Главная Карта сайта Обратная связь RSS

Учимся выбирать место для торговой точки или магазина

2 января 2016, просмотров: 19503, Раздел: Бизнес-статьи    

2336_mestoraspolozhenie_magazina.jpg (50.91 Kb)Если человек решил заняться предпринимательством, и выбрал для себя отрасль розничной торговли, то на втором месте, после стартового капитала стоит вопрос о том, как выбрать место для торговой точки или магазина. Именно от того, где будет реализовываться продукция, и какой проходимостью будет обладать выбранное место, зависит количество покупателей, а, следовательно, и успешность начатого дела. Также, выбор места имеет большое влияние на стоимость аренды помещения, земли или получение разрешений на возведение своего собственного строения для организации в нем торговой деятельности. Как всем известно, аренда и продажа земель в разы дороже в густонаселенных, центральных районах. Однако если торговые точки расположены в престижных местах, среди других известных брендов и торговых марок, то и отношение покупателей к такой сети будет соответствующие. Ценовая политика таких магазинов также отличается от расценок в пригородных лавках, что позволяет предпринимателю делать большую наценку, не теряя при этом покупателей.

Перед тем, как открыть свою торговую сеть, составляется бизнес-план, в котором учтены все затраты, необходимые для начала работы розничной точки торговли. Вы непременно просчитаете затраты на аренду, разрешение, закупку товара и необходимое оборудование. Но вот точно спроектировать функцию спроса и предполагаемое количество продукции, которая будет продаваться, практически невозможно. Да вы можете предположить, рассчитать, но в основе все равно лежит человеческий фактор, который регулирует уровень посещаемости торговой точки и количество покупок, совершаемых посетителями.

Когда предприниматель выбирает месторасположение для розничного магазина, он в какой-то степени выступает в роли прогнозиста, анализируя все возможные внешние факторы, который могут повлиять на успешность начатого дела.

Выбирать место размещения нужно основываясь на том, является ли ваша группа товаров востребована в конкретном районе. Допустим, вы планируете открыть магазин по продаже детских товаров. Максимально востребована такая точка будет рядом с парками детских развлечений, спортивными комплексами для детей или торговые центры, которые предлагают аттракционы и игры для малышей. Если же вы будете реализовывать продукты питания то, вам нет потребности стремиться к центральным районам - там есть крупные супермаркеты и магазины. А вот в спальных районах, возле студгородков и многоквартирных домов жильцы заинтересованы в том, чтобы купить продукты прямо возле дома, а не ехать куда-либо. Из этого следует, что думая о том, как выбрать место для торговой точки или магазина, необходимо учитывать специфику предлагаемых продуктов и географическую востребованность в них. Для того, чтобы создать математическую основу для будущего прогнозирования, можно выполнить примерный анализ существующих данных. Например, вычислить максимальную длительность пути потребителя до торговой точки, на основе которой можно предположить примерное количество населения в ограниченном радиусе. Но в формировании основ для дальнейших прогнозов использовать один лишь географический фактор не рационально. Например, в тех районах, где больше предприятий конкурентов, радиус охвата будет значительно меньше.

С другой стороны, если границы тех участков, для которых выполняется прогнозирование, будут достаточно уравненными, все равно нельзя говорить о высоком уровне достоверности информации, которая будет получена с помощью вычислений количество потребителей на определенной территории. Если выбранный участок имеет равномерную плотность, то численность жителей на нем будет возрастать соответственно и квадрату этого радиуса. То время, которое необходимо для того, чтобы попасть в месторасположение торговой точки на машине, находится в пропорциональной зависимости от расстояния до неё.

В таком случае, время, которое затратит водитель на то, чтобы добраться до магазина, можно просчитать с примерной погрешностью пятнадцать процентов в ту или иную сторону, а доверительная вероятность составит примерно 0,95. Тогда точность прогноза, который составит предприниматель для того, чтобы предположить масштабы продаж, будет иметь отклонение около тридцати процентов в положительную или отрицательную сторону. Необходимо учитывать, что методы, которые используются для замеров торгового пространства, даже те, в основе которых лежат статистические исследования, часто дают выводы с рядом неточностей и погрешностей, что делает достоверность прогноза невысокой. Чтобы понимать всю важность этого прогнозирования, можно представить, что если при открытие крупного гипермаркета будет допущена ошибка в прогнозе, то её стоимость обойдется предпринимателю в более, чем два миллиона долларов.



Так как выбор места для торговой точки – это довольной важный этап в составлении бизнес плана, который имеет большое значение на дальнейший успех работы магазина, следует уделить ему серьёзное внимание. Как мы уже сказали ранее, одного географического планирования не достаточно, оно не принесет необходимых результатов с высоким уровнем гарантии точности. Поэтому, были разработаны различные методы и способы для того, чтобы максимально точно спрогнозировать торговый оборот магазина. Существуют четыре вида методик, которые ориентированы на решение данной проблемы, но в нашей стране активно используются лишь два способа для предположения примерного товарооборота. Далее ознакомимся со всеми существующими методиками, которые используются в мире для прогнозирования оборота и правильного расположения точек продажи.

Прогнозирование с помощью контрольного списка.

Это первый метод из тех, которые мы рассмотрим, и называется он либо рейтинговым, либо контрольным списком. Изначально составляется список четко установленных параметров, на основе которых, в дальнейшем, оцениваются все возможные места для расположения точки продаж. Полученные данные оцениваются экспертами и специалистами, которые также определяют шкалу измерения их значений, для каждого параметра – отдельную. Этот метод не предполагает установленные параметры или стандартные данные – все это индивидуально. Каждая компания сама определяет важные для себя параметры, или же эксперты подбирают походящий набор. Наиболее значимыми параметрами можно назвать:

• Региональные социальные и демографические показатели, которые характеризуют структуру населения;
• Индекс насыщенности, который обозначает коэффициент потребительских возможностей выбранного района касательно интересующей группы товаров или услуг, деленный на масштаб торговой площади. Иногда обобщенная площадь конкурентных розничных торговых точек в выбранном регионе заменяет торговую площадь в формуле;
• Коэффициент проходимости людей и автотранспорта для района;
• Комфортное местоположение торговой точки: наличие удобного заезда и паркинга;
• Дальность размещения торговой точки относительно крупных супермаркетов;
• Видимость магазина для потребителей.

На основе выбранных показателей формируется контрольный список, который позволяет специалисту структурировать информацию, что довольно сложно сделать тому, кто не разбирается в данном вопросе. Выборка может получиться совершенно разнообразной. Все зависит от того, как выстроить полученные данные и на основе каких показателей формировать окончательный результат. Формирование выборки – сугубо индивидуальный процесс, который напрямую зависит от того, что проводит исследование. Допустим, один специалист оценивает видимость объекта от пяти до семи, а другой – от одного до десяти, при этом оба они используют десятибалльную шкалу. Чем больше разброс значения каждого из параметров, тем более весомым он является при подсчете результатов.

Многие статистики используют нормирование полученных оценок, после получения значений. Однако так можно исказить итог, так как тогда, когда эксперт будет расставлять весовые категории каждого из показателей, ему трудно будет исходить из того, что вариация равная. Для того чтобы не испортить результат, лучше воспользоваться количественной шкалой, которую уже после можно подвергнуть нормированию.

Если говорить о популярности этого метода, то он находится на первом месте среди предпринимателей в таких странах, как Россия, странах Западной Европы и США. Причиной популярности этого метода является его легкость в использовании и минимальный уровень затрат, которые на него потребуются. Если обратится к профессиональному эксперту с просьбой выбрать место для торговой точки на основе метода контрольного списка, то результат может в разы превысить по точности и достоверности любые итоги статистических расчетов. Но для того, чтобы данные были получены правильно, необходимо тщательно подбирать специалиста – он должен знать своё дело и иметь определенный опыт. Такого человека не всегда получается найти, что можно причислить к сложностям данного метода. Еще одна проблема связана с тем, что каждое место имеет свои особенности, которые нельзя сопоставить в общем контрольном списке. Например, одно место находится рядом с остановкой транспорта, а другое удобно выделяется на фоне парка и так далее. В конце обсуждения данного метода, можно выделить следующие факты:

• Метод наиболее простой и требует минимальных затрат;
• Для получения правильных данных нужен специалист с высокой квалификацией.

Аналоговый метод.

Само название данной методики говорит о том, что здесь используются аналоговые сравнения. Таким образом, проводится параллель между уже работающими точками розничных продаж в интересующем нас месте, для того, чтобы спрогнозировать товарооборот и посещаемость нового магазина. Большая честь тех предпринимателей, которые избирают аналоговый метод для своего прогноза, уверенны в том, что самое главное для хорошей торговли – это расстояние и время. Расстояние влияет на успех тем, что чем больше людей проживают поблизости от магазина, тем больше посетителей будет его посещать, так как он будет привлекать их своим удобным расположением. А в зависимости от того, сколько времени потребитель тратит на то, чтобы добраться до торговой точки на автомобиле, он будет выбирать удобный для себя супермаркет.

Для того чтобы начать прогнозирование с помощью аналогового метода, нужно сначала провести анализ магазинов, которые уже действуют. Выборка может включать любое количество объектов, главное чтобы по своим характеристикам они были схожи с тем, которые планируется открывать. Можно не брать в учет плотность района, в котором находятся аналоги, а основываться на схожести групп товаров, форматах торговых точек и примерных характеристиках торговых площадей.

После этого, необходимо проанализировать степень привлекательности магазинов для потребителей. Можно воспользоваться проверенным и самым дешевым вариантом получения такой информации – проведением опросов клиентов, которые находятся в торговых залах. Необходимо разработать небольшую анкету из нескольких вопросов, ответы на которые позволят сформулировать мнение о том, насколько привлекает магазин потребителей. Впервые в США был применен альтернативный опросу метод. Нанятые люди на протяжении определенного времени записывали номера машин, которые приезжали в торговую точку, после чего проводили анализ с помощью регистрационной автомобильной базы. Это позволяло сделать вывод о том, откуда люди ездят в магазин, как часто они приезжают и в каких районах точка пользуется популярностью. Для того, чтобы при проведении опросов людей, вы могли получить необходимую информацию, необходимо подойти к составлению анкеты серьезно. Продумайте, какие пункты для вас наиболее важны и внесите их в опросный лист. Установленными и общепринятыми являются следующие вопросы:



• Место проживания клиента;
• Сколько времени ему необходимо на то, чтобы добраться до торговой точки;
• На каком транспорте он едет в магазин;
• Как часто человек посещает эту точки продаж;
• Когда клиент чаще всего посещает магазин: по дороге на работу, на выходных, когда бывает рядом;
• С какой целью обычно посещает точку: покупка, оценка ассортимента, поиск конкретной единицы товара и.т.д.

После того, как анкетирование проведено и данные сгруппированы, необходимо чтобы аналитик занялся вычислением товарооборота и посещаемости, на которые может рассчитывать предприниматель, открывая свою торговую точку. Самый простой способ – это подсчитать количество респондентов, которые заинтересованы в необходимой группе товаров, и сравнивая их количество, выбрать место для торговой точки там, где таких клиентов больше всего. Иными словами можно сказать, что весь прогноз касательно объема продаж в новой торговой точке будет иметь отличие от текущих данных о продажах на основе того, в каком районе наибольшее количество целевой публики.

Это был приведен самый простой вариант. Более развернутые комбинации аналитического метода предполагают деление клиентов на категории. Например, группируются отдельно те люди, которые пришли пешком в торговую точку и те, кто приехали на транспорте, или категория потенциальных покупателей отделяется от тех, кто чаще приходит изучать ассортимент.

Для того, чтобы увеличить точность данных, которые даст прогноз, зачастую используют моделирование процессов потребления товаров или услуг, группируя их согласно социальным показателям или демографическим особенностям региона. Но для того, чтобы провести полноценный процесс моделирования, недостаточно малого количества результатов опроса. Здесь понадобится целая база данных, которая будет содержать большое количество самой разнообразной информации.

Если сравнить первый и второй методы, то можно выделить аналоговый, как более очевидный. Аналоговый метод позволяет построить пространственную функцию, которая меняется в зависимости от товарооборота, данные о котором предоставляются на анализе магазинов с аналогичными товарами. Метод контрольного списка позволяет сделать прямой прогноз на основе параметров, которые формулируются индивидуально, по мнению экспертов и предпринимателя.

Аналоговый метод чисто теоретически считается более очевидным, ведь ни в первом, ни во втором расчете нет конкретной схемы. Так же, как и нет возможности получить гарантированно правильный результат, если четко следовать какому-либо алгоритму. Как в первом, так и во втором методе эксперты строят свои выводы, основываясь не на вычислениях, а на психологических особенностях, человеческом факторе и собственном видение ситуации. В аналоговом методе выводы экспертов все же более ограничены рамками, но его большим недостатком является то, что возникают проблемы с определением желаемого размера торговой площади магазина.

Метод регрессионного анализа.

Данный метод, в отличие от предыдущих двух, более очевидный и, что главное точный. Для того чтобы сделать выбор места для торговой точки с помощью регрессионного анализа, необходимо построить функции регрессии товарооборота в зависимости от местоположения точки продаж.

Для формирования выборки потребуется поступить аналогично, как и в предыдущем варианте – подобрать определенный набор уже функционирующих торговых предприятий. Нет надобности отбирать именно те предприятия, которые ориентированы на схожие группы товаров – в этом методе разброс может быть большим. Главное, что необходимо взять за основу при выборке – это тип торговой точки: гипермаркет, торговый центр, небольшой тематический магазин или прочее.

Для того, чтобы сформировать группу показателей, характеризующих местоположение каждого из исследуемых магазинов, можно воспользоваться контрольными списками. Помимо адресных данных, имеют значение показатели, которые характеризуют рыночную деятельность в установленном регионе, потребительские особенности, ценовая политика и конкуренция на выбранном рынке. Для того, чтобы данные оценок были достоверны, анализ информации должен проводить один и тот же специалист.

Метод регрессионного анализа очень часто использовался предпринимателями, которые анализировали рынок для открытия новой точки или расширения уже существующей сети. Нельзя сказать, что этот метод действенный только в сфере торговли или услуг, он применялся в банковских структурах, гостиничном бизнесе и других сферах деятельности. Осложняют использование регрессионного метода по большей части большой объем необходимых статистических данных и эконометрические нюансы, с которым сталкиваются специалисты. Нельзя сказать, что этот метод всегда дает отличный результат и решает вопрос выбора расположения магазина. Зачастую, при построении регрессионной функции не удается создать высокий коэффициент детерминации и желаемую точность линий зависимости. Виной этому возможность ошибки в измерении значений основных параметров, так как довольно сложно правильно рассчитать переменные. Они должны быть идентичны тем, которые формируются потребительскими оценками.

В данном методе часто приходится прибегать к замене показателей, например, вместо площади торговой точки, часто используют данные, которые характеризуют ассортимент товара. Тогда конкурентная среда и предполагаемый уровень количества покупатель формируется искусственно. Также действует тот факт, что взгляд экспертов на ситуацию зачастую отличается от восприятия покупателей, что приводит к нарушению оценочных показателей. Экспертам не хватает данных для того, чтобы правильно моделировать различные ситуации, ведь каждый бизнес индивидуален и не всегда есть возможность провести параллель между существующей базой и особенностями отрасли. Довольно сложно достать всю необходимую информацию для формирования прогноза о нескольких десятках торговых точек, которые ориентированы на одинаковую категорию потребителей.

Метод выявленных предпочтений.

Этот метод основывается на различных моделях выявленных предпочтений, например, на модели Рейли. Суть метода заключается в следующем: выбор места для торговой точки формируется на основе пространственной информации, которая получена при опросе клиентов. Именно на ней базируется окончательный прогноз касательно доли рынка и возможного товарооборота. Все значения, которые будут использованы в данной методике, определяются с помощью эконометрического анализа. То, какую долю рынка занимают те или иные организации в данном районе, могут многое сказать о его привлекательности для предпринимателя. Метод выявленных предпочтений не ограничивается данными касательно одной точки расположения магазина, а приводит возможности развития бизнеса во всех рассматриваемых районах.



Приведем математические обоснования метода, в основе которого использована аксиома имени Люса. Вероятность того, что потребитель остановит свой выбор на данной точке, будет представлена буквенным обозначением. Потребитель будет представлен Pij, для которого i – это точка продажи, которую он выбирает, а j – коэффициент полезности использования данного варианта. Установим ограничения для потребителя – он может воспользоваться услугами не более и не менее, чем одной точки продаж. На основе этих данных можно сформулировать следующее выражение:

4651_1.jpg (2.18 Kb)


Обозначим его, как выражение А.

Буква i характеризует либо потребителя, либо ту ситуацию, в которой он совершил определенный выбор. Когда эта модель ориентируется на розничную сеть продаж, то зачастую ситуация – это место проживания покупателя. Можно сделать поправки на наличие автотранспорта и социальные показатели, или демографические особенности. Именно таким образом специалисты моделируют многие случаи развития рыночных особенностей бизнеса.

Приведенное выше выражение можно видоизменить, переориентировав его на модель мультипликативного воздействия. Для этого необходимо учесть функцию полезности, которая имеет мультипликативный вид. Как частный случай, можно рассмотреть моделирование по принципу Хаффа, когда в основе процесса лежат только значение площади магазина и дальность е расположения от потребителя. Тогда выражение будет иметь следующий вид:

2686_2.jpg (2.94 Kb)


Обозначим его, как выражение Б.

Коэффициент Tij указывает на то, насколько далеко расположен потребитель от торгового зала в сложившейся ситуации. Sj- это площадь торговой точки, в то время, как показатель, принимающей обычно значение не больше трех и не меньше одного обозначен . Количество магазинов принято за n.

Для того, чтобы определить вероятные потребности потенциальных покупателей в конкретной торговой точке, используется выражение:

59_3.jpg (3.2 Kb)


Данное выражение обозначим, как В.

Здесь xkij будет выступать показателем, который характеризует значение К, как описание точки j в случае наступления ситуации i.

Вк указывает на эластичность данной переменной, а q – общее число значений, которое учитывается при формировании функции полезности.

Мультиномиальный вид данной функции:

3568_4.jpg (4.83 Kb)


То, какая функция будет выбрана для того, чтобы проанализировать месторасположение торговой точки, зависит от занимаемой рыночной доли и показателей. Если эластичность функции имеет убывающую тенденцию, например, по площади магазина, то используется первая схема моделирования, а если необходимо учесть затраты на рекламу, то вторая. Для того, чтобы оценить коэффициент bk, потребуется выбрать возможное поведение потребителя и иметь точную информацию о показателях xkij. Эти показатели не могут постоянно меняться, и основываются на постоянных характеристиках выборки. Эксперт самостоятельно выбирает наиболее важные факторы, которые будут повлияют на сложившиеся ситуации и будут лежать в основе уравнений регрессии. Чаще всего, эти ситуации подразделяются на несколько групп, на основе выбранных факторов, которые составляют уравнение.

При выборе ситуации необходимо ориентироваться на показатели, которые имеются: Pij и xkij. Учитывая то, что спроектировать поведение покупателей со стопроцентной вероятностью невозможно, выбираются средние показатели по всем выбранным коэффициентам. Другой вариант формирования оценочной базы основывается на количестве постоянных покупателей той или иной точки и распределении числа посещений каждого из них за определенный временной промежуток. К используемым характеристикам относятся: расстояние, которое потребитель преодолевает до торговой точки, транспорт, используемый им и многие другие, которые могут охарактеризовать покупателей. Для того, чтобы проанализировать выбор местоположения торговой точки для супермаркета, берется семь основных показателей. К ним относятся ассортимент товаров, длительность дороги, график работы и дизайн интерьера, а также ценовая политика и политика предоставления информации, и общая атмосфера. Каждый покупатель сам оценивает, насколько тот или иной пункт соответствует ожиданиям. Бывает, что эксперты сами формируют оценки, но тогда перечень весомых факторов слегка меняется. К нему относятся: площадь магазина, удобство расположения, ценовая политика, время на дорогу и дизайн торговой точки.

Первая модель основывается только на тех данных, которые характеризуют монотонную зависимость долей рынка и эластичности на конкретно выбранной точке. В таком случае функция имеет либо постоянно убывающий, либо растущий характер. Значения, которые формируются на основе оптимальности или сегментирования, не могут быть использованы для данной модели. К оптимальным показателям можно отнести характер выкладки товара, освещение в зале или уровень обслуживания.

Часто используется система географического сбора информации, которая состоит из различных программных данных, и именно на их основе формулируется база пространственных данных, которые впредь будут лежать в основе исследования. Эксперт делает выбор местоположения торговой точки, где и будет анализировать данные на основе такого географического сбора данных. Если же к рассмотрению принимается небольшой город, то он весь является объектом для анализа данных. Для того чтобы определиться с политикой спроса в крупном мегаполисе, необходимо выбрать территорию, радиусом несколько километров. Для того чтобы выбрать ситуационные обстоятельства, достаточно определить интересующую предпринимателя территорию. После этого, она разбивается на отдельные районы, в которых и проводится анализ потребителей.

Для того, чтобы правильно сформулировать основу для прогноза, необходимо учесть два основных критерия: количество исследуемых районов и методику оценки потребительских предпочтений.

В последних двух моделях предполагается свобода выбора для описания поведения потребителей. Вполне возможна ориентировка на средние значения, распределение затрат, которые в последствии повлияют на прогнозирование ситуаций. Для характеристики поведения потребителей часто используются количественные показатели, например, посещаемость магазина человеком или количество схожих магазинов в исследуемом радиусе. Для того чтобы проанализировать ситуацию на основе последней модели, используется степень важности торговой точки для покупателей. Опрос проводится среди тех людей, которые являются постоянными клиентами магазина и совершают большие покупки.

То, насколько эффективным будет исследование, зависит от специфики работы предприятия, для которого будет проводиться анализ. Например, если ориентироваться на крупный торговый центр, то можно выделить следующую тенденцию формирования заключений:



• Название самого посещаемого торгового центра, в котором респонденты делают покупки;
• Название торгового центра, где ожидаемо следующее приобретение потребителя;
• Распределение количества визитов покупателя по всем торговым центрам;
• Данные о том, сколько человек тратит в каждом из магазинов.

Последний пункт максимально значим для тех магазинов, которые ориентированы на конкретную группу товаров, например, инструменты, стройматериалы, одежда и так далее.

После того, как все оценки получены и есть определенный набор информации, необходимо рассчитать рыночные доли и показатели, которые характеризуют покупателей. Именно эти данные лягут в основу аналитического анализа с помощью метода наименьших квадратов и максимальной вероятности. Так как при аналитическом методе отсутствуют гарантии получения достоверной информации, использование методики наименьших квадратов весьма актуально.

Выражение В можно преобразовать с помощью математических формул, что приведет к линейной формулировке по отношению к показателям. Тогда уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом:

9921_5.jpg (4.09 Kb)


Для мультиномиальной функции уравнение выглядит немного иначе:

54_6.jpg (3.82 Kb)


В этих уравнениях добавляются показатели, которые означают: среднюю геометрическую вероятность исхода ситуации - 67_7.jpg (818 b) , среднее значение k-го показателя для магазинов, а 2555_8.jpg (1.26 Kb) - это значения среднего арифметического для возможных ошибок касательно всех точек, которые имеют место в ситуации i.

К рассмотрению подлежат только те данные, которые получены по относительной шкале. Значения, основанные на сокращениях размерностей, не допускаются к участию в этой модели. Иногда используются виды моделирования, где данные берутся из интервальной шкалы.

Ошибки, которые допускаются в моделях, имеют свойства гетероскедастичности. То, какие варианты ошибок могут встретиться, напрямую связано с постановкой и формулировкой опроса. Для оценки показателей можно использовать стандартную методологию, но метод наименьших квадратов повышает вероятность достижения максимально верного вывода.

Если говорить о моделях, которые основаны на выявленных предпочтениях, необходимо выделить два положительных момента.

В первую очередь, это возможность получить результат в количественном выражении, и при этом, максимально точный. Для того чтобы точность модели была выше, можно использовать формулы, которые приведены выше. Не смотря на то, что в них вводятся дополнительные значения, которые могут слегка усложнить вычисления, именно они позволяют учесть все особенности факторного взаимодействия. Эта методика отличается от приведенных выше, точностью прогнозируемых данных.

Второй положительный момент заключается в том, что метод выявленных предпочтений позволяет проще обосновать правильный выбор местоположения торговой точки. Здесь основным показателем является достижение максимального дохода для предпринимателя. Именно на основе этого формируется наиболее приемлемая концепция, а также рассчитываются эластичности долей рынков с использованием существующих переменных. Чаще всего такая модель является наиболее правильным выбором прогнозистов, если речь идет об открытие сети торговых точек, а не одного магазина.

Но есть и ограничения рыночных характеристик, которые делают прогнозы по методу выявленных предпочтений неверными. Самое главное из них – не стабильная атмосфера на рынке. Если, анализируя отрасль, можно говорить о том, что поведение её субъектов, конкуренция или другие экономические показатели в скором времени могут подвергнуться серьезным коррективам, модель использовать не стоит. Прогнозируя поведение рынка на данных, которые имеют место в текущий момент, может быть ошибочным для нововведенных показателей.

Неправильный выбор места для торговой точки на основе приведенной модели также может быть обусловлен пространственными особенностями территории или региона.

В нашей стране очень актуальна проблема для желающих создать торговые гипермаркеты или их сеть. Ведь выбрав определенный район в крупных региональных мегаполисах, во время возведения объектов уровень конкуренции имеет одну характеристику. Но после того как строительство нескольких однотипных сетей завершиться – конкуренция стремительно возрастет и прогноз может утратить свою актуальность. Поэтому в таком случае лучше воспользоваться каким-либо, из ранее предложенных, методов. Но, как показывает практика многие желающие организовать свою деятельность в таких крупных городах, как Москва или Санкт-Петербург, все еще основываются на такой методологии анализа. Если речь идет о крупном супермаркете, торговом центре или гипермаркете, необходимо учитывать, что сеть может охватить не один город или регион, но и различные области страны.

Для того, чтобы данная методика исследования принесла верные результаты, необходимо очень расширенно и серьезно подойти к вопросу составления опросного листа. Рассмотрим ситуацию, если главный вопрос листа касается последнего места, в котором человек приобрел интересуемые товары. Для того, чтобы статистические данные были достоверны, необходимо опросить более двух тысяч человек, тридцати наблюдений, а оценку ошибочной вероятности девять десятых для десяти пунктов. Хотя для получения данных касательно других показателей, например, о распределительных характеристиках визитов, можно опросить и около четырехсот человек.

Для того, чтобы правильно выявить местоположение торговой точки, все же желательно опросить как можно больше респондентов, а также постараться получить всю необходимую информацию. Поэтому качественная анкета содержит, как минимум, семь вопросов закрытого характера.

Выводы по статье.

Итак, в данной статье мы ознакомились с четырьмя известными методами, которые предприниматели могут использовать для того, чтобы определить места расположения своих магазинов с максимальной точностью. На последнем методе, а именно методе выявленных предпочтений, мы остановились подробнее, так как именно он является самым часто используемым на территории нашей страны. Не стоит ограничиваться только одной методикой, в виду индивидуальности, как территориальных особенностей, так и отраслевых. Иногда там, где совершенно не действенный метод, например, контрольного списка, может идеально подойти аналоговая методика, и так далее.

Главное, что стоит знать начинающему предпринимателю, это то, что в зависимости от того, насколько серьезно он подойдет к выбору местоположения магазина, посещаемость и успешность работы может, как подыматься, так и убывать. Как уже было представлено выше – существуют четыре различные методики, каждая из которых действенная и способна ограничить предпринимателя от ошибочного выбора. Не смотря на то, что распространенными на территории нашей страны являются только два из них, оставшиеся тоже весьма практичны, и пользуются популярностью в других странах. Задумываясь о том, как выбрать место для торговой точки или магазина, необходимо рассмотреть все существующие варианты формирования правильного решения.





Поделиться в социальных сетях:

Подпишись на ежедневную рассылку лучших статей!

Вы можете отписаться в любой момент

Похожие материалы:







РАЗМЕСТИТЬ ФРАНШИЗУ
добавить франшизу в каталог
РАЗМЕСТИТЬ РЕКЛАМУ
стоимость размещения рекламы
BBCont.ru 2011-2018 l Все для вашего бизнеса: бизнес идеи и бизнес планы, бизнес книги, бизнес статьи Копирование материала приветствуется при наличии активной ссылки на bbcont.ru

Администрация сайта не несет ответственность за предоставленную информацию.
18+