Wie man die Lage der Steckdose Standort auswählen Point of Sale zu wählen ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die von Unternehmen im Einzelhandel übernommen werden. Auf der einen Seite, bestimmt die Lage des Geschäftes die Anzahl der potenziellen Kunden und Umsatz. Auf der anderen Seite, je nachdem, wo die Kosten für den Erhalt der Rechte für den Bau und Vermietung von Grundstücken können mehr als einmal zu variieren. Schließlich wirkt sich auf die Vermittlung des Geschäfts sein Image und Markenbild über das Vertriebsnetz. Aber wenn die Miete und die Kosten für Erwerb von Rechten an dem Gebäude im Voraus bekannt sind, kann es nur vorherzusagen Umsatz. Daher ist die Vorhersage des Umsatzes der zentralen und schwierigsten Verfahren bei der Auswahl des Standortes. Die Logik des Denkens ist oft auf der Tatsache, dass die Nachfrage nach dieser Verkaufsstelle ein offensichtliches geographischen Orientierung basiert. Es ist verlockend, die maximale Entfernung, die der Benutzer zu speichern passieren können, und berechnen Sie die Anzahl der Menschen, die innerhalb eines Kreises mit einem bestimmten Radius zu definieren. Die resultierende Zahl kann dann als Grundlage für die Vorhersage des Umsatzes der neuen Steckdose verwendet werden. Allerdings hat dieser Ansatz viele Nachteile. Zuerst bestimmt nicht nur der geographische Faktor der Nachfrage nach dem Laden, da Abdeckung ist viel schmaler als in Gebieten mit intensiver Wettbewerb. Zweitens wird auch mit ziemlich flachem Land Grenzen Vorhersage, auf die geschätzte Größe von Spezial-Zone Basis haben eine sehr geringe Zuverlässigkeit. Die Tatsache, dass die Fläche und damit die Bevölkerung in der Scheibe (mit gleichmäßiger Dichte) mit dem Quadrat des Radius zunimmt. Indikator für die Zeit bis zu dem Punkt auf dem Auto zu erreichen, etwa proportional zum Abstand. Also, wenn wir uns die Zeit mit einer Genauigkeit von + / -15% mit einem Konfidenzniveau von 0,95 Schätzung kann dann mit dem gleichen Vertrauen Genauigkeit der Prognose der Umsatz wird sich auf etwa + / -30%. Da die Methoden zur Messung der Freihandelszonen (ua auf der Basis von Feldforschung und Statistik) auch gravierende Schwächen und unterliegen unvorhersehbaren Veränderungen, ist die resultierende Vorhersagegenauigkeit eher gering. Die Kosten des Scheiterns im Falle eines großen Einkaufszentrums kann mehrere Millionen Dollar. Angesichts der Bedeutung des Standortes für den Händler und das Vorhandensein von methodischen Schwierigkeiten bei der Vorhersage der Verkehr, gibt es einen Bedarf für spezielle Methoden zur Lösung dieses Problems. Am bekanntesten sind vier wichtigsten Ansätze zur Vorhersage der Umsatz der Steckdose, aber nur zwei von ihnen sind aktiv in Russland eingesetzt. In diesem Papier beschreiben wir kurz all die Methoden, mit besonderem Augenmerk auf die beiden, dass die wenigsten in diesem Land bekannt, aber die größte Macht haben. Die erste Methode ist eine Checkliste Methode ein Ranking-Technik oder Methode der Checkliste aufgerufen werden kann. Es geht um die Bewertung der einzelnen alternativen Standort für das Geschäft einen festen Satz von Parametern. Parameter-Werte für alle Optionen wird vom Sachverständigen geschätzt. Scale (aber nicht seine Form) wird implizit durch den Sachverständigen für jeden Parameter definiert. Eine Reihe von Parametern kann diversifiziert und bezieht sich allgemein auf das Know-how oder ein Experte, mit der Methodik. Oft enthält die eingestellten Daten über die sozio-demographische Struktur in der Region, der Index der Sättigung, Durchlässigkeit für Autos und Fußgänger, einfache Eingang und Parkplatz, Nähe zu anderen wichtigen Verkaufsstellen, die angebliche Erscheinung [2, 7, 13 ]. Der Index ist gleich der Sättigung der Verbraucher Potential des Gebiets einer bestimmten Kategorie von Waren / Dienstleistungen, durch die Gesamtzahl Freihandelszone oder gemeinsamen Raum Einzelhändler in dieser Kategorie eingeteilt. Die Methode erlaubt dem Forscher, die Checkliste ein System, sondern externe Experten ist schwierig, die Qualität der Bewertungen zu beurteilen. Auch für bestimmte Gewichte durch die Variation der Skalen für die einzelnen Parameter können aus einer Vielzahl von Ranking-Site abgerufen werden. Zum Beispiel, schätzt ein Experte komfortablen Veranda Bereich von 4 bis 6 auf einer Skala, und eine andere - von 1 bis 10. Aufgrund der größeren Variante dieser Option führt zu mehr signifikanten Beitrag zu den umfassenden Index. Der übliche Weg ist, um eine Normalisierung Werte zählen. Aber Rationierung kann das Ergebnis verfälschen, da die Abrechnung Gewichte schwer zu gleichen Variation Schätzungen zu konzentrieren. Der natürliche Weg zur Vermeidung dieses Effekts - um nur einige quantitative Skala, die dann normalisiert verwenden. Checkliste Methode ist wohl die gängigste Methode für die Entscheidungsfindung vor Ort in Russland, den USA und Westeuropa. Der offensichtliche Vorteil ist seine Einfachheit und niedrige Kosten. Darüber hinaus in einigen Fällen können hoch qualifizierte und erfahrene Experten genauer als jede bisherige statistische Methode zu beurteilen. In der Tat ist die Anwesenheit eines Sachverständigen, der auch vor Ort beurteilen kann, eine Voraussetzung für diese Methode. Es ist auch ein großer Nachteil. Es ist ein weniger wichtiges Problem und die Auswirkungen der Interaktion zwischen den Eigenschaften der verschiedenen Punkte, die nicht berücksichtigt in der Checkliste entnommen werden kann. Es kann gefolgert werden, dass die größte Ausdehnung Technologie Checkliste für Vorauswahl von geeigneten Standorten durch eine qualifizierte Fachperson wird. Analog Ansatz Wie Sie vielleicht aus dem Titel erraten, wird das analoge Ansatz, der auf die Werte einiger Eigenschaften der bestehenden Filialen als Grundlage für neue Prognosen. Dann, Punkt basierend auf der Maximierung der optimale Umsatz oder erwarteten Gewinnen Platz gewählt. Der analoge Ansatz nutzt Eigenschaften der Verkaufsstellen, tun vermutlich nicht zwischen den gleichen Typ zu ändern. Laut Befürwortern der wichtigsten Methoden der stabilen charakteristisch - die Fähigkeit, um Besucher anzuziehen, oder sich durch den Abstand, in dem bis zu einem gewissen Prozentsatz der Kunden im Laden, oder wie lange es dauert, dass der Kunde seinen Wohnsitz zu-Punkt zu bekommen leben of Sale [3]. Im ersten Schritt der analogen Ansatz ist notwendig, um eine Reihe von bestehenden Filialen, ähnlich wie bei allen wichtigen Features, außer vielleicht, die Bevölkerungsdichte in dem Gebiet zu wählen. Die Ähnlichkeit ist als das Minimum der Parameter-Format definiert, im Bereich von Produkt-Kategorien und Einzelhandelsflächen. Im zweiten Schritt wird die Fähigkeit von Geschäften, um Kunden anzuziehen. Typisch für diese Zwecke als einigermaßen genaue und kostengünstige Methode zur Kundenbefragung in der Sales-Bereich. Darüber hinaus können Forschungs-Freihandelszone mit anderen Erhebungen auf dem Börsenparkett kombiniert werden. Auch die USA die Methode der Erfassung von Informationen über die Nummernschilder der Autos auf Parkplätzen von Verkaufsstellen, dann gegen eine Datenbank mit Kfz-Registrierungen überprüft. Zur Schätzung des Umsatzes der neuen Verkaufsstelle in der Form muss die folgenden Fragen: Wohnsitz des Beklagten, die Zeit verbringt er auf dem Weg in den Laden, Transport, die Häufigkeit von Shopping, Besuche, unter normalen Umständen (nach der Arbeit auf dem Weg nach Hause, und wenn es in der Umgebung etc. ist) zu besuchen. In der dritten und letzten Schritt der Berechnung Analyst prüft die Umsätze der neuen Steckdose. Im einfachsten Fall kann dies durch Zählen der Anzahl der Ziel-Segment in den vorgesehenen Versorgungsgebiet der neuen Steckdose erfolgen. So wird der erwartete Umsatz für das neue Outlet in dem Maße aus dem aktuellen Wert des Umsatzes unterscheiden, in denen unterschiedliche Dichten Zonen Vertreter der Zielsegment Handel. In komplexeren Szenarien getrennt für Fußgänger, Autofahrer, die Kunden, für die das Büro befindet sich auf dem Heimweg von der Arbeit berücksichtigt. Darüber hinaus die Möglichkeit, ein Modell der Konsum von Dienstleistungen je nach sozio-demographischen Merkmalen der Verbraucher (z. B. Einkommen) und Rechnungswesen für die Prognose. Allerdings erfordern ausgefeilte Modelle deutlich mehr Hintergrundinformationen, auf ein Minimum, eine Datenbank, die räumliche Informationen enthält. Der analoge Ansatz ist offensichtlich Methode der Kontrolle auf der Liste. Das Verfahren berechnet eine Check-Liste ist eine Funktion, mit einem potenziellen Umsatz korreliert, während die erste Methode konzentriert sich auf die direkte Berechnung der Prognose der Umsatz unter bestimmten vereinfachenden Annahmen. Allerdings wird dieser Vorteil mehr theoretisch als praktisch. Beide Methoden haben ihre Grundlage in den Algorithmus, der ein genaues Ergebnis zu jedem Analytiker geben würde, er fraglos folgt. Freedom of the Experte ist im zweiten Fall reduziert, sondern auch im Falle eines analogen Ansatz, der Experte in der Lage, die Leistung von fast jeder vernünftigen Ergebnis zu erhalten. Darüber hinaus können die analogen Ansatz direkt zugeschrieben werden alle Probleme mit der Messung zu speichern Freihandelszone verbunden. Die Regressionsanalyse ist oft noch deutlicher und rigorosen Ansatz für den Bau der Regression der Umsatz der wichtigsten Merkmale der Platzierung der Filiale eingesetzt. Gewählten Ort und bietet den maximal zu erwartenden Wert des Umsatzes. Die Probe wird in der gleichen Weise wie in dem zweiten Fall gebildet: Richter wählt eine Gruppe von vergleichbaren Unternehmen. Allerdings müssen diese Ähnlichkeit nicht bereits so nahe wie in der analogen Ansatz. Es genügt zu allen Geschäften sind die gleiche Art von Unternehmen (Hypermarkt, Supermarkt, etc.). Die Variablen beschreiben die Lage der einzelnen speichern können aus Standard-Checklisten erhalten. Darüber hinaus enthalten eine Reihe von Kovariaten Variablen zur Beschreibung des Marktes im Bereich der Vermittlung, die Eigenschaften der Verkaufsstellen, die Verbraucherpreise und die Intensität des Wettbewerbs. Es ist wichtig, dass die Werte der einzelnen Variablen in allen Punkten der Probe von einem Experten geschätzt. Im Allgemeinen ist eine Methode, oft in Fällen von Netzwerk-Einzelhändler verwendet. Die Regressionsanalyse wurde benutzt, um die Lage der Lebensmittelgeschäfte [4], Bankfilialen [9, 14], und Spirituosen-Läden [10], und Hotels wählen. Wir geben Referenzen nur an wissenschaftliche Forschungsinstitute, wie die Forschung im Hinblick auf eine ausschließlich angewandt, selten offengelegt durchgeführt. Es ist bekannt, dass die Methode sehr beliebt und praktisch wegen seiner Einfachheit und Objektivität der Ergebnisse ist. Probleme mit der Nutzung der Regressionsanalyse verbunden sind, vor allem statistischer Natur und sind dem Fachmann auf dem Gebiet der Ökonometrie bekannt. Allerdings bedeutet dies nicht, dass all diese Probleme leicht gelöst werden und dass die Regressionsanalyse gibt immer ein gutes Ergebnis. In vielen Fällen können Nicht-Linearität und einen großen Messfehler in wichtigen Variablen nicht bauen eine gute Beziehung mit einem hohen Bestimmtheitsmaß. Für alle Regressionsmodelle für die Vorhersage von Umsatz und Marktanteil, es gibt ein Problem von Messgrößen-Kovariaten. Natürlich müssen die Variablen in der Regressionsgleichung mit diesen Werten, wie sie dem Verbraucher vorgestellt einbezogen werden. Allerdings haben diese Daten, um einige der conditionals ersetzen. Zum Beispiel ist der Bereich des Speichers ersetzt im Wesentlichen den Index Breite und Tiefe des Sortiments. Wir haben eine künstliche Ebene des Wettbewerbs und der Verbraucher Potential der Bevölkerung zu bewerten. Darüber hinaus managen Experten oft schätzen die Eigenschaften der Filialen nicht der Fall ist, wie die Verbraucher. Verletzt nicht nur die Proportionen zwischen den Schätzungen, aber ihre Reihenfolge. In vielen Fällen ist der Experte nicht möglich, solche Probleme in der Praxis erleben die Regressionsgleichung ist es einfach nicht genügend Daten zu konstruieren. Finden Sie umfassende Informationen über mehr als zehn Filialen der gleichen Art sein mag, vielleicht nur in dem Fall, wenn die Analyse von Experten eine große Einzelhandelskette durchgeführt wird. Modell revealed preference Modelle der offenbarten Präferenz ist die Entwicklung von räumlichen Modellen, wie zB Modell Reilly [15]. Die Idee ist, dass die tatsächlichen räumlichen Daten über die Auswahl der Geschäfte Befragten, die Modellparameter zu bewerten, um den Marktanteil vorherzusagen basiert. Wenn die Modellparameter Reilly fixiert sind, sind sie hier durch ökonometrische Schätzungen. Basierend auf der Unternehmens teilen können Umsatz, Gewinn und die Attraktivität eines Punktes geschätzt werden. Darüber hinaus ermöglicht diese Methode, um einen Ort mit dem besten und dem Konzept der Enterprise Deployment für jede Option zu wählen. In Übereinstimmung mit dem Axiom der Luce [11] angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit des Verbrauchers i Pij insbesondere Verkaufsstelle j gleich dem Anteil des Nutzens dieser Stelle in der Summe der Nutzen Uij alle n möglichen Läden ist. Jeder Benutzer kann nur eine Steckdose und nicht weniger als einen auszuwählen. Die Formel lautet wie folgt: (1) Der Index i entspricht der Verbraucher oder, in der Regel eine Situation der Wahl. Mit diesem Modell in den Handel unter der Situation am häufigsten bezieht sich auf die Kunden des Wohnortes, obwohl man auch berücksichtigen, können die soziodemographischen Merkmale und die Präsenz des Autos. Dieses Modell, zusammen mit dem Logit-, Probit-Modelle für die Wahrscheinlichkeit der Auswahl, oft verwendet, um die Marktanteile der verschiedenen Konsumgüter und Dienstleistungen vorherzusagen. Wenn wir in dieser Formel die Nutzenfunktion eines multiplikativen Art zu ersetzen, dann erhalten wir eine multiplikative Interaktionsmodell (MCI). Sein Fall ist ein berühmtes Modell Huff [6], die auch nur zwei Parameter - die Fläche von der Steckdose und seinen Abstand von der Verbraucher in einer Situation, i: (2), wo Tij Abstand von Steckdose j vom Verbraucher in einem Situation i; Sj Bereich der Steckdose j; einige positive Parameter, zur statistischen Auswertung (in der Regel reichen 1-3); n die Anzahl der Verkaufsstellen. Regression Modelle, darunter auch in den einfachsten Fall, oder logistischen Transformation (Logit-Modell), oder die Umwandlung in eine Standard-Formel, das Gesetz der Normalverteilung (Probit-Modell) mit Bezug auf eine lineare Funktion der Kovariablen. Schätzung von Maximum-Likelihood. Im Allgemeinen wird der Ausdruck für die Wahrscheinlichkeit der Auswahl eines Verbrauchers zu einem bestimmten Punkt in MCI wie folgt [12]: (3), wo xkij kI variable Beschreibung der Stelle j in Wahl Situation i; Bk Zinssensitivität der Nutzenfunktion der k -te Variable (oder das Niveau der Elastizität dieser variable); q die Anzahl der Variablen in die Nutzenfunktion beteiligt. Verwenden Sie außerdem eine Nutzenfunktion der Form multinomial (MNL): (4) Die Wahl dieser Funktion ist Charakter basierte Marketing-Effekt (Marktanteil) in den Werten von Faktoren ab. MCI-Modell ist in Fällen, in denen die Elastizität des Anteils Werte der Variablen ab (zum Beispiel im Bereich der Steckdose) aufgebracht, während die MNL davon aus, dass der Punkt der maximalen Elastizität bei endlichen Werten der Variablen (Werbekosten). Zur Abschätzung der Koeffizienten bk nötige Kenntnis der Faktoren und Wahrscheinlichkeiten der Auswahl xkij Pij. Diese Variablen werden auf bestimmte Situationen "der Wahl", das heißt, auf Situationen, die davon ausgegangen, dass identische Auswahl Bedingungen (Werte der Variablen nicht von Fall zu Fall variieren) verbunden sind. Der Analyst ist frei, die Faktoren bei der Auswahl von Situationen und die Auswahl in die Regressionsgleichung einbezogen zu bestimmen. In der Regel begrenzenden Faktoren eine Vielzahl von Situationen, in künstlichen Gruppen oder "Wahl-Situation" zur gleichen Zeit ein Teil der Gleichung (3-4) als Kovariaten. Jede Situation sollten wir wählen, um mit den entsprechenden Wahrscheinlichkeiten Pij und variable xkij assoziieren. Da die wahren Wahrscheinlichkeiten unbekannt sind, sie mit dem Durchschnitt für jede Situation ersetzt werden, schätzt der Verteilung der Präferenzen der Verbraucher pij. In einem anderen Fall, wenn eine Menge von Situationen, die Wahl der Menge der Befragten ist, die Wahrscheinlichkeitsverteilung durch die Anzahl der Besuche, verbesserte Daten Konsumenten geschätzt. Zu den Faktoren, inklusive Variablen zur Beschreibung der Point of Sale, und die Variablen zur Beschreibung des Verbrauchers (die Entfernung bis zu dem Punkt, dass der Besitz eines Autos). Zum Beispiel besteht die Liste nach [8] vorgeschlagen, der sieben Attribute für das Einkaufszentrum: eine Reihe, die Reise zum Mittelpunkt, Design-, Zeit-, Preis, Atmosphäre, und informativ. Die Bedeutung dieser Variablen ist von den Verbrauchern selbst ausgewertet. Mögliche und den Ansatz, in denen diese Eigenschaften sind Experten ausgewertet. Wie man die Lage der Steckdose Standort auswählen Point of Sale zu wählen ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die von Unternehmen im Einzelhandel übernommen werden. Auf der einen Seite, bestimmt die Lage des Geschäftes die Anzahl der potenziellen Kunden und Umsatz. Auf der anderen Seite, je nachdem, wo die Kosten für den Erhalt der Rechte für den Bau und Vermietung von Grundstücken können mehr als einmal zu variieren. Schließlich wirkt sich auf die Vermittlung des Geschäfts sein Image und Markenbild über das Vertriebsnetz. Aber wenn die Miete und die Kosten für Erwerb von Rechten an dem Gebäude im Voraus bekannt sind, kann es nur vorherzusagen Umsatz. Daher ist die Vorhersage des Umsatzes der zentralen und schwierigsten Verfahren bei der Auswahl des Standortes. Die Logik des Denkens ist oft auf der Tatsache, dass die Nachfrage nach dieser Verkaufsstelle ein offensichtliches geographischen Orientierung basiert. Es ist verlockend, die maximale Entfernung, die der Benutzer zu speichern passieren können, und berechnen Sie die Anzahl der Menschen, die innerhalb eines Kreises mit einem bestimmten Radius zu definieren. Die resultierende Zahl kann dann als Grundlage für die Vorhersage des Umsatzes der neuen Steckdose verwendet werden. Allerdings hat dieser Ansatz viele Nachteile. Zuerst bestimmt nicht nur der geographische Faktor der Nachfrage nach dem Laden, da Abdeckung ist viel schmaler als in Gebieten mit intensiver Wettbewerb. Zweitens wird auch mit ziemlich flachem Land Grenzen Vorhersage, auf die geschätzte Größe von Spezial-Zone Basis haben eine sehr geringe Zuverlässigkeit. Die Tatsache, dass die Fläche und damit die Bevölkerung in der Scheibe (mit gleichmäßiger Dichte) mit dem Quadrat des Radius zunimmt. Indikator für die Zeit bis zu dem Punkt auf dem Auto zu erreichen, etwa proportional zum Abstand. Also, wenn wir uns die Zeit mit einer Genauigkeit von + / -15% mit einem Konfidenzniveau von 0,95 Schätzung kann dann mit dem gleichen Vertrauen Genauigkeit der Prognose der Umsatz wird sich auf etwa + / -30%. Da die Methoden zur Messung der Freihandelszonen (ua auf der Basis von Feldforschung und Statistik) auch gravierende Schwächen und unterliegen unvorhersehbaren Veränderungen, ist die resultierende Vorhersagegenauigkeit eher gering. Die Kosten des Scheiterns im Falle eines großen Einkaufszentrums kann mehrere Millionen Dollar. Angesichts der Bedeutung des Standortes für den Händler und das Vorhandensein von methodischen Schwierigkeiten bei der Vorhersage der Verkehr, gibt es einen Bedarf für spezielle Methoden zur Lösung dieses Problems. Am bekanntesten sind vier wichtigsten Ansätze zur Vorhersage der Umsatz der Steckdose, aber nur zwei von ihnen sind aktiv in Russland eingesetzt. In diesem Papier beschreiben wir kurz all die Methoden, mit besonderem Augenmerk auf die beiden, dass die wenigsten in diesem Land bekannt, aber die größte Macht haben. Die erste Methode ist eine Checkliste Methode ein Ranking-Technik oder Methode der Checkliste aufgerufen werden kann. Es geht um die Bewertung der einzelnen alternativen Standort für das Geschäft einen festen Satz von Parametern. Parameter-Werte für alle Optionen wird vom Sachverständigen geschätzt. Scale (aber nicht seine Form) wird implizit durch den Sachverständigen für jeden Parameter definiert. Eine Reihe von Parametern kann diversifiziert und bezieht sich allgemein auf das Know-how oder ein Experte, mit der Methodik. Oft enthält die eingestellten Daten über die sozio-demographische Struktur in der Region, der Index der Sättigung, Durchlässigkeit für Autos und Fußgänger, einfache Eingang und Parkplatz, Nähe zu anderen wichtigen Verkaufsstellen, die angebliche Erscheinung [2, 7, 13 ]. Der Index ist gleich der Sättigung der Verbraucher Potential des Gebiets einer bestimmten Kategorie von Waren / Dienstleistungen, durch die Gesamtzahl Freihandelszone oder gemeinsamen Raum Einzelhändler in dieser Kategorie eingeteilt. Die Methode erlaubt dem Forscher, die Checkliste ein System, sondern externe Experten ist schwierig, die Qualität der Bewertungen zu beurteilen. Auch für bestimmte Gewichte durch die Variation der Skalen für die einzelnen Parameter können aus einer Vielzahl von Ranking-Site abgerufen werden. Zum Beispiel, schätzt ein Experte komfortablen Veranda Bereich von 4 bis 6 auf einer Skala, und eine andere - von 1 bis 10. Aufgrund der größeren Variante dieser Option führt zu mehr signifikanten Beitrag zu den umfassenden Index. Der übliche Weg ist, um eine Normalisierung Werte zählen. Aber Rationierung kann das Ergebnis verfälschen, da die Abrechnung Gewichte schwer zu gleichen Variation Schätzungen zu konzentrieren. Der natürliche Weg zur Vermeidung dieses Effekts - um nur einige quantitative Skala, die dann normalisiert verwenden. Checkliste Methode ist wohl die gängigste Methode für die Entscheidungsfindung vor Ort in Russland, den USA und Westeuropa. Wie man die Lage der Steckdose Standort auswählen Point of Sale zu wählen ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die von Unternehmen im Einzelhandel übernommen werden. Auf der einen Seite, bestimmt die Lage des Geschäftes die Anzahl der potenziellen Kunden und Umsatz. Auf der anderen Seite, je nachdem, wo die Kosten für den Erhalt der Rechte für den Bau und Vermietung von Grundstücken können mehr als einmal zu variieren. Schließlich wirkt sich auf die Vermittlung des Geschäfts sein Image und Markenbild über das Vertriebsnetz. Aber wenn die Miete und die Kosten für Erwerb von Rechten an dem Gebäude im Voraus bekannt sind, kann es nur vorherzusagen Umsatz. Daher ist die Vorhersage des Umsatzes der zentralen und schwierigsten Verfahren bei der Auswahl des Standortes. Die Logik des Denkens ist oft auf der Tatsache, dass die Nachfrage nach dieser Verkaufsstelle ein offensichtliches geographischen Orientierung basiert. Es ist verlockend, die maximale Entfernung, die der Benutzer zu speichern passieren können, und berechnen Sie die Anzahl der Menschen, die innerhalb eines Kreises mit einem bestimmten Radius zu definieren. Die resultierende Zahl kann dann als Grundlage für die Vorhersage des Umsatzes der neuen Steckdose verwendet werden. Allerdings hat dieser Ansatz viele Nachteile. Zuerst bestimmt nicht nur der geographische Faktor der Nachfrage nach dem Laden, da Abdeckung ist viel schmaler als in Gebieten mit intensiver Wettbewerb. Zweitens wird auch mit ziemlich flachem Land Grenzen Vorhersage, auf die geschätzte Größe von Spezial-Zone Basis haben eine sehr geringe Zuverlässigkeit. Die Tatsache, dass die Fläche und damit die Bevölkerung in der Scheibe (mit gleichmäßiger Dichte) mit dem Quadrat des Radius zunimmt. Indikator für die Zeit bis zu dem Punkt auf dem Auto zu erreichen, etwa proportional zum Abstand. Also, wenn wir uns die Zeit mit einer Genauigkeit von + / -15% mit einem Konfidenzniveau von 0,95 Schätzung kann dann mit dem gleichen Vertrauen Genauigkeit der Prognose der Umsatz wird sich auf etwa + / -30%. Da die Methoden zur Messung der Freihandelszonen (ua auf der Basis von Feldforschung und Statistik) auch gravierende Schwächen und unterliegen unvorhersehbaren Veränderungen, ist die resultierende Vorhersagegenauigkeit eher gering. Die Kosten des Scheiterns im Falle eines großen Einkaufszentrums kann mehrere Millionen Dollar. Angesichts der Bedeutung des Standortes für den Händler und das Vorhandensein von methodischen Schwierigkeiten bei der Vorhersage der Verkehr, gibt es einen Bedarf für spezielle Methoden zur Lösung dieses Problems. Am bekanntesten sind vier wichtigsten Ansätze zur Vorhersage der Umsatz der Steckdose, aber nur zwei von ihnen sind aktiv in Russland eingesetzt. In diesem Papier beschreiben wir kurz all die Methoden, mit besonderem Augenmerk auf die beiden, dass die wenigsten in diesem Land bekannt, aber die größte Macht haben. Die erste Methode ist eine Checkliste Methode ein Ranking-Technik oder Methode der Checkliste aufgerufen werden kann. Es geht um die Bewertung der einzelnen alternativen Standort für das Geschäft einen festen Satz von Parametern. Parameter-Werte für alle Optionen wird vom Sachverständigen geschätzt.
Scale (aber nicht seine Form) wird implizit durch den Sachverständigen für jeden Parameter definiert. Eine Reihe von Parametern kann diversifiziert und bezieht sich allgemein auf das Know-how oder ein Experte, mit der Methodik. Oft enthält die eingestellten Daten über die sozio-demographische Struktur in der Region, der Index der Sättigung, Durchlässigkeit für Autos und Fußgänger, einfache Eingang und Parkplatz, Nähe zu anderen wichtigen Verkaufsstellen, die angebliche Erscheinung [2, 7, 13 ]. Der Index ist gleich der Sättigung der Verbraucher Potential des Gebiets einer bestimmten Kategorie von Waren / Dienstleistungen, durch die Gesamtzahl Freihandelszone oder gemeinsamen Raum Einzelhändler in dieser Kategorie eingeteilt. Die Methode erlaubt dem Forscher, die Checkliste ein System, sondern externe Experten ist schwierig, die Qualität der Bewertungen zu beurteilen. Auch für bestimmte Gewichte durch die Variation der Skalen für die einzelnen Parameter können aus einer Vielzahl von Ranking-Site abgerufen werden. Zum Beispiel, schätzt ein Experte komfortablen Veranda Bereich von 4 bis 6 auf einer Skala, und eine andere - von 1 bis 10. Aufgrund der größeren Variante dieser Option führt zu mehr signifikanten Beitrag zu den umfassenden Index. Der übliche Weg ist, um eine Normalisierung Werte zählen. Aber Rationierung kann das Ergebnis verfälschen, da die Abrechnung Gewichte schwer zu gleichen Variation Schätzungen zu konzentrieren. Der natürliche Weg zur Vermeidung dieses Effekts - um nur einige quantitative Skala, die dann normalisiert verwenden. Checkliste Methode ist wohl die gängigste Methode für die Entscheidungsfindung vor Ort in Russland, den USA und Westeuropa. <<>> Der offensichtliche Vorteil ist seine Einfachheit und niedrige Kosten. Darüber hinaus in einigen Fällen können hoch qualifizierte und erfahrene Experten genauer als jede bisherige statistische Methode zu beurteilen. In der Tat ist die Anwesenheit eines Sachverständigen, der auch vor Ort beurteilen kann, eine Voraussetzung für diese Methode. Es ist auch ein großer Nachteil. Es ist ein weniger wichtiges Problem und die Auswirkungen der Interaktion zwischen den Eigenschaften der verschiedenen Punkte, die nicht berücksichtigt in der Checkliste entnommen werden kann. Es kann gefolgert werden, dass die größte Ausdehnung Technologie Checkliste für Vorauswahl von geeigneten Standorten durch eine qualifizierte Fachperson wird. Analog Ansatz Wie Sie vielleicht aus dem Titel erraten, wird das analoge Ansatz, der auf die Werte einiger Eigenschaften der bestehenden Filialen als Grundlage für neue Prognosen. Dann, Punkt basierend auf der Maximierung der optimale Umsatz oder erwarteten Gewinnen Platz gewählt. Der analoge Ansatz nutzt Eigenschaften der Verkaufsstellen, tun vermutlich nicht zwischen den gleichen Typ zu ändern. Laut Befürwortern der wichtigsten Methoden der stabilen charakteristisch - die Fähigkeit, um Besucher anzuziehen, oder sich durch den Abstand, in dem bis zu einem gewissen Prozentsatz der Kunden im Laden, oder wie lange es dauert, dass der Kunde seinen Wohnsitz zu-Punkt zu bekommen leben of Sale [3]. Im ersten Schritt der analogen Ansatz ist notwendig, um eine Reihe von bestehenden Filialen, ähnlich wie bei allen wichtigen Features, außer vielleicht die Bevölkerungsdichte in dem Gebiet zu wählen. <<>> Die Ähnlichkeit ist als das Minimum der Parameter-Format definiert, im Bereich von Produkt-Kategorien und Einzelhandelsflächen. Im zweiten Schritt wird die Fähigkeit von Geschäften, um Kunden anzuziehen. Typisch für diese Zwecke als einigermaßen genaue und kostengünstige Methode zur Kundenbefragung in der Sales-Bereich. Darüber hinaus können Forschungs-Freihandelszone mit anderen Erhebungen auf dem Börsenparkett kombiniert werden. Auch die USA die Methode der Erfassung von Informationen über die Nummernschilder der Autos auf Parkplätzen von Verkaufsstellen, dann gegen eine Datenbank mit Kfz-Registrierungen überprüft. Zur Schätzung des Umsatzes der neuen Verkaufsstelle in der Form muss die folgenden Fragen: Wohnsitz des Beklagten, die Zeit verbringt er auf dem Weg in den Laden, Transport, die Häufigkeit von Shopping, Besuche, unter normalen Umständen (nach der Arbeit auf dem Weg nach Hause, und wenn es in der Umgebung etc. ist) zu besuchen. In der dritten und letzten Schritt der Berechnung Analyst prüft die Umsätze der neuen Steckdose. Im einfachsten Fall kann dies durch Zählen der Anzahl der Ziel-Segment in den vorgesehenen Versorgungsgebiet der neuen Steckdose erfolgen. So wird der erwartete Umsatz für das neue Outlet in dem Maße aus dem aktuellen Wert des Umsatzes unterscheiden, in denen unterschiedliche Dichten Zonen Vertreter der Zielsegment Handel. In komplexeren Szenarien getrennt für Fußgänger, Autofahrer, die Kunden, für die das Büro befindet sich auf dem Heimweg von der Arbeit berücksichtigt. Darüber hinaus die Möglichkeit, ein Modell der Konsum von Dienstleistungen je nach sozio-demographischen Merkmalen der Verbraucher (z. B. Einkommen) und Rechnungswesen für die Prognose. <<>> Allerdings erfordern ausgefeilte Modelle deutlich mehr Hintergrundinformationen, auf ein Minimum, eine Datenbank, die räumliche Informationen enthält. Der analoge Ansatz ist offensichtlich Methode der Kontrolle auf der Liste. Das Verfahren berechnet eine Check-Liste ist eine Funktion, mit einem potenziellen Umsatz korreliert, während die erste Methode konzentriert sich auf die direkte Berechnung der Prognose der Umsatz unter bestimmten vereinfachenden Annahmen. Allerdings wird dieser Vorteil mehr theoretisch als praktisch. Beide Methoden haben ihre Grundlage in den Algorithmus, der ein genaues Ergebnis zu jedem Analytiker geben würde, er fraglos folgt. Freedom of the Experte ist im zweiten Fall reduziert, sondern auch im Falle eines analogen Ansatz, der Experte in der Lage, die Leistung von fast jeder vernünftigen Ergebnis zu erhalten. Darüber hinaus können die analogen Ansatz direkt zugeschrieben werden alle Probleme mit der Messung zu speichern Freihandelszone verbunden. Die Regressionsanalyse ist oft noch deutlicher und rigorosen Ansatz für den Bau der Regression der Umsatz der wichtigsten Merkmale der Platzierung der Filiale eingesetzt. Gewählten Ort und bietet den maximal zu erwartenden Wert des Umsatzes. Die Probe wird in der gleichen Weise wie in dem zweiten Fall gebildet: Richter wählt eine Gruppe von vergleichbaren Unternehmen. Allerdings müssen diese Ähnlichkeit nicht bereits so nahe wie in der analogen Ansatz. Es genügt zu allen Geschäften sind die gleiche Art von Unternehmen (Hypermarkt, Supermarkt, etc.). Die Variablen beschreiben die Lage der einzelnen speichern können aus Standard-Checklisten erhalten. <<>> Darüber hinaus enthalten eine Reihe von Kovariaten Variablen zur Beschreibung des Marktes im Bereich der Vermittlung, die Eigenschaften der Verkaufsstellen, die Verbraucherpreise und die Intensität des Wettbewerbs. Es ist wichtig, dass die Werte der einzelnen Variablen in allen Punkten der Probe von einem Experten geschätzt. Im Allgemeinen ist eine Methode, oft in Fällen von Netzwerk-Einzelhändler verwendet. Die Regressionsanalyse wurde benutzt, um die Lage der Lebensmittelgeschäfte [4], Bankfilialen [9, 14], und Spirituosen-Läden [10], und Hotels wählen. Wir geben Referenzen nur an wissenschaftliche Forschungsinstitute, wie die Forschung im Hinblick auf eine ausschließlich angewandt, selten offengelegt durchgeführt. Es ist bekannt, dass die Methode sehr beliebt und praktisch wegen seiner Einfachheit und Objektivität der Ergebnisse ist. Probleme mit der Nutzung der Regressionsanalyse verbunden sind, vor allem statistischer Natur und sind dem Fachmann auf dem Gebiet der Ökonometrie bekannt. Allerdings bedeutet dies nicht, dass all diese Probleme leicht gelöst werden und dass die Regressionsanalyse gibt immer ein gutes Ergebnis. In vielen Fällen können Nicht-Linearität und einen großen Messfehler in wichtigen Variablen nicht bauen eine gute Beziehung mit einem hohen Bestimmtheitsmaß. Für alle Regressionsmodelle für die Vorhersage von Umsatz und Marktanteil, es gibt ein Problem von Messgrößen-Kovariaten. Natürlich müssen die Variablen in der Regressionsgleichung mit diesen Werten, wie sie dem Verbraucher vorgestellt einbezogen werden. Allerdings haben diese Daten, um einige der conditionals ersetzen. <<>> Zum Beispiel ist der Bereich des Speichers ersetzt im Wesentlichen den Index Breite und Tiefe des Sortiments. Wir haben eine künstliche Ebene des Wettbewerbs und der Verbraucher Potential der Bevölkerung zu bewerten. Darüber hinaus managen Experten oft schätzen die Eigenschaften der Filialen nicht der Fall ist, wie die Verbraucher. Verletzt nicht nur die Proportionen zwischen den Schätzungen, aber ihre Reihenfolge. In vielen Fällen ist der Experte nicht möglich, solche Probleme in der Praxis erleben die Regressionsgleichung ist es einfach nicht genügend Daten zu konstruieren. Finden Sie umfassende Informationen über mehr als zehn Filialen der gleichen Art sein mag, vielleicht nur in dem Fall, wenn die Analyse von Experten eine große Einzelhandelskette durchgeführt wird. Modell revealed preference Modelle der offenbarten Präferenz ist die Entwicklung von räumlichen Modellen, wie zB Modell Reilly [15]. Die Idee ist, dass die tatsächlichen räumlichen Daten über die Auswahl der Geschäfte Befragten, die Modellparameter zu bewerten, um den Marktanteil vorherzusagen basiert. Wenn die Modellparameter Reilly fixiert sind, sind sie hier durch ökonometrische Schätzungen. Basierend auf der Unternehmens teilen können Umsatz, Gewinn und die Attraktivität eines Punktes geschätzt werden. Darüber hinaus ermöglicht diese Methode, um einen Ort mit dem besten und dem Konzept der Enterprise Deployment für jede Option zu wählen. In Übereinstimmung mit dem Axiom der Luce [11] angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit des Verbrauchers i Pij insbesondere Verkaufsstelle j gleich dem Anteil des Nutzens dieser Stelle in der Summe der Nutzen Uij alle n möglichen Läden ist. <<>> Jeder Benutzer kann nur eine Steckdose und nicht weniger als einen auszuwählen. Die Formel lautet wie folgt: (1) Der Index i entspricht der Verbraucher oder, in der Regel eine Situation der Wahl. Mit diesem Modell in den Handel unter der Situation am häufigsten bezieht sich auf die Kunden des Wohnortes, obwohl man auch berücksichtigen, können die soziodemographischen Merkmale und die Präsenz des Autos. Dieses Modell, zusammen mit dem Logit-, Probit-Modelle für die Wahrscheinlichkeit der Auswahl, oft verwendet, um die Marktanteile der verschiedenen Konsumgüter und Dienstleistungen vorherzusagen. Wenn wir in dieser Formel die Nutzenfunktion eines multiplikativen Art zu ersetzen, dann erhalten wir eine multiplikative Interaktionsmodell (MCI). Sein Fall ist ein berühmtes Modell Huff [6], die auch nur zwei Parameter - die Fläche von der Steckdose und seinen Abstand von der Verbraucher in einer Situation, i: (2), wo Tij Abstand von Steckdose j vom Verbraucher in einem Situation i; Sj Bereich der Steckdose j; einige positive Parameter, zur statistischen Auswertung (in der Regel reichen 1-3); n die Anzahl der Verkaufsstellen. Regression Modelle, darunter auch in den einfachsten Fall, oder logistischen Transformation (Logit-Modell), oder die Umwandlung in eine Standard-Formel, das Gesetz der Normalverteilung (Probit-Modell) mit Bezug auf eine lineare Funktion der Kovariablen. Schätzung von Maximum-Likelihood. Im Allgemeinen wird der Ausdruck für die Wahrscheinlichkeit der Auswahl eines Verbrauchers zu einem bestimmten Punkt in MCI wie folgt [12]: (3), wo xkij kI variable Beschreibung der Stelle j in Wahl Situation i; Bk Zinssensitivität der Nutzenfunktion der k -te Variable (oder das Niveau der Elastizität dieser variable); q die Anzahl der Variablen in die Nutzenfunktion beteiligt. <<>> Verwenden Sie außerdem eine Nutzenfunktion der Form multinomial (MNL): (4) Die Wahl dieser Funktion ist Charakter basierte Marketing-Effekt (Marktanteil) in den Werten von Faktoren ab. MCI-Modell ist in Fällen, in denen die Elastizität des Anteils Werte der Variablen ab (zum Beispiel im Bereich der Steckdose) aufgebracht, während die MNL davon aus, dass der Punkt der maximalen Elastizität bei endlichen Werten der Variablen (Werbekosten). Zur Abschätzung der Koeffizienten bk nötige Kenntnis der Faktoren und Wahrscheinlichkeiten der Auswahl xkij Pij. Diese Variablen werden auf bestimmte Situationen "der Wahl", das heißt, auf Situationen, die davon ausgegangen, dass identische Auswahl Bedingungen (Werte der Variablen nicht von Fall zu Fall variieren) verbunden sind. Der Analyst ist frei, die Faktoren bei der Auswahl von Situationen und die Auswahl in die Regressionsgleichung einbezogen zu bestimmen. In der Regel begrenzenden Faktoren eine Vielzahl von Situationen, in künstlichen Gruppen oder "Wahl-Situation" zur gleichen Zeit ein Teil der Gleichung (3-4) als Kovariaten. Jede Situation sollten wir wählen, um mit den entsprechenden Wahrscheinlichkeiten Pij und variable xkij assoziieren. Da die wahren Wahrscheinlichkeiten unbekannt sind, sie mit dem Durchschnitt für jede Situation ersetzt werden, schätzt der Verteilung der Präferenzen der Verbraucher pij. In einem anderen Fall, wenn eine Menge von Situationen, die Wahl der Menge der Befragten ist, die Wahrscheinlichkeitsverteilung durch die Anzahl der Besuche, verbesserte Daten Konsumenten geschätzt. Zu den Faktoren, inklusive Variablen zur Beschreibung der Point of Sale, und die Variablen zur Beschreibung des Verbrauchers (die Entfernung bis zu dem Punkt, dass der Besitz eines Autos). <<>> Zum Beispiel besteht die Liste nach [8] vorgeschlagen, der sieben Attribute für das Einkaufszentrum: eine Reihe, die Reise zum Mittelpunkt, Design-, Zeit-, Preis, Atmosphäre, und informativ. Die Bedeutung dieser Variablen ist von den Verbrauchern selbst ausgewertet. Mögliche und den Ansatz, in denen diese Eigenschaften sind Experten ausgewertet. <<>> Wie man die Lage der Steckdose Standort auswählen Point of Sale zu wählen ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die von Unternehmen im Einzelhandel übernommen werden. Auf der einen Seite, bestimmt die Lage des Geschäftes die Anzahl der potenziellen Kunden und Umsatz. Auf der anderen Seite, je nachdem, wo die Kosten für den Erhalt der Rechte für den Bau und Vermietung von Grundstücken können mehr als einmal zu variieren. Schließlich wirkt sich auf die Vermittlung des Geschäfts sein Image und Markenbild über das Vertriebsnetz. Aber wenn die Miete und die Kosten für Erwerb von Rechten an dem Gebäude im Voraus bekannt sind, kann es nur vorherzusagen Umsatz. Daher ist die Vorhersage des Umsatzes der zentralen und schwierigsten Verfahren bei der Auswahl des Standortes. Die Logik des Denkens ist oft auf der Tatsache, dass die Nachfrage nach dieser Verkaufsstelle ein offensichtliches geographischen Orientierung basiert. Es ist verlockend, die maximale Entfernung, die der Benutzer zu speichern passieren können, und berechnen Sie die Anzahl der Menschen, die innerhalb eines Kreises mit einem bestimmten Radius zu definieren. Die resultierende Zahl kann dann als Grundlage für die Vorhersage des Umsatzes der neuen Steckdose verwendet werden. Allerdings hat dieser Ansatz viele Nachteile. Zuerst bestimmt nicht nur der geographische Faktor der Nachfrage nach dem Laden, da Abdeckung ist viel schmaler als in Gebieten mit intensiver Wettbewerb. Zweitens wird auch mit ziemlich flachem Land Grenzen Vorhersage, auf die geschätzte Größe von Spezial-Zone Basis haben eine sehr geringe Zuverlässigkeit. <<>> Die Tatsache, dass die Fläche und damit die Bevölkerung in der Scheibe (mit gleichmäßiger Dichte) mit dem Quadrat des Radius zunimmt. Indikator für die Zeit bis zu dem Punkt auf dem Auto zu erreichen, etwa proportional zum Abstand. Also, wenn wir uns die Zeit mit einer Genauigkeit von + / -15% mit einem Konfidenzniveau von 0,95 Schätzung kann dann mit dem gleichen Vertrauen Genauigkeit der Prognose der Umsatz wird sich auf etwa + / -30%. Da die Methoden zur Messung der Freihandelszonen (ua auf der Basis von Feldforschung und Statistik) auch gravierende Schwächen und unterliegen unvorhersehbaren Veränderungen, ist die resultierende Vorhersagegenauigkeit eher gering. Die Kosten des Scheiterns im Falle eines großen Einkaufszentrums kann mehrere Millionen Dollar. Angesichts der Bedeutung des Standortes für den Händler und das Vorhandensein von methodischen Schwierigkeiten bei der Vorhersage der Verkehr, gibt es einen Bedarf für spezielle Methoden zur Lösung dieses Problems. Am bekanntesten sind vier wichtigsten Ansätze zur Vorhersage der Umsatz der Steckdose, aber nur zwei von ihnen sind aktiv in Russland eingesetzt. In diesem Papier beschreiben wir kurz all die Methoden, mit besonderem Augenmerk auf die beiden, dass die wenigsten in diesem Land bekannt, aber die größte Macht haben. Die erste Methode ist eine Checkliste Methode ein Ranking-Technik oder Methode der Checkliste aufgerufen werden kann. Es geht um die Bewertung der einzelnen alternativen Standort für das Geschäft einen festen Satz von Parametern. Parameter-Werte für alle Optionen wird vom Sachverständigen geschätzt. <<>> Scale (aber nicht seine Form) wird implizit durch den Sachverständigen für jeden Parameter definiert. Eine Reihe von Parametern kann diversifiziert und bezieht sich allgemein auf das Know-how oder ein Experte, mit der Methodik. Oft enthält die eingestellten Daten über die sozio-demographische Struktur in der Region, der Index der Sättigung, Durchlässigkeit für Autos und Fußgänger, einfache Eingang und Parkplatz, Nähe zu anderen wichtigen Verkaufsstellen, die angebliche Erscheinung [2, 7, 13 ]. Der Index ist gleich der Sättigung der Verbraucher Potential des Gebiets einer bestimmten Kategorie von Waren / Dienstleistungen, durch die Gesamtzahl Freihandelszone oder gemeinsamen Raum Einzelhändler in dieser Kategorie eingeteilt. Die Methode erlaubt dem Forscher, die Checkliste ein System, sondern externe Experten ist schwierig, die Qualität der Bewertungen zu beurteilen. Auch für bestimmte Gewichte durch die Variation der Skalen für die einzelnen Parameter können aus einer Vielzahl von Ranking-Site abgerufen werden. Zum Beispiel, schätzt ein Experte komfortablen Veranda Bereich von 4 bis 6 auf einer Skala, und eine andere - von 1 bis 10. Aufgrund der größeren Variante dieser Option führt zu mehr signifikanten Beitrag zu den umfassenden Index. Der übliche Weg ist, um eine Normalisierung Werte zählen. Aber Rationierung kann das Ergebnis verfälschen, da die Abrechnung Gewichte schwer zu gleichen Variation Schätzungen zu konzentrieren. Der natürliche Weg zur Vermeidung dieses Effekts - um nur einige quantitative Skala, die dann normalisiert verwenden. Checkliste Methode ist wohl die gängigste Methode für die Entscheidungsfindung vor Ort in Russland, den USA und Westeuropa.
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