规划行业常见分析方法的商业化应用

cuimengyang

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规划研究，在很多时候都强调了多学科综合的特征，并且借鉴了各种分析方法。其中有一种分析，交通分析，在规划中常被用到，例如交通的OD图。在业内很多人来看，有时候OD分析并不能够准确的表达出城市的交通状况，或者说在一些宏观的规划中，并没有真正的得到运用。但是，我们可以找寻另外的一个方向，他的应用却具有很大的商业价值。而实际上，在交通分析的领域，是蕴含着除公共服务之外的更大的商业价值，只是这种技术，在规划中应用时发挥的作用，或许还不如一些商业化的应用。一起看看这个例子吧。

近期互联网上出现了很多打车应用，即通过移动互联网与手机定位，方便的联系和呼叫周边的司机车辆，而提供这项应用的公司则从中获取抽成盈利。

这个例子是 “易到用车”。以下是其在36Kr发布的文章，因此采取第一人称叙述：

“易到用车”是个提供司机的分时租车平台，用户使用易到用车的 APP 就可以按小时预定租赁公司的带司机的车辆。

刚开始做易到用车的时候，最关心的问题就是
[blockquote]

[li]谁是我们用户？[/li][li]他们都在哪里？[/li][li]他们用易到做什么？[/li][/blockquote]这些问题的答案，除了常规的市场调查外，其实从数据的挖掘中，也可以获得——甚至更加真实。

举例来说：

下图是一个普通的周一，北京市易到用车的车辆的 HeatMap。

通过对周一北京的车辆行驶轨迹数据进行挖掘，发现了一些有趣的现象可以解决困扰我们的营销问题。

例如：

目标用户在哪里？

从 HeatMap 上可以看到，用户最常用车区域都已经标成红色，可以轻易对应到北京的相应区域。从图上看 4 个比较热点的区域是：
[blockquote]
机场
CBD 以及东三环沿线
中关村地区
金融街以及西二环沿线[/blockquote]这个数据对我们非常有意义！

这些高频次的用车区域是用户经常出入的地点，这正是目标用户最密集的地方。我们需要将易到用车的推广覆盖到这些地方，让更多目标用户看到，这些目标用户的转化率效果出奇的好。

用户使用易到用车做什么？

易到用车建立了另外一套挖掘模型。

下图是：通过挖掘一个月以来的用户行程数据，得到的行程聚合图。

上图直接连接了行程的起点和终点，不同圆圈的大小代表用户使用频繁地点，不同粗细的线表示重复行程

我们可以直观的看到，几个比较粗的线条都出现在机场到 CBD 之间。

这恰恰回答了“用户是谁？“ 和” 用户用车做什么？”的问题

举例说明：

从上图可以明显看到，机场与 CBD 之间的行程最多，其次是机场和金融街之间。

通过这些数据的聚合，明确得知用户通常在商务区与机场之间路程用车，系统的车辆调配算法就会根据此聚合结果进行车辆的调配和安排。例如：送用户去机场的车辆会接到当时的接机订单，降低司机空驶，大幅提高运营效率。

另外，易到用车的产品根据密集行程的分析结果，优化了机场到 CBD 之间的价格和里程，进一步提高用户转化率。