Научная статья на тему 'Использование инструментов геомаркетинга при выборе региона для строительства торгового комплекса'

Использование инструментов геомаркетинга при выборе региона для строительства торгового комплекса Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
183
38
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ПРОГНОЗИРУЕМЫЙ УРОВЕНЬ ПРОДАЖ / ГЕОМАРКЕТИНГ / ГЕОМАРКЕТИНГОВАЯ СИСТЕМА / ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА / ЛОКАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Киселева Е.С.

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.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Использование инструментов геомаркетинга при выборе региона для строительства торгового комплекса»

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.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

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.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.