CC BY
31
УДК 91:311:16
ГЕОМАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ СТОИМОСТИ ПРОЖИВАНИЯ В КУРОРТНОЙ ЗОНЕ (НА ПРИМЕРЕ ГОРОДА-КУРОРТА АНАПА)
© 2012 г. В.А. Рудой
Компания NAVTEQ CIS, Company NAVTEQ CIS,
ул. Текучева, 139/94, оф. 11.20, г. Ростов-на-Дону, 344018, Tekucheva St., 139/94, of. 11.20, Rostov-on-Don, 344018,
Victor.rudoy@navteq.com Victor.rudoy@navteq.com
Проводится анализ формирования стоимости проживания на территории города-курорта Анапа, а также определение и анализ потенциальных ценообразующих факторов. Производится расчёт численных характеристик данных показателей с помощью ГИС. На основании полученных результатов осуществляется корреляционный анализ стоимости проживания в объектах гостиничного типа. Результатом является выбор оптимального местоположения объектов.
Ключевые слова: стоимость проживания, ценообразующие факторы, корреляция, коэффициент корреляции, степень влияния, местоположение.
The analysis of the formation of rental housing in the territory of recreation area in resort town Anapa is given. The article provides determination and analysis ofpotential pricing factors. The author gives calculation of numeric characteristics for these indicators using GIS technologies. Based on the obtained results of previous calculations, the correlation analysis of the cost rental housing for different categories of hotel type facilities was performed. As a result we can select the optimal location for the objects.
Keywords: cost rental housing, pricing factors correlation, correlation coefficient ,measure of influence, location.
Как известно, стоимость проживания зачастую является определяющим фактором при выборе гостиницы отдыхающими. Ключевую роль при формировании стоимости играет местоположение объекта гостиничного типа. Так, в большинстве случаев стоимость номеров в центре города гораздо выше, чем на периферии. Однако географическое расположение не является единственным критерием при формировании цен. Влияние также оказывает тип объекта, качество и объём предоставляемых услуг и др.
При строительстве объекта гостиничного типа основной задачей инвестора является возвращение вложенных средств и последующее получение прибыли. Таким образом, при покупке земельного участка под строительство объекта инвестор закладывает в свой бизнес-план ориентировочную стоимость номеров при вводе объекта в эксплуатацию. Для окупаемости гостиницы в кратчайшие сроки и её конкурентоспособности необходим тщательный анализ и ценовой политики конкурентов, и ситуации с ценами на рынке в целом [1].
Целью настоящего исследования является анализ формирования стоимости проживания на территории города-курорта Анапа, повышение эффективности выбора оптимального месторасположения для размещения нового объекта гостиничного типа на основе пространственно-временного изучения реальных разнородных данных.
Основная задача в данном случае - это выявление и анализ потенциальных ценообразующих факторов, определение степени влияния и основных тенденций и закономерностей формирования стоимости проживания в пределах заданной территории. Результатом является доступная для восприятия информация, успешно совмещающая графические и табличные дан-
ные и существенно повышающая эффективность принятия решений [2]. В данном примере геомаркетинговые исследования направлены на анализ стоимости номеров класса «стандарт» и «люкс» объектов гостиничного типа на территории Анапы летом 2011 г. Сроки обусловлены тем, что в этот временной промежуток гостиница приносит большую часть дохода за сезон.
Все потенциальные факторы, оказывающие влияние на стоимость проживания, можно разделить на 3 группы:
1. Географические: расстояния до всевозможных объектов, представляющих определённый интерес для отдыхающих (пляж, основные входы на пляж, побережье, центр города, рынки, автовокзал), а также плотность конкурентов в заданном радиусе.
2. Эколого-эстетические: расстояния до объектов, характеризующих экологическую ситуацию в пределах исследуемой территории или несущих определённую эстетическую нагрузку (парковые, прогулочные, промышленные зоны, близость основных транспортных и пешеходных потоков).
3. Экономические: основной экономический фактор - стоимость земли в районе гостиницы.
Для проведения корреляционного анализа необходимы численные показатели всех обозначенных выше потенциальных факторов. Использование ГИС позволяет как получить данные высокой точности и исключить вероятность ошибки при расчётах, так и автоматизировать сам процесс и сократить до минимума временные затраты.
Расчёт расстояний до любого типа объектов производится следующим образом. В первую очередь необходимо определить объекты, являющиеся потенциальны-
ми центрами влияния (рис. 1). Для автоматического оп- программного комплекса АгсвК 9.3, результаты расчё-ределения расстояний используется модуль АгсТооЮох тов заносятся в атрибутивную таблицу слоя гостиниц.
Рис. 1. Расположение потенциальных центров влияния на стоимость проживания в объектах гостиничного типа
города-курорта Анапа
Определение плотности объектов происходит в несколько этапов. Для расчёта используется программный модуль Spatial Analyst.
1-й этап: построение растровой поверхности плотности объектов. Плотность вычисляется двумя методами: простым и методом ядра. В первом случае суммируются значения всех точек в области поиска, а затем делятся на размер области. Метод ядра работает аналогично простому, за исключением того, что точки или линии, лежащие ближе к центру (ядру) растра области поиска соответствующей ячейки получают большее значение веса, чем точки или линии у ее края. В результате распределение объектов получается более гладким. Нами используется метод ядра. Область поиска - 500 м.
2-й этап: конвертация полученной растровой поверхности в точечный слой. При этом каждый точечный объект получает значение соответствующей ячейки растра, характеризующей показатель плотности в данной точке.
3-й этап: использование инструмента «spatial join» для присвоения слою «гостиницы Анапы» значения плотности конкурентов, которое заносится в атрибутивную таблицу.
Расчёт стоимости земли (р./м2) осуществляется путём построения интерполированной поверхности и её последующим экспортом в растровый формат, конвертацией в векторный точечный слой и использованием инструмента «spatial join» для присвоения слою «гостиницы Анапы» атрибута «стоимость земли (р./м2)». Погрешность измерений при этом будет составлять порядка 5 - 10 %. В качестве основного геостатистического метода для построения поверхности выбран ординарный кригинг, так как, являясь простым методом интерполяции, он обладает удивитель-
Коэффициент корреляции Пирсона является величиной, характеризующей линейную связь между двумя переменными, и варьируется в пределах от -1 до 1. Знак перед единицей («-» или «+») указывает направление связи (положительная или отрицательная). Чем ближе значение к единице, тем сильнее взаимоотношение между переменными. Переменная, обозначающая важность каждого из коэффициентов корреляции для той или иной из них, находится в поле «значимость». В случае, если
ной гибкостью, используется для данных, в которых присутствует тренд и может допустить наличие ошибок в измерениях.
Как уже было сказано выше, географическое положение не единственный фактор, определяющий цены на проживание. На стоимость также влияет качество и объём предоставления услуг. Поэтому целесообразным будет разделение всех объектов гостиничного типа на следующие категории и проведение анализа отдельно для каждой из них: 1-я - санатории, пансионаты; 2-я - гостиницы, отели; 3-я - гостевые дома, дома отдыха, мини-гостиницы.
Для выявления степени и направления влияния различных показателей на стоимость номеров класса «стандарт» и класса «люкс» на территории Анапы используется корреляционный анализ. Корреляция -систематическая и обусловленная связь между двумя рядами данных [3]. Она имеет и другое определение -связь переменных, при которой одному значению одного признака соответствует несколько значений другого признака, отклоняющегося в ту или иную сторону от своего среднего значения [4].
В качестве примера проведём корреляционный анализ для объектов гостиничного типа 3-й категории. Общее количество независимых переменных, участвующих в анализе стоимости проживания, - 26. Работа осуществляется в программном комплексе SPSS путём импорта данных из атрибутивных таблиц ArcGIS.
Для проведения анализа целесообразен выбор коэффициента корреляции Пирсона, так как он используется для метрической переменной с нормальным распределением. Пример результатов, полученных с использованием коэффициента Пирсона и требующих последующей обработки и анализа, представлен в таблице.
данная величина составляет менее 0,05 - переменные имеют прямую зависимость друг от друга. Если же значение достигает относительно большой величины (например, 0,5) - связь между ними отсутствует. При использовании данного коэффициента объекты, участвующие в анализе, рассматриваются как единое целое.
Результатом построения таблицы корреляции для объектов гостиничного типа 3-й категории (рис. 2) является следующее:
Коэффициенты корреляции для стоимости номера «стандарт» объектов 3-й категории
и группы показателей
Показатель Стоимость проживания Расстояние до побережья Расстояние до автовокзала Плотность объектов
Коэффициент корреляции 1 -0,301 -0,039 0,217
Значимость (significance) - 0,001 0,673 0,018
Количество объектов 118 118 118 118
Рис. 2. Территориальное распределение объектов гостиничного типа 3-й категории
а) номера класса «стандарт».
Имеют прямую зависимость со следующими переменными (по мере убывания значения коэффициента корреляции):
- стоимость земли (коэффициент - 0,676; значимость - 0,000);
- расстояние до ближайшего пляжа (0,421; 0,000);
- расстояние до побережья (0,38; 0,000);
- расстояние до песчаного пляжа (0,354; 0,000);
- расстояние до промышленных зон (-0,323; 0,000);
- близость основных пешеходных потоков 1 -го класса (0,291; 0,000);
- расстояние до парковых зон (0,28; 0,001);
- расстояние до Центрального городского пляжа (0,278; 0,001);
- плотность объектов в радиусе 500 м (-0,278; 0,001).
Итого: из 26-ти показателей со стоимостью проживания коррелируют 9, из которых 7 имеют положительную направленность, 2 - отрицательную.
б) номера класса «люкс»:
Имеют прямую зависимость со следующими переменными (по мере убывания значения коэффициента корреляции):
- стоимость земли (коэффициент - 0,519; значимость - 0,000);
- расстояние до центра города (0,434; 0,012);
- расстояние до городской набережной (0,412; 0,017);
- близость основных пешеходных потоков 1 -го класса (0,391; 0,025);
- расстояние до галечного пляжа (0,383; 0,028);
- расстояние до побережья (0,380; 0,029);
- близость автомобильных дорог 2-го класса (0,371; 0,034);
- расстояние до песчаного пляжа (0,359; 0,04);
- плотность объектов в радиусе 500 м (-0,349; 0,047).
Итого: из 26 показателей со стоимостью проживания коррелируют 9, из которых 8 имеют положительную направленность, 1 - отрицательную.
1. В обоих случаях максимальный коэффициент корреляции относится к показателю рыночной стои-
мости земли: чем выше цена на землю, тем выше стоимость проживания. Таким образом, данный фактор является наиболее значимым для формирования стоимости проживания (но не единственным).
2. У номеров класса «стандарт» коэффициент корреляции больше для расстояния до песчаного пляжа, у номеров класса «люкс» - для расстояния до галечного пляжа.
3. Согласно трём наибольшим коэффициентам корреляции, стоимость номеров класса «стандарт» связана в основном с близостью морского побережья и пляжей. То есть на исследуемую величину влияют в основном географические факторы. По аналогии с номерами «стандарт» стоимость номеров класса «люкс» напрямую связана с близостью к центру города, городской набережной и наиболее популярным
пешеходным маршрутам. В данном случае на первое место выходят эколого-эстетические факторы.
4. В обоих случаях плотность конкурентов негативно влияет на стоимость проживания (отрицательный коэффициент корреляции). Однако влияние данного показателя некритично (невысокий коэффициент).
Таким образом, можно сделать следующий вывод. Основной фактор, влияющий на стоимость проживания, -стоимость земли. Однако в случае наличия нескольких участков с одинаковой стоимостью, гостиницы, ориентированные на бюджетный сегмент, целесообразней располагать вблизи главных песчаных пляжей. В свою очередь, мини-гостиницы и гостевые дома, ориентированные на более состоятельных граждан, целесообразней располагать вдоль зоны высокого берега ближе к центру города и городской набережной (рис. 3).
Рис. 3. Территории потенциально выгодного размещения объектов гостиничного типа 3-й категории
Аналогичным способом проводится анализ и для других категорий объектов гостиничного типа. Основным итогом является определение для каждой из категорий гостиниц своего индивидуального набора показателей, влияющих на ту или иную величину. Корреляционный анализ - это основополагающий этап для проведения более глубокого типа геомаркетинговых исследований - аналогового подхода, представляющего собой анализ объектов или участков, обладающих схожими характеристиками, с целью выбора оптимального варианта.
Поступила в редакцию
Литература
1. Cliquet G. Geomarketing: Methods and Strategies in Spatial Marketing. L., 2006. P. 12 - 14.
2. Banos A. From individual statements to market maps: a geomarketing approach. P., 2008. P. 7 - 15.
3. Chaskalovic J. Mathematical modeling in geo-marketing. P., 2005. 25 p.
4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. М., 1983. 472 с.
23 декабря 2011 г.
