基于消費者體驗水平的體驗店選址研究

本文中對荷夫模型作出適當改進，引入以距離與商圈競爭力為影響因素的效用函數，量化體驗店對消費者的吸引力，即體驗店對消費者的吸引力與商業街競爭力指數成正比、與到達商業街的曼哈頓距離成反比，在覆蓋一定范圍內所有消費需求情況下，建立以消費者體驗水平最大化為目標的線性規劃模型。通過對旅游體驗店在北京選址的實例分析，計算出投入產出比與收入均衡的最佳方案，以證模型的實用性。

一、引言

隨著體驗經濟時代的到來，旅游體驗店也應運而生。旅游體驗店是指旅游產業管理者為消費者創造出一個包括娛樂學習等多功能的休閑活動的體驗平臺，這種體驗將給消費者深刻的記憶。[1]

體驗店選址與傳統設施選址的區別，主要在于體驗店選址以消費者獲得最佳體驗感受為中心，需結合消費者優先選擇距離較近、體驗店所在商業街職能的位置的心理選址。[2]

1.問題描述與基本假設

該體驗店選址模型采用集合覆蓋模型，引入與服務質量、消費者到商圈距離相關的體驗指數度量消費者體驗水平，建立以消費者體驗水平最大化為目標的覆蓋模型。同時，考慮體驗店建設成本對選址決策的影響，并以此建立模型，該模型建立基于以下假設。

1. 消費者只光顧對其最具吸引力的店鋪，且只能被一家店服務。

2. 各店面面積、提供服務水平均相等。

3. 需求點位于網絡頂點，店鋪也選在網絡頂點上。

2.模型參數

M：需求點的集合，；

N：候選體驗店的集合，；

C：總成本

cj：候選點j的成本

wi：需求點i的需求量；

dij：需求點i到候選點j的曼哈頓距離，即dij = |xi - xj| + |yi - yj|；

Aj：候選點j所在商業街的競爭力指數，即量化商業街對顧客吸引力的大小；

Pj（i）：候選體驗店j對需求點i吸引力的效用函數，

；

xj：如果體驗店在j處建址，則xj = 1，否則xj = 0；

3.模型建立

（1）

（2）

其中，式（1）是目標函數，表示整個消費者體驗水平的最高值。式（2）表示限制成本的條件，并且是所有決策變量的0-1約束。其中式（1）中用效用函數量化商業街對消費者的吸引力，該效用函數能描述在提供服務質量相同情況下，體驗店所在商業街吸引力越大，商業街距消費者曼哈頓距離越近，消費者體驗指數越高，反之越低的特點。

二、實例分析

假設某品牌體驗店考慮在北京開設體驗店，經調查得有21個候選點（）和23個需求點（）。為計算方便，假定各體驗店建設面積均相同，研究在建設成本的限制下，隨著選址個數的增加消費者體驗水平的最高值，進而選擇合理方案。

區域指數[4]基于高德地理位置數據，利用位置大數據挖掘技術，分析區域的人群熱度情況。根據該指數分別選取區域指數較高的21條商業街作為候選點及23個活動場所作為需求點。

圖1 需求點與體驗店候選點位置示意圖

按照需求點區域指數與人群活躍度成正比的特點估算需求量，各需求點需求量見表1。

表1 需求點的需求量

需求點

區域指數24832.2519030.0019943.25 2630.002629.00

各需求點與候選點的距離計算可由Haversine公式

（3）

其中分別代表緯度和經度的弧度制，計算得到各需求點與候選點間的距離見表2。

利用候選體驗店對需求點吸引力的效用函數，，這里的我們取該區域的高德區域指數作為其競爭力指標，所以可以計算得到各個需求點到各個候選點的概率分布列，如表3所示。

使用上述模型LINGO通過構造集合段、數據段、目標與約束段對線性規劃模型進行求解。求解結果如下。

圖2 期望和投入產出比

由圖可見，當總成本限制越大時，期望越大，但是投入產出比也會很低，不合實際，雖然第二個點的投入產出比很高，但收益并不高，為此選擇成本為77萬，此時，期望值約17.23萬，且其后面的相對增長率很小，意味著增加成本已無法顯著提高目標期望，用LINGO計算的候選點集合為

。

三、結論

現今各大品牌旅游店爭相開設體驗店，只有注重消費者體驗感受才能在復雜的競爭環境中獨占鰲頭，因此本文給出了以消費者體驗水平為目標，該模型根據消費者優先選擇距離近、商圈對其吸引力大的特點構造效用函數，并結合成本對投入產出比的影響建立優化模型。并用lingo代入實例得到了合理的選址方案。（作者單位為東北大學秦皇島分校，數學與統計學院）