3 Grundlegende Standortmodelle der Dienste - erklärt!
1. Schwerkraft- oder räumliche Interaktionsmodelle:
Diese basieren auf dem von Reilly entwickelten Gesetz der Schwerkraft im Einzelhandel. Das Grundprinzip dieser Modelle ist, dass die Bewegung von Kunden, die von einem bestimmten Einzelhandelsgeschäft angezogen werden, umgekehrt proportional zur Entfernung und direkt proportional zur Attraktivität des Verkaufs (häufig gemessen an seiner Größe) ist.
Das am häufigsten zitierte Modell ist wahrscheinlich das von Huff, Ghosh und Craigh entwickelte Modell, das besagt, dass 'die Wahrscheinlichkeit, dass ein Einzelne einen bestimmten Einzelhandelsladen auswählt, dem Verhältnis des Nutzens dieses Geschäfts zur Summe der Versorgungsleistungen aller anderen entspricht speichert, die die Person betrachtet. In diesem Zusammenhang wird davon ausgegangen, dass der Nutzen von der Größe der Filiale und der Entfernung zwischen den einzelnen Kunden und den Filialen abhängt. Diese Beziehung mathematisch ausdrücken:
P ij ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person in der Zone i (i = 1, … m) reisen und in der Einrichtung j (j = 1, .., n) einkaufen wird.
S j ist die Größe der Einkaufseinrichtung j
Dik ist die Entfernung oder Fahrzeit zwischen der Zone i und der Einkaufsmöglichkeit k
m ist die Anzahl der Zonen
n ist die Anzahl der Einkaufsmöglichkeiten
β ist der Parameter, der empirisch geschätzt werden muss
Der Parameter p spiegelt den Einfluss der Reisezeit auf verschiedene Arten des Produktkaufs wider. Es wird vorgeschlagen, dass er zwischen 0, 5 und 3, 0 liegen kann, wenn er größere Werte für Convenience-Güter annimmt und wo die Entfernung einen großen Einfluss hat: zum Beispiel beim Einkauf von Lebensmitteln.
Das folgende Beispiel wird den Prozess veranschaulichen:
Derzeit bieten zwei große Supermärkte in X und Y einen Service für sechs kleine Städte / Zonen (A, B, C, D, E und F) an. Eine nationale Supermarktkette erwägt die Eröffnung einer neuen Filiale am Standort Z. Diese Standorte sowie einige der Hauptstraßen sind in Abbildung 5.4 dargestellt.
Einige Daten zu den Filialen sind in Tabelle 5.3 dargestellt. Dies zeigt die Entfernungen zu den sechs Städten, die Grundfläche der bestehenden Geschäfte und die für den neuen Laden vorgeschlagenen und die Einwohnerzahl der Städte. Da die Entfernung eine bedeutende, aber nicht dominante Auswirkung hat und die Geschäfte hauptsächlich mit Convenience-Produkten handeln, wird ein Wert für P von 2 angenommen.
Der erste Schritt der Analyse ist die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person aus Stadt A in Einrichtung X einkaufen wird, ist gegeben durch:
Die verbleibenden Wahrscheinlichkeiten sind in Tabelle 5.4 dargestellt. Es ist dann möglich, die potenziellen Verkaufserlöse genauer zu untersuchen. Ausgangspunkt sind die Bevölkerung (oder Haushalte) in jeder Stadt und die durchschnittlichen Ausgaben pro Haushalt.
Durch einfaches Multiplizieren der Wahrscheinlichkeitswerte in Tabelle 5.4 mit der Bevölkerung werden Schätzungen der potenziellen Kunden, die jede Einkaufseinrichtung besuchen, angegeben. So sind zum Beispiel die potenziellen Kunden von Zone A bis zu den Anlagen X, Y und Z 8, 92, 6, 62 und 4, 46 (in Tausend). Dies gibt der Organisation die Möglichkeit, den vorgeschlagenen Standort hinsichtlich seines Verkaufspotenzials zu bewerten.
Das Modell lässt sich am besten mit einer Tabellenkalkulation einrichten. Es ist dann möglich, die alternativen Szenarien sehr schnell zu untersuchen. Ein zweiter vorgeschlagener Standort kann einfach betrachtet werden, indem die entsprechenden Entfernungen von den sechs Städten geändert werden. Es können Kompromisse zwischen den durch die Erhöhung der Verkaufsfläche an der Einkaufsanlage erzielten zusätzlichen Umsätzen und den Kosten dieser zusätzlichen Verkaufsfläche bewertet werden.
2. Modelle der Regressionsanalyse:
Normalerweise werden Regressionsmodelle verwendet, um den Speicherumsatz vorherzusagen. Hierbei handelt es sich um die abhängige Variable, die als lineare Funktion einer Anzahl unabhängiger Variablen betrachtet wird, die als Teil des Prognoseprozesses verwendet werden. Der Ladenumsatz kann daher als abhängig von der Verkaufsfläche des Geschäfts, der Anzahl der Wettbewerber, den Parkkosten, der Bevölkerungsgröße in der Umgebung usw. betrachtet werden.
Die allgemeine Form dieses Modells lautet wie folgt:
Y = a 0 + a 1 x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 +… + a n x n + ԑ
woher,
y = geschätzter Umsatz
x i = die i- te unabhängige Variable
a i = a konstant, der Koeffizient der i- ten unabhängigen Variablen
a 0 = eine Konstante
ԑ = ein Fehlerausdruck
Es ist wahrscheinlich, dass der Satz unabhängiger Variablen und ihre relative Bedeutung mit den Geschäftsarten variieren.
Diese sind in Tabelle 5.5 dargestellt
3. Checklisten und Analoga:
Viele Organisationen verlassen sich auf Checklisten, Analoga und Intuition, um die Lösung ihrer Standortentscheidungsprobleme zu unterstützen. In der Tat hat Intuition häufig die unstrukturierte Checkliste zur Grundlage. Ihr Vorteil besteht darin, dass sie den Analysten systematisch durch alle Faktoren führen, die als potenzielle Schlüsselfaktoren angesehen werden können.
Eine Checkliste ist in Tabelle 5.6 dargestellt.
