Выбор места расположения предприятия

Для оценки коэффициентов  bk необходимо знание факторов xkij и вероятностей выбора Pij. Значения этих переменных привязаны к определенным «ситуациям выбора», то есть к ситуациям, для которых предполагаются одинаковые условия выбора (значения переменных не меняются от случая к случаю). Аналитик свободен в определении факторов, участвующих в выделении ситуаций выбора и в уравнении регрессии. Как правило, факторы, разграничивающие огромное множество всех ситуаций на искусственные группы или «ситуации выбора», одновременно входят в уравнения (3—4) в качестве регрессоров.

Каждую ситуацию выбора мы должны ассоциировать с  соответствующими вероятностями Pij и переменными xkij. Так как истинные значения вероятностей нам не известны, то они заменяются усредненными по каждой ситуации оценками распределения предпочтений потребителей pij. В другом случае, когда множество ситуаций выбора совпадает с множеством респондентов, вероятности оцениваются через распределение числа визитов, совершенных данным потребителем.

В число факторов включаются переменные, описывающие  торговую точку, и переменные, описывающие  потребителя (расстояние до точки, наличие  автомобиля). Например, перечень, предложенный, включает семь атрибутов для торгового центра: ассортимент, время пути до центра, дизайн, время работы, уровень цен, атмосферу и информативность. Значение этих переменных оценивается потребителями самостоятельно. Возможен и подход, в котором эти характеристики оцениваются экспертно. Например, в перечень переменных, оцененных экспертным путем, могут войти следующие: время в пути, площадь торговой точки (как приближение для ассортимента), наличие парковки, уровень цен, дизайн. Следует отметить, что в модель MCI мы можем включить только переменные, от которых доля предприятия на локальном рынке и эластичность доли должны зависеть монотонно (только возрастать или только убывать). В частности, мы не можем использовать переменные сегментирования и переменные, заведомо имеющие оптимальный уровень для доли (уровень освещенности, доля сопутствующих товаров).

Данные, необходимые  для калибровки модели, почти всегда собираются путем полевого исследования. Специалист должен выбрать территорию исследования. В случае небольшого или среднего города территория будет равна территории всего города. Если же исследуется рынок города-миллионера, то возможно ограничить исследование только территорией вблизи предполагаемого места (но с радиусом не менее двух километров).

 В некоторых  случаях можно обойтись геоинформационной системой (ГИС) — комплексом из программы и данных, предназначенных для отображения и анализа пространственных данных.

Разбиение выборки  на ситуации может производиться  уже после полевого этапа, хотя обычно необходима хотя бы территориальная  стратификация. Таким образом, вся  территория исследования разбивается  на ряд небольших районов. В каждом районе опрашивается определенное количество домохозяйств с целью выяснения  их предпочтений.

Здесь следует отметить два тонких момента: выбор числа  районов и выбор способа измерения  предпочтений потребителей.

Модель (3—4) оставляет  достаточно много свободы для  описания предпочтений, а именно, для  интерпретации P. Схема не запрещает  использование в качестве усредненной  оценки распределения расходов, что  должно дать на выходе модели прогнозы оборота. Часто же под P понимается распределение  визитов или распределение торговых точек по критерию максимальной важности для потребителя. В последнем  случае выборка искусственно ограничивается теми домохозяйствами, которые совершают  основную часть покупок данной категории  только в одной торговой точке. Проблема измерения предпочтений сводится к  проблеме постановке основных вопросов.

Эффективность способов описания предпочтений определяется типом  предприятия, для которого производится исследование. Для торгового центра возможны следующие варианты основного  вопроса:

1. Назвать центр, в котором совершается подавляющая часть покупок .
2. Назвать центр, в который потребитель скорее всего пойдет за покупками в следующий раз.
3. Указать распределение числа визитов за покупками по торговым центрам.
4. Указать распределение расходов на одежду по торговым центрам .

Для специализированных магазинов наиболее подходящим кажется  вопрос о распределении расходов.

После получения  массива подготовленных для анализа  данных проводится расчет оценок долей P и параметров потребителей. С этими  данными аналитик оценивает модель методами наименьших квадратов или максимального правдоподобия. Второй метод в силу характера вычислений не гарантирует получения действительной величины оценки, поэтому лучше использовать метод наименьших квадратов. Путем несложных алгебраических операций выражение удается привести к линейному виду относительно коэффициентов. В наиболее распространенном варианте уравнение регрессии для MCI будет выглядеть следующим образом:

 
(5)

Для MNL используется иное уравнение:

 
(6)

В уравнениях (5—6)  обозначает 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.

Для этой модели требуется  измерение всех переменных в относительной  шкале, то есть переменные, полученные на основе методов сокращения размерности, здесь неприемлемы. Тем не менее, существуют варианты записи модели, для  которых может быть использована интервальная шкала.

К сожалению, для  ошибок модели характерна гетероскедастичность. Выражения для вариации и ковариации ошибок в модели зависят от формы основного вопроса, и обсуждение этого вопроса выходит за рамки обзорной статьи. Отметим, что для повышения качества оценок используется обобщенный метод наименьших квадратов. Возможно использование и стандартного метода, но в таком случае точность оценки коэффициентов будет ниже. Модели выявленных предпочтений имеют минимум два важных преимущества. Первое состоит в возможности получения количественного результата с максимальной точностью. Отметим, что точность моделей может быть повышена за счет учета взаимодействия между факторами, которое вводится в модель (3—4) ценой некоторого усложнения. Точность прогнозов из модели выявленных предпочтений немного выше, чем у регрессионных моделей и аналоговых методов. Большее значение имеет второе преимущество, заключающееся в лучшей интерпретируемости результатов. Из модели MCI или MNL мы можем легко вычислить эластичность доли рынка по любой переменной и выбрать оптимальную концепцию центра, исходя из максимизации прибыли девелопера. Преимущества данной методики особенно очевидны, когда ставится задача выбора местоположения для более чем одной торговой точки.

Применение модели ограничивается случаями исследования рынков, находящихся в состоянии  относительной стабильности. Если в  развитии розничной торговли города в ближайшее время предполагаются значительные изменения (в том числе, за счет реализации рассматриваемого проекта), то модель, откалиброванная  на текущих данных, будет неверна  для будущего (context dependency problem). В частности, параметр чувствительности к расстоянию существенно меняется вместе с пространственной структурой розничной торговли города. Кроме того, чувствительность к параметрам, по которым существующие торговые точки различаются мало, будет очень низка или статистически незначима.

 В настоящее  время в большинстве региональных  столиц крупные торговые центры  проектируются в условиях отсутствия  фактической конкуренции. Вместе  с тем ожидается достаточно  высокий уровень конкуренции  после завершения строительства,  поэтому как выбор местоположения, так и концепции объекта являются  для девелопера очень важными решениями. Использование в данном случае модели выявленных предпочтений в ее базовом варианте, несмотря на высокую мощность метода, приведет к некорректным результатам.

Для супермаркетов  территория возможного применения методики значительно шире.

Очевидный недостаток метода выявленных предпочтений заключается  в необходимости проведения полевого исследования с довольно сложным  вопросником. В случае, если в качестве основного вопроса используется вопрос о последнем месте совершения покупок, размер выборки, по нашим оценкам, должен составлять не менее 2000 респондентов целевого сегмента. В таком случае мы используем приемлемый размер выборки для построения регрессии (около 30 наблюдений) и ошибку оценки доли +/–10 процентных пунктов с доверительной вероятностью 0,9. Но для вопроса о распределении числа визитов приемлем значительно меньший размер выборки (от 300—400 респондентов).

С другой стороны, полевое  исследование является весьма желательным  этапом процесса выбора местоположения торговой точки (которое часто происходит одновременно с выбором концепции). Поэтому ценой использования  метода выявленных предпочтений в данном случае будет лишь включение 7—10 закрытых вопросов в анкету.

Глава 3 место расположение ресторана

Не многие факторы имеют  большее влияние на успешную деятельность ресторана, чем его месторасположение. Великолепный дизайн, роскошное меню и безукоризненное обслуживание – все это совершенно беспомощно при невыгодном месторасположении  предприятия. И в любом случае, строится ли новое здание специально под ресторан, или же выбирается помещение для покупки или  долгосрочной аренды, совершенно необходимым  является предварительный анализ демографической  ситуации, конкуренции и общей  проходимости данного района, в котором  планируется открыть новое предприятие. Такие мероприятия помогут подобрать  наиболее выгодное и прибыльное месторасположение.

Необходимо убедиться, что  такие факторы, как концепция  предприятия и его целевая  аудитория будут служить дополнительной поддержкой для выбранного месторасположения. Это особенно важно при неожиданно возникающих сложностях и вообще любых непредвиденных обстоятельствах. Небольшой застой является допустимым явлением для любого недавно открывшегося предприятия общественного питания. Но уделение особого внимания всем аспектам, касаемым выбора месторасположения, может значительно уменьшить вероятность провала. Следует рассмотреть следующие детали, и то, как они могут повлиять на выбор месторасположения:

При существовании ощутимой необходимости и востребованности ресторана данной концепции в определенном месте, его появление там привлечет потребителей и заинтересованную аудиторию. В этом случае неудобные подъездные пути, плохая парковочная зона или вообще ее отсутствие и плохой обзор могут не составить проблем. Существует не мало ресторанов, которые обходятся без всего этого и при этом нормально функционируют и приносят прибыль. Тем не менее, предприятия, только начинающие свою деятельность, нуждаются в любых конкурентных преимуществах для формирования постоянной клиентской базы, поэтому не стоит игнорировать положительные стороны удачного месторасположения.

Видимость.

Ресторан, расположенный  на пересечении двух центральных  аллей естественно имеет хороший  обзор. Он бросается прохожим в глаза  и может быть даже использован  в качестве ориентира. В обратном случае, ресторан, расположенный в  тени деревьев или во дворе домов  и практически не заметный с пешеходных путей или проезжей части имеет  не самое выгодное месторасположение, и это является его недостатком. Заведения, имеющие хороший обзор, могут получить дополнительных случайных  клиентов, что положительно повлияет на загрузку и, следовательно, на прибыль  предприятия.

Проходимость.

Следует обратить внимание на каждодневную загруженность потоков  машин и пешеходов вблизи месторасположения  ресторана. Предприятие, расположенное  в зоне с большой проходимостью  имеет больше шансов на привлечение  дополнительных клиентов. Люди с большей вероятность зайдут перекусить в заведение, которое находится у них по пути куда-либо, нежели специально отклонятся от своего маршрута лишь для того, чтобы выпить чашечку кофе с тортом, и при этом потерять двадцать минут.

Досягаемость.

Даже если месторасположение  ресторана хорошо просматривается, потребители могут не посетить его, если у них возникнут какие  либо затруднения с тем, как подойти, или подъехать к предприятию. К примеру, предприятие расположено  на одной стороне проезжей части, но вблизи нет ни разворота, ни пешеходного  перехода. В таком случае, есть вероятность  того, что многие водители, путь которых  проходит по другой стороне дороги, не станут сворачивать с намеченного  пути, чтобы просто перекусить в  ресторане, хотя они и заметят  его присутствие на данной улице. Другим примером может служить бар-ресторан, вблизи которого нет ни метро, ни проезжей части. Так как многие клиенты  в таких заведениях употребляют  спиртные напитки, то они не будут  приезжать туда за рулем. А сложности, связанные с обратной дорогой  гостей предприятия не сыграют на руку заведению. Многие клиенты подобных предприятий, скорее всего, сделают  выбор не в пользу данного ресторана. Плохую досягаемость можно постараться  восполнить продуманной маркетинговой  концепцией, рассмотреть возможность  скидок и бонусов.

Парковка.

Как это ни парадоксально, но рестораны, которые предлагают весьма ограниченную по своим возможностям парковочную зону или не имеют  таковой вообще, могут вызвать  раздражение у посетителей и  испортить им впечатление о посещении заведения. Конечно, хорошо спланированная концепция и великолепная кухня могут смягчить негативное впечатление от отсутствия парковки и тех сложностей, с которыми может столкнуться клиент, ища место для своего автотранспорта. При этом все же следует предпринять все возможные действия, чтобы процесс попадания в ресторан не вызывал у гостей никаких негативных эмоций. Чем легче припарковаться у заведения, тем с большим удовольствием гости будут в него возвращаться, конечно, при условии, что обслуживание, блюда и атмосфера заведения им по вкусу. Альтернативным вариантом решения проблемы маленькой парковочной зоны может стать наличие у предприятия собственного парковщика.