基于大數據的營業廳選址實踐應用

俞濤

摘 要：河北聯通計劃在H市新建5個中型或大型營業廳，逐提出選址需求。技術部在參考肯德基、麥當勞等實體店選址思路，以城市柵格為單位，結合電信運營特點，從經營效益、用戶結構、業內競爭、未來發展等五方面因素考慮，對各柵格進行綜合評價打分。然后，再通過人工糾偏，形成最終選址推薦柵格，提供給市公司。

關鍵詞：營業廳;選址;柵格

隨著大數據應用的推廣，數據挖掘的思維已深入到各個領域，決策不再是拍腦袋，而是需要有數據依據，甚至數據決策。對于大數據分析的具體應用，可基于案例主題及真實事件進行總結、梳理，對事件發生、發展的全過程進行描述，尤其要對主要措施、關鍵行為進行清晰的描述和展現，防止遺漏與事件相關的重要因素和細節，并注意情節的生動描寫。針對運營商營業廳選址，基于運營商本身所擁有數據的多樣性和可靠性，可從多維度考慮。

一、選址原則

自有營業廳選址須要注重其特有的業務結構、客戶結構、收入結構和組織結構，結合國內外多種品牌營業廳選址方法，可專注的以下幾方面：

1、效益優先：銷售型營業廳選址的目標是使營業廳效益的最大化，因此在選址時需要考慮營業廳的效益，優先考慮效益高的店址。以達到用最低的成本提供最高效益的目標。

2、競爭要求：競爭對手，在競爭對手重點布局的區域進行選址布點;同時避開自己現有營業廳、社會渠道附近的地址。

3、未來發展：考慮未來環境的變化，對布點區域的發展前景作出評估。

4、人口結構：需綜合考慮附近常駐人口密度、流動人口密度、人口教育、消費、年齡等結構。

二、考慮因素

按照選址原則，結合對運營商自身數據的挖掘和互聯網數據的爬取上，營業廳選址方案可考慮、利用如下因素：

1、經營效益

對營業廳效益評估可量化成對周圍環境的考評，主要包括所屬商圈的類型（核心商圈、次級商圈、邊緣商圈）;區域人口規模、小區數量;周邊最大的賣場/超市數量及規模;周邊最大的商場規模;寫字樓檔次、數量及規模;是否毗鄰政府機關、學校;是否有銀行網點;周邊消費檔次情況。

2、用戶結構，主要包括當前在網用戶ARPU值、MOU值，通信產品購買水平，年齡結構，教育文化水平等。

3、業內競爭，主要包括附近競爭對手營業廳類型及附近競爭對手營業廳數量;附近自身營業廳數量及附近自身社會渠道數量;附近手機賣場、通信城、大型家電賣場。

4、未來發展，主要包括是否位于規劃核心建設區域;周邊樓盤售價;

三、營業廳選址具體方案

（1）營業廳選址流程

本著營業廳選址原則，按照營業廳選址考慮因素的思路，設計出適合的選址方法。首先對城市進行柵格劃分，再在柵格內對具體的選址地址進行評估。具體步驟為：第一步，城市區域柵格劃分;第二步，柵格分析、定位;第三步，柵格內營業廳規劃研究;第四步，柵格內營業廳選址研究。

（2）營業廳選址步驟

第一步：區域柵格劃分

本次選用城市區域柵格劃分方法為將H市按照經緯度以一定的步長柵格化。根據H市具體需求，以城市二環路為城市邊界，將二環路以內作為研究區域;定義柵格步長為300米。

第二步：選址洞察-綜合評價

綜合評價采用模糊綜合評價法：通過構建選址不同維度輸入，確定不同維度的權重和同一維度的不同評估參數及權重進行綜合模型分析。其中，人工衡量因素打分占比30%，人口密度測算占比70%。

1、人工打分

2、人口密度打分

以柵格中所含，所有基站的人口密度，做為柵格的人口密度?；救丝诿芏?常駐人口+流動人口。

常駐人口

取自大數據平臺基站常駐人口模型計算結果，具體為用戶停留時間最長的基站為常駐基站。根據忙閑時停留時間的不同，可將常駐基站分為工作地常駐基站和住宅地常駐基站。本案例不涉及區分。具體如下圖所示。

流動人口

根據用戶在基站周邊的活動行為，計算一天內通過該基站的客流量。

客流量：將某一基站（不分忙閑時）覆蓋的所有人口作為該基站的流動人口;

檔位劃分

1）將柵格常駐人口和流動人口按均值倍（n=0.5、1、1.5、2），分割成5檔，1檔最差，5檔最優。

2）將常駐人口和流動人口相加求和，得到結果1至10（一共10檔）其中2檔最差，10檔最優，每檔10分。作為評定基站附件人口密度的主要規則，密度越大，檔位越高，得分越高，如下圖所示。

3、綜合評價結果

最終柵格大人結果為綜合人工打分+密度打分結果。如下圖所示。

第三步：柵格篩選-剔除現有營業廳覆蓋范圍

1、計算城區營業廳覆蓋半徑

算法：（1）某個現有營業廳與周邊所有營業廳，以到最近一個營業廳的距離一半，做為該營業廳覆蓋半徑，即R1=r1/2=最小半徑值（r1半徑/2，r2半徑/2，r3半徑/2，r4半徑/2）

（2）現有營業廳覆蓋半徑平均值，即為該城區營業廳覆蓋半徑。即R=（R1+R2+…+RN）/N

2、根據已建營業廳的位置及覆蓋半徑，刪除在已建營業廳覆蓋范圍內的柵格。如下圖所示，剔除藍色圓圈內的柵格。

第四步：柵格定位

根據柵格打分結果，選出綜合得分較高的且未在現有渠道覆蓋范圍內的柵格，作為選址目標位置，結果如下圖所示，藍色粗體線中的的柵格可作為適宜營業廳建指的地理位置。

第五步：鎖定分析-糾偏后結果輸出

綜合城市規劃、實際營業廳建設規劃、競爭對手營業廳建設位置、所選柵格是否有合適鋪面等實際情況，對所選地點進行人工糾偏，結果如下圖所示，紅圈區域。

最終輸出結果如下

（三）分析總結

通過對大數據挖掘多種算法的使用，以及對大數據多樣性數據源的利用，改變傳統營業廳選址拍腦門的方法，不僅使之更加科學、合理，更有效提升了聯通自建廳的經濟效益和社會效益，同時也為大數據外部應用變現（如銀行營業廳選址），提供了寶貴經驗。