极海人口数据洞察动态报告解读2

Jun 24, 2024
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在上一篇文章《如何处理及分析人口数据?》中,我们以上海五角场商圈为例对区域客流数据进行了初步的分析。在探讨分时客流时提到,陆家嘴客流高度集中于工作日的午餐时间是因为工作客群占比较高,这一比例大概占到34%左右,相较而言,五角场商圈由工作客群带来客流仅占日均客流的18%。

【客流结构】数据常常被用于店型分类,如划分社区型门店,办公型门店或商场店,并延伸出不同店型的选址及经营策略。对商场店而言,着重看客流,做的是流量的生意;对社区店而言,着重看常驻人口,做的是复购的生意。根据我们的实践经验,在搭建门店销量预测模型时,提前做好店型规划可以有效提升预测的准确性和结果的可解释性

【常驻人口结构】五角场约有21%的日客流是由2.4万的常驻人口带来的,其中工作人口2.1万,占88%,居住人口0.4万,占16%,二者相加之所以大于100%,是因为其中约有3%职住同区,即工作地和居住地都在这里,具体的工作地和居住地会在后面的“常驻客群对比”页中有详细的列表,这里先不赘述。

!!重点:【流动客群辐射距离】如何衡量一个区域的对外吸引力呢?客流规模是一个指标,尤其是其中流动客群的规模,因为他们要花费更大的代价(距离)来到这里,如果一个区域能够从更远的地方吸引客流,人们愿意付出更高的时间的成本来到这里,那是不是意味着这个区域更有吸引力呢?

如何量化吸引力呢?这里我们定义了一个指标“辐射距离”—— 即覆盖50% #流动客流 #职住地 的最小半径。这一指标只关注流动客流,并且只选择工作地和居住地中较近的一个。

五角场的辐射距离大约为8.1km,相较于最远的陆家嘴(14.3km),还有43%的差距。一般而言,超过10公里就算得上一个城市级商圈,5km及以上就是一个区域级商圈了。关于这一指标更多的说明,可以参考谁是杭州最大的商场一文。

在这一指标的下方,我们列出了流动客群在不同距离范围内职住地的占比作为对指标的解释,我们甚至可以通过下方的图倒推出辐射距离。

【流动客流月到访频次】五角场流动客流到月平均到访频次1.57次,一个月只来过1次的就占了72%,月到访频次达到5次及以上的仅占4%。

以上模块都是对单一区域数据的分析,下一页“区域客流对比”则是对本次分析所有区域客流数据的一个汇总。

该页面提供了更便捷的客群、日期切换模式,如果你想重点观察某一区域,也通过勾选“突出区域”可以将该区域以不同的颜色显示出来。

【日均客流与客流密度对比】三个商圈中,徐家汇的客流量及客流密度都是最大的

【辐射距离对比】陆家嘴的辐射距离是最远的,商务需求的吸引力要比商业需求更具吸引力

【夜间客流对比】夜间客流最大的是徐家汇,但占比最高的是五角场

【客流结构对比】流动客流占比最高的是五角场,工作客流占比最高的是陆家嘴,居住客流占比最高的是徐家汇。

在下一页“常驻客群对比”模块中,我们还对常驻人口、居住人口、工作人口在不同区域的分布做了对比,拆分了其人口结构,并在最后详细列出了区域内常驻人口的主要分布地。

区域筛选器可以控制显示的商圈,定位类型可以选择工作地或居住地,左侧的条形图代表在这里工作或居住的人占比,其中五角场主要的工作人口集中在各大商场,其中占比最高的是五角场万达广场,占比达到25.7%,如果我们点击该条形图,右侧的地图会将其用红色标识出来,方便我们快速定位。如果你觉得地图上的标注有些影响显示效果,也可以在地图与标题之前的切换地图样式,选择“隐藏标注”关闭标注。

客流分析的最后一部分是客流来源分析。

【来源省份】在五角场的全部客群中,来自上海本地的客群最多占到90%,在剩余的10%的外省客群中,江苏占比最高达29%,浙江、安徽紧随其后,三个省份占到外省客群的一半。

相比之下,陆家嘴更吸引外地人,本地客群占比仅为66%,剩余34%的外省客群中,广东取代安徽排名第三,占比8%。其实这也从一定程度上解释了为什么陆家嘴的辐射距离最远。

【来源城市】由于上海是直辖市,所以无论是按省统计和按市统计的占比其实是一样的。来五角场的客群中,苏州、杭州、南通、北京的人是最多的。

【职住地分布】与“常驻客群对比”模块的职住地分布不同,常驻客群的职住地分布限于区域内部,这里的职住地没有这个限制,会列出所选客群工作地或居住地占比前200(如果有的话)的位置,如果我们一股脑的把所有位置都放上去显然是没有意义的,所以在这里我们增加了两个筛选器。

一个是对距离的筛选,我们可以限制显示的最大半径,这里的半径是指职住地距离区域中心的直线距离。左侧的条形图显示的位置,位置前的公里数代表的就是该位置距离区域中心的直线距离,右边我们则用不同颜色对其进行了标识,绿色代表1km内位置,黄色代表1~3km内位置,天蓝色代表3~5km,超过5km的统一显示为深蓝色。同样的,我们可以通过点击左侧的条形图,快速定位到右侧地图中的位置,此时该位置的圆会显示为红色。

二是对占比的筛选,我们可以限制显示的最大占比,快速筛选出重点职住地。

最后,我们还可以将其显示为热力图,切换后左侧的条形图也会发生变化。覆盖 #五角场 #全部客群50%的 #居住地 所需要的最小半径为8.6km,这里的#五角场、#全部客群 #居住地 都是我们根据我们前面筛选器的选择动态生成的。

另外也需要注意一点,那就是我们前面所说的"辐射距离"指标仅适用于 #流动客群 的 #职住地,与这里的数值是有区别的。

以上就是“区域客流分析”这个大模块的主要内容,大家可以复制下面的链接在网页上查看测试,如果你也也想针对你关注的区域制作相关人口数据报告,也欢迎添加极海小助手与我们联系!

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下一期文章我们将进入客群画像模块的说明,敬请期待~

本文也同期发表于极海品牌监测公众号。

王昊

用地图思考人生

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