Operator
大家好，女士们、先生们。感谢各位参加贝壳找房（KE Holdings, Inc.）2025年第三季度业绩电话会议。[接线员提示] 今天的电话会议正在录音。现在我将会议交给公司投资者关系总监李思婷女士。思婷，请开始。
Siting Li
谢谢接线员。大家晚上好，早上好。欢迎参加贝壳找房（KE Holdings或Beike）2025年第三季度业绩电话会议。公司的财务和运营业绩已于今天早些时候在新闻稿中发布，并公布在公司投资者关系网站investors.ke.com上。今天参加会议的有：公司联合创始人、董事长兼首席执行官彭永东先生；以及执行董事兼首席财务官徐涛先生。徐先生将概述我们的业务更新和财务表现。随后彭先生将分享更多关于我们战略发展和创新举措的信息。在继续之前，我提醒您参考我们收益新闻稿中的安全港声明，该声明适用于本次电话会议，因为我们将做出前瞻性陈述。另请注意，贝壳的收益新闻稿和本次电话会议包含对未经审计的GAAP财务信息以及未经审计的非GAAP财务指标的讨论。请参阅公司的新闻稿，其中包含未经审计的非GAAP指标与可比GAAP指标的调节表。最后，除非另有说明，本次电话会议中提及的所有数字均以人民币计。本次电话会议中提及的与公司所处行业相关的某些统计和其他信息来自各种公开的官方或非官方来源。公司及其任何代表均未独立验证此类数据，这些数据可能涉及多项假设和限制，提醒您不要过分重视此类信息和估计。对于今天的电话会议，管理层将主要使用英语。请注意，中文翻译仅为方便起见。如有任何差异，以管理层原始语言的陈述为准。现在，我将会议交给我们的首席财务官徐涛先生。请开始。
Tao Xu
感谢Siting，感谢各位参加我们2025年第三季度业绩电话会议。在第三季度，在平衡规模与效率的战略指导下，我们进一步优化了业务结构，通过AI技术提升了运营和中后台效率，并在扣除总部费用前实现了家装和租赁业务的城市层面盈利。各业务板块对总毛利的贡献利润合计达到历史新高。核心业务板块的成本费用进一步优化。我们还显著加强了股东回报的执行力度，单季度股份回购支出达到过去两年最高水平。 关于第三季度的整体财务表现，我们的总交易额（GTV）为7367亿元人民币，同比基本持平。总收入达到231亿元人民币，同比增长2.1%。毛利率同比下降1.3个百分点至21.4%。GAAP净利润为7.47亿元人民币，同比下降36.1%。非GAAP净利润为12.9亿元人民币，同比下降27.8%。 在概述之后，我想就各业务板块的运营和财务表现提供一些细节。 从我们的房屋交易服务来看，我们一直在通过应用AI和其他技术以及深入的运营优化，持续提升生产力和运营绩效。对于我们的存量房交易服务，我们升级了AI工具[indiscernible]。截至今年第三季度末，通过[indiscernible]识别的高质量商机仅占潜在租赁总量的个位数百分比，却贡献了我们平台上超过50%的交易量。在房源供应方面，我们推出了诸如经纪人专业化模块等创新，根据经纪人的专业能力，派遣他们专门管理房源或服务买家，以及包括房屋布置和开放日活动在内的创新服务。这些努力提升了买家转化率以及房源的营销和销售效率。 对于我们的新房交易服务，我们也持续迭代了用于智能运营和营销的AI代理[indiscernible]系统以及AI助手[indiscernible]。 在财务表现方面，存量房交易收入在第三季度达到60亿元人民币，同比下降3.6%，环比下降10.8%。GTV为5056亿元人民币，同比增长5.8%，环比下降13.3%。GTV增长在年度基础上超过收入增长，主要是由于连接经纪人促成的存量房交易贡献了更高的GTV，这部分收入按净额确认。而收入表现在季度环比上超过GTV，主要是由于结构性变化，在季节性波动中租赁经纪服务的收入贡献增加，这部分业务的佣金率相对较高。 存量房业务的贡献利润率在第三季度为39%，同比下降2个百分点，主要是在收入下降的情况下固定人工成本相对稳定。环比来看，贡献利润率下降1个百分点，原因是收入下降超过了固定人工成本的降幅。 我们的新房GTV在第三季度达到1963亿元人民币，同比下降13.7%，环比下降23.1%。新房交易收入在第三季度为66亿元人民币，同比下降14.1%，环比下降23%。收入表现与GTV表现在同比和环比上均保持一致，反映了我们在新房业务中稳定的变现能力。 新房交易服务的贡献利润率为24.1%，同比下降0.7个百分点，主要是由于去年我们改善经纪人福利导致的变动成本增加。按季度计算，新房贡献利润率下降0.3个百分点，主要是由于变动成本较高，而固定人工成本降幅小于收入降幅。 对于我们的家装家居服务，我们继续加强核心能力以支持长期可持续增长。在产品方面，我们成功在多个城市复制了产品化展厅模式。在供应链方面，我们扩大了集中采购品类，并采用本地化采购标准和选品流程，进一步降低了整体单位采购价格，以提升交付质量，重点改善施工质量，标准化现场管理，为建立统一的施工现场质量管控体系奠定基础。 在财务表现方面，我们的家装家居业务收入为43亿元人民币，同比基本持平。该板块的贡献利润率达到32%，同比上升0.8个百分点，主要得益于集中采购比例提高带来的采购成本降低，以及订单调度效率提升带来的人工成本下降。环比来看，贡献利润率保持相对稳定。 对于我们的房屋租赁服务业务，在产品方面，我们的新09产品已在10个城市推出，为业主提供多样化的服务选择。在房源销售和入住方面，我们通过AI驱动的房屋状况评估和智能定价提升了运营效率，同时进一步推广基于质量的流量分配规则，以实现更快的房屋周转。在第三季度，省心租业务机会转化为租赁交易的转化率同比提升了超过2个百分点。 在运营管理方面，我们通过进一步细化劳动力角色专业化、整合运营流程以及AI技术赋能，提升了物业经理和其他人员的工作效率。 关于财务表现，我们的房屋租赁服务收入在第三季度达到创纪录的57亿元人民币，同比增长45.3%，这得益于管理租赁单元数量的快速增长。截至第三季度末，我们管理着超过66万个租赁单元，而2024年同期为超过37万个。 房屋租赁服务的贡献利润率为8.7%，同比上升4.3个百分点，环比上升0.3个百分点，主要得益于省心租业务毛利率的改善。随着我们不断完善商业模式，对于某些新签约物业，我们根据底层服务合同的性质，采用了基于服务费的净收入确认方法。 在第三季度，我们的新兴及其他服务收入同比下降18.7%，环比下降8.4%，至3.96亿元人民币。 现在来看第三季度的其他财务指标，包括其他成本和费用、盈利能力和现金流。 我们的门店成本在第三季度达到6.63亿元人民币，同比下降5.8%，环比下降13%，主要原因是门店租金成本降低。毛利润同比下降3.9%至49亿元人民币。毛利率为21.4%，同比下降1.3个百分点。下降主要是由于存量房和新房业务收入占比下降的结构性影响，这两个业务具有相对较高的贡献利润率，以及存量房业务贡献利润率的下降。这部分被房屋租赁服务贡献利润率的上升所部分抵消。 第三季度毛利率环比下降0.5个百分点，主要是由于新房交易服务收入贡献下降的结构性影响。 在第三季度，我们的GAAP运营费用总计43亿元人民币，同比下降1.8%，环比下降6.7%。值得注意的是，一般及行政费用为19亿元人民币，同比基本持平，环比下降10.3%，主要归因于坏账准备减少和股份薪酬费用降低。 销售及营销费用为17亿元人民币，同比下降10.7%，主要原因是人员费用降低以及在效率提升战略下广告和促销费用减少。按季度计算，销售及营销费用下降9%，主要受劳动力相关成本减少驱动。 我们的研发费用为6.48亿元人民币，同比增长13.2%，环比增长2.3%，主要受较高的人员费用驱动。 在盈利能力方面，GAAP运营利润在第三季度总计6.08亿元人民币，同比下降16.4%，环比下降42.6%。GAAP运营利润率为2.6%，较2024年第三季度下降0.6个百分点，环比下降1.4个百分点。 非GAAP运营利润总计11.7亿元人民币，同比下降14%，环比下降27%。非GAAP运营利润率为5.1%，较2024年第三季度下降1个百分点，主要原因是毛利率下降。非GAAP运营利润率较上一季度下降1.1个百分点，主要是由于运营费用率环比上升。 GAAP净利润在第三季度总计7.47亿元人民币，同比下降36.1%，环比下降42.8%。非GAAP净利润为12.9亿元人民币，同比下降27.8%，环比下降29.4%。 接下来看我们的现金流和资产负债表。我们在第三季度产生了8.51亿元人民币的净经营现金流入。新房应收账款周转天数（DSO）保持在健康水平，第三季度为54天。除了在第三季度支出约2.81亿美元用于股份回购外，我们的总现金流动性（不包括应付客户存款）保持在约700亿元人民币。 面对外部波动和内部战略转型带来的短期业务挑战，我们通过持续积极的股份回购来支持和回报股东，以提高资本运营效率。从今年第一到第三季度，我们分别花费了1.39亿美元、2.54亿美元和2.81亿美元用于股份回购，今年累计金额约为6.75亿美元，同比增长15.7%。截至第三季度末，回购股份数量约占公司2024年末总发行股本的3%。 自2022年9月启动股份回购计划以来，截至今年9月底，我们已回购了价值约23亿美元的股份，约占计划开始前总发行股本的11.5%。 我们在今年第三季度在积极优化业务结构、加强技术赋能和提升股东回报方面取得了进展。我们前瞻性布局的家装家居服务和房屋租赁服务均在第三季度实现了扣除总部费用前的城市层面盈利。AI能力在推动业务发展和提升服务提供商及中后台人员工作效率方面已初见成效。 我们也在以更大的力度履行股东回报承诺，单季度回购2.81亿美元，同比增长38.3%，同时行业进入高质量发展新阶段，我们积极构建居住服务生态系统。凭借我们技术创新、逆周期业务组合以及高效且结构良好的运营体系的结合，我们完全有能力为客户和投资者创造巨大价值。 谢谢。接下来，我想把电话交给我们的董事长兼CEO，Stanley。
Yongdong Peng
感谢陶总。关于我们第三季度的业务和财务发展，我们正在战略性地将增长引擎从规模转向效率。今天，我想重点介绍我们在各业务领域推出的一些创新举措，以推进这一转变。首先，就我们的核心业务交易服务而言，外部来看，我们看到中国住房市场新常态下买卖双方都产生了新的需求。房屋卖家期望我们具备更强的营销能力。买家则依赖我们提供以客户为导向的见解，以支持他们在时机、资产规划和房源比较等领域的决策。这些趋势对我们的传统经纪人技能模型提出了新的要求，而能够同时出色支持买卖双方的经纪人极为稀缺。自年中以来，我们一直在努力重构我们在买方和卖方经纪人方面的能力。在上海，我们试点了一个卖方和买方经纪人专业化机制，首先提升我们在房屋卖方经纪人方面的营销和运营卓越性。该机制重新定义了组织角色、佣金结构和绩效举措，并提供支持性的技术产品。这反过来使买方经纪人能够优先处理优质房源并提高交易转化率。其底层逻辑是：高质量的房屋房源并非现成可得。它们需要熟练的经纪人进行大规模市场分析、定价、房屋美化、业主互动和决策、精准营销；其次，库存质量驱动客户获取。优质的房源天然能吸引更多认真的买家，推动交易速度和我们的品牌声誉，这反过来又能吸引更优秀的人才加入我们。因此，我们做了几件事来实施这一点。首先，我们调整了组织结构和激励机制。我们将一些资深经纪人转变为结合管理和专注于房屋卖方职责的混合角色，赋予他们组建和领导自己专注于房源管理的团队的权力。在ACN佣金分配机制下，我们将卖方经纪人份额从40%提高到50%以上。我们正在最大化激励表现优异的经纪人专注于营销高质量的房屋房源。假设我们的市场份额保持稳定，这群专注于房屋卖方的经纪人收入可比以前增加约25%。为减轻对买方经纪人的潜在压力，我们降低了强制性的[听不清]佣金分成，提高了卖方经纪人的最低佣金，并为销售高评分房源提供了额外激励。其次，我们为经纪人提供了系统性的[听不清]和数字化产品，帮助他们管理房源。过去，业主关系管理、房源展示和营销依赖于经纪人的个人经验，这使得复制和规模化变得困难。我们建立了一个AI驱动的房源评分系统，在6个关键领域捕捉并编码所需的知识：房屋房源维护完整性；业主互动深度；物业状况，例如装修新旧程度；房源跨渠道营销表现；AI驱动的定价竞争力；买家兴趣，例如房源在线、线下看房情况。这些指标让经纪人清楚地了解什么定义了高质量房源以及如何更好地展示和营销房屋。购房经纪人也可以专注于销售高评分房源，以推动更好的销售转化。就结果而言，9月份，高评分房源占交易量的75%以上。我们在上海的平均市场覆盖率在第三季度创下历史新高，同比增长1.2个百分点，环比增长2.6个百分点。希望快速出售房屋的业主体验也得到了改善。许多业主主动联系我们，学习如何提高他们的房源评分。买家自然也偏爱高评分房源，形成了一个惠及所有相关方的良性循环。上海实施的卖方/买方经纪人专业化是一项重要的举措，旨在满足客户不断变化的需求，标志着我们从规模转向效率转变的一个里程碑。我们将继续跟踪其进展，并在购房经纪人方面探索新的举措。此外，我们尝试了创新方法以提高新业务的效率。例如，在我们的房屋租赁业务中，第二季度首次实现了城市层面剔除总部成本后的盈亏平衡，第三季度预计贡献超过1亿元人民币的利润。我们的分散式长租业务'自如'，住房业务本身面临挑战，包括相对较低的平均售价、非标准化的产品和服务、广泛的服务覆盖范围和高昂的维护成本，传统上需要大量的人力和可变成本投入来实现规模和运营。这个行业在整个行业内一直难以实现规模经济，尚未建立最佳实践。作为新进入者，我们将其视为一个机会，从一开始就构建一个AI原生的运营模式，实现业务能力、一线运营和AI智能的并行发展。通过我们的组织重组、流程优化以及AI战略和产品，我们正在开创一个AI驱动的、经济上可持续的效率模型。早期结果显示出显著的改进，为我们的其他平台业务提供了宝贵的见解。我将带您了解三个不同维度的主要AI驱动突破。首先，AI已完全融入我们的租赁服务业务，实现了端到端的智能决策和业务运营。对于租赁单元签约，AI现在驱动关键流程，包括房源线索识别、人员管理和部署、物业评估、定价策略和业主沟通。例如，以前，人员管理和运营严重依赖各级主管决定哪个经纪人负责哪个区域。现在，通过我们独特的动态领域数据和建模能力支持的AI驱动网格管理，AI可以进行数据驱动的决策。它评估诸如房源线索的数量和质量、当地供需关系以及人员能力模型等因素。基于这个数据集，它确定最优的人员分配、区域覆盖和组织结构。AI每分钟可以模拟多达90,000个设计方案，自动生成最高效的人员配置和运营策略。这极大地改善了我们服务人员部署、配置和运营范围的分配方式。我们还使用AI来指导和执行我们的核心业务战略，这有助于我们全面推进智能化运营。对于租赁单元签约，我们推出了AI驱动的租赁单元签约助手，它使用实时数据和算法来预测市场需求、物业库存和价格趋势。它生成自动化的签约策略和动态定价建议，通过自适应决策模型为每个物业提供量身定制的计划，随着市场条件的变化，例如客户需求、物业库存和定价，AI可以指导我们的运营团队及时调整。例如，当某个区域三居室单元供应过剩时，系统会自动触发价格控制和签约限制。当单元类型供应短缺时，AI会重新激活休眠的房源线索。我们即将推出的AI云机器人也将自动联系这些重新激活物业的业主。在8月开始试点运营的宁波，我们的劳动力减少了10%，而即使在淡季，新租赁签约单元也增长了10%。对于租赁单元出租，我们的AI库存管理系统频繁监控库存，并检查管理高风险或低维护的物业。它动态调整定价和目标折扣，同时优化流量以加速出租。在第三季度，这些能力在11个城市加速了35万套单元的出租，价格调整采纳率达到90%。这些努力在全国范围内产生了超过1亿元人民币的成本节约。其次，我们利用AI和技术解决行业长期存在的非标准化问题，实现高质量、可扩展的增长。房屋租赁行业有几个特点。房屋房源分散，每个房屋的内部条件不同且复杂，使得产品非标准化。服务提供商众多，水平参差不齐，因此劳动力也非标准化。市场价格波动，传统定价依赖一线员工的现场判断，导致定价非标准化。运营流程大多为线下且复杂，使得销售策略和服务执行也非标准化。这些是行业的传统制约因素，但随着AI的进步，我们看到了同时实现标准化和个性化的变化。在物业质量和风险评估阶段，我们已经实现了人机融合，AI现在主导整个单元签约工作流。我们的AI物业评估助手利用视觉识别和多模态分析，智能捕捉室内特征、评估物业状况和潜在风险。它还整合市场数据，生成智能的AI驱动定价建议。除了分析照片，系统可以整体解读物业属性，帮助解决诸如产品标准一致性、人员能力差异和定价准确性等挑战。在业主沟通阶段，我们推出了AI谈判助手。该工具将AI驱动的物业评估、动态定价和竞争性市场数据打包成量身定制的房屋签约策略和谈判脚本，帮助我们的服务提供商更有效地与业主沟通和谈判。这为我们的客户提供了更专业和友好的体验，为新服务提供商提供了快速成长和学习如何解决非标准化销售问题所需的工具。我们在宁波试点此功能，第三季度单元签约生产率较第二季度上升超过10个百分点，位居全国第一。第三，我们通过采用不同的AI应用实现了效率的飞跃。在签约阶段，我们的AI审核系统已取代人工审核，实现了全自动风险控制。截至9月，AI审核功能覆盖11个城市，平均每个案件处理仅需20秒，效率提升了60倍，节省了超过33,000个工时，并拦截了超过16,000个高风险物业。在出租阶段，我们使用AI驱动内容线索营销，扩大线索生成同时减少劳动力需求。AI智能分析和识别高质量线索，提高出租效率。我们房屋租赁服务中的AI驱动运营系统使我们看到了为先前碎片化、非标准化需求提供可扩展且个性化服务的可能性，展示了传统行业通过技术创新克服这些规模经济制约的潜力。我们现在将AI整合到整个房屋租赁服务流程中，并在13个关键城市复制该系统。只有通过持续创新，我们才能驾驭行业周期。通过实施买方/卖方经纪人专业化和AI驱动的房屋租赁运营，我们开辟了一条通过技术重新设计工作流程、通过效率推动规模的新路径。展望未来，我们将深化AI在各业务场景的整合，以提升服务提供商的能力和消费者体验。随着中国住房服务行业经历这一新的演变，我们获得了一个历史性的机遇，在其转型中进一步推进，以我们对技术力量、高质量增长及其为现代生活服务解锁无限潜力的承诺为指导。这是我今天的准备发言。主持人，我们现在可以开始提问了。
Operator
[操作员说明] 您的第一个问题来自瑞银的John Lam。
John Lam
[外语] 让我翻译一下我的问题。关于新房业务，过去公司在阿尔法收益方面一直表现优于市场。但似乎阿尔法的幅度一直在减小。我想知道原因是什么？另外，投资者应该如何看待公司新房业务的增长潜力？
Tao Xu
[外语] 尽管我们的新房交易业务近期表现受到市场波动影响，但我们对其长期跑赢市场的能力仍充满信心。过去两年，中国新房市场已逐渐成熟，供给侧风险稳步缓解。在此背景下，我们已从谨慎策略转向更注重增长的策略。在过去的几个季度直至本季度，我们的新房交易业务表现显著优于整体市场，这得益于更高的行业经纪渗透率、更广泛的住房交易服务网络以及更多的合作项目。本季度，我们的同比增长相对于市场有所收窄，主要受以下几个因素影响：首先，我们平台上的客户在做出购买决策前通常会同时考察新房和二手房。近期，二手房价格相比同类新房更具吸引力，导致首次购房者和改善型购房者都选择二手房。其次，存在基数效应。平台新房交易在去年第三季度基数相对较高，因为许多政策驱动的新房认购在第二季度进行，但交易发生在第三季度，与市场数据存在时间错配。第三，当然，值得注意的是，近年来我们的新房业务从较低基数快速增长，因为我们在经纪渗透率方面取得了显著进展。通过合作项目规模以及我们的网络销售和能力，我们估计新房市场的经纪渠道渗透率已从几年前的约30%增长至今年的超过50%。在我们运营的城市中，合作项目覆盖率已从2023年的约39%扩大至超过70%。为了在更高基数上实现进一步增长，我们有几个关键机会：首先，我们计划拓展更多城市并扩大目标市场。其次，中国的经纪渠道渗透率仍落后于发达市场，增长空间充足。第三，我们利用精细化运营管理来提升对新房客户的服务能力和销售效率，同时提高对高端产品的覆盖和销售能力。现在让我们更详细地看看具体措施：首先，我们正在试点更轻量化的产品（我们称之为B+产品）以进入一些低线城市。我们的平台业务仍有超过150个特色和县级市场尚未覆盖。基于我们对真实房源的承诺，B+试点为更多城市的本地经纪门店和经纪人提供系统能力、流量支持和商业化工具。这种更轻量的运营方式使我们能够与渠道合作伙伴在房源销售和新房销售方面进行更灵活的合作。截至2025年9月，我们的B+业务已在4个城市试点，并计划在年底前扩展到30多个城市，释放额外的市场机会。其次，我们看到通过合作项目扩大销售机会的空间。在客户端，我们将优化新房业务的内容开发和运营策略，触达更多买家并提高转化率。在开发商端，我们将迭代产品供应下的合作模式。第三，新房市场的供需正日益向改善型项目转移。在供应端，我们将更精准地识别这些项目，并提高其在经纪人和客户中的曝光度。然后，我们将匹配合适的经纪人到这些改善型项目，并将更多客户流量引导至这些项目，在房源、经纪人和客户之间形成闭环。这种方法还将帮助经纪人加强改善型产品的销售能力，并缩小平台平均新房单价与整体市场之间的价格差距。谢谢。
Operator
下一个问题来自花旗银行的Griffin Chan。
Griffin Chan
[外语] 是的，我将翻译我的问题。我是花旗银行房地产团队的Griffin。那么，租赁服务业务是如何在去年亏损的情况下，到今年第三季度实现营业利润的？未来还有哪些进一步改善的机会？
Tao Xu
是的。谢谢，Griffin。今年我们房屋租赁服务的盈利能力显著改善。排除总部所在地，城市层面运营利润在第二季度实现盈亏平衡，并在财年第三季度实现盈利。首先，我们受益于SKU和收入快速增长带来的规模经济。截至第三季度末，管理房源总数超过66万套，同比增长75%。我们房屋租赁服务业务在第三季度的收入达到57亿元人民币，同比增长45.3%。房屋租赁服务的贡献利润也大幅增长至第三季度近5亿元，同比增长186%，贡献利润率达到8.7%，同比提升4.3个百分点。一方面，我们自如租业务的轻资产模式为我们提供了更高利润率、更低风险的租赁结构。从第三季度开始，新增租赁房源和续租现有房源在自如租业务下的收入已按净额法核算。第三季度，采用净收入核算方法的租赁房源占管理房源总数的25%，环比提升10个百分点，贡献了约4.7亿元的收入。这一结构性变化推动自如租第三季度贡献利润增加1.3亿元，并将其贡献利润率提升了3个百分点。同时，2025年一直是运营效率持续改善的一年。精简高效的运营推动多项成本比率下降，为贡献利润增加约1.7亿元，并将贡献利润率提升约1.5个百分点。排除按总额法确认的租金成本外，自如租的主要成本包括人工成本、渠道成本、租后安装和违约成本。改善主要来自优化的运营人工成本。第三季度，每位物业经理平均每月管理的房源数量超过130套，而去年同期为90多套。今年前三季度，平均每月房源销售和入住效率分别同比增长约10%和28%。违约成本比率下降0.1个百分点，这得益于我们强大的租赁能力。第三季度，初始租赁成功率同比提升0.9个百分点。今年以来，我们房屋租赁业务板块的贡献利润增长速度远快于运营费用。这些费用主要包括总部和城市层面的员工薪酬以及研发支出，费用比率相当低。一系列运营管理工具持续提升了我们中后台人员的工作效率。每位中后台人员平均管理的房源数量同比增长7.5%，而整体运营费用比率同比下降。未来几年，我们自如租业务的贡献利润率仍有显著提升空间。关键驱动因素将是自如租租赁房源规模的持续增长潜力以及我们运营效率的持续改善。从单房源优化角度来看，我们正在多元化房源出租渠道，以触达更广泛的租客群体，增加内部租赁入住团队的份额，减少对集中经纪渠道的依赖。这有望降低单房源渠道成本比率。此外，人工成本仍是单房源UE的重要组成部分，成本比率仍有进一步降低的空间。我们看到每位物业经理管理的房源数量有潜力接近翻倍，朝着平均每人管理超过200套房源的目标迈进。此外，我们将继续探索和拓展房屋租赁生态系统内的多元化增值服务。我们将继续投资于房屋租赁服务中的AI和线上数字化能力，而其他运营费用应保持相对稳定。随着业务持续扩大规模以及我们进一步优化单房源UE，我们预计房屋租赁服务在未来一年将保持强劲的运营杠杆效应。谢谢。
Operator
您的下一个问题来自巴克莱银行的Jiong Shao。
Jiong Shao
非常感谢您回答我的问题。我的问题是关于您的装修业务。您在北京和上海等城市做得非常好。我想知道，您在这些城市表现出色，是否因为您的链家品牌在这些城市拥有较高的市场份额？您认为这是关键原因吗？对于上海和北京以外的城市，当您没有如此高的市场份额时，您将如何激励您的经纪人交叉销售或销售装修业务？
Tao Xu
感谢，邵炯。首先需要指出的是，二三线城市的家装市场对我们未来家装业务具有至关重要的长期增长驱动力，承载着不可替代的战略价值。从市场基本面来看，与一线城市相比，在中小城市购买相似面积的房产成本要低得多。根据我们平台的最新数据，北京和上海的二手房均价约为400万元人民币，而其他城市仅为100多万元人民币。这一价格差距带来了重要机遇，因为二三线城市的客户可以将相对更大的预算用于家装。2024年，我们在北京和上海以外地区记录了约100万套二手房交易。在这些城市，通过我们的经纪人网络产生的家装合同订单仅占整体家装合同订单的30%左右。我们在这些城市从二手房交易到家装合同的转化率不到5%，而北京和上海分别超过20%和10%。我们的战略逻辑很清晰：只有在基础运营能力成熟、模式在核心城市得到充分验证后，才会大规模扩张到更多城市。因此，目前我们的资源高度集中在核心城市，尚未大力通过非链家经纪人渠道在二三线城市为家装业务引流。这种做法是为了确保增长的每一步都坚实可持续。同时，我们建立了多维度的系统性运营框架来吸引和激励非链家经纪人，包括三个组成部分：首先，我们旨在深化运营团队对家装业务的理解和专业能力。我们的运营团队还共享知识和经过验证的运营能力，连接门店业主和经纪人，培育以专业协作和共享能力为特征的生态系统。其次，我们推出了创新的激励计划，建立线上品牌推广指标。通过提供更大额金币等激励措施，我们鼓励更多关联门店经纪人参观我们的线下家装门店，并通过短视频展示我们的服务，这些视频随后也会上传到抖音等领先社交媒体平台。自今年4月下旬推出该计划以来，30多个城市的3万多名经纪人已上传超过5万个短视频，营造了全员参与、广泛推广的积极氛围。最后，在提升经纪人能力的基础上，我们利用人工智能提高合同转化效率。通过AI，我们获取门店覆盖区域内房产的关键属性，如房龄、户型、状况和量化评分。这使我们能够准确识别高分房源，这些房源更有可能产生家装业务。试点城市的反馈非常积极：虽然高分房源仅占家装租赁总量的个位数百分比，但它们贡献了超过20%的初步家装合同，凸显了AI在提升运营效率方面的价值。今年第三季度，我们来自非链家经纪人渠道的家装线索实现了同比增长，线索到合同的转化率也较去年平均水平有所提高。短期内，我们对家装业务的态度仍相对保守。长远来看，一旦我们的家装服务在客户体验、产品竞争力和交付质量方面达到既定高标准，我们将通过非链家经纪人渠道在北京和上海以外的城市启动更积极的流量引导策略。
Operator
我们的下一个问题来自高盛集团的Timothy Zhao。
Timothy Zhao
我的问题是关于贵公司的成本和费用。能否进一步详细说明公司控制成本的具体措施，以及到目前为止您观察到的效果或成果？对于未来的成本和费用线，我们应该有怎样的预期？
Tao Xu
是的。谢谢，Timothy。在运营效率提升的战略指引下，各业务线最终实施了一系列优化措施并取得了阶段性成果。现在我想详细阐述2025年第三季度各业务线的成本降低成果以及整体运营费用情况。对于我们的存量房交易服务，我们持续提升链家团队的生产力，组织优化推动了劳动力成本的显著下降。组织优化直接带来了成本降低，第三季度固定劳动力成本较去年第四季度峰值下降了20%以上。同时劳动效率持续提升。对于新房交易服务，我们通过精简新房运营团队的组织架构，既优化了固定劳动力成本，也优化了可变成本结构。相关固定劳动力成本较去年第四季度峰值相对降低了40%以上。在可变成本方面，通过聚焦销售策略以最大化单个住宅项目的单位销售额，单项目毛利率稳步提升。非链家渠道的佣金速度较今年第一季度峰值下降了1个百分点以上。对于我们的家装家居业务，我们通过供应链整合有效降低了材料成本。通过精简合作品牌选择和SKU数量，我们在采购方面实现了显著的成本节约。我们的集中采购品类从第二季度的4个扩大到第三季度的13个，覆盖了木门、地板、毛巾等核心品类。部分产品的采购单价下降了20%以上。成本优化的效果已在财报中体现，第三季度材料相关成本占收入的比例较去年平均水平下降了约1个百分点。对于我们的房屋租赁服务，成本降低由技术赋能和商业模式优化共同推动。我们通过AI赋能和服务商任务专业化，提高了租赁住房渠道管理效率。第三季度运营劳动力成本占收入的比例同比下降了约1个百分点。对于门店成本，我们通过精细化管理减少了固定开支，并关闭了表现不佳的门店。活跃[听不清]门店数量从去年第四季度约5,600家减少到第三季度末不到5,200家，降幅约8%。同时，我们积极推动与现有产业业主的租金谈判，实现了平均租金降低10%以上。关于运营费用和研发投入的控制，对于一般及行政费用，我们通过组织优化实现了高效的成本控制。按非公认会计准则计算，家装业务的一般及行政费用较去年第三季度峰值减少了超过1亿元人民币。这主要是由于组织架构的调整。总部的一般及行政费用也根据市场情况进行了优化。对于销售及营销费用，我们既实施了营销支出优化，也提升了劳动效率。按非公认会计准则计算，住房交易业务的销售及营销费用较去年第三季度峰值减少了约9,000万元人民币，主要是通过广告和营销投放的优化。相关广告和促销费用较去年第三季度峰值下降了20%以上。家装业务的销售及营销费用下降更为显著，较去年第三季度峰值减少了超过1亿元人民币。核心驱动因素包括AI技术提升容器和其他前端员工的运营效率，以及组织优化改善了劳动力结构。对于研发费用，按非公认会计准则计算，第三季度费用同比增长约7,900万元人民币，因为研发团队规模稳步扩大。截至第三季度，研发相关人员超过2,300人，较去年第三季度增加了100多人，其中AI相关研发人员超过600人，较去年同期翻了一番。研发资源继续向核心领域倾斜，第三季度AI相关研发投入超过1.5亿元人民币，较去年同期几乎翻了一番。我们的运营效率提升战略有着清晰的执行路径。我们坚信，随着市场环境企稳，我们持续的运营优化将充分释放运营杠杆效应。
Operator
本次电话会议即将结束。现在，我将把话筒交给今天的主讲人李思婷女士，请她做结束致辞。
Siting Li
再次感谢各位今天的参与。如果您有任何进一步的问题，请随时通过我们网站上提供的联系方式联系贝壳的投资者关系团队。今天的电话会议到此结束，我们期待下个季度再次与各位交流。谢谢大家，再见。