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「新冠肺炎」帶動交通APP成長1300% - 透過數據看「大事件下的行為變化」

廣編企劃
2020.04.29 3,445

Vpon威朋大數據集團

手機的使用行為是現代人生活的縮影,Vpon威朋透過DMP行動裝置數據,發現人們在疫情期間手機使用數據的變化,運用地理位置數據洞察人們在遇到大事件的行為改變,透過下載聲量和流量我們也能發現疫情當下人們最在意的事情,也能藉由這些數據發現新的觀點和機會點。

五一連假前,交通APP下載量爆增

▲從下載量APP文字雲可顯示高速公路1968是近期最熱門的APP

▲為了掌握疫情資訊,交通類APP下載量翻倍成長(圖一)。

(圖一)這款交通APP通常下載的高峰期,可以從數據顯示是過年期間,人們下載它來看高速公路塞車狀況,再來就是連假期間,可以看到228連假明顯的上升,因應五一連假將屆,交通部推出升級版的「高速公路1968」APP,增加人潮示警功能,為避免後續假期出現人潮壅塞、造成疫情破口,讓大家可以做好防疫措施再出門,防疫要做,生活也要過。

清明連假的11大景點-墾丁的人潮變化

▲ 清明連假前中後-墾丁大街熱點圖(圖二)

(圖二)清明連假各景點出遊人潮爆發,許多遊客未保持社交距離且沒戴口罩,指揮中心針對11個景點,發布國家級警報,呼籲避免前往。以手機訊號估算,曾到11個景點停留15分鐘者約150萬人次! (圖三)數據觀察,自疫情爆發後,國內旅行較國外安全,墾丁大街其實有在回溫,在平日的週末人潮不少;清明連假遊客更多,墾丁更在三天內湧入7萬多人次,從熱點可看出人潮爆增,指揮中心因此發布國家級警報,不料卻因「1封簡訊」在連假後一週被打回慘狀,人流快速減少。

連續零確診的效應

▲週末不出門的用戶曲線圖(圖三)

(圖三)民眾擔憂疫情而不願意出門的情況,透過大數據可以明確觀測到;自疫情爆發後,不出門比例明顯上升(不出門定義:特定範圍內用戶無移動行為),在228連假的周末,不出門的比例還是蠻高,推測是政府有呼籲民眾,連假能不出門就不要出門,真的要出門不要去人潮擁擠的景點,可見大家還是有認真做防疫;到了清明連假,遇到連續假期一定會想出門走走放鬆心情,大家似乎開始鬆懈,不出門的比例相較前一週下降9.58%(出門的人開始增多);直到收到國家級警報簡訊後大家又不出門;但是到了下個週末,連續兩天零確診,民眾又出門呼吸新鮮空氣;直到軍艦風暴傳出破口,20萬人收簡訊! 去過「警點」逾15分鐘須自行健康管理,人們又開始警戒不出門了。

軍艦風暴下的高雄

▲高雄-周末人潮熱點圖變化(圖四)

(圖四)大數據觀測行為變化,三月的高雄的週末,人潮聚集偏一般;清明連假時,推測高雄多外移人口,高雄人潮聚集相對減少;特別在國家級警報簡訊的週末,高雄就有被點名景點旗山老街、興達港2處,週末人潮聚集更少了;接下來就是爆發軍艦風暴,敦睦艦隊高雄確診9例,足跡再增14地點含百貨、大賣場,人潮當然越來越少。

大數據可以做更多事

透過大數據分析,能找出疫情大爆發前的徵兆與事後軌跡,作為防疫的規劃參考,及提供決策者預警操作與資源調度,讓防疫工作更有效率。但大數據不只能用於觀察疫情,更能藉由過去資訊預測未來。像是Vpon威朋一直以來的強項就是地理位置數據,且擁有非常大量的廣告聯播網數據,在旅遊業裡,可觀察外國旅客造訪台北市,統計拜訪天數、停留時間等,自動化找出旅客實際造訪的新興景點。在零售業裡,可觀察不同客群與門市(維修中心、展示店)分佈情形,並透過 LBS 進行不同客群的廣告行銷。且透過地理位置數據,掌握使用者的移動軌跡和熱點圖,進而觀察人群聚集的地方和人流的動向,知道哪些店點是有效的人流,也可知道競爭者的地理位置數據。再加上觀察消費相關數據和使用者網路行為相關數據,將彼此是串接整合起來,將數據在地圖上視覺化來做進一步的探索,提供作為數據的決策。

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