基于WIFI定位數據的城市綜合體內部居民消費行為研究以南京虹悅城為例

李民子 甄峰 羅桑扎西 席廣亮

隨著城市化的發展和社會經濟的進步，以城市綜合體為代表的消費中心發展迅速。城市綜合體包含了酒店、辦公、商業、娛樂、公園等多種功能，可以滿足居民多元化的消費需求，且大多位于區域的核心位置。因此，對其內部的消費者行為進行研究，能夠幫助城市綜合體更好的發揮集聚人流、激發區域活力等作用，對城市的發展具有重要意義。

一個完整的消費行為是由消費決策及消費行動兩個部分共同構成的（Engel,1978； Oliver,1994）。國內外學者已從國外學者已從宏觀、中觀等多個尺度對消費者行為研究進行了諸多探索。研究主要聚焦于消費者行為的影響因素和機制，以及消費者行為的時空特征兩個方面。在宏觀尺度上，國外學者通過對比各商圈內城市綜合體與其周邊沿街商鋪的消費行為時空分布，來探討大型綜合體對沿街商業的排他性，以及消費者行為對商圈布局的影響（Yuzawa A, Watanabe A, Suda H, 2010）；國內學者則以老年消費群體為出發點，統計分析了全市老年群體消費行為發生的主要空間，發現出行距離和區位是影響老年人消費的主要因素（柴彥威，2005）。在中觀尺度上，國外學者以商業街區為研究對象，分析了樹木、景觀等環境因素對消費行為分布的影響和對消費的促進作用（Wolf K L, 2005）；國內學者則從街區尺度展開消費者行為調查，并模擬消費者行為路線，對商業街區空間進行評價（王德、農耘之等，2011）。

在研究方法與數據獲取方面，關于消費者行為的研究仍是以文獻歸納或問卷調查與訪談等傳統方式為主。如通過問卷發放，調查居民的基本屬性、商品價格、距離、商品質量、服務態度、購物環境技藝交通便捷程度等方面（王德，2002），以及統計不同研究區內居民網上購物的頻率、花費和目的等（孫志群、柴彥威等，2009）。但隨著近年來大數據應用的發展，國內外學者開始嘗試將新的數據源和方法應用在消費者行為研究中。如通過安裝智能手機應用程序跟蹤綜合體內消費者活動的時空信息，構建可視化的消費流線空間模型，研究商業空間布局對消費軌跡的影響（Lee S J, Min C, Yoo C, et al,2013）；利用wifi登錄日志數據，分析綜合體內消費者的時空分布特征，研究消費者的行為偏好（Chen Y, Zhang J, Guo M, et al,2017）；以及運用大眾點評數據分析就餐行為的時空分布，研究南京的餐飲空間格局（秦蕭、甄峰等，2014）等。

總體來講，關于消費者行為的研究主要存在以下特征：1、在研究尺度方面，不論是關于消費者決策的研究抑或是對出行時空特征的研究，主要針對宏觀區域及中觀城市尺度的分析。而針對微觀尺度上，商業實體空間內部消費者行為的研究則涉及較少。2、從研究方法上看，消費者行為的研究運用問卷和訪談等傳統方法進行調查居多，數據獲取較為困難，且缺乏對消費行為的直觀數據反映及定量分析。大數據等新的數據源和方法雖有所應用，但仍處于摸索階段，且國內學者更關注宏觀尺度下的消費時空特征分析，缺乏微觀尺度方面的消費者行為的研究。

因此，本文通過wifi定位數據，歸納消費行為發生的時段、消費類型以及消費行為的空間分布等，來總結消費行動在綜合體內部發生的時空特征，具有理論意義和現實意義（邏輯關系）。一方面wifi數據能對室內活動精準定位，可以直觀地反映消費行為的時空特征，為消費行為研究提供了新的數據源，同時為現有消費行為研究框架補充了微觀層面的消費者行為研究。另一方面對綜合體內消費者的消費偏好、行為規律等的分析能為城市綜合體的空間優化和業態布局提供指導。

一、研究區概況與數據

1.研究區概況

自2005年起，南京的城市綜合體陸續誕生，打破了新街口商區一家獨大的局面。2016年出臺的《南京市商業網點規劃（2015—2030）》中，更是提出了包括4個市級商業中心，7個副城級商業中心（市級副中心），41個地區（新城）級商業中心的建設。本文選取南京市虹悅城作為實例研究對象。虹悅城位于市區南部，處于南部新城、河西新城以及老城區的三角核心地帶，距新街口核心商圈直線距離4.1公里，擁有便捷的交通網絡（圖1）。且虹悅城周邊大量的居住小區、辦公樓和酒店公寓，為其提供了多樣而豐富的目標消費人群。可以說虹悅城是新區建設以及舊城改造、更新可借鑒的商業綜合體的典型。

總體來說，虹悅城的定位是以家庭和青年人為主的區域性城市綜合體。零售業中15%的童裝比例，以及7處游樂場的打造，能很好地吸引有小孩的年輕家庭前來消費、體驗。同時總業態中達到30%的餐飲類商鋪和沃爾瑪超市的設置，為周邊居住樓盤的家庭提供了吃飯和日常生活必需品購買的場所。在空間布局上（圖2）虹悅城主要呈現為東西向的狹長形態。豎向空間設計共分為5層。B2層為停車場；B1層是以中庭廣場為核心的娛樂活動展示區，同時配備小吃快餐等休閑餐飲以及沃爾瑪超市；1層是國際快銷品牌和潮流服飾區；2層和3層主打國際二線品牌以及兒童娛樂、親子活動和休閑娛樂、配套服務；4層和5層是主要的餐飲和娛樂空間，配備了中大型餐飲、電影院和冰場。

圖1 虹悅城區位圖

圖2 虹悅城各樓層業態分布圖

2.研究思路

選擇獲取消費者行為時空屬性的大數據獲取方法，利用無線路由器AP探針對尋找WIFI信號的終端建立設備mac指紋庫收集消費者數據信息（李清泉、周寶定等，2015）。構建消費者行為時空信息數據庫，對WIFI定位數據進行分析、處理、預測。首先在物理空間范疇，利用獲取到的樣本數據對應到相應的商店，然后以顧客進店駐足消費行為的開始時間與結束時間為研究參數，生成顧客對商店的偏好預測。并模擬生成消費者行為流線軌跡，更直觀地反映消費者行為時空特征和消費偏好的規律（圖3）。

圖3 技術路線

3.數據獲取與分析

本文利用wifi定位技術進行綜合體內部的消費者活動時空軌跡采集和分析，對虹悅城內部的消費者時空活動數據進行監測（圖4）。

圖4 數據構成圖

最終獲取到2015年7月1日至2015年8月31日2個月內共396078條消費者活動數據。在數據的處理上，主要利用Mysql數據庫對所提取的數據進行篩選和過濾。由于數據抓取上的一些缺陷，會將路過店鋪的時間與位置記錄下來，因此根據每個mac碼捕捉到的位置信息的連續性以及在店鋪內停留時間對數據進行篩選，將停留時間在30秒以內的店鋪信息剔除。最終對剩余的321270條數據進行統計分析：（1）同一個mac碼在同一天記錄到的start time字段的最大值和最小值分別表示當天的進店和出店時間，并以半個小時為界取整劃分時段；（2）store字段記錄的店鋪編碼與虹悅城店鋪分布平面圖對應，可獲得每個mac所進入店鋪的位置與店鋪名稱；（3）將店鋪類型劃分為餐飲、零售、娛樂、服務四種子業態類型，分別對應消費行為中就餐、購物、娛樂和服務四種消費類型；（4）按數據獲取的日期，統計同一天內同一mac碼的所有數據，可獲得單個消費者在一天內的完整消費行為過程（進店次數、空間分布、消費類型）；（5）由于電影院、KTV和大型室內游樂場沒有傳感器來捕捉位置數據，因此僅以小型兒童活動場所來代表娛樂活動的相關行為進行分析。

二、分析結果

1.消費行為的總體特征

消費行為的類型與所發生的時段統計，反映了消費者的消費偏好和進行各類型消費的先后順序，并發現其具有以下總體特征：

（1）就餐與購物是最主要的消費行為類型，且工作日以就餐行為為主，雙休日以購物行為為主

統計各類型店鋪進店人次（圖5），發現零售類店鋪的進店人次最多，其次是餐飲類。且零售類業態的消費時段特征與雙休日的消費時段特征相似，而餐飲類業態的消費時段特征與工作日的消費時段特征相似。這表明購物及用餐是綜合體內最主要的兩類消費行為，能夠直接影響消費行為的總體時段分布特征（圖6）。其中購物行為的對象主要為服飾和常用生活必需品；就餐行為以中餐正餐消費占比最高，在外就餐開始替代在家中就餐的傳統模式。

圖5 零售和餐飲業態下細分類型的店鋪熱度統計圖

圖6 消費時段與業態對比分析圖

（2）就餐消費行為最容易促生其他類型的消費，“娛樂+購物”的一站式體驗消費興起

統計2個月以來零售類、餐飲類、娛樂類和服務類店鋪的消費者進店的時段（圖7），發現零售高峰時段出現在午餐前、晚餐后，而娛樂類和服務類店鋪的進店高峰時段與零售類店鋪相一致。說明各消費類型存在錯位峰值現象，且部分不同類型消費行為之間存在相關性，易相互伴隨發生。

圖7 不同類型消費活動時段分布總體特征

2.基于時間特征的消費行為分析

（1）消費主體具有多樣性

不同身份的消費主體，對于消費時段的選擇有所不同。由消費時段的統計可以看出，虹悅城內最主要的消費群體是周邊寫字樓內上班的年輕白領，同時對學生、自由職業者及居住在附近的住戶也有一定的吸引力，消費主體具有多樣性。

統計消費者進入虹悅城進行消費行為的時段，結果顯示消費行為的峰值出現在中午的12點以及晚上的7點（如圖8），均為下班和就餐的高峰時段。將工作日和雙休日的進店時段的人數分開統計，可以發現工作日的消費者進店時段存在明顯極化現象，而雙休日則不明顯。這表明虹悅城的主要消費群體帶有明顯的工作屬性，多為周邊寫字樓的上班族。

圖8 虹悅城消費活動的總體時段分布特征

結合就餐高峰時段和虹悅城各業態營業時間（商場開業時間為上午10點，零售業22點結束，餐飲類23點結束，休閑娛樂類業態營業至凌晨），將進店時段分為了4類進行統計分析（圖9）。結果表明，下午及晚上是消費行為最活躍的兩個時段，選擇在早晨進行消費活動的人群相對較少，同時還有小部分人群會在夜間進行娛樂活動。說明除周邊的上班族外，虹悅城內還有學生（大學生）、自由職業者在下午工作時段進行消費活動，以及居住在周邊的居民在傍晚下班之后進行用餐或產生購物行為。

圖9 分進店時段的消費者人數統計

（2）消費行為時間呈現碎片化

消費行為時間利用的碎片化主要體現在兩個方面：①存在大量短時間內完成消費行為的消費行為主體；②晚餐前后的時間間隙，易伴隨產生其他類型消費。反映出消費者會利用生活或工作中較短的時間間隙進入綜合體內進行消費，并且在以購物或就餐為主要目的的消費活動中，利用碎片化時間產生其他類型的消費。

按照4類進店時段，分別對每一類進店時段下消費者的離店時段進行分類和統計（圖10）。發現消費行為的活動時長一般以2至4小時為主，其中存在大量快速完成的消費行為，且主要發生在午餐時間的前后。

圖10 類進店時段下分出店時段的消費者人數統計圖

將10點至13點間進店消費者的離店時間分3類進行統計。統計得出10點至13點之間進店的消費者，于12點前離開的占52%，且基本都會在14點前離開，而在14點至17點時段內離開的人數僅有11人，可忽略不計。將13點至17點間進店消費者的離店時間劃分為3類進行統計。統計得出13點至17點之間進店的消費者，于17點前離開的占59%，17點至21點之間離開的占41%，21點之后離開的僅有2人。17點至22點間進店消費者的離店店時間劃分為2類進行統計。統計得出19點至22點之間進入虹悅城的消費者中，于22點之前離開的占99%，僅1%的人會在零售業結束營業后繼續進行消費活動。將22點之后進店消費者的離店時間劃分為2個類型進行統計。統計得出22點之后進入虹悅城的消費者中，于23點前離開的占68%，活動至23點之后僅占32%。

不同時段下，消費者進行消費的意愿和對消費活動類型的選擇均有所差異。分別提取4大類進店時段下，不同離店時段內的消費類型數據（圖11）。發現就餐前后的時段內消費活動更為活躍，晚餐前后的下午和傍晚時段更是綜合體內消費行為發生的最主要時段，也是最容易伴隨產生其他類型消費行為的時段。

圖11 不同時段下各類消費活動比例統計

（3）在多類型消費中，各類消費行為先后順序存在規律性

提取各時段下同一mac碼下的所有消費行為，并按照發生的先后順序排序（圖12）。結果表明在多類型消費行為中，各消費類型的組合及先后順序存在以下規律：①多類型消費以兩種類型的消費行為組合更多，主要表現為“購物+就餐”以及“購物+娛樂”的組合。②消費者進店數量越多，購物活動越容易發生在其他消費行為之前。③娛樂消費行為多伴隨其他類型消費發生，且當消費者進店數量較少時，娛樂消費容易發生在其他消費行為之前；當消費者進店數量較多時，娛樂消費更容易發生在其他消費行為之后。

圖12 多類型消費行為組合分析

3.消費行為的空間特征分析

（1）消費行為的空間指向性明確

提取同一天內每個mac碼所對應的所有消費行為記錄，統計得到的記錄條數，即不同客戶所進入過的不同店鋪數量。由統計數據看出（圖13），消費者在進行消費行為的時候目的性和空間指向性明確。只進一個店鋪進行消費活動的人數最多，隨著進店數量的增多消費者人數不斷降低，且發生消費行為的店鋪主要集聚在B1層的簡餐類餐飲空間和1層的國際快銷品牌空間。

圖13 消費者進店數量統計圖

（2）餐飲、時裝精品等店鋪對消費行為的集聚作用明顯

按進店數量統計，對各進店次數下的多類型消費行為組合進行隨機抽取，每種組合方式抽取3組，進行消費行為的路徑模擬（圖14）。可以發現消費行為活動的線路主要集中在B1層、4層、5層的餐飲店鋪，1層的快銷品牌店鋪以及3層的娛樂店鋪之間。說明餐飲、快銷品牌以及娛樂空間對消費行為有較強的集聚作用。同時可以發現，5層和6層的正餐餐飲店鋪對以就餐為主要目的的消費者吸引力更強；而B1層的小吃快餐餐飲店鋪，更容易吸引以其他消費類型為主要目的，但伴隨產生就餐行為的消費者。

圖14 虹悅城內消費者活動空間與路徑模擬圖

（3）居民消費行為受業態布局和空間組織的影響分布不均衡

由圖3-8看出，虹悅城內的消費行為在橫向分布上主要集聚在綜合體的東側，在樓層分布上主要集聚在B1層、2層、3層和5層。而綜合體西側的商鋪以及2層整層店鋪成為了消極的消費空間。結合業態和空間布局綜合考慮（圖15），可以發現：①主力店鋪的布置對消費行為的集聚作用明顯。大型超市沃爾瑪以及零售類快銷服裝ZARA、H&M等均布置在東側的位置，使得消費人群在此區域積聚，很少向西側非主力店鋪流動。②綜合體空間布局對消費行為影響強烈。虹悅城設置有從B1樓直通4樓的扶梯，將人流快速引導至了高層娛樂和就餐空間，使非主力店鋪集中的樓層成為了大面積的消極空間。

圖15 虹悅城活動空間組織與消費者消費行為選擇分析圖

三、結語

本文從消費者行為的角度出發，利用wifi定位數據捕捉到的消費者時空信息，通過對消費者行為的消費需求概況、消費時間和消費活動空間，三個方面的定量分析，探究城市綜合體內消費者的消費行為特征，并得出以下結論：

1.wifi定位數據能幫助商家精準定位消費群體、制定銷售戰略

wifi定位數據實現了對室內環境消費者行為的精準定位，可以對消費者的消費行為發生的時間和軌跡進行監控。較傳統消費者行為研究利用問卷調查的方法，能夠更直觀的反映消費行為的時空特征。為消費者行為研究提供了新的數據源和研究思路，能夠幫助商家更精準的把握消費者行為的規律、消費偏好對消費者進行準確的定位。

2.個性化服務和相互合作有助于商家更好的應對多元化的消費主體

虹悅城內的消費主體具有多樣性，不同的消費主體的消費需求、消費時段和消費行為規律均不相同。商家應對消費主體進行細分，針對不同的消費主體提供個性化的服務，制定更有針對性的優惠和營銷活動。根據消費行為的時間分布規律，還可以通過限時優惠活動為非高峰時段吸引客流。由于不同類型消費行為會相互伴隨發生，結合不同消費主體的消費類型選擇和組合規律還可進行不同類型商鋪之間的合作，以達到效益最大化。

3.消費者的消費偏好和行為規律有助于商場的業態調整和空間優化

國際快銷品牌、餐飲店鋪和娛樂性店鋪是消費者最偏愛的主力店鋪，虹悅城的主力店鋪分布過于集中，導致大量消極空間的產生。在之后的業態調整與分布上，因致力于引進迎合消費者偏好的商鋪類型。在業態的空間分布上，應將主力店鋪均勻分布，餐飲空間可以分散至各層，以吸引消費者在主力店鋪與非主力店鋪之間產生流動，激發各個空間的消費活力。同時可在公共空間設置開放式的休息、娛樂空間，以延長消費行為的活動時長。

消費者在綜合體內的消費行為是十分復雜的，本文雖通過wifi定位數據對綜合體內的消費者行為，從時間、空間的角度進行了一定程度上的特征分析和規律總結，但利用wifi定位數據仍存在缺乏個人和屬性的信息的缺陷，難以進行相關性分析或對某種行為背后的內在機制進行探究。且wifi定位數據無法捕捉到KTV、大型室內游樂場內部消費者信息，數據樣本仍不完整。因此在后續更深入的研究中，還需要用到小數據來對大數據進行補充和修正。