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功能與規模之爭——手機信令數據專題(三)

時間:2020-10-16 閱讀:117 分享

【前言】

近年來,外部大數據在銀行咨詢的應用一直是業內關注的焦點。我們期望在這一段時間和諸位透過手機信令數據來看一看商業銀行選址的那些事。我們從廈門市商業銀行布局出發,結合手機信令數據來分析廈門市銀行選址的偏好特征、布局特征、覆蓋客群特征等,最后以信令數據為引,和諸位共同探討大數據在運用中的現實意義與不足。

 

【正文】

大數據讓銀行選址的復雜性可見。

 

從輻射多少人談起

從網點輻射各類人口來看,網點輻射人口成“金字塔型”,網點輻射的基礎人口規模具有較大的不平等性,因此,網點無論是在人員還是功能方面配置上也必須充分體現“不平等性”。

 

在基本輻射人口數量上,廈門市 75% 以上的銀行網點周邊職住人口超過 1.4 萬人,區域人流量超過 11 萬人。如果諸位在同類城市希望新設一處網點,或可以此為人口規模準入參考標準。

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很容易得到印證的是,隨著商業銀行網點總量的“提高”,“基本”的輻射人口數量會適量“放寬”。從廈門市各商業銀行輻射職住人口來看,一方面網點規模的增多確實使得網點輻射人口的“基準”在適量的下降,另一方面,從統計角度,有較好的推斷意義。

 

在輻射人口規模這個角度上,我們看到的是各類型商業銀行的“掐尖”程度中,股份制商業銀行>城市商業銀行>國有大型商業銀行>農商行。

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而當進一步分解職住比的時候,網點輻射在“居住人口9000人,工作人口4000人”的區域較為集中。

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從“功能”的角度

“職住”人口數量反映的是區域為銀行提供多少“穩定”的客群,而與“多少人”同樣重要的是,職、住、訪三類人口的比例,即區域的功能性質。伴隨著城市的發展,諸如中心城市空心化、城市郊區“鬼城”化等現象對銀行如何布局、如何定位都將形成新的挑戰。

 

分別將居住、就業、到訪人口相對規模占比作為區域的居住、就業、服務功能度,同時按各功能度占比,將區域劃分為居住區、就業區、服務區、綜合區。

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從全市網點輻射區域的功能特征來看,全市 72% 的銀行網點都處于混合功能區,而流動人口占主導的“服務區”在各家行的選擇中均選擇了“回避”。而對“深入”居住區這件事,銀行似乎沒有我們想象的那么感興趣。

 

而在工作區、居住區點的比例來看,廈門國際銀行、華夏銀行、招商銀行、工商銀行就業區網點比例較高,預判其對公司類客戶的重視度要高于其他銀行,而平安銀行、浦發銀行、廈門農商銀行、興業銀行居住區的比例高于其他同業,可見其對社區居民的重視程度。相應的,其在產品、定位上的差異不言而喻。

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向諸位說明的是,從網點輻射區域的功能性質具有很強的“主觀”色彩,一方面突出的是以銀行網點自身為中心,而非自然地理功能區,無法將全市“完整”功能區圖譜展現的情況下,區域之間容易形成一定的誤導,另一方面,“綜合區”在各個功能的分配上是一個暗箱。例如,網點在就業區的比例明顯高于居住區,事實上并不意味著網點對居住功能的重視不及就業。事實上從功能度的偏好上,銀行網點是“樂于”服務居民的,但在輻射主導的功能方面更偏向綜合與就業,望諸位不要斷章取義。

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無論是規?;蚴枪δ?,大數據在很大意義上“豐富”了商業選址評價的維度,在本節我們看到的是:

1、 大數據為商業選址的人口基準提供了一個可用的范式;

2、 “扎堆”與“交叉下,銀行選址“差異化”的分析路徑仍然存在。

 

幾句題外話:大數據在選址分析上一定程度上在為傳統的分析路徑“升維”,后續將就更多維度與諸位探討,但我們也相信大數據在決策落地中仍然將走向 “低維”。而由于節后工作緊張,更新或不能及時,如諸位對大數據在銀行選址、定位分析與應用有較大的興趣,不妨留言評論或來電來函交流,我們期待與諸位交流。


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