基于工业工程方法的日本便利店现场管理与空间布局研究

MACROBUTTONAMEditEquationSection2SEQAMEqn\r\hSEQAMSec\r1\hSEQAMChap\r1\h基于工业工程方法的日本便利店现场管理与空间布局研究摘要近年来我国便利店门店数量迅速增长，但普遍存在着布局松散、动线混乱与空间利用不足等问题。为寻求可借鉴的改进路径，本文计划选取日本的主流便利店7-Eleven、罗森、全家三大品牌门店在大阪地区进行实地测绘与顾客动线观察，复原典型平面并采集购物轨迹。研究中运用系统布局规划（SLP）构建功能区物流／非物流亲密度矩阵，明确门店布局中物流效率与顾客体验的协调关系。结合现场观察的顾客轨迹数据，验证日本零售业中广泛采用逆时针动线的有效性。引入空间句法理论分析空间布局的整合度、选择度与视域特征，揭示布局对顾客行为的深层影响。研究结果表明，日本便利店通过合理的布局设计，有效地实现了物流效率与顾客购物体验的统一。逆时针动线策略显著提高了顾客商品浏览的覆盖率和购物便利性，而入口区域的高视域整合度则有效引导顾客进入主要动线。本研究在实证分析基础上提出针对中国便利店现场布局优化的具体策略与建议，为提升国内便利店的运营效率和顾客满意度提供理论参考与实践指导。关键词：便利店系统布局规划空间句法顾客动线逆时针动线経営工学的アプローチに基づく日本のコンビニの現場管理と空間レイアウトに関する研究要旨中国においてコンビニエンスストア（以下、コンビニ）の店舗数は急速に増加しているが、レイアウトの散漫さ、顧客動線の混乱、空間利用の不足といった問題が広く存在している。改善のための参考事例を求めて、本研究では日本・大阪地域のセブン‐イレブン、ローソン、ファミリーマートの三大ブランド店舗を対象に、実地測量と顧客動線の観察を行い、典型的な店舗平面図を復元するとともに、購買行動の軌跡を収集した。

研究ではまず、システマティック・レイアウト・プランニング（SLP）手法を用いて、機能エリア間の物流/非物流の親密度マトリックスを構築し、店舗レイアウトにおける物流効率と顧客体験の調和関係を明らかにした。次に、現地観察による顧客軌跡データを基に、日本の小売業で広く採用されている逆時計回り動線（左回り動線）の有効性を検証した。さらに、空間構文理論（スペースシンタックス）を導入し、空間レイアウトの統合度、選択度、視域特性を分析することで、レイアウトが顧客行動に与える深層的な影響を明らかにした。

研究結果から、日本のコンビニは合理的なレイアウト設計により、物流効率と顧客購買体験の統合を効果的に実現していることが示された。逆時計回り動線戦略は、顧客の商品閲覧範囲と購買利便性を大幅に向上させており、また、入口エリアの高い視域統合度が、顧客を主要動線へ効果的に誘導していることが確認された。本研究は、実証分析に基づき、中国国内のコンビニ現場におけるレイアウト最適化の具体的な方策と提案を提示し、国内コンビニの運営効率と顧客満足度向上に対する理論的かつ実践的な指針を提供するものである。キーワード：コンビニシステマティック・レイアウト・プランニングスペースシンタックス顧客動線左回り動線

目录TOC\o"1-3"\h\u6097第一章绪论 第一章绪论1.1研究背景随着零售业全球竞争的日趋激烈和消费者需求的不断升级，便利店作为满足即时消费的重要渠道，在城市零售体系中的重要性逐步显现。日本便利店零售业以711、罗森、全家等为代表，通过科学合理的空间布局和高效精细的现场管理，取得了卓越的市场表现REF_Ref25041\r\h[1]。相比之下，我国便利店行业仍处于快速发展阶段。据统计，2023年中国便利店行业全年销售额达到4248亿元，同比增速10.8%；全国门店总数突破32.1万家，同比增长7.0%。便利店以其贴近社区、营业时间长、商品品类丰富等特点，深受消费者青睐，已成为人们日常生活中不可缺少的消费场所REF_Ref26870\r\h[2]。然而，在我国传统的便利店在营业中存在着店内部布局不合理、没有考虑顾客动线设计等问题，导致店内空间利用率不高或顾客购物体验不佳，致使在竞争中处于弱势REF_Ref26965\r\h[3]。因此，运用科学方法对便利店现场进行精细化管理与布局优化，提升运营效率和顾客满意度，已成为值得关注的课题。国内便利店普遍存在动线混乱与坪效偏低的症结，而日本连锁便利店在相似面积条件下展现了显著的运营效率差异REF_Ref27125\r\h[4]-REF_Ref27128\r\h[5]。这一对比构成本文的研究出发点。深入研究日本便利店的现场管理模式与空间布局特征，将对我国便利店行业的发展提供重要的参考。本研究以工业工程理论为基础，具体运用系统布局规划（SLP）和空间句法（SpaceSyntax）分析方法，以大阪地区的日本便利店为研究对象，探索其布局优化与现场管理的成功经验，为我国便利店布局和现场管理的优化提供科学依据和实践经验。1.2研究意义本研究将工业工程研究领域常用的系统布置规划（SystematicLayoutPlanning,SLP）方法以及空间句法研究引入对便利店现场管理与布局优化研究中，这样做丰富了工业工程方法在服务业及零售业应用的研究案例。传统工业工程方法多应用于制造业生产现场布局优化，而便利店作为零售业的重要组成部分，其布局优化不仅涉及到空间利用因素还包含着顾客行为心理等多方面因素，具有不同于工厂布局的新特点REF_Ref27833\r\h[6]。通过将SLP等工业工程方法、便利店内动线分析以及空间句法分析相结合，本文在方法论上探索一套适用于小型零售门店布局规划的分析框架，这对工业工程方法在不同行业情境下的推广应用具有一定借鉴价值。便利店的运营效率和销售业绩会受到店内区域布局和顾客动线直接影响。合理的布局能够提升空间利用率，提高实际的平效比，改善库存管理和补货效率REF_Ref27128\r\h[5]。流畅的顾客动线设计则能提高顾客浏览更多商品的概率，优化停留时间，进而提升客单价和销售额。反之，不合理的布局和动线可能造成顾客动线交叉、拥挤滞留、降低购物体验甚至影响回头率。1.3研究内容本研究至在对在日本采集到的7-Eleven、罗森、全家便利店现场的调研数据并对我国存在的便利店总结出优化建议，可为便利店经营者提供实证依据：在哪些区域布局上存在共性问题、哪些动线设计会造成顾客停留不足或滞留过久。针对这些问题提出的优化方案，如调整货架区域位置关系、改善收银台与冷藏区的相对位置等，将有助于便利店企业改进现场管理。尤其是在当前便利店行业竞争日益激烈的背景下，精细化的现场管理和布局优化可以成为提升顾客满意度和店铺盈利能力的重要抓手。对于我国本土的连锁便利店企业而言，本研究的成果还可为其制订门店标准化布局规范、开展新店选址和老店改造提供基本参考，以实现规模化扩张与单店运营效率提升的协调统一。1.4研究框架图1.SEQ图_1.\*ARABIC1研究框架Fig1.1Researchframework本文的研究逻辑如图1.1所示，具体而言，本研究的出发点是对日本便利店管理和布局优化的成功经验进行探索。通过前期调研和实地观察，发现日本便利店在布局设计、空间规划和顾客动线引导等方面表现突出，因此明确研究目标，即通过科学方法分析这些门店在布局方面的成功经验。其中本文聚焦3个主要研究问题为研究的目标：1、日本便利店在功能区邻接呈现出怎样的量化优势？

2、日本便利店进行的动线设计是如何显著提升顾客的路径覆盖率？

3、在便利店微小空间内，如何预测顾客停留与销售热点？基于上述目标问题，本研究开展了系统的数据采集，包括现场测绘门店布局、记录顾客购物轨迹等一手数据，确保分析过程的准确性与客观性。接下来，以系统布局规划（SLP）方法分析门店功能区域的物流与非物流关系，以明确功能布局的科学性；其次，研究顾客动线规律，验证日本便利店普遍遵循的逆时针动线策略及其对效率的贡献；最后，引入空间句法分析方法，从整合度、选择度、视域特征等空间指标出发，深入解析空间结构与顾客行为之间的内在联系。最终，通过以上三个维度（SLP布局优化、动线轨迹分析和空间句法）相结合的实证分析，本研究揭示日本便利店布局的优越性和可借鉴的成功之处，并在此基础上尝试提出适合我国便利店布局优化的可行性策略和具体的指导建议。通过这样的研究框架和步骤，期望为我国便利店的现场管理优化提供理论与实践依据，实现研究成果的落地转化。1.5论文结构安排本文共分为六个章节，具体安排如下图。图1.2结构安排Fig1.2Structuralarrangement第二章文献综述2.1国内外研究现状2.1.1国内研究现状便利店及超市等零售业态的布局优化问题近年来引起了国内学者的广泛关注。一些学者尝试将SLP方法和动线分析应用于零售门店的布局设计，并取得了一定成果。在零售业领域，杨芳,胡贵彦REF_Ref28333\r\h[7]以社区便利店为对象，采集店内商品移动路径数据，分析各作业单元之间的物流与非物流关系，绘制出作业单元综合相关的关系图，并在考虑店内通道布置和安全法规等限制条件下，设计了新的便利店平面布局方案，从而实现了布局优化与运营高效的目标。这一研究表明，通过详细的现场数据收集和关系分析，结合SLP方法能有效发现便利店原有布局存在的问题并提出改进措施。在超市及大卖场领域，相关研究也为便利店布局优化提供了思路。并且对于零售业，张鉴明、华翠平、林卫REF_Ref28395\r\h[8]等学者对传统的SLP方法进行改进，将其划分为分析区域间的物流与非物流关系。丁和平、杨海龙、余利娥REF_Ref28450\r\h[9]将SLP方法应用于大型超市布局优化，分析超市顾客流线以确定各功能区域（作业单元）之间的物流和非物流关系，找出了现有布局中不合理之处，并提出了相应的优化方案。刘志海、张丹丹REF_Ref28486\r\h[10]则利用改进后的SLP方法，引入了顾客流量这一关键因素，将动线分析与反馈机制加入超市布局规划流程，绘制相关关系图表以制定布局优化方案。这一改进型SLP方法更加注重以顾客行为数据为导向，使布局规划能够适应消费者实际行走路径和偏好。赵峰、王泽REF_Ref28561\r\h[11]进一步结合动线型SLP方法对超市内部进行整体布局研究，生成了三套可行的布局方案，并运用层次分析法（AHP）对方案进行评估和优选，最终选出了最优方案。而空间句法在较大的空间布局研究以及城市中已得到验证韩宇瑶、焦利民、许刚REF_Ref28944\r\h[12]等学者将空间句法应用于武汉市的道路结构与商业集聚空间关联分析的研究。但真正落入店内微小空间的文献相对稀缺。何灿群、陈美林、王梦瑶REF_Ref28983\r\h[13]等通过动线观察和动素对厨房功能区进行“有效/辅助/无效”动作拆分，为便利店补货-找货动作诊断提供了可迁移的方法。通过以上研究可以看出，国内学者已尝试将工业工程的布局规划方法与零售业顾客行为分析相融合，从便利店到大卖场不同业态均有涉及。这些研究成果证明了通过系统的布局规划和动线优化，能够改善卖场环境，提升运营效率与顾客满意度。不过，目前国内针对便利店这一特定业态的研究相对较少，大多集中于超市等较大规模零售业。因此，有必要对便利店店内布局和动线进行更深入的实证研究，以弥补研究空白。2.1.2国外研究现状国外在零售店铺布局与顾客动线方面的研究起步较早，既有实践经验总结也有模型算法研究。在日本，便利店业态高度发达，研究者和从业者非常重视店内顾客动线设计对销售的影响。日本学者针对日本零售业提出了“左回りの法則”（顾客逆时针转动线法则）REF_Ref29068\r\h[14]，认为顾客在便利店内行走时更自然偏好逆时针方向移动。基于这一规律，日本的便利店通常在入口左侧摆放杂志、饮料、便当等畅销商品，以吸引顾客目光并引导其沿逆时针方向浏览全店。有研究表明，单纯将店内动线由顺时针（右回路）改为逆时针（左回路），就曾使某便利店的销售额提升了约10%。由此可见，细微的动线差异可能带来显著的经营效果差别，证明布局与动线优化在实务中具有重要价值。这一概念在AndreaGröppel-KleinREF_Ref29110\r\h[15]在折扣店实验中也被证实，逆时针布局能缩短路径并提升方向判断精度。欧美零售体系有使用量化实验验证动线效应。在ChristopherKALFF、DavidKÜHNER、MartinSENKREF_Ref29179\r\h[16]等在虚拟超市实验中发现，货架仅旋转45°即显著提升搜索效率。Smith&Brown对英国两座商业街区进行轴线分析，整合度与销售额呈显著正相关REF_Ref29231\r\h[17]。进入数字时代，Lowe’s与Walmart已将门店导入NVIDIAOmniverse，实时仿真布局与补货方案，覆盖1700家门店REF_Ref29270\r\h[18]。这些案例表明国外已经逐步完成“行为实验→空间模型→AI迭代”的闭环。从顾客行为心理规律到AI优化算法，为零售店铺布局优化提供了多层次的参考。既有定性分析的经验法则，也有定量严谨的模型方法。这些研究普遍认为，卖场环境和功能区域布局会显著影响消费者的购物行为、情绪体验及最终满意度。便利店作为零售业的一种特殊形式，在国外的相关研究中虽然未被单独大量探讨，但其小型、高频、便利的特点与超市有相通之处，上述国外研究结论同样适用于解释便利店布局与顾客行为之间的关系。本课题将借鉴国外研究中关于顾客动线规律和布局优化模型的成果，为便利店现场布局优化提供国际视野的理论支撑。2.2研究空白与创新点尽管国内外已有关于现场管理、流程优化和布局设计的相关研究，但直接将工业工程方法系统性应用于便利店现场管理的研究仍然较少。具体研究空白主要体现在如下几个问题。便利店微空间布局的结构性分析不足：尽管已有文献关注零售行业的动线设计与布局优化，但多集中于大型卖场或购物中心，针对便利店这一微型零售空间的结构化分析仍较有限。尤其在空间资源极度有限的前提下，如何通过精细化布局提升顾客动线效率与坪效表现，是现有研究尚未充分探讨的领域。数据采集方法存在差别：现有关于零售业的现场布置研究多为针对某一的店铺的优化研究，数据收集多采用模型仿真或问卷数据构建顾客动线，而缺乏基于现场观察的真实顾客路径数据。特别是在日本便利店这一高密度运营环境下，结合实地动线采集、热力图、空间句法等手段对顾客行为进行多维度分析的研究仍属稀少。而利用现场走访和随机调查，采集到的数据更加丰富，包含了多类的便利店，使样本更具有普遍性。缺少结合顾客行为、空间结构与商品陈列的综合分析模型：当前零售业布局研究多从顾客行为或商品陈列出发，而鲜有研究将顾客动线、空间结构特征（如集成度、连通度）进行一体化综合分析。对于便利店这种高密度商品布局环境，建立多角度的管理方法具有重要实践意义。尽管工业工程方法在零售布局与现场管理中已有一定研究积累，但在便利店这一典型微空间环境中，仍存在多个值得深入探讨的空白领域。首先，相比于大型卖场，便利店的微空间结构更具紧凑性与复杂性，其布局优化尚缺乏系统分析模型。其次，现有研究多采用模拟或模型数据，缺少基于现场观察的真实顾客动线数据。再次，将SLP方法与空间句法理论相结合，构建融合顾客行为、空间结构与商品管理的综合优化框架，尚属较新探索。本文结合实地调研数据，尝试以多工具协同视角对便利店空间布局进行系统分析与优化，期望在理论与实践之间建立更紧密联系。2.3相关理论基础本研究在便利店现场管理与空间布局优化分析中，主要依托系统布局规划（SystematicLayoutPlanning,SLP）方法、空间句法（SpaceSyntax）理论以及顾客动线逆时针理论。为确保理论应用的科学性与逻辑性，本节从概念起源、先行研究成果及论文应用框架三个角度，系统梳理本研究所依据的理论基础。2.3.1系统布局规划方法系统布局规划由美国工业工程学家RichardMutherREF_Ref32421\r\h[19]于1961年提出。该方法以作业单元间物流与非物流关系为核心，通过构建关系矩阵与图形模型，系统地优化空间布局，提高作业效率与空间利用率。SLP方法强调以关系密切度为依据进行布置，兼顾物流便利与空间合理性，最早广泛应用于制造工厂、仓储设施等工业场所布局优化。在制造业领域，SLP方法被大量应用于生产线布局优化与仓库设计；在零售领域，近年来亦有学者尝试将SLP引入超市、便利店布局优化中。国外亦有研究尝试将SLP与智能算法结合，以提升布局设计的自动化水平。本研究以SLP方法为基础，结合便利店特有的空间特征与顾客动线行为，构建功能区物流与非物流关系矩阵，绘制关系图，分析各功能区域间的作业亲密度与动线逻辑。通过关系矩阵与实际动线数据的交叉验证，揭示便利店空间布局中的潜在优化路径，为后续布局调整与标准化制定提供理论支撑。2.3.2空间句法理论空间句法理论由英国建筑学家BillHillierREF_Ref499\r\h[20]于20世纪70年代提出，是一种基于拓扑关系的空间结构量化研究方法。该理论通过将空间视为节点与连接关系组成的系统，运用图论方法分析空间可达性、连通性及视域特性，从而揭示空间形态对人类行为模式的潜在影响。空间句法最初主要应用于城市规划、建筑布局分析等领域。近年来，随着空间行为研究的深入，空间句法被广泛引入到室内商业或者观光空间设计中，用以分析顾客流动模式与空间热度分布REF_Ref1054\r\h[21、REF_Ref1061\r\h22]。诸多零售空间优化案例（如购物中心、超市布局改造）均借助Depthmap等软件，利用整合度（Integration）、选择度（Choice）等指标评估布局的合理性与效率REF_Ref2837\r\h[23]。本研究以Depthmap软件为工具，基于调查便利店绘制的平面图，计算整合度、选择度及可视性图（VGA）指标，量化各功能区域的可达性、流动性与视觉吸引力。通过空间句法分析结果与顾客实际动线轨迹的比对，验证布局对顾客流动的引导效应，进一步指导功能区优化与动线设计。2.3.3顾客动线理论对消费者动线的研究源自零售管理与消费心理学研究，此类研究中强调通过合理设计顾客行进路线，引导其浏览更多商品、增加停留时间，从而促进销售额提升。零售业广泛接受的逆时针动线法则，认为顾客更倾向于以逆时针方向在店铺中移动，且动线顺畅与否直接影响购物体验与购买决策。在资料收集阶段发现日本的便利店行业高度重视顾客动线设计，其主要被提及的是左回理论，一种通过动线引导优化商品陈列策略。在欧美国家，相关研究则更多聚焦于顾客行为数据采集与路径建模，提出动线密度、转角次数等指标评价购物路径的效率与舒适性。近年来，结合传感器技术与大数据分析，动线理论已逐步发展为零售空间智能优化的重要依据。本研究在便利店实地调研中，系统采集顾客动线轨迹数据，绘制动线热力图，分析单向性特征及逆时针动线遵循情况。通过动线与功能区布局的关联分析，验证逆时针理论在便利店环境中的适用性，并结合SLP与空间句法分析结果，提出基于顾客行为优化的布局调整策略。

研究设计与方法在上文的介绍中，研究设置的三条研究问题分别对应SLP关系矩阵、顾客动线轨迹分析与空间句法可视化模型三种方法，本章将对如三种方法的数据采集流程与指标体系加以说明。3.1研究对象选取为了确保研究结论的广泛适用性与实证有效性，本研究选取了日本便利店体系最具代表性的三大品牌——7-11、罗森（Lawson）、全家（FamilyMart）作为研究对象。这三者不仅在日本全国门店密度高、市场占有率极高且稳定，更具有完善的标准化运营与空间布局体系，能够代表日本便利店发展中的主流管理特征。具体调研区域选定在日本大阪府，原因包括：大阪为人口密集型都市，便利店密度高、客群结构多样；拥有商业区、住宅区、交通枢纽等多类型便利店分布，便于对比分析；实地调研可行性高，样本获取便利。研究中对各品牌分别随机选取8–10家门店，覆盖选取不同地段（如商业区、社区、交通枢纽、学校）的门店进行调研，以确保样本具有代表性。同时，考虑高峰期与非高峰期的差异，分别在不同时间段进行调研。3.2数据采集与处理本研究利用现场观察、视频拍摄等方式，绘制店铺布局草图、商品陈列方式和顾客动线轨迹数据。根据设计的标准化观察记录表，记录顾客进入店铺后的行走路径、各停留区域以及因拥堵或其他原因改变路径的情况，并使用Excel对采集数据进行整理和预处理，形成数字化的动线数据和布局关系矩阵。本研究采用现场观察的方法利用设计的标准记录表进行记录，对便利店空间布局与顾客动线进行数据采集，采集内容分为以下几个方面：3.2.1店内空间布局草图绘制在未能取得研究对象的详细平面数据的情况下，本研究尝试通过店铺外部与店内的观察与测量，手工绘制门店平面草图，标注各功能区域的位置、货架排布、入口出口与人员动线等要素。绘制的草图将作为模板，使用AutoCAD进行绘制，将手绘平面图转化为能后续进行SLP分析与空间句法建模的平面图。3.2.2顾客行为轨迹记录在非干扰顾客行为的前提下，研究者利用定点观察记录顾客从进入到结账离开的整体路径轨迹，重点记录以下行为节点：顾客进入门店后的首次动向（哪个区域）；各区域停留与顺序；动线是否出现停滞、回转或绕行；顾客是否完成购物闭环（如未买即出等行为）。3.2.3标准化记录工具使用结合工业工程作业观察表设计REF_Ref3072\r\h[24]，研究者自制一套标准化观察记录表，记录包括但不限于以下字段：门店编号、顾客数量、进入时间、动线方向、每个功能区是否访问（Y/N）、结账与否。最后将数据汇总后输入Excel进行编号、清洗与数字化。3.3数据预处理与分析工具为了确保数据处理的严谨性，本研究对原始数据进行了以下预处理：数据清洗：删除记录不完整、观察中断或顾客行为不典型（如单线进出）等样本；异常剔除：根据轨迹分析剔除非正常路径（如员工动线、重复路线）；轨迹标准化：将门店布局相似的门店轨迹映射至一个统一参考平面，以利于空间分析。随后采用以下分析工具开展不同维度的量化分析：3.3.1SLP方法应用在传统的SLP分析中多以图分析和建模为主要的技术手段，传统的系统布置设计方法多以图表分析与图形模型为技术手段，定量分析作业单元之间的物流关系，定性分析作业单元之间的非物流关系，并引入数理化关系密级概念，做出作业单元相互关系图，根据相互关系设计布置方案。随着传统的SLP方法在布局规划中的不断应用，其存在的问题也逐渐显露，比如对非物流关系包含的多种复杂因素考虑不全面，没有对选定的布置方案进行验证与反馈等REF_Ref3363\r\h[25]。在本研究中对参考了以往研究中对传统SLP方法的改进方法，将考虑更全面的方式进行分析。便利店存在着一定的特殊性，顾客流量将作为确定各作业单位之间物流关系的主要因素。需要细化影响便利店布局的各作业单位之间的非物流因素，保证分析布局的全面性。对在目标便利店收集到的顾客动线数据进行动线分析，并将结果进行反馈。动线是指顾客在室内移动时形成的流动路线，将动线分析加入传统SLP方法流程中，其目的是分析出各个功能区之间的冷热线以及高频的功能区，针对一定数量的顾客的购物路线进行分析，并验证用SLP方法分析出的结果。根据实际划分的功能区，结合作业逻辑与顾客使用频次，构建功能区域关系矩阵（含A/E/I/O/U/X等级），用于指导门店空间相对布置与优化建议。随后用SLP进行分析的流程主要为功能区域编码并列表、分析区域间作和顾客动线关系、生成关系矩阵并转换为图示、初步区块布局图设计与优化计算。3.3.2空间句法分析工具空间句法将空间作为一个整体，用图形符号来描述环境的平面布局，并通过分析空间的组织关系来探讨其构成REF_Ref1061\r\h[22]。国际上，研究空间句法的团队开发了Depthmap软件，该软件使用定量计算方法将建筑内部空间形态转化为数据，帮助建筑学者深入研究其内涵。在本研究中Depthmap将作为研究便利店布局的工具。使用Depthmap软件对绘制的门店平面图进行空间句法建模，主要计算以下指标：表3.SEQ表_3.\*ARABIC1空间句法指标定义REF_Ref1061\r\h[22]Table3.1Definitionofspatialsyntacticindicators指标特性意义整合度（Integration）可达性空间节点与其他节点的紧密程度选择度（Choice）穿行性系统内空间节点最短拓扑值路径上的次数可视性图（VGA）视觉可达性空间节点与其他节点的视觉的可达程度整合度（Integration）：衡量每个空间节点对整体网络的可达性，用于识别顾客偏好路线；选择度（Choice）：衡量一个空间是否是其他空间之间路径的必经点，揭示潜在通道与动线焦点；可视性图（VGA）：评估商品区、冷柜区、收银台等区域的视觉覆盖度与连通性。3.4信度与效率保障为确保数据采集的稳定性与一致性，本研究采用以下策略。双轮数据采集：对同一门店进行至少两轮独立采集，间隔一定时间，以评估数据的一致性和稳定性。通过比较两次采集结果，验证数据的重测信度，确保测量工具在不同时间点下的可靠性。多记录员交叉记录：每次采集由两名研究人员独立记录顾客路径，随后对记录结果进行比对，取其交集部分作为最终数据。这种方法类似于分裂半信度的概念，通过不同观察者的独立记录，评估数据的一致性。

便利店布局与现场管理的工业工程方法分析为了系统地揭示日本连锁便利店的空间布局优势与现场管理策略，本章将结合工业工程理论，通过上文阐述的SLP方法分析、动线分析、空间句法分析三个分析方法，以大阪地区7-Eleven、Lawson、FamilyMart共24家门店为样本，按照研究便利店各个区域间设置规律、顾客动线行为如何被引导、如何进行便利店内微小空间顾客停留与销售热点的预测的顺序依次展开量化实证，来进行深入研究。4.1SLP分析4.1.1功能区划分与关系矩阵构建本研究根据调查的多家店铺的具体情况，将便利店的分区按照商品的主要类型以及区域功能进行分类，将店内空间以序列A-J进行划分。详细划分如下表。表4.SEQ表_4.\*ARABIC1便利店内部区域划分Table4.SEQFig.4.\*ARABIC1Zoningtheinteriorofaconveniencestore区域编号区域名称描述A收银台入口处顾客首先看到的区域，提供收银、香烟、熟食及寄取快递业务。B热饮区设在收银台旁，提供热饮或者自助服务，通常位于收银台离出入口近的一侧。C日杂区顾客进入后首先遇到的区域，主要陈列零食及其他小件商品。以及在最明显的货架上的热销或促销商品。D冷柜区域开放式冷柜，用于存放饮料、便当及部分食品。E面包/甜品区通常靠近冷柜区域，便于与热饮联动，主要陈列面包和甜品。F冰柜区存放冰糕和冻货，一般与立式冷柜相邻。G外围服务区靠近出口，包括杂志书架、垃圾箱、置物桌，部分店内桌上可能配置微波炉和热水壶。H饮料区大部分饮料沿墙摆放，后面常与仓库紧连，便于店员补货。I仓库店内补货专用区域，一般与饮料区域紧密相连。JATM与厕所设置在店铺角落，作为辅助设施。在实际观察中，发现店内拥有类似的功能区域，但是并不是所有的店铺都存在全部的区域。但为了简化分析过程，在接下来进行各区域关系分析时将把所有区域划入分析范围。4.1.2SLP方法运用基于改进后的SLP方法，本文对收集到的日本头部便利店的样本数据分析，得出日本头部便利店的现场布置优点与店铺内存在的问题。为了更好的进行分析，此部分将从便利店各区域间的物流和非物流关系两个方面进行研究REF_Ref4460\r\h[26]。但是，本研究的主旨在于通过对日本主流便利店已有的成熟布局进行分析，将对改进后的SLP方法进行逆向运用从而揭示其在空间规划上的内在逻辑与优势。区域间物流关系分析便利店作为零售业的重要组成部分，在空间布局规划中不仅需要考虑各个功能区域间的物流关系，还应综合顾客动线特征等非物流因素，以实现空间的高效利用和销售业绩的最大化。在物流关系上主要体现为商品购买的效率与频次、商品间的关联性和库存管理便捷度，而非物流关系则更多地表现为顾客在店内购物线路上的偏好与行为特征，如商品的曝光度、顾客停留的热力区域以及区域间的商品互补性等因素。在本研究中，将通过统计区域间顾客动线的频率和顾客在整体购物动线过程中各区域出现的频率，构建物流关系分析，以此为基础深入探讨物流与非物流因素交互作用下的便利店空间布局优化策略。在物流关系分析中，我们以顾客在店内各功能区间的动线频率及各区域在整体购物动线中出现的次数为主要衡量指标，重点揭示顾客行为对空间布局的影响REF_Ref24465\r\h[27]。首先，通过手持定位设备和现场观察，采集了若干门店在营业高峰期内顾客的移动轨迹，并以统计出了顾客在各区域的停留次数与区域间的动线频次。为了自然消除不同店铺、不同时间段样本量和统计周期的不一致性，本研究把每对区域间的动线计数转成“相对频率”（占全部动线总数的比例），直接在0%–100%的同一量纲下做分类和比较。基于统计样本，对每一对功能区（如百货区–饮料区、便当区–收银区等）计算了“出现频率”，即在顾客购物路径中，两个区域间动线出现的次数占总记录的比例。“出现频率”的计算方法如公式（4.1）。 （4.1）通过计算得出了如表4.4的各个区域动线占总样本的“出现频率”得出如下表数据。其中，有许多区域间动线的出现频率为0，进一步证明了在物流关系分析中存在绝对不相邻的区域。表4.2区域间动线频率表Table4.2Frequencytableofinter-areamovements区域动线频率区域动线频率区域动线频率A-B6.27%B-I0.00%E-F2.76%A-C7.96%B-J0.00%E-G0.00%A-D9.94%C-D7.29%E-H3.47%A-E0.30%C-E1.40%E-I0.00%A-F1.71%C-F0.32%E-J0.00%A-G8.59%C-G0.00%F-G0.00%A-H5.40%C-H16.30%F-H1.67%A-I0.00%C-I0.00%F-I0.00%A-J0.00%C-J0.00%F-J0.00%B-C0.37%D-E4.64%G-H0.41%B-D0.39%D-F1.12%G-I0.00%B-E0.84%D-G0.34%G-J3.18%B-F0.00%D-H11.89%H-I0.00%B-G0.66%D-I0.00%H-J2.03%B-H0.00%D-J0.00%I-J0.00%为了将动线的出现频率合理的转化为对应的等级，本研究参照RichardMuther在SLP中对“From–To”流量的经典阈值REF_Ref24838\r\h[28]（≥300、100–299、40–99、≤40）进行线性比例缩放，并以顾客动线最高频率16.3%作为新的100％上限，具体计算公式如下。 （4.2）α在这里表示为缩放因子根据缩放计算出的以频率为基准的对性关系，制作出与之对应的物流关系等级对照表如下表所示。表4.3物流关系等级对照表Table4.3LogisticsRelationshipLevelComparisonTable对应关系关系度物流关系等级赋值≥16.3%A最紧密55.43%–16.3%E次紧密42.17%–5.43%I中等3≤2.17%O可有可无20U可以忽略1通过计算，初步映射得出：A≥16.3%、E∈（5.43%–16.3%）、I∈（2.17%–5.43%）、O≤2.17%、U=0根据对照表，可以绘制出各区域间的物流相互关系以及赋值。但是在动线的记录样本中I区域即便利店的仓库区域，并没有参与到顾客的动线中。而在店员的动线中I区域构成了重要的部分，大部分体现在A区域与I区域、I区域与H区域间的动线上，在其中店员动线表现出的动线关系可以将A-I与H-I的物流关系等级评价为最紧密关系。下表为样本便利店动线数据的物流关系以及赋值对照。表4.4物流关系表Table4.4LogisticsRelationshipTable功能区ABCDEFGHIJA\E/4E/4E/4O/2O/2E/4I/3A/5U/1BE/4\O/2O/2O/2O/2O/2U/1U/1U/1CE/4O/2\E/4O/2O/2U/1A/5U/1U/1DI/3O/2E/4\I/3O/2O/2E/4U/1U/1EO/2O/2O/2I/3\I/3U/1I/3U/1U/1FU/1O/2O/2O/2I/3\U/1I/3U/1U/1GE/4O/2U/1O/2U/1U/1\O/2U/1I/3HU/1U/1A/5E/4I/3I/3O/2\A/5I/3II/3U/1U/1U/1U/1U/1U/1A/5\U/1JU/1U/1U/1U/1U/1U/1I/3I/3U/1\根据物流关系，绘制出下图的物流关系图。以此体现出各区域之间的物流关系的强弱关系，观察关系图的强弱关系与其将接下来对的各区域间的非物流关系强弱进行比较分析。图4.1各区域物流关系图Fig4.SEQFig_4.\*ARABIC1Mapoflogisticsrelationshipsbyregion区域间非物流关系分析根据改进后的SLP方法，首先就是要确定便利店内各个区域间的物流关系，这一步常常是由搬运量决定的亲密度的做法。而在非物流关系的研究中，本研究以日本的便利店为分析样本希望能通过以专家的指导建议为主要依据，并且根据区域间的相邻关系建立“专家评分＋相邻系数双因子模型”定义出它们之间的非物流关系。研究根据以往研究经验设计出一份分析便利店各区域之间非物流关系的调查问卷（见附录）并随机发放于在便利店工作的人员进行评分，具体的评分准则见下表。将量化各功能区之间的关系度（A:绝对需要靠近、E:非常需要靠近、I:应当靠近、O:可以分开、U:无需靠近、X:无关系）。下表为划分的物流关系等级以及等级赋值和评分准则。表4.5非物流关系评分表Table4.5Non-LogisticsRelationshipScoreSheet相邻关系度非物流关系等级代号赋值评分准则绝对需要靠近A5顾客连续动线；联动销售；共用设备/人手非常需要靠近E4动线重30–50%；促销协同显著应当靠近I3动线重叠10–30%；日常管理便利可以分开O2关联弱，存在偶尔往返无需靠近U1两区独立，基本无交互无关系X-2两区混杂会造成混乱在参考回收到的调查问卷的打分数据，研究共回收12份便利店工作人员的打分问卷，详细问卷情况见附录。将所有的数值收集处理后，先进行一致性检验对12份问卷的45条评分条目（C(10,2)）计算一致性系数β，计算公式如下。（4.3）REF_Ref21376\r\h[29]经检验回收的问卷中的一致性检验的一致性系数β=0.97大于0.8表明问卷的信誉良好。表4.6得分映射区间与区域关系等级对照表Table4.6Scoremappingintervalsagainstregionalrelationshiplevels映射区间区域关系等级≥4.5A3.5–4.49E2.5–3.49I1.5–2.49O1.49≥U-2X在非物流关系的专家赋值采用“X优先＋几何平均”策略。若12份问卷中任一专家对某区域对打出X，则视为“绝对不可邻接”并固定数值–2，即使存在其他专家打分大于等于1的情况也一律将值界定为-2。其余评分均为正值时即A=5,E=4,I=3,O=2,U=1时以几何平均法合成，计算出各区域间的几何平均值后根据平均值区间映射到对应等级，得到如下表展示出综合后的专家打分赋值。表4.7专家打分方法区域间关系表Table4.7Tableofinterregionalrelationshipsintheexpertscoringmethodology功能区ABCDEFGHIJA\BA/4.81\CE/4.47I/2.53\DI/3.3I/3.31O/2.14\EO/2.00O/2.29E/3.55E/4.42\FU/1.30X/-2I/3.09E/3.88I/3\GE/4.23E/4.08O/1.74X/-2U/1X/-2\HI/3.30X/-2A/4.81A/4.56E/3.70I/3I/2.94\IE/4.45U/1U/1U/1U/1U/1U/1.06A/4.64\JX/-2X/-2I/2.94U/1X/-2X/-2E/3.90E/3.72U/1\研究根据现场记录的各店铺区域布局中各区域的相邻关系，列举出基于相邻关系的区域间非物流关系，相邻关系表现为S相邻=5、S不相邻=0。如下表中展示的区域间相邻关系，以及研究对各个功能区的划分以及相应的赋值，以便后续研究时可直接使用。研究进一步专家评分法得到的各区域间的非物流关系赋值与相邻关系对整体影响的因素相结合REF_Ref25563\r\h[30]，实际上是将主观亲密和几何相邻两种信息设定权重。目的为了减小专家评分时带主观运营经验，但忽视物理隔离造成的影响，引入作为硬约束的相邻系数将两者按一定权重混合计算出更合理的各区域非物流关系的赋值。表4.8区域相邻关系表Table4.8Tableofregionalproximity区域关系赋值区域关系赋值区域关系赋值A-B5B-I5E-F5A-C5B-J0E-G0A-D5C-D5E-H5A-E5C-E5E-I0A-F0C-F5E-J0A-G5C-G5F-G0A-H5C-H5F-H5A-I5C-I5F-I0A-J0C-J5F-J0B-C5D-E5G-H5B-D5D-F5G-I0B-E5D-G0G-J5B-F0D-H5H-I5B-G5D-I0H-J5B-H0D-J0I-J0研究以专家打分为主要影响因素辅以各区域的相邻关系，采用专家打分：相邻系数=0.8：0.2的权重进行计算，具体公式如下。（4.4）根据计算，将各个区域间所对照的非物流关系计算出，在下表中体现出。其主要变化体现在与A区域和C区域相邻的区域的赋值有一定的上涨，将关系等级提高。这说明在确定非物流关系的时候，专家打分时确实有忽略可能存在的物理隔离的情况。根据非物流相互关系，可以绘制出更直观的各区域间的非物流关系图。如下图所示，区域等级为A的区域有：A-B、A-C、A-I、C-H、D-E、D-H、H-I这些区域，显示出这些区域间的强关联性。非物流关系等级为X的区域是专家评定时认为不应该相邻的区域或者在所有采集的样本中确实没有出现过相邻的区域。表4.9区域间非物流关系表Table4.9Tableofinterregionalnon-logisticrelationships功能区ABCDEFGHIJA\BA/4.85\CA/4.58I/3.03\DE/3.64E/3.65I/2.71\EI/2.60I/2.83E/3.84A/4.53\FU/1.04X/-2I/3.47E/4.10I/3.40\GE/4.38E/4.27O/2.39X/-2U/0.80X/-2\HE/3.64X/-2A/4.85A/4.64E/3.96I/3.40I/3.35\IA/4.56X/-2O/1.8U/0.8U/0.80U/0.80U/0.84A/4.71\JX/-2X/-2I/3.35U/0.8X/-2X/-2E/4.12E/3.97U/0.8\图4.2各区域非物流关系图Fig4.2Mapofnon-logisticsrelationshipsbyregion通过上图，可以更直观的了解个区域间的物流关系程度。研究得出以供各区域间非物流关系分析完成后下一步进行对比分析使用。物流与非物流关系的对比分析前文中，研究分别基于店铺的平面各个区域实际相邻关系建立了物流关系矩阵，并以顾客在店内各区域间的实际移动轨迹统计数据，构建了非物流关系矩阵。本节中，将进一步对上述两种矩阵进行细致对比分析，以探索日本便利店布局设计在顾客体验与物流效率双重因素下的协调与冲突情况。为进一步地进行两矩阵的对比分析，使用将物流与非物流关系等级赋值后，形成的便于对比的数值矩阵。进一步将两者矩阵逐一对比，得到相应的对比分析表（见附录）并绘制物流与非物流关系等级差值绝对值的矩阵热力图，借助颜色深浅直观呈现一致性与差异分布情况。表4.10物流&非物流关系赋值差值表Table4.10Differencebetweenlogistics&non-logisticsrelationshipassignments根据上述表格，研究可以得到以下具体的观察结果：高度一致区域组合分析（物流与非物流等级差值绝对值小于等于0.5）此类组合（例如日杂区与饮料区）在物流需求与顾客动线倾向方面完全吻合，这说明便利店布局设计高度注重顾客体验与补货便利性的融合，体现出零售效率与顾客导向设计原则的统一性。较高一致区域组合分析（等级差值绝对值在0.5-2.5间）对于此类组合（如热饮区与收银台），虽然存在轻微差异，但整体布局仍然较为合理。这体现出便利店在空间布局时能够较好地平衡物流需求与顾客购物体验的微妙差异，避免产生明显的空间冲突。明显差异区域组合分析（等级差值绝对值2.5及以上）部分区域对如热饮区与外围服务区表现出较明显的物流和非物流关系等级差异，意味着在设计时更侧重于顾客导向或物流导向的其中之一。例如，部分顾客偏好的高频动线与物流路径并不重合，可能是由于店铺刻意通过布局引导顾客经过更多商品区域，以提高交叉销售机会。在非物流关系中E区出现的较高区域但是该区域在平面规划上常常被日本便利店设置在店铺内需经过至少一个区域才能到达的区域，通过对顾客的吸引度高的区域引导顾客动线，从而提高动线经过区域的商品的曝光。4.2顾客动线整合分析根据调查，在零售业的布局理论中，日本便利店广泛的遵循通零售业中的“逆时针动线理论”。在此部分，文章将通过顾客的动线和热力图，分析左回理论对日本便利店的动线影响。4.2.1动线热力图绘制首先，在动线数据预处理中，为避免部分单一目的顾客（如仅使用ATM或卫生间）对整体动线趋势的干扰，我们剔除了入口至J区域、以及I区域动线数据，以确保分析对象仅为实际购物行为的动线轨迹。其次，以处理后的动线数据制作了区域间的动线热力图。根据热力图的视觉分析，我们观察到多数动线频繁区域表现出明显的“单向性特征”，即从某一区域前往另一区域的动线频率明显高于反向动线频率REF_Ref25465\r\h[31]。例如，从C区域流向A区域的动线频次显著高于从A区域流向C区域的频次，这种显著的方向性差异明确揭示了布局对顾客流动方向的引导作用。表4.11区域间动线热力表Table4.11Inter-areadynamicheattable为了更具说服力地展示单向性特征特选以下具有代表性的区域组合统计如下表。表4.12各区域单向动线表Table4.12Unidirectionalmovementtableforeacharea起始区域目标区域起始区域目标区域ABBGCACDDADCEACHFADEAGDFHAHDCBDHBDEFEBEH基于以上统计的单向动线特征，研究推测顾客在店内的单向流动现象是受到店铺布局及货架陈列引导作用的结果，从而促使顾客倾向于特定的单一流动方向。进而，我们将进一步验证这些单向动线的整体方向是否与“逆时针动线理论”相吻合。4.2.2样本动线分析在随机记录的便利店店铺样本中，本研究根据不同店铺的实际布局结构，将所有店铺样本整理归纳为9类布局类型。其中，有4类布局类型最为常见，占全部观察样本约75%。针对这些常见类型的门店布局，我们对入店顾客的动线特征进行了具体分析。布局类型1和2（入口在门店左侧）在此类布局中，顾客入店后的初始动线普遍表现为入口→G区域、入口→C区域、入口→H区域，即入店后立即向右侧移动。进一步分析表明，这些顾客大多随后完成一个完整的逆时针动线，形成明显的左回趋势。布局类型3和4（入口在门店右侧）在这些布局类型中，顾客进入店铺后表现为直行通过收银区域到达第一个目标区域（如入口→C区域、入口→D区域或入口→H区域）。随后动线同样表现为逆时针绕行，即便顾客的具体行走路线有所差异，但总体趋势仍然明确为逆时针方向。图4.3入店后顾客动线方向示意图Fig4.3Schematicdiagramofthedirectionofcustomermovementafterenteringtheshop通过对其他类型布局门店顾客动线数据的进一步验证，我们观察到同样的趋势——即绝大多数顾客在进入便利店后，均表现出明显的右转倾向，并完成一个逆时针绕行整个店铺的完整购物路径。这种现象在热力图中得到清晰体现，热力密集区域集中于特定方向的动线，明显体现布局对于顾客流动方向的引导性REF_Ref25742\r\h[32]。因此，通过以上详细分析和数据验证，本研究充分证实了日本便利店布局中广泛采用的“逆时针动线理论”，并进一步揭示出布局设计中单向动线的普遍性与有效性。4.3空间句法分析在此章节中研究将依据空间句法原理，使用Depthmap软件对所调查的店铺样本进行深入分析。如图4.4为9类店铺的模拟平面图。本章节根据绘制的店铺样板图进行本文利用Depthmap软件，通过整合度、选择度等指标，对最为常见的三类店铺类型的模型进行了分析。借助模型图示，深入理解店铺空间与人流动线的逻辑联系。模型中，颜色的冷暖反映了数值的高低：颜色越红，数值越高；颜色越蓝，数值越低REF_Ref25905\r\h[33]。具体而言：整合度、选择度越高，表明空间单元的可达性越强，吸引人群的潜力也越大；反之，数值越低，可达性越差。图4.4九类店铺的模拟平面图Fig4.4Mock-upfloorplansforninetypesofshops4.3.1可视轴线与可达性指标在本研究中通过Depthmap软件的轴线分析功能，对各店铺的平面布局进行了轴线提取，得到了店铺空间的轴线图，并计算了整合度（Integration）与选择度（Choice）指标。将轴线图分析得出的各类轴线的整合度和选择度最高、最低的轴线数值整合出如下表，根据数值我们能找出最主要的轴线以及最次要的轴线。表4.13轴线分析对照表Table4.13AxisAnalysisComparisonTable编号类型取值整合度选择度1最大值4.4351110最小值1.7740402最大值19.2447112最小值2.5659603最大值18.41686最小值2.907804最大值6.9368422最小值2.081050分析结果显示，店铺类型1的高整合度轴线主要集中于店内中央区域及主通道区域，与顾客实际动线的重合度达到约85%。店铺类型2的高选择度轴线则突出表现于入口及收银区域，其与顾客主要动线的重合度高达90%。店铺入口位于右侧的店铺类型3的整合度与选择度表现较为平均，主通道与商品促销区域的整合度和选择度相对较高，与顾客动线重合度约为80%。店铺类型4的高整合度区域位于入口及主通道中段，顾客流动线与高整合度轴线的吻合程度约为83%。4.3.2可视性分析与人流模拟随后，利用可视性图分析功能，生成了各店铺类型的可视聚集图，并计算出视域整合度，用以评估不同空间区域的可视性和视线可达性。图4.5样本视域图Fig4.5Sampleviewmap编号视域图编号视域图1234从可视性分析图可知：四类店铺在入口处均呈现最高的视域整合度，说明入口本身就是顾客视觉聚焦的天然热点。进一步比较四种类型的内部差异：店铺类型一与类型二的视域焦点除入口外，主要集中在日杂区、饮料墙与外围服务区三者交汇的节点；店铺类型三的最高整合度轴线出现在正对入口的饮料区，入口—饮料墙形成一条强势视觉通道；而店铺类型四的焦点则偏向于与入口相对的冷柜区域，并且与收银台平行的两条轴线共同构成了高整合度走廊，暗示冷柜与收银相互强化了顾客的视线和动线。总体来看，入口高整合度确定了顾客第一视线落点，而各店在入口后的焦点差异反映了不同的商品陈列策略与动线引导思路。而根据绘制的模拟平面图，通过Depthmap软件自带的人流模拟功能，进一步分析了店铺动线的空间逻辑，得出了如图的结果。而通过人流量模拟结果揭示，各类型店铺的空间布局设计均对顾客流动与停留产生显著影响。具体而言，店铺类型一的布局促进顾客在中央区域的停留与环绕式流动；店铺类型二则引导顾客快速抵达收银区域，并在入口处增加停留时间；店铺类型三的布局设计倾向于强化顾客在促销区和主要货架的停留；而店铺类型四则优化了顾客在主通道中的流动效率。图4.6人流量模拟图Fig4.6Pedestrianflowsimulation编号模拟图编号模拟图12344.3.3讨论与对比通过上述的空间句法分析与对比，本研究归纳总结出影响顾客流动与停留的关键空间要素，包括店内主通道布局、入口可视性、收银区位置及促销区域设置。这些空间设计元素不仅直接影响了顾客购物路径的选择和停留时间，还能够提高店铺空间的利用效率。例如，优化主通道布局可以减少顾客拥堵，增强购物舒适性；提升入口可视性则能够提高店铺对过路顾客的吸引力，促进顾客入店率；合理设置收银区位置能减少结账等待时间，提升顾客满意度；而有效的促销区域设置则可明显提高销售额。此外，这些分析成果可指导店铺管理者进行空间规划决策，推动经营效率和顾客购物体验的进一步优化和提升。4.4研究主要结论1.日本便利店布局逻辑具备高度系统性通过SLP关系矩阵分析发现，日本便利店普遍遵循“核心功能区模块化+顾客动线顺势引导”的布局逻辑，不同区域之间具有清晰的作业与顾客关系划分，A/E关系高度集中于高频区域（如收银、便当、饮品区）。布局设计不仅服务于补货效率，也深度融合了顾客浏览行为。2.“左回理论”在顾客行为中得到实证支持本研究通过对约1300位顾客初始动线的采样分析，发现约74.7%的顾客倾向于进入便利店后向左行进，形成逆时针动线回路。该行为显著提升了顾客路径覆盖率、平均停留时间与商品接触频次，为商品陈列与促销设计提供了空间逻辑依据。空间句法指标可有效揭示布局可达性与热区结构Depthmap空间分析结果表明，高Integration区域通常与顾客热点动线重叠，可视性强的区域也显著关联顾客驻足行为。便利店的商品区布置、收银与冷柜分区等，应基于空间整合度优先进行设计，以增强顾客流动效率与路径吸引力。SLP与空间句法的融合构建了便利店布局优化模型本研究首次将SLP方法与空间句法整合应用于便利店实地数据分析，构建了涵盖“功能区相对布置–顾客动线–空间结构热度”的三维优化模型。模型输出可用于辅助门店初步设计、改造评估与运营调整，为国内便利店标准化体系建设提供数据支持。

第五章便利店痛点的优化建议日本样本的量化结果回到绪论提出的中国痛点：邻接关系松散、顾客动线效率低、视觉焦点单一。本章据此提出六项布局与现场管理对策，供国内便利店在新建与改造过程中参考，并针对我国便利店现存问题提出了具备可操作性的优化建议。未来的研究应扩大样本范围，深入研究不同城市和区域便利店布局的差异与共性。同时，引入更多跨学科的研究方法与先进的数字化分析工具，以进一步完善布局优化的理论体系和实践应用。5.1传统便利店布局问题诊断我国便利店普遍存在动线混乱、商品陈列无序、空间利用率低等问题。这些问题严重影响了便利店的运营效率和顾客满意度。尽管国内龙头便利店品牌（如悦来悦喜、美宜佳）已逐步建立标准化门店模型，但从现场调研与顾客反馈来看，当前便利店现场管理与布局优化仍存在如下典型问题：动线设计缺乏顾客行为逻辑多数门店未对顾客“自然路径”进行研究，布局随意，常见问题如：入门即设障碍物或复杂货架，造成视觉遮挡；收银台与冷柜设置于相对远离路径，顾客易出现回转；动线绕行率高，顾客需多次穿插获取基本商品，降低购物体验。功能区设置不合理，空间浪费严重常见于社区小型门店中，将书报架、ATM等低频区域布置在店铺主干道；热饮区与面包区远离冷柜，未形成“便当一体动线”；仓储区或补货动线穿插顾客路径，存在动线交叉风险。顾客停留行为未被积极引导促销区缺乏视觉引导，热点区分布不清；店铺缺少清晰“流动区—停留区”规划，热点集中于入口，边角冷区浪费严重；商品信息陈列未考虑可视角度和路径动能（路径末端即为沉默区）。缺乏布局优化工具的系统应用国内多数门店布局仍依赖设计师主观判断，未引入数据建模工具；缺少以顾客动线数据为基础的反馈机制，无法实现布局持续优化。5.2基于日本便利店研究的优化建议本研究基于对日本便利店的空间分析与动线的分析，提出以下适合我国便利店现场管理优化的策略建议思路。确立“逆时针动线”为主的标准动线模型结合“左回理论”，将入口处左侧设置为吸引力最强的商品区（如冷饮、便当、零食），引导顾客自然而然完成一个“逆时针浏览回路”。收银区置于出口右侧，与入口错位，避免人流冲突；倍增“路径效率”，提升顾客与高利润商品的接触概率。利用SLP建立模块化功能区配置模型基于A/E/I/O/U/X的关系矩阵构建合理邻接模型：冷柜应与仓库或饮料墙共墙设置，简化补货流程；设置能可覆盖店铺的三点式区域，例如：面包/热饮/收银区，合理规划顾客入店的动线，在完成主要需求的同时能将店铺的其他区域覆盖，类似的区域有零食/饮料/收银台、便当/饮料/收银台等等；而杂志区域等冷区作为次级区建议布置在低整合度区域或末端角落。引入空间句法优化视觉动线与区域热度通过Depthmap等软件，评估门店空间结构的“整合度”与“选择度”：将高视域整合度的区域优先布置高利润商品区或促销区；动线应围绕高整合主轴布置，避免顾客绕行与回折行为。选址与扩张阶段就嵌入布局思维便利店在新店规划阶段应同步进行SLP与动线评估：在商圈调研阶段，评估地段与人流动线适配程度；利用空间模拟工具进行“虚拟布局仿真”，测算最佳坪效比；对老门店进行周期性评估与迭代调整，逐步推进标准化体系。结合上述对日本便利店布局与现场管理体系的实证研究成果，同时对照我国连锁便利店目前在动线组织、功能区配置与运营监测方面的痛点，本文归纳出六个优化建议。在建议中既保留了日本成熟模式中的核心机制，又充分考虑了国内门店在面积、顾客群体与数字化水平上的差异，具有较强的可操作性和推广价值。建立区域邻接模块模板，依据SLP关系矩阵，将「收银–热饮–冷柜」「仓库–饮料墙」等高频组合固化为标准模块，形成装配式布局清单。可以有效缩短补货距离，降低陈列调整工作量，提升坪效与员工效率。但若是连锁的便利店应在集团层面制定模块库；装修方按模板施工，减少个店设计差异。通过逆时针动线引导，以入口左侧摆放高引流商品（饮料、零食、便当），并通过导视、地贴或货架遮挡，引导顾客沿逆时针方向浏览全店，可以提高顾客路径覆盖率与停留时间，根据以往研究平均客单价预期提升5%–8%。设计逆时针动线时在新店规划阶段同步植入，老店可通过微调货架和标识实现低成本改造。引入视觉连通性评估，这种方法借助空间句法可视域（VGA）指标，优先布置高毛利或季节性商品于高视域整合度区域增加关键商品曝光度，促进冲动性购买标准化验收清单中加入「视域热区」检测，调货时作为陈列参考。建立动态动线反馈机制，通过摄像头对客流热力图轨迹采集，月度输出动线KPI，与销售数据联动形成迭代改造决策发现冷区、拥堵点并快速调整货架或通道宽度，保持动线效率总部数据平台对接门店监控设备，以生成可视化报告供店长调整。参照日本门店补货与收银一体化通道做法，将补货动线与顾客动线物理隔离（后仓–冷柜–饮料墙同向开孔），并在收银台侧预留补货出入口减少营业时段补货对顾客流的干扰，降低拥堵与安全风险。新建店时整体规划，老店改造时可在饮料墙背后局部开设补货门。进行坪效监控+试点迭代，建立「面积-销售」在线监测仪表板，选取试点门店按①–⑤执行改造，滚动对比改造前后坪效与客单价形成可量化的ROI评估模型，为规模化推广提供数据支持选择物业条件相似的A/B店对照，每季度复盘并优化执行细则若系统的按上述六大建议的实施，我国便利店可在动线效率、补货流程、商品曝光与数据驱动运营等方面实现协同提升，为新店布置、老店改造及日常运营监测提供切实可行的落地方案。

第六章研究局限与展望6.1研究局限性尽管本研究在实证分析与方法整合方面做出了探索，但仍然存在一定的局限。收集的样本区域集中于日本大阪，尚未涵盖日本其他地域的便利店（关东地区、九州地区、北海道地区）可能存在的布局风格和经营方式的差异。研究中数据采集的手段较依赖人工记录和定点拍摄，缺乏大规模动态采集（如基于天花板红外/AI识别）的大样本集的轨迹分析。而且研究周期有限，未能进行长期跟踪验证，缺少对优化方案的动态演化过程的追踪。而空间句法建模为静态二维模型，并且平面图制作的较为粗糙，进一步研究时应该采用实际的平面设计图。未来考虑引入3D可视范围分析，研究顾客路径注视情况等更精细的空间感知维度。同时在研究中忽略了部分非空间因素（如灯光、气味、背景音乐）对顾客动线的影响，在以后的研究考虑与行为心理学方法联合进行分析。6.2未来研究展望本研究以便利店顾客动线与空间布局为核心，结合SLP方法与空间句法指标开展分析。然而，当前分析方法正如上节所述仍以静态数据和手工观察为主，研究手段存在一定局限性。根据对未来研究的思考，若后续进行将以下几个方向进行拓展。引入传感器或视频识别等数字化采集工具，以提高数据获取的准确性与效率，另一方面引入顾客视角的行为分析工具，结合眼动仪等计算机视觉工具，探讨消费者“视觉动线”与“购买决策”之间的深层关联性，将空间研究从路径层拓展至感知认知层。结合仿真模拟平台进行分析，如AnyLogic或FlexSim等仿真模拟软件，实现不同布局方案下顾客行为的动态预测与验证。再进一步研究时尝试将本研究结论在中国连锁便利店中试点应用，评估其对坪效提升以及客户满意度改善的实际贡献，验证结论的商业转化价值REF_Ref26069\r\h[34]。试将工业工程方法进一步扩展至其他小型商业空间研究中。将本框架延伸至药店、快闪店、文创零售等小型服务终端，探索工业工程方法在多样化商业场景中的适配性与创新路径。通过研究这些零售业中能耗路径、人力动线与绿色管理等维度，实现多目标协同优化。建立响应市场变化的灵活布局系统，为便利店构建具备适应性与可重构性的现场管理模型。跨区域扩展样本，在日本更多城市（如东京、名古屋、札幌）采集不同商业环境下便利店的数据，探索是否存在“地区型动线偏好”或“城市布局风格差异”的情况，推动布局模型全国化适配。参考文献三輪冠奈.コンビニエンスストアの業務と人員配置に関する研究[J].名古屋学院大学論集社会科学篇,2015,51(4):143-158.中国连锁经营协会，毕马威中国.2024年中国便利店发展报告[R].北京:中国连锁经营协会,2024邵呼雨.我国便利店的发展现状与对策建议[J].社会科学前沿,2020,9(4):418-426.矢作敏行.コンビニエンス･ストア･システムの革新性[D].神戸大学,1994.百瀬恵夫.コンビニエンス･ストアの現状と課題(1)[J].政經論叢,1983,51(2):79-109.熊攀,徐一刚.工业工程在超市运营中的应用[J].轻工科技,2021,37(05):146-148.杨芳,胡贵彦.基于系统布置设计的社区便利店布局优化[J].物流技术,2016,35(1):55-58.张鉴明，华翠平，林卫．传统SLP方法的改进研究［J］．商场现代化，2011，(6):22－24．丁和平,杨海龙,余利娥.动线型SLP法在超市设施布置中的应用——以宿州大润发超市为例[J].宿州学院学报,2016,31(7):38-41刘志海,张丹丹.基于改进型SLP的超市布局优化研究[J].物流工程与管理,2017,39(03):111-114.赵峰,王泽.基于改进的SLP和AHP法在超市布局中的应用研究[J].物流科技,2018,41(9):13-17.韩宇瑶,焦利民,许刚.武汉市道路结构与商业集聚空间关联分析[J].地理科学进展,2017,36(11):1349-1358.何灿群,陈美林,王梦瑶.基于动线观察和动素分析的适老化厨房功能布局研究[J].人类工效学,2022,28(6):12-18.岡山理科大学経営学科.左回りの法則？～人の行動からのレイアウト～[EB/OL].岡山理科大学経営学科AndreaGröppel-Klein,BenediktBartmann.TurningBiasandWalkingPatterns:Consumers’OrientationinaDiscountStore[J].MarketingZFP,2009,31(1):43-56.KalffC.,Conroy-DaltonR.,ThompsonJ.TurningtheShelves:EmpiricalFindingsandSpaceSyntaxAnalysesofTwoVirtualSupermarketVariations[C]//Proceedingsofthe8thInternationalSpaceSyntaxSymposium.2008.SmithJ.,BrownT.InvestigatingRetailSpacePerformancethroughSpatialConfigurationofConsumerMovement[C]//12thSpaceSyntaxSymposium.2019.NVIDIACorporation.ReinventingRetail:Lowe’sBuildsDigitalTwinsofStorestoDeliverEnhancedShoppingExperiences[EB/OL].2023-04-18MutherＲ．Systematiclayoutplanning［M］．Boston:Cahnersbooks，1973．HillierB.,HansonJ.TheSocialLogicofSpace[M].Cambridge:CambridgeUniversityPress,1984.吴杨敏,卢姗,陈荣祥,等.基于空间句法的建瓯古城空间形态特征研究[J].建材技术与应用,2025,(02):90-95.赵冲,甘国乾臻,黄宇东.基于空间句法的福清传统合院式民居空间形态研究[J].室内设计与装修,2025,(04):121-123.MingShihC,YaoTsungK,WenCheH.ExploringthePlanningandConfigurationoftheHospitalWayfindingSystembySpaceSyntax:ACaseStudyofChengChingHospital,ChungKangBranchinTaiwan[J].ISPRSInternationalJournalofGeo-Information,2021,10(8):570-570.钱伟.工业工程在优化现场管理中的应用[J].企业改革与管理,2021,(07):24-25.刘瀚文,刘晓兵,林琳,等.基于时序Petri网与系统布置设计的工厂设施布局规划研究[J].PLoSONE,2020,15(9)乔亚楠.基于改进型SLP的Q超市卖场布局优化