新设的Gogoro换电站该开在哪里?

2020年07月13日 16:10 T和生活
新设的Gogoro换电站该开在哪里?

在 Gogoro 的电池交换站首部曲 中,我们以路网分析的方式,展现了现有 Gogoro 换电站在不同距离的可服务範围和人口数;二部曲 更进一步使用商圈理论的赫夫模式,推算出每个换电站的潜在客群数和实际服务的骑士数量,进而找出高服务需求和低服务需求的站点。但对于商业应用的决策者来说,可能更想知道,如果我今天要新开设店面,那幺到底应该开在哪里?

本公司长期耕耘商业空间智慧领域,早已建立很多 商业分析 常用的参考指标,像是交通可及性、商业活动强度、生活型态强度和居住人口强度等等。所以在三部曲我们就整合这些资料,做一个线上版展店决策支援系统,来协助决策者判断到底店应该开在哪里。

首先,我们必须先做资料预处理的动作,算出每个区域的开店强度,每个区域的开店强度,会跟这个区域周边是否有换电站有关,举例来说如果我家旁边已经有一个开换电站了,那再开一家的机率可能很低。在二部曲中我们已经推算出每个区域的到店机率,如某个区域到店机率低,代表邻近区域可能都没有换电站,因此未来的开店强度可能较高。接着,整合刚刚所说的四个强度指标资料,这四个指标连同开店强度都转化为 10 等分的强度分数,这些强度指标都是建在 100*100 公尺的网格资料内,合计资料量高达 52 万多个网格,当我们点选其中一个网格时,可以得到该网格五项指标的强度分数。

新设的Gogoro换电站该开在哪里?
图 2 展店决策分析模组

接着,我们应用 CartoDB 最新的 Deep Insights 模板功能建立展店决策支援系统,Deep Insights 能够提供线上即时筛选巨量资料展图的动作,同时依旧保持良好的系统效能。透过简单的操作来进行商业分析,因此如果要发布巨量资料在地图上,是一种合适的解决方案。

举例来说,我们把做好的五个强度指标在 Deep Insights 进行筛选,设定相关的筛选条件就可以知道应该把店开在哪里。如下影片,假设 Gogoro 展店的决策者预计在新北市板桥及中永和地区再开几个换电站,在 Deep Insights 的模组中,先设定开店强度要在 9 以上的区域,主要是希望先滤掉原本已经有设站周边的区域,可以发现原先在换电站周边的网格瞬间被滤掉;这时再新增一个筛选条件,同时还需要满足这个地方商业活动强度要在 5 以上,这时在仅剩 239 个网格被选取到;最后再加上一个条件希望这个地方居住人口强度要在 8 以上;透过这三个条件的交集组合,找出板桥的江子翠、中永和的中山路一带,可能是 Gogoro 未来新设换电站可以考虑的地方。

由于每个决策者对于开店考虑的因素不一样,CartoDB 提供了这样一个展店决策辅助工具,透过自己的知识经验去组合不同的因子,找出属于最适合企业的开店位置。

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