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案例库 · 工程与运营 · 技术决策 · 2018–2021

Zillow 的算法赌房价——一个季度输了 4.2 亿美元

Zillow Offers 用算法批量收购房屋,然后市场变了。iBuying 业务在 2021 年 Q3 亏损 4.2 亿美元,被迫关停并裁员 25%。

Zillow · 2021-11

怎么回事

Zillow 以其 Zestimate 房屋估值工具闻名,于 2018 年 4 月推出 Zillow Offers 的 iBuying 业务。模式概念简单:Zillow 利用其算法 Zestimate 向卖家即时报价,收购房屋,进行小幅修缮后转售获利。利润本应来自算法的效率和规模效应。

问题在 2021 年暴露,美国住房市场出现异常波动。Zillow 的算法基于历史数据训练,无法跟上价格的快速变化。公司继续以算法认为公平的价格收购房屋,但市场变化速度超过了模型的调整能力。到 2021 年第三季度,Zillow 持有约 7000 套房屋,几乎每套都在亏损。Zillow Offers 在 2021 年 Q3 单季亏损 4.2 亿美元。

2021 年 11 月,CEO 里奇·巴顿宣布 Zillow 将彻底关停 iBuying 业务。公司对未售出库存减记 3.04 亿美元,并裁员 25%(约 2000 人)。Zillow 股价在随后的几周内大幅下跌。巴顿后来承认公司无法准确预测房价。这一失败有力地证明,在稳定市场训练的算法在波动环境中不可靠。

为什么会这样

  • Zillow 的算法基于历史房价数据训练,无法适应 2021 年的快速价格波动,导致以不再盈利的价格收购房屋。
  • iBuying 模式需要 Zillow 持有库存,这意味着每个定价错误都被持有数千套无人房屋的成本放大。
  • Zillow 在证明算法在波动环境下有效之前就激进扩张,积累到 7000 套房屋时才意识到缺陷。
代价Q3 亏损 4.2 亿美元;减记 3.04 亿美元;裁员 2000 人;股价下跌 60%代价高昂

教训

算法的好坏取决于训练它的市场。当市场环境改变时,昨天有效的模型今天就成了负担。先扩张再验证,会放大损失。

资料来源

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