林郁東 蔣燎原 解雪 鄒翹楚 楊竹娟
摘?要:購(gòu)物中心可以滿足各層次消費(fèi)者購(gòu)物、餐飲、娛樂(lè)等多元需求,隨著近年居民收入和消費(fèi)水平的提升,其在大小城市的規(guī)模體量日益擴(kuò)大。購(gòu)物中心內(nèi)消費(fèi)者的活動(dòng)是一較為復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過(guò)程,既受購(gòu)物中心空間設(shè)計(jì)、商鋪吸引力影響,又與消費(fèi)者自身偏好、消費(fèi)計(jì)劃有關(guān)。本文使用計(jì)算機(jī)模擬方法,基于Python計(jì)算機(jī)語(yǔ)言模擬購(gòu)物中心的布局設(shè)計(jì)與顧客的消費(fèi)活動(dòng),進(jìn)而得到購(gòu)物中心內(nèi)的人流分布。最后,應(yīng)用程序得到購(gòu)物中心的優(yōu)化布局方案,使購(gòu)物中心整體消費(fèi)量顯著提升。
關(guān)鍵詞:購(gòu)物中心;人流分布;業(yè)態(tài)組合;消費(fèi)者行為;計(jì)算機(jī)模擬
一、 研究背景與文獻(xiàn)綜述
購(gòu)物中心集購(gòu)物、餐飲、娛樂(lè)一體化,業(yè)已成為零售業(yè)最受青睞的銷售經(jīng)營(yíng)方式,發(fā)展尤為迅速。以萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)、萬(wàn)象城等為代表的購(gòu)物中心形成了不凡的品牌凝聚力,成為居民購(gòu)物出行的首選之一。然而,網(wǎng)絡(luò)零售的興起也在對(duì)購(gòu)物中心形成沖擊。繼續(xù)發(fā)揮購(gòu)物中心滿足多元化需求的優(yōu)勢(shì),擴(kuò)大影響力與競(jìng)爭(zhēng)力亟需更深入的理論研究。
目前對(duì)購(gòu)物中心的研究主要在經(jīng)濟(jì)商業(yè)領(lǐng)域與建筑領(lǐng)域。經(jīng)濟(jì)商業(yè)相關(guān)研究側(cè)重考察消費(fèi)者偏好,即何類商鋪、何種業(yè)態(tài)組合、何樣人文景觀、何種體驗(yàn)服務(wù)有利于購(gòu)物中心吸引消費(fèi)者,本文援引余麗瓊的研究為一例。然而,定量分析的研究比重較小,主要是建筑領(lǐng)域的研究。郭昊栩,李小滴等應(yīng)用空間句法理論與線性回歸分析,從建筑空間設(shè)計(jì)角度評(píng)價(jià)購(gòu)物中心的聚客力、可達(dá)性等。王德等通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查法獲取數(shù)據(jù),使用聚類方法描繪消費(fèi)者的空間行為模式并評(píng)估空間使用效率。
本文認(rèn)為,對(duì)購(gòu)物中心的研究,其最終目標(biāo)是要提高消費(fèi)者的消費(fèi)頻率。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),既要考察購(gòu)物中心空間結(jié)構(gòu)、布局等物理因素,也要考察業(yè)態(tài)組合、消費(fèi)者行為等人文因素。因此,本文使用計(jì)算機(jī)模擬方法,建立Shop類整合商鋪位置、業(yè)態(tài)信息,建立Customer類整合消費(fèi)者特征、偏好、行為信息,從而模擬出消費(fèi)者的移動(dòng)、消費(fèi)行為,最終得到購(gòu)物中心內(nèi)的人流分布。
二、 模型設(shè)計(jì)與理論研究
(一)模型流程與設(shè)計(jì)
本文使用計(jì)算機(jī)模擬方法描繪出購(gòu)物中心內(nèi)部的人流分布,程序基于Python編寫(xiě),其核心過(guò)程如圖1所示。即,圖1以偽代碼的形式將程序的主要思想、過(guò)程與方法予以展示。
首先,程序定義了商鋪類Class Shop與消費(fèi)者類Class Customer。通過(guò)對(duì)研究案例廈門湖里萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)的實(shí)地考察,將其129個(gè)商鋪的區(qū)位、業(yè)態(tài)、品牌等因素錄入電子表格,隨后作為參數(shù),通過(guò)Shop類創(chuàng)建了129個(gè)實(shí)例,匯入列表ShopInf得到了包含購(gòu)物中心內(nèi)部結(jié)構(gòu)、商鋪信息的變量ShopInf。
在Customer類中,有兩個(gè)參數(shù)與屬性極為關(guān)鍵,即type與aim。不同性別、年齡、婚姻狀態(tài)的消費(fèi)者有著不同的偏好,不同類別的消費(fèi)者用type屬性進(jìn)行區(qū)分。同時(shí),每個(gè)消費(fèi)者在購(gòu)物中心的消費(fèi)明確性各有差異,aim屬性區(qū)分了這些差異。對(duì)于“確定型消費(fèi)者”,使用Customer類的point方法,以最優(yōu)路徑到達(dá)目標(biāo)商鋪。對(duì)于“未計(jì)劃型消費(fèi)者”,使用Customer類的round方法,根據(jù)消費(fèi)者偏好描繪其隨機(jī)移動(dòng)行為。
一般地,通過(guò)Customer類創(chuàng)建10000或1000個(gè)實(shí)例,亦即“消費(fèi)者”。讓每個(gè)消費(fèi)者依據(jù)其type、aim屬性憑借point與round方法完成在購(gòu)物中心ShopInf中的消費(fèi)活動(dòng)。程序最終將輸出所設(shè)置統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)的人流量,每一家商鋪的消費(fèi)量等,如此便模擬了購(gòu)物中心內(nèi)的人流分布。將計(jì)算機(jī)模擬的人流分布與實(shí)際的人流分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),從而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)程序的有效性的檢驗(yàn)。
最后,通過(guò)Apparate方法可以實(shí)現(xiàn)兩家商鋪位置互換。進(jìn)一步,對(duì)于指定店鋪,比如麥當(dāng)勞,通過(guò)Apparate方法將其與購(gòu)物中心所有商鋪均進(jìn)行一次位置互換,記錄每次換位后購(gòu)物中心的總消費(fèi)量,消費(fèi)量最高的一次換位即麥當(dāng)勞的最優(yōu)選址。本文對(duì)于各業(yè)態(tài)的商鋪各取一例作為代表,試為不同業(yè)態(tài)商鋪的區(qū)位選擇提供建議。
(二)理論研究
1. 主力店理論
在購(gòu)物中心內(nèi),主力店通常即為知名品牌的商鋪,且往往占有較大的商鋪面積。主力店憑借品牌效應(yīng)成為有著特定目標(biāo)的消費(fèi)者一定會(huì)前往的商鋪,能夠吸引較大的客流量。如此,主力店附近極為活躍的人流就能帶動(dòng)周圍在商鋪的消費(fèi)活動(dòng)。優(yōu)衣庫(kù)便是眾多購(gòu)物中心內(nèi)的主力店。
2. 業(yè)態(tài)組合理論
業(yè)態(tài)組合可以分為業(yè)態(tài)集聚與業(yè)態(tài)異構(gòu)兩種組合。業(yè)態(tài)集聚是較為常見(jiàn)的組合方式,特色鮮明的功能區(qū)吸引更多消費(fèi)者。譬如,“飲食一條街”或“飲食城”常見(jiàn)于購(gòu)物中心內(nèi)。業(yè)態(tài)異構(gòu)則是通過(guò)變換的商鋪業(yè)態(tài)給予消費(fèi)者新鮮的體驗(yàn)。舉例而言,喜茶、鹿角巷等奶茶飲料店以及西樹(shù)泡芙等零食商鋪穿插于服裝商鋪之間,往往收獲良好的效果。
3. 消費(fèi)計(jì)劃理論
鄧曉昱等通過(guò)確定型消費(fèi)行為、計(jì)劃型消費(fèi)行為和未計(jì)劃型消費(fèi)行為對(duì)購(gòu)物中心消費(fèi)者進(jìn)行劃分,本文參考這一劃分考察不同消費(fèi)者的目的明確性。確定型消費(fèi)者有明確的消費(fèi)目標(biāo),會(huì)直接前往目標(biāo)商鋪。未計(jì)劃型消費(fèi)者則依據(jù)自身偏好在購(gòu)物中心內(nèi)隨意走動(dòng)。計(jì)劃型消費(fèi)者則介于兩者之間,既有一定的消費(fèi)目標(biāo),也會(huì)在購(gòu)物中心內(nèi)隨意走動(dòng)。這一劃分在本文程序關(guān)于消費(fèi)者類Customer核心方法的設(shè)計(jì)中發(fā)揮極為關(guān)鍵的作用。
4. 計(jì)算機(jī)模擬方法
齊磊磊等闡述道,計(jì)算機(jī)模擬是以計(jì)算機(jī)為運(yùn)行主體再現(xiàn)研究對(duì)象動(dòng)態(tài)過(guò)程的可運(yùn)算計(jì)算機(jī)程序;其對(duì)象是那些子系統(tǒng)間具有非線性相互作用的復(fù)雜系統(tǒng)。使用線性回歸方法,更多是描繪人流分布的結(jié)果和相關(guān)影響因素間的關(guān)系。因此,計(jì)算機(jī)模擬方法可以更為細(xì)致地還原個(gè)別消費(fèi)者在購(gòu)物中心的活動(dòng)過(guò)程,甚至可以給出每一家商鋪的消費(fèi)量,更為準(zhǔn)確與細(xì)致。
三、 購(gòu)物中心數(shù)據(jù)與模型
(一)案例概況
本文以廈門湖里萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)作為研究案例。廈門湖里萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)(下簡(jiǎn)稱湖里萬(wàn)達(dá))位于福建省廈門市湖里區(qū),項(xiàng)目總規(guī)劃用地面積12.9萬(wàn)平方米,總建筑面積約53萬(wàn)平方米。該購(gòu)物中心交通便利,附近有兩個(gè)公交車站,為其帶來(lái)大量外部客流。
從內(nèi)部結(jié)構(gòu)看,湖里萬(wàn)達(dá)高四層,其負(fù)一層為沃爾瑪超市,第四層為影院,消費(fèi)者主要在一樓至三樓活動(dòng)。為便于理解,圖2中繪制了湖里萬(wàn)達(dá)內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖。其中,A1為入口,消費(fèi)者在每層沿A-B-C-D移動(dòng)。其人流動(dòng)線設(shè)計(jì)為“凵”字形,即D-A段不通行。P、Q、R為三處自動(dòng)扶梯,分別位于入口附近、B處中庭與CD段末端。自動(dòng)扶梯對(duì)購(gòu)物中心人流有重要影響,因此,我們將每層分為AB段、B處中庭、BC長(zhǎng)廊、CD段共四個(gè)區(qū)域。
一樓與二樓以服裝商鋪為主。其中,ZARA、優(yōu)衣庫(kù)與H&M為湖里萬(wàn)達(dá)的三大主力店鋪,分別位于B1-C1段中部,C2與R2附近。麥當(dāng)勞、哈根達(dá)斯等位于入口處。一樓商鋪面積客流較好,面積較大,為實(shí)力較強(qiáng)的商鋪?zhàn)赓U。除此之外,NIKE、Adidas、361等均在一樓設(shè)有門店。而二樓則設(shè)有屈臣氏、NOME等生活精品店,化妝品與潮牌商鋪較一樓為多。湖里萬(wàn)達(dá)三樓則以餐飲為主,包含中餐、西餐、日料、火鍋等各色餐飲,尤以西貝莜面村最受歡迎。此外,小吃零食、數(shù)碼電器、童裝童樂(lè)類商鋪散布在湖里萬(wàn)達(dá)各處。
(二)統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)設(shè)置
上文已介紹廈門湖里萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)的內(nèi)部布局,我們于每層樓P處扶梯、中庭B、BC段長(zhǎng)廊中部、中庭C設(shè)置統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)。其中,中庭B、中庭C為消費(fèi)者決定上下扶梯、前進(jìn)、返回的重要節(jié)點(diǎn),能夠代表其前一區(qū)域的人流情況。因一樓人流方向幾乎一致,故略去入口與B1-C1段。此外,可以觀察到有較多消費(fèi)者在扶梯P2處變換樓層,又增設(shè)該一統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)。我們以15分鐘為一個(gè)統(tǒng)計(jì)時(shí)間單位,平均對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行3次左右的統(tǒng)計(jì),共計(jì)2209人次,平均每個(gè)節(jié)點(diǎn)近250人次。限于篇幅,統(tǒng)計(jì)結(jié)果與下文“模型的檢驗(yàn)”的結(jié)果一并列示。
(三)建立Shop類
如前文所述,Shop類用以表示購(gòu)物中心中的每一家商鋪,下面闡述該類的屬性。屬性floor,side,pos分別表示該商鋪所處樓層數(shù)、道路的左或右側(cè)以及相對(duì)位置。屬性type表示商鋪的業(yè)態(tài)種類,如女裝、餐飲、奢侈品等。屬性lift表示該商鋪是否與扶梯相連。屬性blcok代表該商鋪所處的區(qū)域,屬性border則表示該商鋪是否處于兩區(qū)域交界處。以扶梯、中庭為分界,每層被分為4片區(qū)域。表1展示了廈門湖里萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)中部分商鋪的屬性。模擬程序通過(guò)Shop類對(duì)湖里萬(wàn)達(dá)129個(gè)商鋪分別建立一個(gè)實(shí)例,并將該129個(gè)實(shí)例置于列表ShopInf中,作為代表該購(gòu)物中心的變量。
四、 消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)與模型
(一)消費(fèi)者類別數(shù)據(jù)
我們?cè)趶B門湖里萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)進(jìn)行觀測(cè)統(tǒng)計(jì),平均每30分鐘,有單人青年男性69人,單人青年女性89人,情侶47對(duì),夫婦14對(duì),老年男性8人,老年女性4人,男性團(tuán)體(兩人及以上)18個(gè)合39人,女性團(tuán)體(兩人及以上)41個(gè)合87人,男女混合團(tuán)體(三人及以上)2個(gè)共7人,家庭60個(gè)合150人。以上總計(jì)575人。經(jīng)過(guò)對(duì)上述數(shù)據(jù)的綜合分析,以男性、女性、情侶或夫婦、家庭為四個(gè)最主要的消費(fèi)群體,占比分別為23%,38%,26%,13%。
(二)消費(fèi)者偏好數(shù)據(jù)
我們?cè)O(shè)計(jì)包括20個(gè)問(wèn)題的調(diào)查問(wèn)卷,針對(duì)消費(fèi)者業(yè)態(tài)偏好、購(gòu)物目的明確性、購(gòu)物計(jì)劃安排等消費(fèi)者心理及行為進(jìn)行提問(wèn),回收有效問(wèn)卷198份。根據(jù)問(wèn)卷調(diào)查的結(jié)果,較為偏好小吃飲料的消費(fèi)者占比約68%,偏好文教數(shù)碼占比23%,偏好生活精品占比30%。計(jì)劃安排方面,先購(gòu)物后用餐、先用餐后購(gòu)物、只購(gòu)物、只逛街消費(fèi)者的比例分別為55.56%,27.27%,13.64%,3.54%。此外,隨意閑逛、僅前往目標(biāo)店鋪以及兩者結(jié)合的消費(fèi)者比例分別為15.74%,24.37%與59.9%。為主力店賦予大體相當(dāng)?shù)臋?quán)重。最后,依據(jù)乘法原理,得到表2,它代表22種不同計(jì)劃或目標(biāo)消費(fèi)者群體的比例。
為便于理解,下對(duì)表2中進(jìn)行詳細(xì)闡述。zara,HM(H&M)、uni(優(yōu)衣庫(kù))分別代表湖里萬(wàn)達(dá)的三家主力店。而湖里萬(wàn)達(dá)一樓、二樓為各類商鋪,三樓集中為餐飲類,因此分別以“102”“3”代表逛街、用餐兩種消費(fèi)行為?!癰oth”則代表結(jié)合前往主力店與隨意相關(guān)兩者的消費(fèi)行為。
(三)建立Customer類
1. 主要類屬性
Customer類用以表示每個(gè)進(jìn)入購(gòu)物中心的消費(fèi)者。該類有如下屬性。首先,仍然是floor,side,pos,lift,block等屬性,確定消費(fèi)者的地理方位。屬性type根據(jù)消費(fèi)者類別取值。屬性aim根據(jù)消費(fèi)者各購(gòu)物計(jì)劃取值,即根據(jù)表2取值。
模擬程序可以通過(guò)Customer創(chuàng)建任意數(shù)量的實(shí)例,即模擬任意數(shù)量的消費(fèi)者,一般創(chuàng)建10000或1000個(gè)實(shí)例。程序設(shè)計(jì)goto,point,round,direct,stay等方法,模擬消費(fèi)者在購(gòu)物中心內(nèi)有計(jì)劃或無(wú)計(jì)劃的移動(dòng),選擇方向或變換樓層,停留或離開(kāi)某一家商鋪,繼續(xù)或終止購(gòu)物等在購(gòu)物中心內(nèi)的抉擇、行動(dòng)或消費(fèi)行為。下面對(duì)其中主要的方法具體闡釋。
2. 主要類方法
Customer類的有stay,round,point,direct四個(gè)主要方法。首先介紹方法設(shè)計(jì)的邏輯。應(yīng)用遞歸的思想,當(dāng)消費(fèi)者到達(dá)一家商鋪后,僅判斷其前往相鄰的哪一商鋪。具體而言,有向前,向后,過(guò)往道路對(duì)側(cè),乘自動(dòng)扶梯四類。而每當(dāng)消費(fèi)者到一家商鋪時(shí),均以stay方法結(jié)合消費(fèi)者偏好與商鋪業(yè)態(tài)判斷其是否進(jìn)入商鋪消費(fèi)。
未計(jì)劃型消費(fèi)者,即沒(méi)有消費(fèi)明確目標(biāo)的消費(fèi)者適用round方法,依上述思路在購(gòu)物中心較為隨機(jī)地活動(dòng),直至其明確消費(fèi)計(jì)劃或離開(kāi)。有明確目標(biāo)商鋪的消費(fèi)者適用point方法,直接以最優(yōu)路徑前往目標(biāo)商鋪,到達(dá)前僅考慮是否進(jìn)入路徑上的商鋪消費(fèi)。事實(shí)上,兩個(gè)方法可以交互使用。舉例而言,一名消費(fèi)者先閑逛,再前往主力店優(yōu)衣庫(kù),最后到達(dá)三樓尋找餐飲商鋪。這對(duì)應(yīng)表2中的目標(biāo)“uboth+3”,依次使用round-point-round方法。
五、 有效性檢驗(yàn)與模型應(yīng)用
(一)模型的檢驗(yàn)
我們通過(guò)Customer類創(chuàng)建了10000個(gè)實(shí)例,即模擬10000名消費(fèi)者在購(gòu)物中心內(nèi)的消費(fèi)活動(dòng)。最后程序輸出了各個(gè)統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)人流量占所有統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)人流量的百分比,體現(xiàn)在表3中“/”號(hào)左邊的數(shù)字。相應(yīng)地,右邊的數(shù)字則為我們?cè)?209人次的觀測(cè)統(tǒng)計(jì)中各節(jié)點(diǎn)實(shí)際人流的相應(yīng)百分比。對(duì)模擬程序、實(shí)際觀測(cè)的兩組人流分布數(shù)據(jù)進(jìn)行符號(hào)檢驗(yàn),其符號(hào)亦體現(xiàn)于表中。符號(hào)檢驗(yàn)得到5正4負(fù),其差為1,查表可知該檢驗(yàn)通過(guò),即計(jì)算機(jī)模擬程序的人流分布與實(shí)際觀測(cè)的人流分布是一致的。
(二)模型的應(yīng)用
湖里萬(wàn)達(dá)的主力店有ZARA(一樓長(zhǎng)廊中部)、H&M(二樓扶梯R附近)和優(yōu)衣庫(kù)(二樓中庭C)。我們通過(guò)程序的Apparate方法將上述主力店與其所在樓層所有商鋪均進(jìn)行換位操作,并選取出換位后購(gòu)物中心總消費(fèi)量最大的商鋪。類似地,我們還選取了萃菓師、美聯(lián)英語(yǔ)、ECCO分別作為小吃飲料、文件數(shù)碼、生活精品三類業(yè)態(tài)的代表進(jìn)行換位。具體結(jié)果如表4所示。
主力店ZARA原本處于一樓長(zhǎng)廊中部,其最優(yōu)換位商鋪位于入口附近,提升總消費(fèi)量近5%。位于二樓動(dòng)線末端H&M應(yīng)調(diào)整至扶梯P2附近,而原位于中庭C的優(yōu)衣庫(kù)應(yīng)調(diào)整至中庭B;分別帶來(lái)10.62%與8.69%的消費(fèi)量增幅,十分顯著。這帶來(lái)三點(diǎn)啟示。其一,主力店的位置應(yīng)當(dāng)更靠近入口處。三家主力店的最優(yōu)換位方案中,其位置都往入口方向移動(dòng)許多。其二,主力店位置設(shè)于交通樞紐更優(yōu)。主力店能聚集大量的人流,將其設(shè)于交通樞紐處,一方面便于前往,更重要的是使得消費(fèi)者完成主力店的消費(fèi)后活動(dòng)更為多元與分散,有利于總消費(fèi)量的提升。其三,當(dāng)同一樓層有兩個(gè)或以上主力店時(shí),其位置應(yīng)當(dāng)分散而,避免兩者的聚集效應(yīng)相互抵消。實(shí)踐中,可以將他們?cè)O(shè)于不同的交通樞紐。
萃菓師原位于三樓長(zhǎng)廊,最優(yōu)換位方案位于三樓動(dòng)線末端D3處,增幅為-0.06%,代表原位置已最優(yōu)。其余換位方案表明,小吃飲料商鋪設(shè)于三樓即正餐商鋪之間要優(yōu)于設(shè)于服裝商鋪之間。美聯(lián)英語(yǔ)原位于一樓動(dòng)線末端,最優(yōu)方案位于二樓長(zhǎng)廊中部,購(gòu)物中心總消費(fèi)量提升7.63%,極為顯著。而代表生活精品的ECCO最優(yōu)的前10個(gè)方案中,帶來(lái)總消費(fèi)量增幅均不明顯,且散布于各個(gè)區(qū)域。
下面結(jié)合消費(fèi)者偏好進(jìn)行分析。僅有23%消費(fèi)者偏好文教數(shù)碼,且該類商鋪數(shù)目較少,因此換位至二樓長(zhǎng)廊中部可以與兩家主力店形成業(yè)態(tài)互補(bǔ),為總消費(fèi)了帶來(lái)較大提升。偏好生活精品有30%,且有一定數(shù)目,各換位方案無(wú)顯著差異。而偏好小吃飲料的消費(fèi)者達(dá)68%,本身具有相當(dāng)吸引力,不必設(shè)于交通樞紐并距主力店一定距離。
六、 結(jié)論與展望
本文設(shè)計(jì)的購(gòu)物中心人流模擬程序得到了理論與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的支持。應(yīng)用該程序,我們?yōu)橘?gòu)物中心布局、提升總消費(fèi)量提供如下建議。
(1)各主力店的位置應(yīng)當(dāng)位于靠近入口的交通樞紐,且彼此相隔一定距離。如此才能最大限度地發(fā)揮主力店的引流、聚客作用。(2)較為小眾業(yè)態(tài)的商鋪設(shè)于前往主力店的必經(jīng)路徑上,既借助主力店引流,又形成業(yè)態(tài)互補(bǔ),相輔相成;(3)大眾業(yè)態(tài)的商鋪與主力店、與交通樞紐間設(shè)置一定距離,可謂自成一級(jí),成“掎角之勢(shì)”。(4)完成上述安排后,最終進(jìn)行數(shù)目較多的小眾業(yè)態(tài)商鋪的布局,對(duì)整體消費(fèi)量不會(huì)有顯著影響。(5)利用本文的人流模擬模型可以定量地對(duì)購(gòu)物中心各類業(yè)態(tài)布局進(jìn)行比較與分析。
本文提出的計(jì)算機(jī)模型具有廣泛的適用性與良好的可塑性。不同的購(gòu)物中心具有不同的空間設(shè)計(jì)和業(yè)態(tài)組合,調(diào)整Shop類實(shí)例的具體屬性值即可適應(yīng)不同購(gòu)物中心。類似地,不同區(qū)域的消費(fèi)者有著不同的結(jié)構(gòu)比例與消費(fèi)者偏好,同樣可通過(guò)調(diào)整Customer類實(shí)例的屬性或參數(shù)值來(lái)適應(yīng)。影響購(gòu)物中心的因素絕不限于本文所闡述的,相關(guān)研究也必然繼續(xù)深入,而Python面向?qū)ο缶幊痰奶匦钥梢苑奖闾砑痈嗟膶傩陨踔列碌南M(fèi)者行為方法。購(gòu)物中心人流分布的計(jì)算機(jī)模擬程序可以不斷更新迭代,日趨完善。
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作者簡(jiǎn)介:林郁東,蔣燎原,解雪,鄒翹楚,楊竹娟,廈門大學(xué)國(guó)際學(xué)院。