CN107316098B - 一种基于用户行为分析的汽车租赁点选址方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于用户行为分析的汽车租赁点选址方法，包括步骤：1)根据城市区域划分资料和区域人口资料进行初步选址；2)搭建在线约车系统，并根据该系统收集用户数据；3)根据在线约车系统收集的用户数据进行用户行为分析，确定优化选址策略；4)通过历史经营数据和用户行为分析进行运营效果的跟踪；5)重复所述步骤3)至步骤4)对现有的选址策略进行不断修正。本发明使得租赁点的选址更加满足实际市场需求，同时更加便利了用户的日常出行。

Description

一种基于用户行为分析的汽车租赁点选址方法

技术领域

本发明涉及汽车租赁点选址技术领域，尤其涉及一种基于用户行为分析的汽车租赁点选址方法。

背景技术

车辆租赁点选址的成功与否是后续成功运营的关键因素之一，成功的选址系统是车辆租赁企业核心竞争力之一，但受专业及经验限制，目前在租赁点选址的成功率上一直不高。尤其是汽车租赁行业，没有太多的成熟经验可以借鉴，目前多数企业在选址主要存在以下问题：1、选址凭感觉，没有科学依据，风险非常大；2、成熟的选址方案很难获得，缺少投资收益预测，导致决策失败；3、缺少系统和规范，选址成为扩张时最大难题。

传统的选址系统只是基于对周边的人流量、基础设施等数据进行聚合分析来确定选址地点，针对汽车租赁行业，除了对基础数据进行分析外，还要求租赁点能够为租车用户提供取还车的便利条件，一方面要便于取车，一方面要便于还车，所以普通的选址系统不能适应汽车租赁行业的选址需求。

发明内容

本发明为了克服现有汽车租赁行业存在的上述租赁点选址上的缺陷，提出一种基于用户行为分析的汽车租赁点选址方法，本发明采用的技术方案是：

一种基于用户行为分析的汽车租赁点选址方法，包括步骤：

1)根据城市区域划分资料和区域人口资料进行初步选址；

2)搭建在线约车系统，并根据该系统收集用户数据，所述用户数据包括用户的基本信息和用车行为数据；

3)根据在线约车系统收集的用户数据进行用户行为分析，获取潜在人员的用车需求，确定优化选址策略；

4)通过历史经营数据和用户行为分析进行运营效果的跟踪；

5)重复所述步骤3)至步骤4)对现有的选址策略进行不断修正。

优选的，所述步骤1)中根据城市区域划分资料和区域人口资料进行初步选址的具体方法为：

1.1)根据城市的主城区区域面积area，主城区人口数量population，城市当前运营车数量operating-vehicle-number，租赁点的可运营负载系数r和公式site-number＝operating-vehicle-number*area*r/population，计算出待建的租赁点数量site-number，其中r是定义单辆车可供单位区域面积内共享用户的数值区间；

1.2)对于城市的非主城区域，根据非主城区人口密度、人口年龄分布和人均收入水平定义居民租车指数rent-index，所述租车指数rent-index＝人口密度p*青年人口占有率k/人均收入水平s，对各区域的租车指数rent-index进行排序，选择指数高的区域进行考察建立租赁点，所述青年人口指年龄为20-34岁的人口。

优选的，若所述汽车为电动汽车，则所述步骤1)还包括：

1.3)在城市的主要交通枢纽区域建充电桩和规划停车位，所述主要交通枢纽包括汽车站、火车站、高铁站、飞机场以及码头。

优选的，所述步骤3)根据在线约车系统收集的用户数据进行用户行为分析，获取潜在人员的用车需求，确定优化选址策略的具体方法为：

3.1)根据租赁点所处区域给租赁点打上属性标签，所述属性标签包括：行政区、商业区和生活区；

3.2)根据用户的取还车租赁点确定用户的出行类型，所述出行类型包括公务、出游和通勤；

3.3)根据用户在租车过程中的经停点确定用户的用车需求，所述用车需求包括购物、医疗、教育、旅游、休闲和办公；

3.4)通过综上所述条件为用户划定标签，形成用户画像，所述用户画像包含了用户基本信息、出行类型和用车需求；

3.5)确定用户分布区域，并根据用户画像和分布区域进行数据聚合，确定最优选址地点，其具体方法为：

将用户画像中相同或相近出行类型和用车需求的用户分成一块，确定该“块”内用户的生活区域和工作区域，并定义该“块”内用户到最近租赁点的距离损失函数dis-function，计算各个“块”内所有用户的加权平均距离w-dis，对加权平均距离w-dis较高的“块”，在其用户生活区周边或工作区周边扩加租赁点。

本发明的优点是：

1、根据用户行为分析提供汽车租赁行业的选址方案；

2、通过运营数据的监控确定选址方案的合理性，并对选址策略进行调整；

3、通过历史经营数据和用户行为分析进行运营效果的跟踪；

4、根据运营效果对现有的选址策略进行修正和优化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于用户行为分析的汽车租赁点选址方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细说明。

一种基于用户行为分析的汽车租赁点选址方法，如图1所示，包括步骤：

1)根据城市区域划分资料和区域人口资料进行初步选址；

所述城市区域划分资料包括城市区域划分地理位置、区域面积以及主城区和非主城区资料，所述人区域口资料包括各区域人口密度、人口数量、人口年龄分布和人均收入水平。所述初步选址的具体方法为：

1.1)根据城市的主城区区域面积area，主城区人口数量population，城市当前运营车数量operating-vehicle-number，租赁点的可运营负载系数r和公式site-number＝operating-vehicle-number*area*r/population，计算出待建的租赁点数量site-number，其中r是定义单辆车可供单位区域面积内共享用户的数值区间；

在具体操作中，可通过城市规划行政部门了解整个城市的区域划分资料信息和人口资料，为了更好的结合实际情况，也可借助百度地图、高德地图、房产中介、交通情况、车流量等数据源对用户的兴趣点进行筛选，确定人口密度、年龄分布、经济收入水平等数据。

所述当前运营车数量为汽车租赁公司所有投入运营的汽车数量，一般情况下，城市的主城区会相对建立较多数量的租赁点，在按上述公式计算出主城区待建租赁点数量后，可再结合建设成本、城市规划方案、人口分布等数据进一步确定各租赁点的具体地址，例如，可选择建设成本较低、人口分布较密集的区域选择建立租赁点。

1.2)对于城市的非主城区域，根据非主城区人口密度、人口年龄分布和人均收入水平定义居民租车指数rent-index，所述租车指数rent-index＝人口密度p*青年人口占有率k/人均收入水平s，对各区域的租车指数rent-index进行排序，选择指数高的区域进行考察建立租赁点，所述青年人口指年龄为20-34岁的人口。

对于城市的非主城区的其他各区域，可根据地图POI搜索接口获取商场、步行街、大型农贸集市、写字楼、厂区和居民小区的区域位置数据，POI是“Point of Information”的缩写，可以翻译成“信息点”，每个POI包含四方面信息，名称、类别、经度纬度、附近的酒店饭店商铺等信息，也可被称为“导航地图信息”，导航地图数据是整个导航产业的基石。通过其他渠道，例如相关行政部门、城市管理局、交通局等获取的人口密度、人口年龄分布以及人均收入水平数据进行建模，定义居民租车指数rent-index，所述租车指数rent-index＝人口密度p*青年人口占有率k/人均收入水平s，租车指数同经济收入呈负相关趋势，也即收入越多，则买车可能性越大，而租车的可能性就越小；租车指数同人口密度呈正相关，所述青年人口占有率具体可为年龄为区域内20～34岁之间的人口占总人口数的比例，对各区域得出的租车指数rent-index进行排序，选择租车指数高的区域进行考察和选择适当区域建立租赁点。

进一步的，若汽车租赁公司经营的为电动汽车，则所述步骤1)还包括：

1.3)在城市的主要交通枢纽区域建充电桩和规划停车位，所述主要交通枢纽包括汽车站、火车站、高铁站、飞机场以及码头。

确认城市的主要交通枢纽点，例如高铁站、机场、长途汽车站和码头等，并选择适当的便于布线和有足够停车位的区域建充电桩和规划停车位，所述便于布线具体可为交通便利、便于用户停车、建设成本低的区域，所述足够的停车位具体可为不少于10个停车位。

2)搭建在线约车系统，并根据该系统收集用户数据，所述用户数据包括用户的基本信息和用车行为数据；

所述在线约车系统可作为应用软件app设置于用户的应用软件商店中，例如类似于神州专车app等，用户可在其手机等移动终端上下载并安装该在线约车系统，安装完成后即可使用在线约车功能，所述用户的基本信息主要有：用户姓名、年龄、驾龄、性别、生活区域、工作区域等；行为数据主要有：用户开启所述在线约车系统app时的GPS信息、预约目的地地址、行车轨迹、经停点、取车时段、还车时段，取车租赁点、还车租赁点、常用线路、订单类型、里程等。

3)根据在线约车系统收集的用户数据进行用户行为分析，获取潜在人员的用车需求，确定优化选址策略；

所述确定优化选址策略的具体方法为：

3.1)根据租赁点所处区域给租赁点打上属性标签，所述属性标签包括：行政区、商业区和生活区；

根据所述初步选址方案建设租赁点，将每个租赁点根据其附近的环境、基础设施等打上属性标签，例如，某租赁点所处环境为行政区域，则该租赁点属性为行政区租赁点，某租赁点所处环境为商业区域，则该租赁点属性为商业区租赁点，某租赁点所处环境为生活区域，则该租赁点属性为生活区租赁点。

3.2)根据用户的取还车租赁点确定用户的出行类型，所述出行类型包括公务、出游和通勤；

根据用户的取还车租赁点以及各租赁点的属性，确定用户的出行类型，用户出行类型的具体确定方式可如下表所示：

需要说明的是，上表只是本发明确定用户出行类型的一种实施方式，其不用于限制本发明，本领域技术人员应理解为本发明还包括除上述具体实施方式以外的其他确定用户出行类型的实施方式。

3.3)根据用户在租车过程中的经停点确定用户的用车需求，所述用车需求包括购物、医疗、教育、旅游、休闲和办公；

用户在行驶租赁车辆时，所述在线约车系统可对租赁车辆是行驶轨迹和路线进行实时定位和跟踪。在实际操作中，可将租赁车辆在某个范围内停留时间大于30分钟的区域判定为经停点，例如若租赁车辆在某学校附近停留大于30分钟，则判定所述用车需求为教育，若在某商场附近停留大于30分钟，则判定所述用车需求为购物。

3.4)通过综上所述条件为用户划定标签，形成用户画像，所述用户画像包含了用户基本信息、出行类型和用车需求；

根据用户每次出行所记录的用户出行类型和用户需求进行统计分析，建立用户画像，所述用户画像包含了用户基本信息、出行类型和用车需求，所述用户画像具体可为用户基本信息和出行类型、用车需求之间的映射函数。

3.5)确定用户分布区域，并根据用户画像和分布区域进行数据聚合，确定最优选址地点。

通过分析用户开启在线约车系统app时的GPS信息、行车轨迹和订单中的经停点以及历史时期内的热力图，进一步挖掘和发现之前初步选址的租赁点未覆盖的区域。对用户群体按照用户画像过程中的工作、生活区域进行分块，例如，将用户画像中相同或相近出行类型和用车需求的用户分成一块，确定该“块”内用户的生活区域和工作区域，并定义该“块”内用户到最近租赁点的距离损失函数dis-function，所述距离损失函数dis-function具体可为dis-function＝用户生活区域或工作区域至最近租赁点的距离L，假设某个块内有n个用户，则每个用户的距离损失函数分别为L1、L2...Ln，计算各个“块”内用户的加权平均距离w-dis＝(L1+L2+...+Ln)/n，对加权平均距离w-dis较高的分块，要在其用户生活区周边或工作区周边扩加租赁点以降低该区域内的用户距离损失；对于热门租赁点，车辆利用率过高的租赁点，要在周边扩建租赁点防止有用户因为长时间无法取到车而造成客户源流失的风险。

4)通过历史经营数据和用户行为分析进行运营效果的跟踪；

建立优化选址的租赁点后，可对运营效果数据进行跟踪，例如包括租赁点客户流量大小、客户意见反馈、具体营业额、用户租车行为等数据。

5)重复所述步骤3)至步骤4)对现有的选址策略进行不断修正。

根据实际的经营效果和用户行为分析将选址策略根据所述步骤3)至步骤4)的方案进行不断动态调整，以使得选址策略能够最大程度的贴合市场需求，从而最大程度保障汽车租赁企业的成功运营，为用户提供最切合实际的服务。

本发明将用户行为分析数据作为选址的参考，并通过对运营数据的跟踪进行后续的选址优化，使得租赁点的选址更加满足实际市场需求，为企业成功运营提高更加强有力的保障，同时更加便利了用户的日常出行。

以上仅为本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (1)

1.一种基于用户行为分析的汽车租赁点选址方法，其特征在于，包括步骤：

1)根据城市区域划分资料和区域人口资料进行初步选址；

2)搭建在线约车系统，并根据该系统收集用户数据，所述用户数据包括用户的基本信息和用车行为数据；

3)根据在线约车系统收集的用户数据进行用户行为分析，获取潜在人员的用车需求，确定优化选址策略；

4)通过历史经营数据和用户行为分析进行运营效果的跟踪；

5)重复所述步骤3)至步骤4)对现有的选址策略进行不断修正；

所述步骤1)中根据城市区域划分资料和区域人口资料进行初步选址的具体方法为：

1.1)根据城市的主城区区域面积area，主城区人口数量population，城市当前运营车数量operating-vehicle-number，租赁点的可运营负载系数r和公式site-number＝operating-vehicle-number*area*r/population，计算出待建的租赁点数量site-number，其中r是定义单辆车可供单位区域面积内共享用户的数值区间；

1.2)对于城市的非主城区域，根据非主城区人口密度、人口年龄分布和人均收入水平定义居民租车指数rent-index，所述租车指数rent-index＝人口密度p*青年人口占有率k/人均收入水平s，对各区域的租车指数rent-index进行排序，选择指数高的区域进行考察建立租赁点，所述青年人口指年龄为20-34岁的人口；

若所述汽车为电动汽车，则所述步骤1)还包括：

1.3)在城市的主要交通枢纽区域建充电桩和规划停车位，所述主要交通枢纽包括汽车站、火车站、高铁站、飞机场以及码头；

所述步骤3)根据在线约车系统收集的用户数据进行用户行为分析，获取潜在人员的用车需求，确定优化选址策略的具体方法为：

3.1)根据租赁点所处区域给租赁点打上属性标签，所述属性标签包括：行政区、商业区和生活区；

3.2)根据用户的取还车租赁点确定用户的出行类型，所述出行类型包括公务、出游和通勤；

3.3)根据用户在租车过程中的经停点确定用户的用车需求，所述用车需求包括购物、医疗、教育、旅游、休闲和办公；

3.4)通过综上所述条件为用户划定标签，形成用户画像，所述用户画像包含了用户基本信息、出行类型和用车需求；

3.5)确定用户分布区域，并根据用户画像和分布区域进行数据聚合，确定最优选址地点，其具体方法为：

将用户画像中相同或相近出行类型和用车需求的用户分成一块，确定该“块”内用户的生活区域和工作区域，并定义该“块”内用户到最近租赁点的距离损失函数dis-function，计算各个“块”内所有用户的加权平均距离w-dis，对加权平均距离w-dis较高的“块”，在其用户生活区周边或工作区周边扩加租赁点。

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