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把商業體看作“微縮版”城市,我發現了動線設計新思路

來源: RET睿意德 2019-11-15 07:45

存量時代的精細化競爭中,建筑很少被當做可以被活化的一部分。傳統的商業建筑規劃面臨的主要痛點在于模式化嚴重、千篇一律,無法滿足消費者快速更新的審美和體驗需求。

數字化時代,數據診斷通常被應用于客群分析以及運營優化,卻很少意識到數字化對建筑的賦能。 

數字化轉型的關鍵期,如果商業空間可以被數據化,人的行為可以用數據工具進行精準模擬,店鋪的可達、可視也能夠被精確計算,將為商業空間規劃和調改帶來哪些新思路??今天,RET睿意德規劃建筑總監朱博和大家分享一個概念——“空間數據化”,通過幾個案例,我們可以換個角度審視空間。

什么是空間數據化

它如何幫助商業體精準調改? 空間數據化,是對空間進行量化,通過數字化語言,將空間進行尺度劃分和重新定義,再利用技術手段來評價空間質量。 在商業空間中,這意味著將建筑軀干抽離出來,并分析其內部交通對消費者的使用感受影響,以及對商鋪運營的影響。

空間被人為劃分為規則的像素點,每個像素點就代表了那個空間的屬性

最初,空間數據化是城市規劃層面的手段。一座城市的規劃必須精確無比,一處不合理的空間處理方式可能影響大范圍內的城市運作效率。 商業空間可以看作是微縮版的城市,而城市和商業與眾不同的質感因為人的存在而被賦予不同的精神內涵,因此,從人的角度去重新審視商業就顯得格外生動。

空間數據化的發展與英國倫敦大學學院巴特萊特建筑學院教授比爾·希利爾(Bill Hillier)提出的空間句法理論有很大關聯。 空間句法理論認為,空間不是社會經濟活動的背景,而是社會經濟活動開展的一部分。因此, 它不僅關注局部的空間可達性,而且強調整體的空間通達性和關聯性。

把商業體看做一個“小城市”可以解決哪些規劃問題?

那么,空間數據化為什么要在商業場景中應用?它能帶來哪些優勢? 商業體中匯集了大量的人與經濟活動,從某種意義上來說,商業空間就是一個“小城市”。城市規劃一定要解決兩個問題,一個是現有城市格局,一個規劃調整方向。平移到商業場景中,就是指現狀規劃動線和未來人流行為預測。 

好的動線要解決四個方面的內容,即可達性、店鋪通過性概率、可見性和人流行為預測。 

1.可達性與可見性可達性與可見性相比較而言更容易理解,簡單來說就是商鋪某點相較于外部某點在物理空間和視覺空間上的容易程度。 

相較于強目的性業態,比如影院、超市、書店、正餐等,大量基礎性業態對于可達性和可見性要求較高,比如零售業態,而常規商業中零售一般都占有相當大的比例,因此對于可達性和可見性的深入分析就顯得尤為必要。

2.店鋪通過性概率店鋪通過性概率一般針對隨機性消費業態,比如便利店、輕餐、文創零售業態,這些業態一般常布置在交通性通道的兩側,客流通過店鋪的概率很大程度決定了商戶的盈利水平。 

3.人流行為預測人流行為預測更多的是依靠計算機快速模擬人流行為軌跡,依靠軌跡判斷動線布置當中出現可達性、可見性與店鋪通行概率問題,通過驗證的方法再次修正動線設計。

由于過去缺乏數字化工具,動線設計大都依賴人為判斷,因此造成一些動線規劃本身有硬傷,有些店鋪可視性差;另一方面,有些商業規劃千篇一律,很難突破同質化。 在存量時代競爭激烈的情況下,商業本身的內容越來越復雜,體量也越來越大,動線也隨之變得復雜。

相較于過去依賴經驗的判斷,空間數據化是當下較為先進和科學的空間規劃方法,無論在商業體前期規劃還是存量調改中,都可以為項目解決“硬傷”與千篇一律等問題。

為了將空間數據化的具體操作方式變得易懂、可視,我們可以通過兩個RET睿意德過往的實踐案例進行呈現——

動線優化案例A

視線分析和人流行為預測 基于視線分析和人流行為預測的動線優化——某文旅項目 這是一個跨越了數條街區的大型文旅項目,其中有多條道路(下圖紅色部分即為道路及開放空間,如廣場、花園等)。

項目商鋪的可見性是商業很重要的評價指標,而可見性的優劣又由道路及開放空間構成,因此通過對可見性分析可以較好地指導動線及開放空間的優化調整。

項目平面圖

通過數據得出的可視性分析圖 在這一項目中,我們針對原方案初步提出多條基于視線分析的動線優化建議。黃色與紅色代表可視性較強、藍色則較差。 例如,1對應項目東側主入口,由于主入口被南北兩組高層建筑和裙房遮擋,導致該處主入口展示性不佳,因此建議入口處做切角處理,提升內廣場的對外可見性。 

6對應區域處于一條小吃街中部,東西跨度偏長且可見性較差,建議此處增加節點廣場,減少游逛疲勞感的同時增加節點可見性。 接下來會用人流行為預測驗證可達性及可見性中發現的問題,同樣可以看到人會傾向在呈現黃色的廣場等集散點活動,過長的動線影響了人的游逛體驗。而1的入口同樣由于封閉性影響了游客的到達性。

通過數據得出的可達性分析圖

動線優化案例B可達性與店鋪通過性概率預測 

 基于可達性、店鋪通過性概率的動線優化——北京某商業綜合體項目 該項目為高層商業綜合體項目,項目西北、東北和南側各有一個入口,整體內部動線相對比較簡單,呈現一字型格局。

以該項目首層平面為例,紅色圖框部分雖然靠近西側主入口,但是顯示可達性較弱(紅色表示可達性強,藍色弱)。 原因主要是東側設置盡端式通高中庭,無形中增加了消費者的步行及心理距離。因此建議東側通廊調整空間形式,強化接口處與主動線的聯系。

我們把商業體動線全部提取出來,得到像魚骨一樣的示意圖

店鋪通過性概率分析

由左圖可知紅色箭頭部位,店鋪通過性概率較大,可布置零售、輕餐飲等隨機性消費較高的業態。 店鋪通過性概率較低的區域,建議增加與其他區域聯系,同時在視線等方面提升其可通過性。

總的來說,空間數據化的思維方式,可以將規劃建筑的問題及早暴露,同時也為存量型商業改造的精細化運營帶來新的思路。
在一切運營朝向精細化無限趨近的今天,商業設計也必然是精細化的設計,顧客走過的每一條動線、目之所及的每一段場景,都應該有科學的工具來進行預測和分析。

新技術為我們創造了審視商業空間的新角度,也開發了新思路。空間數據的存在也在不停提醒著我們,數據本身并不產生價值,它的價值發揮更需要專業商業人的解讀與分析。

數據技術結合專業洞見,是空間數據化思維方式的核心所在,也是存量時代數字化轉型的本質需求。

(來源:RET睿意德)

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