3 Modelli di servizi di localizzazione di base - Spiegati!
1. Modelli di interazione spaziale o di gravità:
Questi sono basati sulla legge della gravità della vendita sviluppata da Reilly. Il principio alla base di questi modelli è che il movimento dei clienti attratti da un particolare punto vendita è inversamente proporzionale alla distanza e direttamente proporzionale all'attrazione dello sbocco (spesso misurata dalle sue dimensioni).
Probabilmente il modello più ampiamente citato è quello sviluppato da Huff, Ghosh e Craigh che afferma che "la probabilità che un individuo scelga un determinato negozio al dettaglio è uguale al rapporto tra l'utilità di quel negozio e la somma delle utilità di tutti gli altri memorizza che l'individuo considera. In questo contesto l'utilità è considerata dipendente dalla dimensione del negozio e dalla distanza tra i singoli clienti e i negozi. Esprimendo questa relazione in termini matematici:
P ij è la probabilità che un individuo nella zona i (i = 1, ... m) viaggi e acquisti nella struttura j (j = 1, .., n)
S j è la dimensione della struttura commerciale j
D ik è la distanza o il tempo di viaggio tra zona i e centro commerciale k
m è il numero di zone
n è il numero di strutture commerciali
β è il parametro che deve essere stimato empiricamente
Il parametro p riflette l'influenza del tempo di viaggio su vari tipi di acquisto di prodotti e si suggerisce che potrebbe essere compreso tra 0, 5 e 3, 0 prendendo valori più ampi per i beni di consumo e dove la distanza ha un impatto importante: ad esempio lo shopping per il cibo.
Il seguente esempio illustrerà il processo:
Attualmente due grandi supermercati situati a X e Y forniscono un servizio per sei piccole città / zone (A, B, C, D, E e F). Una catena nazionale di supermercati sta valutando l'apertura di un nuovo negozio nella posizione Z. Queste posizioni, insieme ad alcune delle strade principali, sono mostrate nella Figura 5.4.
Alcuni dati relativi ai negozi sono presentati nella Tabella 5.3. Questo mostra le loro distanze di viaggio dalle sei città, la superficie dei negozi esistenti e quella proposta per il nuovo negozio e le popolazioni delle città. Poiché la distanza ha un impatto significativo, ma non dominante, e i negozi si occupano principalmente di cibi pronti, verrà preso un valore per P di 2.
Il primo passo nell'analisi è il calcolo delle probabilità. La probabilità che un individuo della città A acquisti nella struttura X è data da:
Le restanti probabilità sono mostrate nella Tabella 5.4. È quindi possibile esplorare in modo più dettagliato i potenziali ricavi di vendita. Il punto di partenza è la popolazione (o le famiglie) in ogni città e la spesa media per nucleo familiare.
La semplice moltiplicazione delle cifre di probabilità nella tabella 5.4 da parte della popolazione fornisce stime dei potenziali clienti che visitano ciascuna struttura commerciale. Così, ad esempio, i potenziali clienti dalla zona A agli impianti X, Y e Z sono rispettivamente 8, 92, 6, 62 e 4, 46 (in migliaia di anni). Ciò offre all'organizzazione l'opportunità di valutare il sito proposto in termini di potenziale di vendita.
Il modello è forse meglio impostato usando un foglio di calcolo. È quindi possibile esaminare gli scenari alternativi molto rapidamente. Un secondo sito proposto può essere considerato semplicemente modificando le distanze appropriate dalle sei città. Possono essere valutati i trade-off tra le vendite extra generate presso la struttura commerciale aumentando l'area di vendita e il costo di questa area di vendita extra.
2. Modelli di analisi di regressione:
Normalmente, i modelli di regressione vengono utilizzati per prevedere il turnover del negozio, che è la variabile dipendente, considerata una funzione lineare di un numero di variabili indipendenti che verranno utilizzate come parte del processo di previsione. Pertanto il turnover del negozio potrebbe essere considerato dipendente dall'area di vendita del negozio, dal numero di concorrenti, dal costo del parcheggio, dalla dimensione della popolazione nella zona e così via.
La forma generale di questo modello è la seguente:
Y = a 0 + a 1 x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 + ... + a n x n + ԑ
dove,
y = il fatturato stimato
x i = la i th th variabile indipendente
a i = una costante, il coefficiente della i th variabile indipendente
a 0 = una costante
ԑ = un termine di errore
È probabile che l'insieme di variabili indipendenti e la loro importanza relativa varieranno con i tipi di negozio.
Questi sono mostrati nella Tabella 5.5
3. Liste di controllo e analoghi:
Molte organizzazioni si basano su liste di controllo, analoghi e intuizioni per supportare la soluzione ai loro problemi di decisione della posizione. In effetti, l'intuizione ha spesso come fondamento la lista di controllo non strutturata. Il loro vantaggio è che prendono sistematicamente l'analista attraverso ciò che può essere considerato come tutti i fattori chiave di potenziale importanza.
Una lista di controllo è presentata di seguito nella Tabella 5.6.
