状态。 “一楼租房”并没有因为管理团队的相同而携带任何爱屋吉屋的基因，“一楼租房”仅仅是一个提供租房广告和信息的平台，无需房产经纪人，点击房源后租房者直接联系房东。“一楼房东”APP则显示“采用邀请制，如需使用请联系在线客服。据天眼查显示，“一楼房东”成立于2017年11月，主要为租客提供一站式中高端租房服务。值得注意的是，“一楼房东”和“一楼租房”在手机APP的下载量仅为两位数。

一位房产中介吴先生表示，房产标的额大，其属性决定了客户进行线上房源信息筛选后，仍会要求到线下看房。“房源的真实性和筛选的有效性是消费者尤为关注的重点，对于购房者而言，关注的不仅是房源面积、户型、地理位置等基本情况，还有房源有无质量问题，小区的环境如何，物业服务质量优劣，邻居层次如何，这些不通过实地查看，只凭网上的几张照片是很难了解的，另外，线上的服务本身是无法传递社交体验所带来的快乐。”

徐瑞东表示，导致爱屋吉屋现状的原因有三点：首先，房源问题，爱屋吉屋一直没有解决房源问题，传统门店靠线下实体门店及区域共享解决房源问题，而爱屋吉屋门店布点不足，又没有其他的有效房源获取方式，所以房源数量是远远不足的；其次，经纪人管理做得不到位，二手房中介管理是一个非常复杂的管理系统，它需要大量线下管理工作，由于管理缺位，所以出现了大量飞单及各种管控上的问题；最后，客源问题，爱屋吉屋没有稳定的线上流量来源，线下经纪门店布局不足，客源问题也没有实际解决，只能通过“烧钱”大量采购客源。徐瑞东认为，“爱屋吉屋在经纪行业最重要的房、客、经纪人三方面的管理都有待提升，加上爱屋吉屋的ERP内部管理系统有巨大改进空间，所以爱屋吉屋的败局是一个综合的问题。”

对于互联网中介行业面临的困局，徐瑞东提出，“任何行业最终还是要回归到商业的本质，回到交易的本质，回到服务的本质上，做好产品与服务才是王道。房地产经纪行业需要专业的人才、成熟的管理体系、专业的服务，不仅仅是靠‘烧钱’及线上或线下资源堆积。” 徐瑞东认为，最终谁能把互联网应用得更好，谁能和互联网结合得更紧密，就能赢得市场先机。“我们不应该把互联网和中介分开，我认为并没有产生出一个独立的‘互联网中介’行业。”

易居研究院智库中心研究总监严跃进认为，爱屋吉屋此前声称的颠覆行业属于不成熟的论调，从总体上看，此类企业确实是需要注意很多问题的，而且员工离职多，往往经营也动荡，造成各类推诿扯皮的现象。严跃进分析，爱屋吉屋关停事件其实还是因为市场没打开，所以有很多压力，比如说房源资源就很难获取等。对于此类企业来说，本质原因还是因为对于房屋买卖和租赁需求不掌握，而单纯想用互联网技术来革新。对于中介等机构来说，受市场行业波动的影响，确实会发现机构经营遇到了困难。所以对于类似的关店等现象，说明行业调整开始。因此这一点也确实需要中介反思，需要在降温的时候扩大竞争能力，比如说对于很多观望的买卖情绪，需要积极去击破。　　云房数据研究中心统计显示，北京房产中介二手房成交套数榜中，爱屋吉屋的市占率从2016年的1.91%到2018年下滑至0.48%。

爱屋吉屋运营原实体为满懿（上海）房地产咨询公司，笔者查询工商资料发现，2019年2月1日该公司完成诸多工商资料变更，投资人邓薇、梅虹退出，100%全资股东变更为爱吉（上海）房地产经纪有限公司。

严跃进认为，爱屋吉屋不注重门店也是一个很大的问题，这使得业务比较虚幻，和购房者等关联性相对是减弱的。互联网平台交易主要是聚焦零售业，而房地产本身是大宗交易，对于线上交易等还是存在各类问题的。实际上，爱屋吉屋忽略了两点内容：第一是把平台当做了交易的平台，而不是市场定价的平台，或者说缺乏权威性。第二是刻意强调做大规模，而没有做出优秀的交易案例进而去复制。另外，房屋交易也存在各类摩擦，尤其是买卖双方和政策本身，这都会对二手房交易造成很多不确定性。类似业务下滑也说明抗风险能力还是比较低的。

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