一、前情提要
二、平均服務人口比較:人多店家也多,分散人流
(一)每家店的平均服務人口
這裡我們用每個行政區在特定時段的電信信令活動人口數,除以該區區內的總家數,作為該區內、該時段,每家店的平均服務人口數。如下圖,假設某時段行政區內有3家店,該行政區有300人,每家店要服務的平均人流就是300 / 3 = 100人。
電信信令人口feat便利商店-平均服務人口分派邏輯
首先說明一下比較方法,由於電信信令的人口資料裡面分為三個時段:07:00~13:00、13:00~19:00、19:00~07:00。我們就以這三個時段的活動人口量來做為便利商店的早班、午班以及晚班/大夜班時的服務人口數。
(二)平均服務人口-早班
人多店家也多,反而可以分散人流。
首先看到左圖的統一超商家數分布圖,台北桃園一帶的家數非常多;但是如果看到右圖,在07:00~13:00這個時段,台北桃園一帶的每家店的平均服務人口數反而不多,雖然北部人口多,但是因為統一的家數也多,平均下來每家店要服務的人流量就沒那麼多。相對的,在一些人口沒那麼多,但是統一的家數也不多的地方,可能每家店要服務更多人。
而如果比較平日和假日,會發現假日的時候,如果是在山區的早班會需要服務比較多的人。
- 平日早班平均服務人口最多:台中市大安區、台中市外埔區、高雄市鳥松區。
- 假日早班平均服務人口最多:南投縣國姓鄉、台中市大安區、台中市外埔區。
電信信令feat便利商店-統一家數和平假日平均人流-早班
平均服務人口(平日)
臺中市大安區:12,618
臺中市外埔區:11,444
高雄市鳥松區:9,933
平均服務人口(假日)
南投縣國姓鄉:17,582
臺中市大安區:14,592
臺中市 外埔區:12,868
(三)平均服務人口-午班
午班的服務人口也跟早班有類似情形,北部人口多,但是店家數量也很多,所以反而平均服務人數較少。而山區的午班也是在假日會比較忙碌。
- 平日午班平均服務人口最多:台中市大安區、屏東縣竹田鄉、高雄市大樹區。
- 假日午班平均服務人口最多:南投縣國姓鄉、台中市大安區、屏東縣竹田鄉。
電信信令feat便利商店-統一家數和平假日平均人流-午班
平均服務人口(平日)
臺中市大安區:12,696
屏東縣竹田鄉:12,024
高雄市大樹區:11,789
平均服務人口(假日)
南投縣國姓鄉:17,241
臺中市大安區:14,689
屏東縣竹田鄉:13,854
(四)平均服務人口-晚班/大夜班
晚班/大夜班的情況略有不同,整體來說,不管平假日,需要服務的人口都比早班和午班來的少一點。但是在假日仍然是山區的服務人口要再多一些。
- 平日晚班/大夜班平均服務人口最多:台中市大安區、屏東縣竹田鄉、高雄市大樹區。
- 假日晚班/大夜班平均服務人口最多:南投縣國姓鄉、雲林縣水林鄉、台中市外埔區。
電信信令feat便利商店-統一家數和平假日平均人流-晚班大夜班
平均服務人口(平日)
臺中市大安區:14,584
屏東縣竹田鄉:13,077
高雄市大樹區:10,451
平均服務人口(假日)
南投縣國姓鄉:14,973
雲林縣水林鄉:13,868
臺中市外埔區:13,824
(五)各班別平均服務人口小結
以流動人口數除以統一超商數,得出的平均服務人口中,榜上有名的常客是台中市大安區、台中市外埔區、南投縣國信鄉等,都不是都市地區,但因為超商數少,反而平均服務人口較多。
三、平均服務人口變化率:又見寶山鄉
前面比較的是07:00~13:00、13:00~19:00、19:00~07:00每個時段的人口,接下來我們來比較看看哪些地方的店家在不同時段的服務人口數變化較大。
(一)平均服務人口變化率定義
這裡我們用後一個時段的人口數 減去 前一個時段的人口數,再除以前一個時段的人口數,就是變化的比率。
電信信令人口feat便利商店-公式說明
把每個連續時段的變化率算出來,並除以3,就是這份電信信令資料分派到便利商店的每個時段平均人口變化量。
(二)平均服務人口變化率-平日
在台北市和新竹寶山鄉、以及寶山鄉附近的區域,在平日各時段的人口變化較大。寶山鄉的平均變化率達到61%,意思是可能早班服務100個人,午班卻要服務161個人。
除了寶山鄉以外,在平日的服務人口變化率最大的前五名如下表和下圖,台北市和新北市各兩名。如果在這幾區排平日的班,可能差一個班別,但是要服務的人數會暴增或暴跌。
平均人流變化-平日
新竹縣寶山鄉:61%
台北市中正區:43%
台北市中山區:29%
新北市永和區:27%
新北市蘆洲區:27%
(三)平均服務人口變化率-假日
在平日的服務人口變化率最大的前五名如下表和下圖,新北市有兩區入榜。不過整體來說,假日變化最多的這幾個鄉鎮其實就是30%左右。變化量不像平日有寶山鄉差距可以到61%。
有趣的是,在新北市,蘆洲區和永和區在平日的服務人口變化量很大,而烏來區和坪林區則是在坪林區可能會差一個班別,服務人口就差很多。
平均人流變化-假日
屏東縣霧臺鄉:36%
新北市坪林區:33%
宜蘭縣大同鄉:33%
新北市烏來區:32%
台南市龍崎區:31%
四、後記
雖然電信信令推估的活動人口資料、搭配便利商店分布資料可以讓我們推測每家店的服務人數,但是,每家便利商店要服務的人流量不會和統計資料一樣,裡面還包含了複雜的消費者選擇偏好。
我們消費的時候會選擇比較近的店家,不會因為離我比較近的店家跟我家不在同一個行政區我就不去,所以單純用鄉鎮市區來分配店家平均要服務的人數仍然有一定的誤差存在。
不過,還是可以由這些資料得到一些有趣的觀點,像是新竹縣寶山鄉延續前一篇文章的特殊地位,人口變化在不同時段依然劇烈。