二巴二分公司 邱模
12月12-18日，我单位组织人员对东圃站B3、B7线进行了为期一周（工作日）的驻点客流调查，现将部分调查情况（周四至下周二）报告如下： 37iii
一、调查安排
为保障本次调查的真实有效性，我单位对本次调查做了认真、充分的准备：一是由部门专人带队，安排了比较固定的、充足的调查人员，采取了一人盯一卡位、守候式调查的模式，提高调查数据的真实率；二是制定了本次调查专用的客流调查表格，对调查及取数口径进行了统一的培训，实现标准化度量，提高调查结果核对的准确率，具体安排如表1、表2示。
表1：调查人员安排表：
表二2：东圃站专项客流调查表
二、调查方法及统计口径
（一）调查方式：驻点客流调查。 （二）统计口径：
1、统计时段范围：7：01-8：30时，首班按发班时间统计，尾班统计按入位时间统计。
2、所有统计时间均为北京时间，座位数取实际，核载人数均按95人（12米大巴车型）计。
3、入位时间：以车辆开门上客时间为准；发班时间：以车门关闭停止上客为准；留站人数：以车辆停止上客后的现场即时客流人数为准；现场车辆台数：为留站车辆数，即车辆发车后的即时剩余车数。
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4、数据计算公式：满载率=上车人数÷核载人数×100%；
平均发班间隔=每班车发班间隔合计÷发班班次； 平均上客时长=每班车上客时间合计÷发班班次； 平均现场车辆台数=每班次后留站车辆数合计÷发班
班次。
三、B3、B7线基本情况介绍
B3线配车67台，其中12米车42台，11.2米车25台，在7：01-8：30时段分为快线和慢线（短线）共计2个发班卡位；B7线配车48台，均为12米车型，分为B7快线和B7慢线。根据现场客流调查显示，因都为大巴车型，本次调查线路每班车上客情况
与车长关联不大，为合理比较总站发班客流核载情况，核载人数均按95人（12米大巴车型）计。
四、具体客流调查情况 （一）B3线驻点客流调查情况 1、B3慢线（短线）调查分析
（1）基本发班情况：B3慢线（短线）日均发班12.75班，日均运载乘客981.25人次，平均发班间隔7分40秒，平均上客时间4分27秒，平均每班次载运76.96人次，满载率81.01%，现场平均留站车数为2.72台，具体见表3。
表3：B3慢线（短线）7：01-8：30时基本发班情况表
（2）客流匹配情况：根据现场调查显示，B3慢线（短线）现场留站人数呈现“～”型变化，cpich
在7：40-8：10分时段进入候乘高峰，然后进入降峰阶段，至8：21-30时时段再次出现候乘小高峰，其中8：21-30时段小高峰主要系B3快线停止运营时过渡乘客所引起的，线路真正的候乘高峰为7：40-8：10时，具体见表4。
表4：B3慢线7：01-8：30分留站人数变化情况图
由表5：B3慢线7：01-8：30分满载率变化情况图
根据表5数据，B3慢线（短线）在7：30时段后开始处于满载负荷状态（满载率超90%，下同）下运行，结合表4现场滞留旅客情况变化图分析：B3慢线在7：30时段前车容量有富余，在7：40-8：00时段逐渐出现运能不匹配，后在8：10-8：30时段运能逐渐超过客流变化，整个7：01-8：30时时段不匹配时间有限。
2、B3快线客流情况分析
（1）基本发班情况：B3快线日均发班11.5班，日均运载乘客859.25人次，平均发班间隔7分49秒，平均上客时间4分36秒，平均每班次载运74.72人次，满载率78.65%，现场平均留站车数为2.23台，具体见表6示。
表6：B3快线7：01-8：30时基本发班情况表
（2）客流匹配情况：根据现场调查显示，B3快线现场留站人数呈现“︹”型变化，在7：10-8：20分时段留站人数超40人，持续进入候乘高峰，直至B3快线停止运营，具体见表7示。
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表7：B3快线7：01-8：30分留站人数变化情况图
表8：B3快线7：01-8：30分满载率变化情况图
xx年2-5月客流量分析报告
xx年2-5月，营销部组织各片区实施开展了为期4个月的客流量调查，营销部和各专卖店作了大量细致的工作，得到全国专卖店的积极配合。在有限样本量下，我们汇总分析了四个月的人流量、成交
2. 2-5月成交率分析：
平均水平。
下图为2-5月份各片区节假日、日常成交率平均值柱状图：
平。节假日人流量大，购买人数多，节假日低价值产品销售量大，容易成交，成交时间短，服务人员不能在短时间内推荐高价值产品，从而导致客单价比日常低。
国客单价的有效途径。
2-5月份节假日、日常客单价平均值柱状图：
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一、行业管理情况
1、行业主管部门及监管体制
2、行业主要政策
采集程序 二、行业发展情况
1、软件和信息技术服务业发展状况
2、软件和信息技术服务业市场情况
3、软件和信息技术服务业发展趋势
（1）新一代信息技术深度渗透传统产业领域
（2）政策利好驱动细分领域快速发展
（3）产业规模保持持续增长
4、大数据助力线下商业零售行业转型
（1）大数据浪潮席卷传统行业，市场空间巨大
（2）大数据在线下零售行业中的应用
5、客流分析行业基本情况
三、进入本行业的主要障碍
1、资金与网络布局壁垒
2、客户转换成本壁垒
3、配套服务能力
4、人才壁垒
四、影响行业发展的因素
莫氏变径套
1、有利因素
（1）国家政策大力支持
（2）新兴技术趋势颠覆传统行业商业模式
（3）O2O数据采集，未来线下采集是重点
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