夜攤經(jīng)濟(jì)崛起，如何在保證最低的成本下，獲取最大的收益？選對地址是第一步。去人流量最大的地方、去商圈最密集的地方、去離自己家最近的地方……眾說紛紜。本文將采用多準(zhǔn)則決策中常用的層次分析法（AHP）建模，并用易上手的Excel操作進(jìn)行選址實(shí)操講解。

• 層次分析法的實(shí)現(xiàn)
• 實(shí)操案例：上海夜攤選址

本文關(guān)鍵詞：層次分析法（AHP）、選址、Excel操作

一、層次分析法的實(shí)現(xiàn)

1.1 層次分析法的應(yīng)用

現(xiàn)實(shí)生活中，影響決策的因素通常不是單一的，就拿簡單的點(diǎn)外賣來說，用戶通常都會(huì)快速的在腦子里過一遍：選哪個(gè)品類的餐食、最好在哪個(gè)時(shí)間范圍送達(dá)、可以接受的價(jià)格水平是多少……這里的品類、配送范圍、價(jià)格就是影響用戶決策的準(zhǔn)則。

層次分析法就是用來解決多目標(biāo)下復(fù)雜問題常用的決策分析法，小到個(gè)體購買房產(chǎn)、商戶選址，大到跨國公司開發(fā)國際市場，都可以見到這一方法的運(yùn)用。

1.2 層次分析法實(shí)現(xiàn)

1.2.1 建模

顧名思義，層次分析法建模的第一步就是將目標(biāo)按照目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層進(jìn)行劃分。目標(biāo)層即要解決的最終目標(biāo)，準(zhǔn)則層即影響決策的因素，方案層即可選方案。

依舊拿點(diǎn)外賣的場景來舉例，層次模型如下：

1.2.2 確定準(zhǔn)則優(yōu)先級

于用戶而言，對影響目標(biāo)的各準(zhǔn)則的偏好程度是不相同的，比如喜好吃韓料的用戶會(huì)愿意為種類犧牲配送時(shí)間，心甘情愿多等一會(huì)也要吃到自己喜歡的食物，那么就可以說種類的偏好等級高于配送時(shí)間。將偏好程度兩兩比較，這一步驟一般由專家憑經(jīng)驗(yàn)決定。程度越高數(shù)值越大（一般取1-9），交換順序比較則取倒數(shù)，可以得到偏好矩陣：

數(shù)值的取值范圍一般參考以下標(biāo)準(zhǔn)：1-同等重要，3-較重要，5-很重要，7-非常重要，9-極重要。

1.2.3 計(jì)算準(zhǔn)則權(quán)重

先將上述準(zhǔn)則兩兩比較偏好矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，步驟為：

• 歸一化——各列求和，用每一元素除以對應(yīng)列總和
• 計(jì)算權(quán)重——計(jì)算每一行平均值

最終得到準(zhǔn)則偏好矩陣為：

所以，種類、價(jià)格、口碑、配送時(shí)間的相對權(quán)重分別為0.4386、0.0899、0.3063、0.1653，在模型中分別加入準(zhǔn)則權(quán)重，得到：

1.2.4 計(jì)算方案優(yōu)先級和權(quán)重

應(yīng)用層的優(yōu)先級和權(quán)重處理方式和準(zhǔn)則層相同，核心在于確定不同準(zhǔn)則下各方案的重要性。以種類這一準(zhǔn)則為例，用戶對商戶A-D的種類有不同的偏好程度，根據(jù)優(yōu)先級指標(biāo)可以計(jì)算出各商戶的權(quán)重。同理，求出其他三種準(zhǔn)則下的權(quán)重。

1.2.5 計(jì)算總體優(yōu)先級

將方案偏好矩陣乘以準(zhǔn)則權(quán)重，就可以得到各方案的綜合分?jǐn)?shù)，最后綜合得分最高的方案即為最合適的選擇。

二、實(shí)操案例：上海夜攤選址

夜攤選址，對應(yīng)的目標(biāo)即是幫助擺攤?cè)藛T確定合適的擺攤地址。在思考擺攤選址時(shí)，重要的因素有交通便捷度、人流量、消費(fèi)能力、商圈規(guī)模等，對應(yīng)方案即可以擺攤的地址。本文僅選取4個(gè)準(zhǔn)則和4個(gè)夜攤選址，進(jìn)行簡單的分析，多準(zhǔn)則和多地址的計(jì)算可以觸類旁通。

2.1 選址建模

本文的選址方案確定了上海4個(gè)不同區(qū)的地址，分別是普陀區(qū)的中山公園、徐匯區(qū)的天鑰橋路、浦東新區(qū)的張江地鐵站和閔行區(qū)的七莘路。

2.2 確定準(zhǔn)則優(yōu)先級和權(quán)重

交通、人流量、消費(fèi)能力、商圈4個(gè)準(zhǔn)則的優(yōu)先級確定具有一定主觀性，本文假設(shè)消費(fèi)能力＞人流量＞商圈＞交通，得到偏好矩陣如下：

經(jīng)過歸一化和權(quán)重計(jì)算后，得到四個(gè)準(zhǔn)則的權(quán)重為（0.0743，0.2755，0.5125，0.1377）

2.3 確定方案優(yōu)先級和權(quán)重

為了確定4個(gè)選址方案的優(yōu)先級，我們假設(shè)每個(gè)地址的客流主要來自其所屬區(qū)，并利用已有數(shù)據(jù)代替專家判定重要性。

（1）交通

用各選址附近的地鐵、公交換乘數(shù)來表示其交通便捷程度，線路數(shù)越多交通越便捷，中山公園、天鑰橋路、張江地鐵站、七莘路附近的線路數(shù)之和分別為12條、22條、16條、17條。

根據(jù)排序后排名兩兩相減得到的差+1，得到偏好矩陣為：

經(jīng)過歸一化和權(quán)重計(jì)算后，得到行平均值的權(quán)重為（0.0950，0.4661，0.1813，0.2576）

（2）人流量

用各區(qū)常住人口代表該區(qū)的人流量。我們根據(jù)2018年統(tǒng)計(jì)的上海各區(qū)常住人口數(shù)進(jìn)行比較，普陀、徐匯、浦東、閔行的常住人口分別約為128萬人、108萬人、504萬人、242萬人。

為確定相對重要性，我們統(tǒng)計(jì)各區(qū)的常住人口數(shù)進(jìn)行排名，兩兩比較時(shí)選取最低的為基準(zhǔn)，按照求差并加上基準(zhǔn)數(shù)1得到各方案兩兩比較的重要性數(shù)值。例如，4區(qū)中，閔行的排名減去普陀排名得到偏好為5+1，普陀對徐匯的偏好則為1+1，由此得到人流量的偏好矩陣。

經(jīng)過歸一化和權(quán)重計(jì)算后，得到行平均值的權(quán)重為（0.0778，0.0510，0.5243，0.3469）

（3）消費(fèi)能力

用各區(qū)的房價(jià)來代表該區(qū)的消費(fèi)能力。我們選取安居客網(wǎng)站上海5月各區(qū)熱門小區(qū)掛牌均價(jià)來進(jìn)行比較，普陀、徐匯、浦東、閔行的均價(jià)分別為57492元、72613元、51215元、49291元。

為確定相對重要性，我們統(tǒng)計(jì)各區(qū)的平均房價(jià)進(jìn)行排名，兩兩比較時(shí)選取最低的為基準(zhǔn)，按照求差并加上基準(zhǔn)數(shù)1得到各方案兩兩比較的重要性數(shù)值。例如，4區(qū)中，普陀的排名減去浦東排名得到偏好為1+1，徐匯對普陀的偏好則為5+1，由此得到消費(fèi)能力的偏好矩陣。

經(jīng)過歸一化和權(quán)重計(jì)算后，得到行平均值的權(quán)重為（0.1622，0.6753，0.1004，0.0622）

（4）商圈

用各選址附近的商場數(shù)來表示其商圈規(guī)模，商場越多選址越處于繁華地區(qū)，中山公園、天鑰橋路、張江地鐵站、七莘路附近的商圈數(shù)分別為4、8、2、3。根據(jù)排序后排名兩兩相減得到的差+1（天鑰橋路的極大值可以把對應(yīng)值適當(dāng)放大倍數(shù)），得到偏好矩陣為：

經(jīng)過歸一化和權(quán)重計(jì)算后，得到行平均值的權(quán)重為（0.2596，0.5192，0.0768，0.1402）

2.4 確定總體優(yōu)先級

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和方案的權(quán)重，計(jì)算4個(gè)選址的綜合得分，得到天鑰橋路為最大值，因此選擇作為擺攤地點(diǎn)會(huì)是最合適的，其次分別是張江地鐵站>七莘路>中山公園。

以上實(shí)例是一個(gè)簡化版的選址模型，落實(shí)到真正選址的時(shí)候考慮的因素必然會(huì)多于4個(gè)因素，可以選的地址范圍也不局限于4個(gè)。

感興趣的朋友可以到公眾號下，后臺回復(fù)“選址”獲取本文實(shí)操Excel表，根據(jù)操作指南自己嘗試如何得到擺攤的最佳地點(diǎn)。

作者：47，微信公眾號：東籬笆下，關(guān)注內(nèi)容&社交產(chǎn)品，信奉keep exercising , keep learning , keep optimistic

本文由 @47 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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