上个月，我在复盘一个老城区散租项目时，发现一件挺扎心的事： 两套几乎一样的房子——同小区、同户型、同装修标准， A房租4200，12天租出去； B房租4500，挂了23天还没人问。
我问管家：“为啥B房定这么高？” 他挠头：“看隔壁新盘涨了，就跟着调了点……”
这就是做散租最头疼的地方：没有统一标准，定价全凭感觉。 结果要么低价快租，少赚了钱；要么高价空置，亏了时间。
和整栋公寓不同，散租房源天生“不标准”：
{jz:field.toptypename/} 楼层、朝向、噪音、业主限制各不相同； 翻新投入从6000到2万不等； 周边竞品五花八门，有的是个人房东，有的是二房东，价格乱得很。过去我们怎么做？ 店长拉个Excel表，参考“上一套租多少”“隔壁大概啥价”，再加点主观判断。 结果呢？
展开剩余71% 同一小区，租金差300–800很常见； 空置超15天的房，60%是因为定价偏高； 更糟的是，没人知道“到底该定多少”才是最优解。转折点是一个试点项目。 我们逼着自己不用经验，而是让数据说话。 借助一套专业的租赁管理系统，做了三件事：
一、给每套房算“真实成本+合理溢价” 系统自动归集：
实际翻新投入（不是标准包，是本房真实支出）； 月均运维成本（物业、维修、分摊人力）； 所在楼栋的历史出租表现（比如高楼层去化慢15%）。然后结合目标收益率，反推出保底建议价。 比如一套投入1.4万的房，系统建议：“不低于4100，否则年化回报<4%”。
二、实时盯住“市场水温”，动态调价 系统每天抓取周边3公里内：
同类户型挂牌价、成交价； 新增房源量、平均去化周期； 平台流量热度（如某户型搜索量突增）。如果发现竞品集中降价，或毕业季需求上升，自动推送调价建议：
“当前市场均价4250，您这套4500已高于均值5.9%，建议降至4300或增加权益。”
“当前市场均价4250，您这套4500已高于均值5.9%，建议降至4300或增加权益。”
三、用A/B测试验证“心理价位” 对难租的房，系统支持小范围试错：
三个月下来，我们发现：“送服务”比“直接降价”更能吸引优质租客，且续约率高出11%。
试点区域56套散租房，平均空置周期从18.3天降到11.7天， 单房年化收益提升约9.2%。
当然，也有教训：
有次系统建议涨价，但没考虑“小区突然施工噪音”，结果空置一周； 有些老管家还是不信数据，偷偷改回自己定的价。但我们不再纠结“每套房必须精准到个位数”，而是建立了一个原则：
“先定一个有依据的价格，再根据反馈快速调，总比死守一个错误价格强。”
“先定一个有依据的价格，再根据反馈快速调，总比死守一个错误价格强。”
散租的本质，是在混乱中找秩序。 你不可能让所有房一模一样，但可以让每个定价决定，都有理有据。
现在，当管家再问我“这房该定多少？”，我不再说“你觉得呢”，而是说： “打开系统，看看它建议多少——然后，咱们一起判断，要不要信它。”
发布于：北京市
