ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ ГЕОМАРКЕТИНГА ПРИ ВЫБОРЕ РЕГИОНА ДЛЯ СТРОИТЕЛЬСТВАТОРГОВОГО КОМПЛЕКСА
Е. С. КИСЕЛЕВА, аспирант кафедры экономики и управления E-mail: kiseleva_elena@nextmail.ru Волгоградский государственный технический университет
Приведен пример использования геомаркетинговых инструментов для решения поставленной задачи. Сделан вывод о том, что использование геомаркетинговой системы, построенной на основе современной геоинформационной системы, значительно облегчает решение проблемы прогнозирования уровня продаж в конкретном регионе, исходя из имеющихся статистических данных, и дает более точный результат.
Ключевые слова: прогнозируемый уровень продаж, геомаркетинг, геомаркетинговая система, геоинформационная система, локализация данных.
Современный этап развития розничной торговли в России характеризуется повсеместным строительством торгово-развлекательных комплексов. Однако крупные девелоперы, исследующие новые регионы для строительства коммерческих объектов, сталкиваются с проблемой оценки конкретного региона. Данная задача приобретает особую актуальность при рассмотрении регионов с примерно одинаковыми показателями численности населения, товарооборота, уровнями экономического развития и уровнями доходов населения. Очевидно, что главным критерием оценки при выборе определенного региона является прогнозируемый объем продаж в рамках торгового центра, расположенного на определенной территории. Существует множество моделей, на основе которых осуществляется прогноз. Однако все они сводятся к анализу определенного набора статистической информации. Так, алгоритм определения уровня продаж может быть представлен в следующем виде:
1) выделение альтернативных вариантов местоположения коммерческих объектов;
2) определение зоны охвата для каждого из альтернативных вариантов;
3) определение численности населения в зоне охвата;
4) определение среднего дохода на душу населения;
5) определение покупательной способности в зоне охвата:
ПС=ЧН'СД'ИП, где ПС — покупательская способность;
ЧН— численность населения в зоне охвата; СД— средний доход на душу населения; ИП— индекс потребления;
6) сбор информации о существующих в регионе конкурентах;
7) определение прогнозируемого уровня продаж:
УП = ПС'ДР, где УП— прогнозируемый уровень продаж; ПС — покупательская способность; ДР — доля рынка.
Характерной особенностью описанных параметров, относящихся к определенному региону, является привязка их к определенной территории (или точкам земной поверхности), что позволяет говорить о локализации данных.
Рыночная концепция управления, основанная на использовании пространственно-локализованных данных, интегрированных в информационных технологиях, получиланазвание геомаркетинг [8,с.38].В самом общем виде геомаркетинг можно определить как комплекс инструментов и методов, применяемых при сборе, обработке, анализе и визуализации пространственной информации для операционных и стратегических задач [3]. Так, возникнув на стыке геоинформатики и маркетинга, геомаркетинг предполагает объединенный анализ внутренней и внешней информации посредством геомаркетинговой сис-
темы и электронных карт. Главным преимуществом геомаркетинга перед обычным маркетингом является использование дополнительных возможностей геомаркетинговой системы и прежде всего визуальной обработки информации.
Рассмотрим более подробно составные элементы геомаркетинговой системы. Очевидно, что геомаркетинговая система должна содержать комплекс процедур и методов, предназначенных для сбора, обработки и анализа геомаркетинговой информации [8, с. 33]. На сегодняшний момент современные геомаркетинговые системы строятся на основе геоинформационных систем (ГИС). В геоинформатике используются различные базовые модели для построения ГИС, к основным из которых относятся [4, с. 53]:
• инфологическая модель — основными компонентами данной модели являются описания предметной области, методов обработки, информационных потребностей пользователя;
• иерархическая модель — строится на основе определения уровня для каждой компоненты с наличием жестких связей между ее компонентами;
• квадротомическое дерево — особенностью данной модели является то, что область данных подразделяется на квадранты в двухмерной модели; разделение на квадранты осуществляется до тех пор, пока не будет достигнут определенный, заранее наименьший уровень;
• реляционная модель — строится на основе математической теории отношений, основными компонентами выступают такие понятия, как таблица, отношение, строка, столбец, первичный ключ, внешний ключ ит. д.;
• ER-модель (Entity relationship model — модель «сущность—связь») — дает представление о предметной области в виде объектов, названных сущностями, между которыми фиксируются связи;
• сетевая модель — строится на основе бинарных отношений между объектами, т. е. «от многих к многим».
Для эффективной работы ГИС необходим обоснованный выбор базовой модели данных при анализе определенной области применения.
При решении задачи выбора региона для строительства торгово-развлекательного комплекса геоинформационная модель должна включать в себя три основные составляющие [10]:
• база геоданных — пространственная база данных, содержащая набор характеристик, которые предоставляют графическую информацию в комплексе общих моделей данных;
• геовизуализация — набор карт и других объектов, которые показывают пространственные объекты и отношения между объектами на земной поверхности;
• геообработка — набор инструментов для получения новых географических данных из существующей их совокупности.
Таким образом, геоинформационная система, отвечающая целям исследования, может выглядеть следующим образом (рис. 1) [2, с. 52].
В данном случае геоинформационная система включает в себя совокупность соответствующих системам обработки данных и управления подсистем:
• сбора;
• хранения данных;
Рис. 1. Структура геоинформационной системы
• обработки данных;
• предоставления информации;
• телекоммуникационной;
• экспертной.
Совокупность этих подсистем дает возможность решения многих задач, в том числе и задачи оптимального месторасположения коммерческого объекта.
Кроме баз данных для обработки и хранения информации геоинформационная система должна содержать банк моделей и банк методов исследований [8, с. 35].
Банк моделей — набор цифровых, картографических и экономико-математических моделей, способствующих принятию оптимальных решений. При помощи моделей данных в геоинформационной системе реализуются различные способы для организации реальности. Каждая модель более пригодна для определенных типов данных и областей применения, поэтому при необходимости решения большого числа задач следует использовать совокупность разных моделей.
Банк методов исследований — совокупность методов визуальной, аналитической и статистической обработки информации, позволяющей наиболее полно вскрыть взаимозависимости в рамках подобранных данных и установить степень их статистической надежности.
Ввиду того, что данные, полученные в ходе исследований, могут иметь разную размерность и точность, разное значение цифр и разрядов ит. д., возникает необходимость сведения разнородных данных к единой системе, в рамках которой осуществляется комплексный анализ полученных результатов.
Процедура сведения разнородных данных и моделей в единую непротиворечивую информационную модель, которую в дальнейшем можно будет эффективно применять в различных технологиях анализа и управления, называют организацией данных в геомаркетинге [1, с. 64]. Составляющие процесса организации данных представлены на рис. 2.
Метрические данные формируются в процессе выбора системы координат и картографических проекций. Рассмотрим более подробно этот процесс.
Атрибутивные данные дополняют метрические необходимым описанием. В отличие от метрических, определяющих характеристику «места», объекта геоинформационной системы, класс атрибутивных данных формирует тематические и временные характеристики объектов.
Метрические данные
Атрибутивные данные
| 1
Унификация
J П 1
Классификация (локализация)
J п 1
Идентификация
Л в
Интеграция
Л в
Стратификация
Рис. 2. Процесс организации данных в геомаркетинге
Тематические характеристики объекта хранятся в табличной форме, где каждой строке таблицы соответствует определенный объект, а каждому столбцу таблицы — тематический признак. Таким образом, ячейка таблицы определяет значение конкретного тематического признака для заданного объекта.
В свою очередь временная характеристика в геоинформационной системе может задаваться одним из трех способов [8, с. 44]:
1) указанием времени существования объектов;
2) соотнесением информации с определенным
периодом времени;
3) указанием скорости движения объектов.
Так, атрибутивное описание может задаваться
символами (названиями), числами (статистическими данными регионов, кодами, почтовыми индексами), графическими индексами (цветом, способом заполнения цветом) и т. д. Таким образом, атрибутивные данные дополняют метрические характеристики, создавая полное описание объектов в геоинформатике.
После того как собраны различные метрические и атрибутивные данные, возникает необходимость их унификации. Указанная процедура подразумевает сведение разнородных данных к единому структурному виду, что ускоряет процесс обработки, хранения и обмена информации при последующем анализе.
Следующим этапом преобразования данных в геоинформатике является их классификация. Различные данные и их характеристики соотносятся с
различными классами, подклассами и типами, что дает возможность систематизировать исходные наборы данных и использовать свойства классов при анализе конкретных геоинформационных данных [1, с. 67]. Дополнительным этапом при классификации данных является процесс их локализации. Локализацией в геоинформатике называют процесс соотнесения различной информации с локальной системой координат; конкретной территорией; географическим местом; объектом, определенным в системе земной поверхности [1, с. 68]. В процессе локализации различные атрибутивные данные объединяют на основе координатных данных, что создает свойство эквивалентности, являющееся важным фактором при анализе.
Локализация выполняет две основные функции: упорядочение и привязку к точкам реального пространства. Упорядочение осуществляется путем классификации данных, а привязка к точкам земной поверхности — позиционированием. При этом различают два вида локализации: атрибутивную и позиционную [1,с. 69].
Атрибутивная локализация основана на ряде классификаторов. Примером такой классификации могут служить статистические данные. Однако этот подход является достаточно общим, так как не учитывает индивидуальных особенностей изучаемых объектов, а базируется на классификационном коде.
Позиционная локализация подразумевает привязку объекта к точкам земной поверхности в заданной системе координат. Этот подход позволяет анализировать объекты, относящиеся к определенному региональному образованию.
Также различают взаимно-однозначный и обобщенный виды локализации [1, с. 70]. Взаимно-однозначной локализации соответствует связь «один к одному». Например, каждый субъект Федерации имеет свою площадь и численность населения. Обобщенной локализации соответствует связь «один ко многим». Например, плотность населения в среднем субъекте Федерации отличается от плотности населении в среднем по районам.
Таким образом, получение полной картины социально-экономических явлений в геоинформатике достигается путем интеграции атрибутивной и позиционной локализации в единую систему.
Процессу интеграции данных в геоинформатике предшествует их идентификация. Эта процедура подразумевает присвоение наборам данных специальных кодов-идентификаторов, что является значимым фактором для дальнейшего их анализа и хране-
ния. Так, различные типы данных имеют различные идентификаторы, соответствующие определенным моделям. Указанные модели и их комплексы могут иметь разные цели создания и разные принципы объединения. Поэтому для обработки по единой технологической системе и в единой информационной среде модели должны быть объединены на основе метода, отвечающего требованиям оптимального хранения и обработки данных [1, с. 71]. Таким методом является процесс интеграции данных.
Интеграцией называют восстановление и/или повышение качественного уровня взаимосвязей между элементами системы с целью исключения функциональной и структурной избыточности и повышения общей эффективности и функционирования [1, с. 71].
В общем виде процесс интеграции может быть представлен в виде последовательности следующих процедур [1,с. 72]:
1) выявление элементов неоднородной системы моделей или сложной модели объекта;
2) классификация элементов неоднородной системы или сложной модели объекта;
3) декомпозиция неоднородной системы или сложной модели, выделение базовых моделей (элементов);
4) выбор или создание интегрированной информационной основы, включающий все элементы;
5) объединение элементов в новую (интегрированную) систему или модель с исключением информационной избыточности;
6) определение правил преобразования исходных данных в интегрированную модель;
7) преобразование исходных данных системы или сложной модели в новую форму в соответствии с требованиями интегрированной модели;
8) установление связей между элементами интегрированной системы.
Таким образом, интеграция устанавливает дополнительные связи между моделями и данными.
Работа с данными осуществляется в несколько этапов [2, с. 48]. На первом этапе осуществляются сбор разнообразной информации и ее унификация для хранения в этой информационной среде. На втором этапе выбранную информацию помещают в базу данных для хранения или актуализации ранее обработанной информации. Третий этап предназначается для предоставления информации в виде таблиц деловой графики или тематических карт.
Для хранения большого объема информации геомаркетинговая система имеет встроенные базы данных и возможность подключения к внешним.
Рис. 3. Локализация и визуализация данных в геомаркетинге
В рамках этой области применения база данных геомаркетинговой системы должна содержать:
• картографическую основу;
• локализацию объектов;
• информацию о численности населения;
• показатели доходности на душу населения;
• индекс потребления;
• информацию о конкурентах;
• транспортные потоки;
• границы зоны охвата.
Таким образом, основные показатели для определения прогнозируемого уровня продаж должны быть локализованы, т. е. конкретные значения факторов должны быть привязаны к точкам земной поверхности, что осуществляется в рамках ГИС. Посредством обработки данных в геомаркетинговой системе выходными данными являются визуализация основных параметров с рассчитанным уровнем продаж (рис. 3).
Возможность графического представления и анализа данных делает более наглядными связи и зависимости, которые не могут быть явно выражены в массивных таблицах статистических данных. Локализация данных дает более точный результат при определении зоны охвата, численности населения в зоне охвата, информации о конкурентах ит. д.
Таким образом, использование инструментов геомаркетинга при выборе альтернативных регио-
нов для строительства торгово-развлекательного
комплекса дает наиболее наглядный и точный
результат.
Список литературы
1. БугаевскийЛ. М., Цветков В. Я. Геоинформационные системы: учебник. М.: Златоуст, 2000.
2. Савиных В. П., Цветков В. ^.Геоинформацион-ный анализ данных дистанционного зондирования. М.: Картоцентр — Геодезиздат, 2001.
3. Цветков В. Я. Геомаркетинг. М.: Машиностроение, 2000.
4. Цветков В. Я. Геомаркетинг: прикладные задачи и методы. М.: Финансы и статистика, 2002.
5. Цветков В. ^.Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998.
6. Геомаркетинг: учебн. пособие / А. К. Коваль-чук, Г.С. Перский, В.Я. Цветков, C.B. Шай-тура. М.: Изд. МГОУ, 2006.
7. Цветков В. Я. Проблемы геомаркетинга // Наукапроизводству. 1998. № 5. С. 2—5.
8. Цветков В. Я. Методы прогнозирования в геоинформационных технологиях // Информатика-Машиностроение. 1999. № 4. С. 44-47.
9. Обоснование открытия торговой точки. URL: http://www.geointellect.ru.
10. Что такое ArcGIS. URL: http:// www.dataplus.ru.