Определение оптимального месторасположение торговой точки

Выбор местоположения торговой точки является одним из самых важных решений, которые должен принять фирма, работающая в области розничной торговли. С одной стороны, местоположение магазина определяет потенциальное количество клиентов и оборот. С другой стороны, в зависимости от места в разы может различаться стоимость получения прав на строительство и аренды земли. Наконец, размещение магазина влияет на его имидж и имидж марки всей торговой сети. Но если арендная плата и стоимость получения прав на строительство известны заранее, то оборот можно только прогнозировать. Поэтому прогнозирование оборота является центральной и наиболее сложной процедурой при выборе местоположения.

Логика мышления основывается зачастую на том факте, что спрос на услуги данной торговой точки имеет очевидную географическую направленность. Возникает соблазн определить максимальное расстояние, которое сможет проехать потребитель магазина и вычислить численность населения, проживающего в пределах круга с этим радиусом. Полученное число затем можно использовать как основу для прогноза оборота новой торговой точки.

Однако такой подход имеет множество недостатков. Во-первых, не только географический фактор определяет спрос на услуги магазина, так как зона охвата значительно уже в районах с более интенсивной конкуренцией.

Во-вторых, даже при достаточно ровных границах участков прогноз, основанный на специально оцененных размерах торговой зоны, будет иметь очень низкую достоверность. Дело в том, что площадь и, соответственно, численность населения в круге (при равномерной плотности) возрастает пропорционально квадрату радиуса. Показатель времени, необходимого для достижения точки на автомобиле примерно пропорционален расстоянию. Поэтому если мы можем оценить время с точностью в ±15% с доверительной вероятностью в 0,95, то с той же доверительной вероятностью точность прогноза оборота будет примерно ±30%.

Учитывая, что методы измерения торговой зоны (в том числе, основанные на полевых исследованиях и статистике) также имеют серьезные слабости и подвержены непрогнозируемым смещениям, то результирующая точность прогноза будет очень низкой. Цена ошибки может составлять несколько миллионов долларов в случае создания крупного торгового центра.

Ввиду важности местоположения для розничного предприятия и наличия методологических сложностей с прогнозированием оборота, возникает необходимость применения специальных методов для решения этой задачи. Всего известно четыре основных подхода к прогнозированию оборота торговой точки (метод контрольного списка, аналоговый метод, метод выявленных предпочтений и регрессионный анализ), но только два из них достаточно активно применяются на практике. В данной работе был изучен и использован метод контрольного списка, в результате чего было выявлено наиболее оптимальное месторасположение торговой точки.

Метод контрольного списка

Метод контрольного списка предполагает оценку каждого варианта размещения магазина по фиксированному набору параметров. Значение параметров для всех вариантов оценивается экспертом. Шкала (но не ее вид) неявно определяется самим экспертом по каждому параметру.

Набор параметров может быть очень разноплановым и обычно относится к ноу-хау компании или эксперта, использующего методику. Зачастую он включает данные о социально-демографической структуре населения в районе, индекс насыщенности, проходимость по автомобилям и пешеходам, удобство подъезда и парковки, близость к другим крупным торговым точкам, предполагаемую видимость [1, 2, 3].

Метод контрольного списка дает исследователю некоторую систему, но стороннему специалисту очень сложно оценить качество оценок. Даже при заданных весах за счет варьирования шкал по каждому параметру могут быть получены самые разные ранжирования объектов. К примеру, у одного эксперта оценки удобства подъезда могут варьироваться от 4 до 6 по десятибалльной шкале, а у другого — от 1 до 10. За счет большей вариации данный параметр даст больший вклад в итоговый индекс.

Обычный путь состоит в нормировании значений оценок. Но нормирование может искажать результат, так как при выставлении весов сложно ориентироваться на равную вариацию оценок. Естественный путь избежать этого эффекта — использовать некоторую количественную шкалу, которая может затем нормироваться.

Метод контрольного списка стал, пожалуй, самым распространенным методом для принятия решений по местоположению как в Украине и России, так и в США и Западной Европе. Очевидным преимуществом является его простота и дешевизна. Но, кроме того, в некоторых случаях высококвалифицированный опытный эксперт может дать оценку более точную, чем любой существующий статистический метод. Фактически наличие эксперта, умеющего хорошо оценивать площадки, является необходимым условием для применения данного метода. Это же является и основным недостатком данного метода. Возникает и менее важная проблема эффектов взаимодействия между характеристиками различных точек, которую нельзя учесть в контрольном списке. Можно сделать вывод, что в наибольшей мере технология контрольного списка подходит для предварительного отбора приемлемых площадок квалифицированным экспертом. [4]

контрольный список размещение магазин

Постановка задачи

Рассмотрим рыночное пространство, представленное дискретными точками в связной сети. Каждая точка представляет собой некий локальный рынок для потенциального месторасположения торгового объекта и обладает определенными характеристиками, по которым оценивается ее привлекательность для потребителя. В группу данных характеристик входят такие параметры:

§ торговая площадь;

§ арендная плата за помещение в месяц;

§ коммунальные платежи;

§ эксплуатационные платежи;

§ удобство размещения относительно других объектов;

§ удобство размещения относительно транспортной сети;

§ близость к торговой зоне;

§ наличие стоянки для автомобилей и количество парковочных мест;

§ поток прохожих в час;

§ количество покупателей в зоне влияния;

§ просматриваемость магазина;

§ наличие и количество конкурентов.

Каждый из этих параметров оценивается по заранее разработанной бальной шкале. Однако указанные факторы привлекательности важны для покупателей в разной степени. Поэтому необходимо определить относительную важность каждого из факторов привлекательности. Для этого на основе опросов покупателей эксперты присваивают факторам привлекательности определенный коэффициент весомости. Коэффициент весомости может изменяться в пределах от 0 до 1. В сумме коэффициенты весомости всех факторов должны давать 1.

Далее в соответствии с разработанной шкалой оценок методом социологического опроса определяется конкурентоспособность торговых предприятий. Для этого респонденты оценивают каждый магазин по каждому из факторов привлекательности по пятибалльной шкале. Таким образом получаются оценки. Произведением степени оценки на коэффициент весомости рассчитывается оценочный балл. Сумма оценочных баллов по всем факторам для конкретного предприятия дает общий оценочный балл. Далее в соответствии с этим балом определяется рейтинг потенциальной торговой точки. Самый высокий рейтинг будет говорить о наиболее лучшем расположении торгового объекта.

Результаты моделирования

Рассмотрим рыночное пространство, на котором находятся 9 точек для размещения торгового объекта. Каждая точка характеризуется определенным набором признаков, которые будут оценены по пятибалльной шкале (см. Приложение А, Таблица А.1).

Однако указанные факторы привлекательности важны для покупателей в разной степени. Поэтому необходимо определить относительную важность каждого из факторов привлекательности. Для этого на основе опросов покупателей экспертным путем присвоили факторам привлекательности определенный коэффициент весомости. Коэффициент весомости может изменяться в пределах от 0 до 1. В сумме коэффициенты весомости всех факторов должны давать 1. (См. Приложение В, Таблица В.1)

Методом опроса были выявлены факторы привлекательности торговых точек, т. е. респонденты указывают критерии выбора магазинов для покупки.

Опрос выявил факторы привлекательности при выборе магазина для покупателей одного из рыночных пространств населенного пункта. Полученные балы были скорректированы соответствующими весовыми коэффициентами и просуммированы в общий оценочный балл по каждой точке (см Приложение C, Таблица С.1) .

По общему оценочному баллу наиболее привлекательной торговой точкой будет точка А.

Однако для выявления рейтинга торговой точки мы воспользовались таксонометрическим методом, реализованным в систем компьютерной алгебры Mathcad. Для этой цели была написана программа пузырьковой сортировки по критерию минимума отклонений (Rating1) и максимума скалярного произведения (Rating2):

Составим матрицу показателей для рейтинговой оценки торговой точки методом таксонометрии:

mколичество строк матрицы/

Вычислим среднее значение каждого показателя, его дисперсию и стандартное отклонение:

— индекс торговой точки

— среднее значение параметра — ой торговой точки;

— дисперсия параметра — ой торговой точки;

— стандартное отклонение параметра — ой торговой точки.

Центрируем и нормируем строки матрицы. Для этого из каждого элемента строки вычитаем соответствующее среднее и делим разность на стандартное отклонение

Для упрощения дальнейшей работы транспонируем матрицу.

Определим наилучшее значение относительного показателя в каждой строке:

Выделяем строки (столбцы) и находим максимальные элементы:

Эталонное значение показателей помещаем в вектор Z:

Вычисляем модули отклонений столбцов исходной матрицы показателей от эталонных значений (можно вычислять и квадраты отклонений):

Полученный вектор представляет собой рейтинговую оценку торговой точки. Чем меньше отклонение показателей торговой точки от эталонного вектора, тем выше ее рейтинг.

Проекция (скалярное произведение) показателей предприятия на эталон так же может быть принято в качестве меры обобщенного показателя (рейтинга). Чем больше СП, тем выше рейтинг предприятия

Проведенные вычисления рейтинговой оценки потенциального размещения торговой точки показали, что по модулям отклонения показателей от эталонной торговой точки наиболее привлекательной для потребителей будет точка С (№ 3). Таким образом, с помощью метода контрольного списка нам удалось провести исследование заданных мест расположения торговой точки на рыночном пространстве населенного пункта и при этом учесть наиболее важные факторы привлекательности и выгодности размещения торгового объекта.

Список использованных источников

1. Applebaum W. Can Store Location Be A Science? // Economic Geography. — 1965. — № 41. — Рр. 234—237.

2. Kane B.J. A Systematic Guide to Supermarket Location Analysis // New York: Fanchild Publications, 1966.

3. Nelson R. The Selection of Retail Locations // New York: F.W.Dodge Corp, 1958.

4. Угаров А. С. «Методы выбора местоположения торговой точки», Маркетинг в России и за рубежом № 6 / 2005

5. Чкалова О. В. «Выбор месторасположения для торгового предприятия», Маркетинг в России и за рубежом № 1 / 2002

Приложение А

Таблица А.1 Шкала оценки преимуществ месторасположения торговой точки

Приложение В

Таблица В.1 Коэффициенты весомости факторов привлекательности месторасположения торговой точки

Приложение С

Таблица С. 1 Общая оценка конкурентоспособности торговой точки