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沈从乐:商业数据在空间分析上的可能性

中国的城市值得有一套新的数据体系重新定义哪些城市是好的,哪些城市是接下来更有商业价值开发的城市.

泰伯网

  6月15日上午,空间大数据与人工智能峰会在北京国家会议中心举办。新一线城市研究所主编沈从乐应邀出席了会议,并发表了演讲。以下为沈主编的演讲实录,未经本人确认。

  大家好,很高兴今天可以来到极海活动,来和大家聊一聊我们对于商业和空间数据的理解。其实对空间数据来说我们是一个外行,我们是一家做媒体出身的公司,我们的重要产品可能是很多人知道的新一线城市或者说中国城市商业魅力排行榜的产品。在我们看来中国的城市值得有一套新的数据体系重新定义哪些城市是好的,哪些城市是接下来更有商业价值开发的城市,这件事情我们其实是从2013年提出去做的,在数据之外的一个榜单,实际上我们真正把它做到比较规范的样子是在2016年,到2018年已经是第三年发布了。

  其实说起来这背后有一个故事,我们为什么说在2013年做了这件事,实际上2016年才做成呢?2013年的时候我们编辑部出来了这样一个想法,我们是商业记者,大家都是做商业媒体报道,就在想说我们一直去怎么看中国的城市,都是大家排一排GDP,算一算人口规模,大概再加一些其他的统计公报上的数据就可以看了,也是整个商业咨询行业或者决策行业最基本的决策能力。我们觉得不太对劲,在我们接触的各种行业和公司,尤其是跨国或者全国性的公司来说,他们在探讨中国城市应该是哪些中国城市布点的时候,我们知道有很多公司有非常完善的做商业决策分析的体系,这个体系也是经过审慎思考的决定,我们可以把他们的思维方式模拟出来,正好国外也有经验,很多年前就有指数衡量一个城市到底实际综合发展程度是怎么样,中国的市场这么多元就通过多个指标看。

  当时我们找了两百个品牌,一群文科生什么都不会干,就把每家官网打开数数,肯德基在北京开了几百家,星巴克大概一两百家这样数,我们派出了五十个记者,一人分了不到十个城市,大概七八个城市。然后去查了两百个品牌所有的门店总数是多少,在座的各位都是学空间或者做数据的,可能没法想象这帮文科生这么费工夫把数据做下来,这事开始的阶段就长成了这样,我觉得我们的思维是挺好的,我们希望可以把这件事情以一种新的方式在公众的领域去完成,所以我们就开始做这样一个可以综合评估城市商业魅力的榜单。

  后来我们的团队进行了升级,专门有团队去做爬虫,去做数据的整合,去定期的爬这些数据计算它的数量。这个过程当中我们会意识到其实你就是数数,你就是一个特别没有壁垒的事,应该往哪方面拓展呢?应该往空间的方面拓展,因为空间对文科生的世界来说是一个多维的世界,不光可以数数,还可以分析数和数之间的关系,分析点和点之间的关系,分析品牌和品牌之间的关系,我们逐渐的把数据库沉淀下来,做成了一个集合了两百多个品牌,在中国进行动态监测的数据库,这个库特别简单只有两百个类型,但是我们这个库做的比较辛苦,花了半年的时间写了两百多个爬虫爬各家的官网,经常的去写新的爬虫更新,这个库积累下来以后,就是开始逐渐的在商业的空间分析上迈出了自己的第一步。

  这个是我们在2017年做的榜单的第二份,我们把中国338个城市的线下商业的状况,以及我们联合了十几家互联网的TOP品牌跟他们要一些中国城市的数据,把这些指标综合起来,我们做成了这样几个大的维度。

  第一个是商业资源集聚度,我们做的数据库进行了更多维度的展开分析。第二个维度我们做的是城市枢纽性,这个我们一方面做了很多交通在各个城市的梳理,另一方面我们也把刚刚说到的商业资源的集聚程度放大到城市群和区域的级别,再去整体的判断现在中国的总体状况。第三个维度和第四个维度比较偏互联网数据一些,我们做的城市人活跃度和生活方式多样性,里面包含了各种国内数据,包括APP用户的活跃数据,以及各种PUI数据点体现出来的城市里面自己应该有的各种各样的生活方式的多样性。最后一个指数比较综合,但是它的点其实也是落在最关心的事情上,一座城市的未来包括了创新和人才吸引力以及和京东合作的消费潜力的数据,这五个指标其实下面涵盖了18个二级维度和99个三级维度,我们把它整合起来之后形成了现在的2018年榜单的长相,在标准化的基础之上就可以看到每个城市在每个领域跟别的城市相比的状态。

  做完这个榜单之后,我们觉得掌握的数据不算大数据,但是也是一个对分析来说,很庞大的数据体系,所以我们进一步的对这个数据进行了它自己的分类和归集。一般来说我们会把综合能力放在很重要的位置上,因为像商业魅力、消费品牌、外部交通、城市对标,这些都是基于我们的榜单最容易出来的场景,我们在空间结构上把各个板块拆开,希望能够跟不同的领域发生新的交集,并且引入自己的行业逻辑,判断哪些事情是值得进一步分析的,这些展开来说就是在商业业态层面上,我们做它的垄断、连锁化等等方面,我们自己也把数据库的层面去梳理出来,可以包含从空间上来说它是最小的,我们现在做到,我们希望把它定性在商圈的级别上,进一步往上是城市的分区,再就是城市群,在时间上自然是过去、现在和未来,我们希望在基础数据和商业品牌的数据以及现在很多用户的数据之上,希望未来可以探索出一些有商业预测和未来预测的一些新的指标。

  接下来具体跟大家讲讲我们在商业数据的空间化上做过的一些尝试,虽然可能还是显得很文科生,小白。我觉得这些事情如果把它放在全国的体系上来讲,它有些时候已经在尝试迈出第一步。比如我们最近有一段时间了,我们把中国的商圈做了一次大的清洗和排名,在商业咨询里面商圈是非常虚的概念,有的时候画一个点和圈就是商圈了,这个圈的边界到底有多大,具体包含了哪些楼宇和商业品牌是不定性和定量的,我们可以用我们已经积累的商业品牌库去把商圈画出来,这个画的方法相对还是比较好理解的,我们会把所有的品牌算一个我们自己认定的,觉得这应该是一个影响商圈结构的模型,我们做了进一步的事情,是我们希望把商圈的边界清理清楚,我们看的是这个商圈品牌的资源聚合度到底是什么样的层次,或者典型的团队在上海,我们的商圈编队是闭合的,我们是不是可以定量的认为某一些商圈完全融合在一起了,如果在数据上呈现这样的情况,我们就会认定为是一个大的商圈而不是硬性的切分它。基于这样的一个数据思路,我们就把所有的中国城市里的品牌落到空间上之后,去做了商圈的识别,并且我们每个商圈都可以计算出它定量的一个商业资源的聚集度指数,并且给他去排名,我们这个榜单发出来,一个小榜单,好多人也说原来南京新街口再也不是中华第一商圈了,北京的商圈没有一个进入全国前二十的排名。这个是我们从供给端去分析的结论。

  我们像刚才说的,我们进一步从城市商业发展的体量进一步的分析。我们跟南京也在提这件事,新街口是南京唯一的最大商圈,它周边的南京其他商圈的发育,像多中心的重庆来说完全不是一个量级,这也导致了重庆是今年榜单上升的一名,四位上三位了。这座城市商业扩展是很大的亮点,商业拓展的思路在中国最顶级的城市,现在已经进入到一个相对焦灼的状态,如果一个城市的需求量再上升或者它的空间上对品牌的吸纳量不再上升的话,这些品牌就会比较难的找到,如果一个多中心的城市自然吸纳的空间就会更大,也会帮助这些城市形成自己更好的商业氛围,在这两张图的对比之下就应该知道南京该焦虑了。

  我们进一步比较,在中国建了那么多的新城新区,建设完之后甚至把新城新区的规划人口统计起来有三、四亿人多,之前说过一个报告重庆的解放碑和欢迎桥去比已经没有任何优势了,苏州本来就是老城,街道是比较多的一块,和现在有产品的工业园区也不成很好的比例关系。但是在大部分中国的城市里面,新区的商业发育还远远不及自己的老城区。

  把商圈打开就会看到更多的东西,这个是做的快时尚品牌的选址逻辑分析,我们会把HM找了全国所有的门店周围五百米的竞争对手,这个结果出来我们自己都笑了,原来它的竞争对手是从高级的奢侈品牌,一些快销品牌,还有国产品牌,这个其实对于整个品牌它现在全国的门店网络布局来说,是可以把他们脑子想的商业逻辑的东西做了更多的视觉化,我们也去进一步计算了各个品牌,现在用智慧化的网络去算现在在各个级别的城市重心程度是怎样的,我们的库因为时间的积累有三年的逻辑,可以把时间上的维度进一步去打开。在这个里边我就选了将近两百个品牌,看了它三年的在不同级别城市的展开路径。我合过小米的数据没问题,我们很难想象一个品牌的开店策略能在一年之间发生非常大的变化,小米的数据出来以后从一二线城市变成了四五线城市的概念。

  在商业之外我们再去探索,我们对商业的定义是很泛的,刚才说的零售类的品牌是商业,同时我们认为居住的空间也是有商业因素所在。比如说房产开发商介入,导致了中国很多地方处于空置率偏高的状态,但是这个怎么定量的呈现出来。这是我们给杭州做的数据专题,我们拿到了每个社区的实有人口数据,我们就把人口的数据和房产数据进行了一次匹配,这次匹配就是希望计算哪些地方他的人口饱和度比较高,也就是说房子基本上住满了人,哪些地方是大量开发没有人住的地方。它是从中间适量的住,到外围还有一块是有供应不足的状态,再往外是过量。这个住宅用地和空巢用地的设计还是有意义的。

  我们也自己做了一个城市,我们想说,刚刚我们分析了居住空间和人口,居住空间和商业的配置是不是也有意义,这张图大家很好理解,上海一个小区的户数做下来的人口户型图,没有人手中有最精确的数据,我们觉得也许通过房子可以把静态的人口做一个大概其的盘点,上海的低空置率的城市里面做到大概的居住人口,我们把这张图和下面这张,我们擅长做的城市的商业空间的分析,我们得到了上海社区商业的布点当中的空白区域,并且是潜力区域的存在,这里面做一些标注,就是说他把当中空掉的部分已经有很好的商业体量,其他颜色越深的地方说明在这个地方进一步布局商业。

  最后,我讲两个案例,比较简单的过。这个是我们给成都区政府提供的报告,成都在我们的榜单里出来了一个非常典型的事情,这座城市有很好的夜生活,这座城市的夜间交通能力覆盖非常差,在中国所有城市里面的排名只能到中间水平,晚上十点开的餐厅在哪,酒吧在哪,把现有的图上去找出哪些是空白的,这个事不难,这个事据说是在我们内参的报告是在年前递上去了,年后说赶紧建,开了十二条公交线路,他们没有完全按照我们圈出来的点,他们尽量做覆盖也想做更全,他们加了几个环路,这个事我们给成都人民带来了一个好消息。

  另外也是在杭州项目上做到,这个新旧文化空间我们在很多城市都尝试做,我们可以了解到一座城市里面除了传统旅游打卡的景点之外,是不是还有一些年轻人日常居住在这个城市的人,周末特别喜欢去的地方,包括了展览性的空间、讲座空间、文化演出的空间,我们把这些空间和传统的空间做了结合之外,在这张图上黄色的是最传统的地方,蓝色的是这座城市里年轻人聚集度最高的地方,通常在大学城或者新建的商业园区,商业办公或者孵化的地方,绿色的部分通常是城市里集中活力最好的地方,一般是这座城市的老中心,他把传统做到了强项。可以在这张图进一步规划现在的空间是不是配置的合理,现在的这些年轻人爱去的地方已经足够满足这座城市进一步吸纳更好的人才,在数据的分析基础之上,我们希望我们能做的事情可以比原来我们只是数哪些城市里面的各个平台开多少店更有价值一些,这也是整个地理空间或者是空间思维给我们带来的一个提升和改变。

  城市是人类最伟大的发明,这句话是我在每个演讲都作为结尾的词,这句话是我们每个人爱城市的理由,谢谢大家!

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