CC BY
6Ученые записки Таврического национального университета имени В.И.Вернадского Серия «География». Том 26 (65). 2013 г. № 1, С. 77-85.
УДК 004.942
МОДЕЛЮВАННЯ РОЗМ1ЩЕННЯ ОБ'еКТШ РОЗДР1БНО1 ТОРГ1ВЛ1 ЗА ДОПОМОГОЮ АНАЛ1ТИЧНИХ ЗАСОБ1В ESRI
Ковгар В. Б., Пшчук О. О.
Приватне акщонерне товариство «ECOMM Co»
E-mail: info@ecomm.kiev.ua
У статп розглянуто модел^ методи та засоби автоматизацп Esri для моделювання розмiщення об'екпв роздрiбноi торпвл^ та основнi аспекти ix використання.
Ключов1 слова: визначення мюцеположення об'екту, Г1С , бiзнес-аналiз, роздрiбна торгiвля.
ВСТУП
Засоби Г1С в галуз1 роздрiбноi торг1вл1 використовуються для виршення ряду задач - планування розмiщення об'eктiв роздрiбноi торгiвлi та визначення ix спещатзаци, пошуку нових ринкiв, аналiзу купiвельноi поведiнки клieнтiв, оцiнки впливу конкуренци та оточуючого середовища на результати дiяльностi. Просторова обiзнанiсть, яку впроваджують Г1С у бiзнес процеси, допомагае досягти кращоi ефективностi роботи менеджменту та мiнiмiзувати ризики. Надзвичайно потужним шструментом Г1С робить можливiсть обробки, вiзуалiзацii i аналiзу даних, штеграци даних з рiзниx джерел. Широке коло задач, якi дозволяють виконувати Г1С, робить ix незамiнним шструментом, як у повсякденнш дiяльностi компанш, так i в довгостроковому плануванш.
Ключовим бiзнес-рiшенням у сферi роздрiбноi торгiвлi е визначення оптимального мюцеположення. Бущвництво та запуск в експлуатащю нового об'екту потребуе значних затрат на бущвництво, облаштування, маркетинг та ш.. Для такого об'екту постшний притiк цiльовиx покупцiв означатиме вищi прибутки i окупнiсть iнвестицiй. На основi оцiнки варiантiв привабливостi i торгового потенцiалу географiчниx мiсцеположень визначаеться оптимальне розташування та спецiалiзацiя торгового об'екту. Крiм того, для вже юнуючого об'екту визначеного розмiру можна застосувати декшька сценарiiв альтернативного просторового планування для переорiентування i полшшення продуктового асортименту, або оцiнити можливост розширення на новi територii. Крiм торгiвельного потенцiалу проектувальнику необхвдно оцшити безлiч iншиx факторiв - транспортну доступнiсть, логiстику, землекористування, географiчнi особливосп територii, та iн..
1. МОДЕЛ1, МЕТОДИ МОДЕЛЮВАННЯ ТА ЗАСОБИ АВТОМАТИЗАЦ11 ESRI
Пiд час прикладних i теоретичних дослiджень з територiального планування розмщення об'ектiв було розроблено велику кшьюсть моделей, серед яких - моделi просторово1' взаемодii, гравiтацiйнi, еволюцшш та емпiричнi моделi. За допомогою сучасного програмного забезпечення Г1С можливо виконати прорахунок
оптимального мюцеположення для нового об'екту торгiвлi i3 застосуванням одше! або декiлькох таких моделей.
Для використання шструментально! платформи Esri, США (надат Платформа) мережами роздрiбноl торгiвлi е декiлька причин. По перше, Платформа забезпечуе системний пiдхiд до виршення проблем, адже Г1С вщ Esri вiдповiдають рiзнотипним вимогам користувачiв, та мають ряд особливостей: рiзноманiтний доступ до Г1С (АРМ, програмне веб-застосування, мобiльнi пристро!); масштабованiсть; вщповщшсть свiтовим стандартам; сумiснiсть; унiверсальнiсть; потужний техшчний супровiд (постiйний розвиток та випуск оновлень). По друге, Платформа мае велику кшьюсть розширень, що забезпечуе користувачам широкий спектр необхвдних iнструментiв, зокрема, iнструменти моделювання визначення потенцшного мiсцезнаходження об'екту. Завдяки сшвроб^ництву з видатними науковцями, закладами осв^и, державними i громадськими органiзацiями, Esri мае можливють вдосконалювати iнструменти Платформи i пiдходи. Зокрема, серед техшчних консультантiв Esri е i Девщ Хафф (Dr. David L. Huff) - розробник «моделi Хаффа», яка понад 40 рокiв використовуеться для просторово! оцiнки поведiнки покупцiв i аналiзу торгiвельних зон [1].
Потужним засобом, що дозволяе здшснювати планування розмiщення нового об'екту роздрiбноl торпвл^ та виконувати багато iнших супутшх задач, е Esri Business Analyst [2]. Це автоматизована система, яка дозволяе виявляти демографiчнi закономiрностi, анатзувати бiзнес-данi для глибшого розумiння поточного стану ринку, наявних потреб споживачiв, конкурентного середовища i загальних тенденцш розвитку ринково! ситуаци.
Business Analyst агрегуе необхiднi iнструменти i даш для бiзнес-аналiзу. Проте, основнi шдходи i алгоритми, якi використовуе Business Analyst, доступш зi звичного багатьом ArcGIS for Desktop.
Далi розглянемо модел^ методи моделювання та засоби автоматизаци потенцiйного вибору мiсцезнаходження об'екту роздрiбноl торгiвлi, що реалiзованi (автоматизоваш) в Business Analyst та ArcGIS for Desktop.
2. МОДЕЛЬ ХАФФА (HUFF MODEL)
Ця модель призначена для ощнки торгiвельного потенцiалу територи, i базуеться на такому принциш: вiрогiднiсть вiдвiдання покупцем торгового об'екта е функщею вiд вiдстанi до
об'екта, привабливоси, вiдстанi та привабливост конкуруючого об'екта (1).
/
М,
Pi. =
wif
, (1)
де ^ - вiрогiднiсть, що покупець придбае товари i-го торгового об'екту, ^J1'-значення привабливосп об'екта, вщстань вщ покупця до торгового об'екта.
Для виконання аналiзу за допомогою моделi Хаффа засобами Business Analyst, проектувальнику необхiднi даш про: мiсцеположення торгового об'екта, розташування конкурентiв для оцiнки впливу i розподшу конкуруючих об'eктiв на територи, привабливiсть конкуруючих об'eктiв, привабливiсть об'екта анатзу. Як результат, аналiтик отримуе оцшку перспективи певно! географiчноï територи для розмiщення торгового об'екта [3].
Привабливють торгового об'екта для покупщв може бути оцiнена за допомогою комбшаци таких параметрiв: популярнiсть i зршсть бренду, включення до агломераци (привабливiсть може бути збiльшена за рахунок сусщства з iншими об'ектами торпвл^ що створюе ефект торгового центру), розмiр, цiнова полiтика та
Ш. [4]. ... . .
Модель Хаффа - це найпоширешша i найбшьш вживана гравiтацiйна модель, що використовуеться для визначення мiсцеположення торгового об'екту з точки зору привабливосп для споживачiв. Вона дозволяе спрогнозувати кшькють продажiв, частоту вiдвiдувань закладу торгiвлi та порiвняти мiж собою декшька варiантiв розташування об'ектiв роздрiбноï торгiвлi.
3. АНАЛ1З ТОРГОВИХ ЗОН (TRADE AREA)
Група шструменпв Business Analyst, що дозволяють оцiнювати торговi зони навколо запроектованих або юнуючих об'ектiв роздрiбноï торгiвлi з оцшкою показникiв ймовiрних продажiв. Робота шструменпв базуеться на аналiзi рiзноманiтних вхвдних даних, включаючи данi про покупщв, атрибутивш таблицi, час проïзду до торгового об'екту, географiчнi особливостi територи та ш. [5].
Торговi зони на ocHoei даних про cnorn:ueauie (Customer Delivered Trade Area) будуються навколо запроектованого, або юнуючого об'екту роздрiбноï торгiвлi i базуються на кшькосп покупцiв, або атрибутiв кожного покупця (напр. частота вiдвiдувань).
1нструмент вимгру поглинання (Measure Cannibalization) - оверлейний шструмент, що вираховуе перекриття мiж торговими зонами двох торгових об'екпв. Використовуеться для визначення перекриття з конкуруючими об'ектами.
1нструмент рiвнoï вiрoгiднocтi торгових зон Хаффа (Huff's Equal Probability Trade Areas) - створюе зони конкурентних переваг мiж об'ектами торпвл^ зважеш по одному чи бшьшш кiлькостi параметрiв. Вага впливу кожного параметру вираховуеться за результатами застосування моделi Хаффа. Використовуеться для визначення сфери впливу торгових об'екпв по вщношенню один до одного. На вигляд меж зон впливае привабливють торгових об'екпв i вщстань до них.
Тoргoвi зони на ocнoвi часу прoïзду (Drive Time) - вираховують час про1'зду покупцями до об'екту торпвль Засновуеться на принцип Парето - бшьша частина (близько 80%) клiентiв живуть в безпосереднiй близькостi вiд торгового центру. Особливо це стосуеться об'екпв торпвл^ що спецiалiзуються на продам продуктiв харчування та предметiв першо1' необхiдностi.
Пол^они Эссена (Thiessen Polygons) - будують навколо точкових об'екпв границi торгових зон, якi будуть рiвновiддаленими вiд кожного об'екту роздрiбноï
торпвт. Цей cnoci6 також заснований на припущенш, що споживачi вiдвiдуватимуть найближчий торговий центр.
Переваги аналiзу торгових зон:
- визначення накладань i пробiлiв маркетингового впливу юнуючих торгових центрiв та ощнки перспектив розмiщення нових об'eктiв;
- аналiз маркетингового впливу конкурентiв на територда, що дослiджуeться;
- визначення та ощнка ефекту поглинання торгових зон;
- використання, за принципом аналоги, характеристик юнуючих торгово1 зони для прогнозування характеристик торгово1 зони навколо нового об'екту роздрiбноï торпвт;
- цiльовий маркетинг [6].
4. МОДЕЛ1 ПРИДАТНОСТ1 (SUITABILITY MODEL)
Для щлей планування розмiщення може бути побудована векторна (використовуе векторний тип даних) або растрова (використовуе растровий тип даних) модель придатносп. Проектувальник може врахувати у процес аналiзу вiдстань до основних магютралей, торгових точок конкурентiв, включити у анатз параметри землекористування, щiльнiсть забудови, кшькють населення, данi про витрати покупщв, об'еднати цi данi i прийняти рiшення про краще розташування об'екта роздрiбноï торгiвлi. Для обох моделей застосовуються аналiтичнi засоби ArcGIS: iнструменти геообробки [7] i запити - для векторноï моделi та шструменти Spatial Analyst [8]- для растровоï моделi.
Векторна i растрова моделi придатностi суттево вiдрiзняються за методикою анатзу. За результатом опрацювання векторноï моделi будуть вибранi лише ri дiлянки розташування об'екта роздрiбноï торгiвлi, що вiдповiдають критерiям, наприклад, близькостi до житлових масивiв, вщдаленосп вiд конкуруючих об'ектiв роздрiбноï торпвлц демографiчним характеристикам дослiджуваноï територiï та ш. Дiлянки, що не вщповщатимуть цим критерiям, будуть проiгнорованi. Для аналiзу придатностi дiлянки за допомогою iнструментiв геообробки найчастiше використовуються шструменти оверлею та побудови буферних зон.
Побудова растрово1' моделi передбачае використання наборiв класифiкованих растрових даних (растрових шарiв), що описують дослiджувану територда за допомогою параметрiв, що використовуються для ощнки придатносп, чи непридатносп дiлянки. Значення у растрових комiрках шарiв повиннi бути приведенi до вщносних величин для того, щоб можна було ix порiвнювати мiж собою, тобто таким чином здшснюеться перекласифiкацiя растру. Набiр параметрiв для ощнки складаеться з урахуванням специфши предметно1' областi та мети дослщження. Для кожного параметру експертом визначаються ваговi коефiцiенти, пропорцiйно впливу даного параметра на загальний результат розрахунку. Дат виконуеться додавання растрiв (з урахуванням 1'х вагових коефiцiентiв) i отримуеться результат розрахунку у виглядi растрового шару - зважено1' карти придатносп, яка може використовуватися для прийняття рiшення щодо вибору мюця найкращого розташування об'екта роздрiбноï торгiвлi [9].
Для перекласифiкацiï растрiв ArcGIS передбачае спещальний iнструмент -Растровий Калькулятор [10], для додавання растрiв з урахуванням вагових коефщенпв - шструмент Зваженого Накладання (Weighted Overlay) [11].
Рис. 1. Приклад зважено1' карти придатностi.
Для побудови обох моделей (растрово1' i векторноГ) з метою найкращого розташування об'екту роздрiбноi торгiвлi, часто виникае потреба виконання певно1' процедури з декшькох етапiв аналiзу (workflow). Згiдно з щею процедурою, послiдовне використання анал^иком декiлькоx iнструментiв Платформи, було з часом автоматизоване розширенням ArcGIS - ModelBuilder [12]. Цим засобом автоматизацп аналiтики послуговуються для швидшого створення, редагування та використання згаданих моделей.
5. РОЗРАХУНОК МЕТОДОМ К-СЕРЕДН1Х (K-MEANS)
Ще один спосiб знайти оптимальне розмiщення об'екта роздрiбноl торгiвлi -визначити центр ваги дослщжувано! територп. На основi точкових даних про розташування покупцiв на дослiджуванiй територп, за допомогою iнструментiв просторового анатзу можна знайти центрощ (географiчний центр) набору цих точок, що i буде оптимальним розмiщенням нового центру роздрiбноl торгiвлi. Розрахувати центрощ можна або з використанням тшьки географiчних координат точок розташування покупцiв, або з додатковим урахуванням вагових коефщенпв, заснованих, наприклад, на статистицi кшькосп продаж1в.
Для розрахунку використовуеться кластерний анашз, зокрема метод k-середнiх (к-шеап8) [9], що грунтуеться на певному алгоритм^ який визначае концентрацп точкового набору даних ^ вiдповiдно, 1х центри. Пiсля виявлення кластерiв
процедура виконусться теративно, доки вс точки не будуть асоцшоваш з вiдповiдним кластером (найближчим центром ваги). Якщо присво1ти кожнiй точщ ваговий коефiцieнт, вiдповiдно до обраного параметру, то алгоритм буде знаходити не географiчний центр ушх точок, а географiчний центр точок, що найбiльш вiдповiдають умовам аналiзу. Наприклад покупцi, якi регулярно вiдвiдують торговий центр або витрачають бiльше, матимуть вищий прiоритет.
Набiр точкових даних, який описуе потенцiйних покупцiв майбутнього центру роздрiбноl торгiвлi, може бути створений методом геокодування адрес з табличних даних. При наявносп даних про кушвельну поведшку клiентiв, стать, вш, iнтереси, 1х можна включити до аналiзу цшьово! групи покупщв, наприклад, покупцiв з вiдповiдним рiвнем доходiв, якi зацiкавленi у придбанш товарiв торгового центру.
Рис. 2. Приклад розрахунку оптимального розташування об'екта роздрiбноl торгiвлi методом k-середнiх.
ВИСНОВОК
Завдяки рiзноманiттю моделей та методiв моделювання, якi втiленi у засобах автоматизацп Е8Й, аналiтик мае можливють дослiдити комерцiйну привабливiсть територп та визначити мюце оптимального розмiщення нового об'екту торгiвлi рiзними способами. Зокрема, моделi придатностi дозволяють знайти
Ж
Центров з урахуванвям коефщенттв
мiсцеположення за заданими критерiями, метод k-середнiх - за концентращею i складом споживачiв, модель Хаффа - спрогнозувати ймовiрнiсть комерцшного ycnixy об'екту торгiвлi.
У статп наведено не вичерпний перелiк моделей, методiв моделювання i засобiв автоматизацп Esri, доступних аналiтикy для визначення оптимального розмщення об'екта роздрiбноl торпвль Вибiр методу залежить вiд мети анатзу та наявностi даних для дослщження, розмiрy i спещатзаци торгового об'екта, критерив визначення найкращого мюцеположення об'екта роздрiбноl торгiвлi. Задача визначення мюцеположення потребуе глибокого розумшня ринково! ситуаци та особливостей фyнкцiонyвання конкретного торгового об'екту.
Список лггератури
1. David L. Huff . Parameter Estimation in the Huff Model [Електронний ресурс] // ArcUser - 2003. -October-December / Esri. - Режим доступу : http://www.esri.com/news/arcuser/1003/files/
huff.pdf
2. Business Analyst [Електронний ресурс] // Esri official web portal. - Режим доступу : http://www.esri.com/software/businessanalyst.
3. Original Huff Model (Business Analyst) [Електронний ресурс] // ArcGIS Resource Center. - Режим доступу : http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/0riginal_
Huff_Model/
4. David J. Maguire. GIS, Spatial Analysis and Modeling / David J. Maguire, Michael Batty, Michael F. Goodchild. - California : Esri Press, 2005. - P. 221-245.
5. An overview of the Trade Areas toolset (Business Analyst) [Електронний ресурс] // ArcGIS Resource Center. - Режим доступу : http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/ An_overview_of_the_Trade_Areas_toolset/00mm0000003m000000/
6. Donald B. Segal. Retail Trade Area Analysis: Concepts and New Approaches. [Електронний ресурс] // Directions Magazine. - Режим доступу : http://www.directionsmag.com/features/ retail-trade-area-analysis-concepts-and-new-approaches/129766
7. Geoprocessing tools [Електронний ресурс] // ArcGIS Resource Center. - Режим доступу : http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//002s00000004000000
8. ArcGIS Spatial Analyst [Електронний ресурс] // Esri official web portal. - Режим доступу : http://www.esri.com/software/arcgis/extensions/spatialanalyst
9. Performing Analysis with ArcGISDesktop : manual. - California : Esri Press, 2010. - P. 9.1-9.32, P. 10.12-10.14
Raster Calculator (Spatial Analyst) [Електронний ресурс] // ArcGIS Resource Center. - Режим доступу : http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.!/ ndex.html#//009z000000z7000000
10. Weighted Overlay (Spatial Analyst) [Електронний ресурс] // ArcGIS Resource Center. - Режим доступу : http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//009z000000rq000000
11. What is ModelBuilder? [Електронний ресурс] // ArcGIS Resource Center. - Режим доступу :
http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//002w00000001000000
12. Introducing ArcGIS 9.1 Business Analyst : An ESRI White Paper . - California : Esri Press, 2005. -P. 7-9.
Ковгар В.Б. Моделирование размещения объектов розничной торговли с помощью аналитических инструментов Esri / Ковгар В. Б., Пинчук О.А // Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского. Серия: География. - 2013. - Т. 26 (65). - № 1-С.77-85.
В статье рассмотрены модели, методы и средства автоматизации Esri для моделирования размещения
объектов розничной торговли, и основные аспекты их использования.
Ключевые слова: определение расположения, ГИС, бизнес-анализ, розничная торговля.
THE RETAIL SITE SELECTION MODELING WITH ESRI ANALYTICAL
TOOLS
Kovgar V., Pinchuk O.
Private Joint Stock Company «ECOMM Co»
E-mail: info@ecomm.kiev.ua
GIS in the retail industry are used to solve a number of tasks, such as scheduling of retail trade and the determining of their specialization, finding new markets, customer behavior analysis, assessment of the impact of competition and marketing environment. Spatial awareness, by implementing GIS in business processes, helps in achieving best management performance and minimizing risks. GIS is a tool for visualizing and analyzing data, integrating data from different sources. A wide range of tasks, which may be solved with GIS, make them an important tool in the daily activities of companies, and long-term planning.
The key business decision for retail is to determine the optimal location (site selection). Construction and launch of the new facility require considerable operational cost, marketing costs, etc. For those type of objects a constant flow of targeted customers means higher profit and ROI. Site selection and determining specialization of retail objects is made by assessing the attractiveness of vacant objects and trade potential of geographic locations. In addition, management of the existing object can apply several alternative scenarios to improve product range or evaluate the expanding possibility. Analytic must also evaluate a variety of other factors - the availability of transport, logistics, land use, geographical features of the territory, etc.
There are a wide range of modeling technics and models for site selection tasks in retail industry, for example models of spatial interaction, gravity models, evolution and empirical models. GIS software may perform retail site selection using one or more of these models.
Esri Platform has multiple benefits to perform site selection. First of all, the platform provides a systematic problem solving approach, because GIS by Esri meet the diverse requirements of users, and have several features: access from multiple devices (PC, web applications, mobile devices), scalability, compliance with international standards, interoperability, flexibility , strong technical support (constant development and release updates). Second, the platform has a lot of extensions, providing users with a wide range of necessary tools, such as simulation tools to determine the potential location of the object. Through collaboration with leading scientists, educational institutions, government and non-governmental organizations, Esri has the opportunity to update the Platform tools and approaches. In particular, Esri technical consultants Dr. David L. Huff - developer of "Huff model", which over 40 years is used for the spatial assessment of customers behavior and analyzing trade areas.
A powerful tool that allows to estimate a new retail facility and perform related tasks is Esri Business Analyst. This is an automated system that allows you to identify demographic patterns, analyze business data for better understanding of the current market
conditions, current consumer needs, competitive environment and general trends in the market situation.
Business Analyst aggregates the necessary tools and data for business analysis. However, the main approaches and algorithms used by the Business Analyst, are available with ArcGIS for Desktop.
Authors make a review of the following models and modeling techniques, available with Esri: Huff Model, Trade Area method, Suitability model, and K-means method.
Due to the variety of models and modeling techniques, available with Esri automation tools, the analyst is able to explore the commercial performance of the area and determine the optimal location for new trade objects in different ways. In particular, the Huff model allows to perform site selection for the set criteria, the method of k-means - the concentration and composition of consumers Huff model - predict the likelihood of commercial success object of trade.
The article presents a non exhaustive list of models, modeling and automation techniques available from Esri for site selection. The choice of method depends on the purpose of analysis and availability of data for the study, the size and specialization of commercial properties, the criteria for determining the best location of retail trade. Problem localization requires a deep understanding of the market situation and the functioning of specific trade facility.
Keywords: site selection, GIS, business analysis, retail.
References
1. David L. Huff . Parameter Estimation in the Huff Model [Web resourse] // ArcUser - 2003. - October-December / Esri. - Acess : http://www.esri.com/news/arcuser/1003/files/huff.pdf
2. Business Analyst [Web resourse] // Esri official web portal. - Acess : http://www.esri.com/software/ businessanalyst.
3. Original Huff Model (Business Analyst) [Web resourse] // ArcGIS Resource Center. - Acess :
4. http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/0riginal_Huff_Model/
5. David J. Maguire. GIS, Spatial Analysis and Modeling / David J. Maguire, Michael Batty, Michael F. Goodchild. - California : Esri Press, 2005. - P. 221-245.
6. An overview of the Trade Areas toolset (Business Analyst) [Web resourse] // ArcGIS Resource Center. -Acess : http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/An_overview_ of_the_ Trade_Areas_ toolset/00mm0000003m000000/
7. Donald B. Segal. Retail Trade Area Analysis: Concepts and New Approaches. [Web resourse] // Directions Magazine. - Acess : http://www.directionsmag.com/features/retail-trade-area-analysis-concepts-and-new-approaches/129766
8. Geoprocessing tools [Web resourse] // ArcGIS Resource Center. - Acess :
nocmynuna e peda^uw 22.04.2013 г.
