Как выбрать место для торговой точки или магазина? Этот вопрос интересует тех, кто уже подготовил бизнес-план, четко сформулировал цели и задачи, имеет четкие представления о том, что ожидать от бизнеса в дальнейшем.
Руководители фирм, работающих в сфере розничной торговли, прекрасно понимают, что выбор места для торговой точки определяет множество факторов дальнейшего развития компании. Решается множество вопросов – проходимость целевых покупателей, прибыль, имидж компании. Стоит понимать, что выбор места ограничивается финансовыми возможностями. Открывая фирму в самом сердце города, придется быть готовым к большим затратам на аренду и получение прав на строительство. Делая прогнозы на прибыль, которую получит компания спустя некоторое время после начала функционирования, следует опираться на то, какое местоположение будет занимать фирма. Только в этом случае можно получить более-менее объективную оценку денежного оборота еще до открытия.
В большинстве случаев предприниматели рассматривают исключительно географическое положение. Предварительный анализ дает возможность определить количество проживаемого населения рядом с торговой точкой, изучить круг покупателей, в том числе рассмотреть транспортную обстановку, понять, насколько комфортно или неудобно людям добираться до организации.
Но нельзя учитывать лишь только географический фактор. В условиях высокой конкуренции рассматривать местоположение как единственный источник пользования клиентами – нерационально.
Вдобавок, при расчетах размеров торговой зоны можно получить неточности. Например, определяя количество населения. Трудно получить точный результат, если проводить измерения торговой зоны исключительно методами полевого исследования с опорой на статистику. Велика вероятность смещения полученных данных. В этом случае ошибка может привести к непродуманной трате больших денег, особенно, если речь идет о торговых центрах и гипермаркетах.
Для того чтобы спрогнозировать оборот и прибыльность розничной компании, а также сделать выбор места для торговой точки, используются популярные на нынешний день методы прогнозирования. В нашей стране активно используются два метода для решения задач, наиболее эффективных и приносящих хорошие оценочные результаты. Но всего существует 4 типа методов.
Метод контрольного списка
По-другому этот способ называют рейтинговой методикой. Для этого рассматривается несколько вариантов местоположения торговой точки. Они анализируются по определенному набору параметров, оценку которых проводят специалисты по каждому параметру отдельно.
Список параметров бывает совершенно разный. Как правило, это зависит от самого эксперта и от типа компании. Набор включает в себя множество факторов, таких как:
• социальные и демографические характеристики населения, проживающего в районе нахождения компании;
• индекс насыщенности <1>;
• интенсивность проходимости пешеходов и проезда автомобилей;
• расположение проездов к зданию;
• наличие парковок;
• видимость компании;
• наличие компаний, рядом расположенных, которые могут усилить поток клиентов (например, торговые центры).
Для того чтобы определить индекс насыщенности <1>, нужно потенциал территории по определенному типу товаров разделить на общую площадь всех розничных предприятий, относящихся к выбранной категории.
Специалисты, использующие при анализе данных метод контрольного списка, могут получить в итоге достаточно отличающиеся между собой результаты. Это связано с тем, что отдельная шкала варьируется по каждому параметру. Таким образом, у разных специалистов могут получиться разнящиеся итоги. Например, оценка расположения проездов к зданию может иметь показатели от 1 до 10, у другого – в пределах от 4 до 6. Чем больше мы имеем различных вариантов, тем объективней и точнее будет итоговый анализ.
Как правило, значения всех оценок подлежат нормированию. Но выше мы говорили о том, что более объективные результаты приносит анализ разных вариаций. Для того чтобы найти золотую середину – используется количественная шкала, которая также может нормироваться.
Метод контрольного списка – один из самых популярных практик по определению с местоположением компании и в Европе, и в США, и в России. Для его реализации не нужны большие денежные вложения. Хорошие эксперты выставляют куда более объективную оценку, в то время как статистика имеет свои погрешности. Это самое большое преимущество. Метод контрольного списка оправдает себя на все 100%, благодаря привлечению опытного специалиста, который профессионально оценит имеющиеся варианты площадок. Есть и негативная сторона данного метода – в контрольном списке нет возможности учитывать проблему эффектов взаимодействия между характеристиками различных точек. Поэтому данный метод отлично подходит для того, чтобы сделать предварительный выбор места для торговой точки.
Аналоговый метод
Этот метод, как видно из названия, заключается в том, что анализ проводится с использованием уже существующих значений и характеристик. Уже на их основе формируется прогноз. Местоположение выбирается согласно полученным данным, главное условие – оптимальность и соответствие прогнозам ожидаемого оборота.
Аналоговый подход позволяет использовать стабильные характеристики торговых точек. Одной из таких характеристик является привлечение клиентов, благодаря привлекательности расстояния. Здесь учитывается и близость проживания заинтересованных клиентов, и досягаемость торгового места. Транспортная обстановка определяет время, которое потребуется посетителям для того, чтобы добраться до компании.
Как выбрать место для торговой точки или магазина, используя аналоговый метод?
1. На первом этапе отбираются все торговые компании, которые имеют между собой схожесть по профилю, направленности, ассортименту, категории товаров, торговой площади.
2. Второй этап заключается в том, чтобы проанализировать факторы, которые привлекают клиентов, а также нащупать возможности нового привлечения. Чаще всего статистика собирается благодаря изучению торговой зоны и проведению опросов среди посетителей. В США сбор статистики также проводится путем внесения в список автомобильных номеров у припаркованных возле торговых центров машин, которые затем сравниваются с базой данных по регистрации автомобилей.
Вопросы клиентам и посетителям, которые можно использовать для сбора статистики:
• место проживания;
• время в пути до торговой точки;
• способ передвижения;
• частота посещения торговой точки;
• обстоятельства посещения (плановые закупки, посещение компании каждый день после работы, приобретение определенного продукта);
• цель посещения.
3. Третий этап заключается в том, чтобы просчитать оборот. Как правило, для этого достаточно посчитать количество населения, заинтересованного в новоиспеченной компании. Прибыль новой торговой точки будет отличаться от аналоговой компании, благодаря различиям в плотности населения целевого сегмента.
Если проводить более сложные расчеты, то необходимо учитывать все средства передвижения клиентов, наличие дома или офиса вблизи торговой точки. Также учитывается доход потенциального потребителя. Но для проведения подобного анализа нужно обладать широкой базой информации исходных данных, а также временем.
Аналоговый метод имеет ряд преимуществ перед методом контрольного списка, так как он наиболее очевиден. Если во втором методе за основу берется определенная функция, которая коррелируется с потенциальным оборотом, то в аналоговом методе используется прямое вычисление.
Однако оба метода не имеют четкой схемы, на которую следует опираться при анализе и обработке данных. В аналоговом методе специалист располагает меньшими возможностями для свободных действий, но даже в этом случае можно получить неожиданный результат.
Регрессионный метод
Выбор местоположения торговой точки можно провести разными методами анализа. Например, одним из таких методов является регрессионный.
Этот подход наиболее строгий. За основу берутся характеристики местоположения торговой точки, относительно которых строится регрессия оборота. Сначала производится выбор места, которое по ожиданиям должно принести наибольший оборот. Этот способ также помогает эффективно выбрать место для торговой точки. Для начала специалисту необходимо выявить похожие по своим масштабам организации. Они не должны быть полностью идентичными, достаточно всего лишь сходства по типу: супермаркет, склад-магазина, небольшой магазин розничной торговли.
Задача эксперта – оценить значения каждой переменной, которая описывает местоположение торговой точки. Переменные должны содержать информацию о конкуренции, ценах, рыночной обстановке в районе местоположения, особенности торговых точек, портрет потребителей. Следует учитывать тот факт, что все переменные должны обрабатываться одним специалистом.
Регрессионный анализ является простым и дает наиболее объективные результаты. Чаще всего он находит применение в проведении анализа сетей розничных организаций, таких как гостиницы, филиалы банков, магазины продовольственных товаров.
Регрессионный анализ для определения местоположения торговой точки имеет свои недостатки. Главная проблема – статистика. Здесь могут возникать серьезные расхождения из-за отсутствия линейности зависимостей и ошибки измерения основных переменных. В этом случае построение хорошей зависимости может претерпеть неудачу.
Дело в том, что переменные-регрессоры чаще всего берутся для уравнения не в тех значениях, которые существуют в представлении потребителей, а заменяются условными конструкциями. Например, данные о площади торговой зоны могут заменить показатели широты ассортимента. Отсюда возникает несоответствие характеристик организаций между клиентами и экспертами. При заменах переменных-регрессоров такие показатели, как конкуренция и потенциал потребителей, оцененные искусственно, могут не соответствовать реальной картине.
Выбор местоположения торговой точки методом регрессионного анализа также исключает возможность испытать выявленные проблемы на практике. Это связано с отсутствием данных, которые необходимы для того, чтобы построить уравнение регрессии. Если же анализ проводится экспертом крупной торговой сети, то тогда найти информацию на основе 10 и более однотипных торговых организациях намного легче.
Модели выявленных предпочтений
В основе этой модели лежит развитая пространственная модель Рейли, в отличие от которой используются параметры, оцененные эконометрическим путем. При этом оценка и прогнозирование строится на фактических данных. Выбор местоположения торговой точки будет исходить из того, насколько устроит оборот, прибыль и общая привлекательность торгового места. Также, помимо географического положения, данный метод позволяет проработать дальнейшую концепцию развития. Благодаря этому можно рассмотреть несколько сценариев, позволяющих выбрать оптимальный вариант расширения.
Существует аксиома Люса, из которой следует, что потребитель (i) выбирает только одно торговое заведение. Сама вероятность (Pij) того, что потребитель выберет конкретную организацию (торговую точку – j) будет равняться полезности использования этой организации (Uij) в сумме полезностей всех магазинов. Эта формула приведена ниже:
Когда эксперты используют модель выявленных предпочтений, то рассматривают характеристики потребителя: материальные, социальные и географические. Специалисты рассматривают, в каком районе проживает потенциальный клиент, имеет ли личный автомобиль.
Эта модель очень часто используется для того, чтобы прогнозировать доли рынка разных товаров и услуг. Если в первую рассмотренную формулу добавить функцию полезности мультипликативного вида, то перед нами появится формула модели мультипликативного взаимодействия (MCI). Частным случаем модели MCI является популярная модель Хаффа, в ней включено два параметра: удаленность торговой точки от потребителя (Tij) и площадь торговой точки (Sj). - некоторый положительный параметр, требующей статистической оценки, а n – число торговых точек. Формула для данной модели выглядит следующим образом:
Формула модели MCI выражается так:
Для определения вероятности используются следующие значения: xkij - k-я переменная, описывающая точку j в ситуации выбора i, Bk - показатель чувствительности функции полезности к k-й переменной (или уровень эластичности по этой переменной), q - число переменных, участвующих в функции полезности.
Функция полезности мультиномиального вида (MNL) выглядит так:
Для того чтобы определиться с тем, какую функцию использовать для анализа, нужно учитывать зависимость маркетингового эффекта от значений факторов. Для модели MCI характерно убывание эластичности доли по значениям переменных (площадь торгового заведения), а для модели MNL важно наличие точки максимальной эластичности при значениях переменной, не равных нулю (например, расходы на рекламу).
Для того чтобы правильно оценить уровень эластичности по переменной, необходимо знание факторов xkij и вероятностей выбора Pij. Значения переменных основываются на тех ситуациях, в которых подразумевается, что условия выбора будут идентичными. В этом плане эксперт располагает свободой в определении тех факторов, которые способствуют становлению той или иной ситуации выбора. Факторы входят в уравнение в качестве регрессоров в том случае, если они разграничивают множество существующих ситуаций на группы.
Так как определить истинные показатели вероятности невозможно, то они заменяются средними оценками распределения значений потенциальных клиентов. Если же количество ситуаций выбора совпадает с количеством респондентов, тогда показатели вероятности определяются путем сортировки количества посещений, которые сделаны потребителем.
Факторы содержат переменные, которые характеризуют и саму торговую точку, и ее потребителей (место проживания, наличие автомобиля). Существуют следующие типы переменных:
• ассортимент;
• дизайн;
• информативность;
• внутренняя атмосфера;
• режим работы;
• время пути до центра;
• цены.
Именно потребители оказывают максимальную помощь при определении местоположения торговой точки, так как они оценивают значения данных переменных. В других случаях оценка проводится экспертом, но она будет включать такие параметры, как время пути, площадь торговой точки, дизайн, цены, наличие парковки. Модель MCI содержит только те переменные, от которых движение эластичности доли может двигаться только по линии роста или убывания. Использовать переменные сегментирования в этом случает невозможно.
Для того чтобы
выбрать место для торговой точки и получить данные для калибровки модели, необходимо провести полевое исследование. Специалист выбирает локацию будущей торговой организации. Она может включать в себя как весь город, так и ограниченную территорию в радиусе не менее 2 км, если речь идет о крупно населённом городе.
Также данные можно получить благодаря
ГИС – геоинформационной системе. Это программы, которые содержат пространственные данные, отображают их и анализируют.
Первая разбивка полученных ситуаций выбора возможна после проведения полевого исследования. Однако, территориальная стратификация также необходима. Территория, на которой проводится анализ, разбивается на районы. И уже в каждом районе локально проводится опрос для того, чтобы выявить предпочтения потенциальных клиентов.
Для этого проводится выбор количества районов, а также вариант измерения предпочтений потребителей. При измерении предпочтений важно правильно сформулировать и предложить вопросы. Следует учитывать тип торговой организации, для которой проводится анализ.
Перед вами пример основного варианта вопроса, который позволяет легко определить местоположение для торгового магазина:
• назвать место, в котором совершается наибольшая часть всех покупок;
• назвать место, в которое респондент отправится за покупками в другой раз;
• назвать число визитов и их распределение по торговым центрам;
• назвать долю расходов, которая приходится на каждый посещаемый ТЦ.
Последний вопрос является наиболее оптимальным для торговых точек узкой направленности и специализации.
Когда проведены все мероприятия по сбору данных, опросам среди потребителей, следует провести расчет оценок долей (P) и параметров потребителей. С этими данными аналитик оценивает модель методами наименьших квадратов или максимального правдоподобия. Уравнение регрессии для MCI будет выглядеть следующим образом:
Для модели MNL уравнение будет выглядеть так:
- геометрическое среднее вероятностей выбора различных объектов в ситуации i; Xki — геометрическое среднее значений k-й переменной для всех торговых точек в ситуации i,
и — арифметическое среднее ошибки по всем объектам для ситуации i.
В этой модели должны быть измерения в относительной шкале. Но существуют варианты отображения модели, в которых используются показатели в соответствии с интервальной шкалой.
Тем не менее, избежать ошибок невозможно. В основном они исходят от вида основного вопроса. Для того чтобы качество оценок было максимально высоким, применяется метод наименьших квадратов. При использовании стандартного метода в итоге будут получены показатели с заниженными коэффициентами.
Подводя итог, можно сказать, что метод выявленных предпочтений имеет свои преимущества. Первое: количественный результат будет получаться точным и приближенным к максимуму объективности. Такая точность появляется благодаря тому, что во внимание берется взаимодействие между факторами. Точность прогнозов выше, чем у других моделей и анализов, но не намного. Второе: результаты отлично интерпретируются. Выше уже говорилось о том, что данная модель позволяет выявить оптимальный вариант и концепцию развития торговой организации.
Метод выявленных предпочтений позволяет выбрать место для торговой точки в количестве, превышающем одно предприятие.
Следует учитывать тот факт, что данная модель актуальна только в том случае, если на рынке существует стабильная ситуация. Если в будущем предвидятся изменения в сфере розничной торговли, то модель, построенная на текущих данных, не отразит должным образом обстановку относительно будущего компании.
В России подобная проблема является наиболее встречаемой. Дело в том, что на начальном этапе строительства, как правило, отсутствует конкуренция. Но по завершении проекта и его открытии, появляется много конкурирующих организаций, деятельность которых может сказаться на обороте новоиспеченной компании. В этой ситуации составление модели выявленных предпочтений не принесет должного эффекта, покажет некорректные результаты из-за динамичности и подвижности рыночных изменений.
Эта модель отлично подходит для запуска торговых центров в таких крупных городах, как Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, для супермаркетов в региональных столицах.
Один из минусов этой модели – проведение полевого исследования на основе сложных вопросов. Для того чтобы построить регрессию, необходимо сделать правильную выборку, также учитывать ошибки оценки доли. Таким образом, выборка может достигать количества 2000 респондентов.
Но это самый оптимальный и удобный вариант для подборки местоположения, так как не только помогает подобрать лучшее местоположение, но и выбрать подходящую концепцию для дальнейшего развития компании.
Методу выявленных предпочтений мы уделили больше всего внимания, так как он является наиболее усложненным и новаторским на территории России. Тем не менее, для того чтобы подобрать наилучшее
местоположение для будущей торговой точки, можно использовать любой из вышеприведенных методов. Желательно применять более одной модели для получения наиболее точных и объективных результатов. Каждый случай открытия организации розничной торговли имеет свою специфику, и вы теперь имеете представление о том, какой из методов использовать нужно именно в вашем случае.
В России популярны метод контрольного списка и аналоговый метод. Каждый из описанных методов обладает мощными ресурсами и аналитическими возможностями. Эксперты имеют большое поле для деятельности и проведения анализа, обладают широким выбором методов для того чтобы осуществить точный расчет и подобрать наиболее оптимальный географический вариант расположения торговой точки. Как выбрать место для торговой точки и магазина – теперь вы знаете и можете использовать любой из вышеописанных методов для реализации своих бизнес-идей.
