Как и почему специалисты Geomatrix улучшили базовую модель Хаффа для анализа розничной зоны обслуживания

Почему пользователям Geomatrix не требуются дорогостоящие GIS-специалисты и как им удается выбирать подходящую локацию для своего будущего магазина быстрее и точнее? Секрет – в улучшениях базовой модели Хаффа, разработанные специалистами Geomatrix.

А.Базовая модель Хаффа, 1964 год

где

Pij = вероятность присутствия клиента в заданной исходной точке i, когда он направляется в конкретный торговый центр j

Sj = размер торгового центра j

Тij = время в пути или расстояние от исходной точки клиента до торгового центра

b = показатель для Tij, отражающий влияние времени в пути на различные виды шоппинг-поездок

В ней указывается, что вероятность приверженности Pijк магазину jсо стороны жителей в заданной исходной точке iравна пропорциональному отношению между размером этого магазина (Sj) и расстоянием между данным регионом iи данным магазином j(Tij), по сравнению с общим размером, формируемым всеми N магазинами в окрестностях этой зоны.

Проблемы модели и улучшения, внесенные Geomatrix

  • Размер торговых центров / магазинов

Проблема:Базовые модели Хаффа ограничены определением размера торгового центра / магазина.

Решение: Мы решили эту проблему, предложив двойной подход, заключающийся в предоставлении выбора либо элемента размера (зона продаж, соотношение общей площади (GBA), соотношение аренднопригодной площади (GLA)), либо агрегированного параметра привлекательности, который будет определен для каждого магазина.

Данный параметр привлекательности для каждого магазина или для каждой торговой марки определяется непосредственно пользователями системы и может изменяться пользователем независимо для того, чтобы испытать несколько сценариев.

  • Выбор торговых центров / магазинов

Проблема: Базовая модель Хаффа ограничена учетом всех торговых центров / магазинов в пределах определенной зоны доступности, независимо от параметров их размера / привлекательности.

Решение: Мы присвоили системе инструмент фильтрации для того, чтобы пользователь мог самостоятельно выбирать только те торговые центры / магазины, которые соответствуют его анализу.

  • Незнание покупательского поведения потребителей

Проблема:Базовая модель Хаффа ограничивается только вычислением отношения вероятностей для каждого клиента в исходной точке.

Решение: Мы разработали и интегрировали в систему все наши синдицированные данные и собственное поведение клиента, аналогичное покупательскому поведению потребителей для того, чтобы автоматически рассчитывать потенциальный клиентский трафик и оборот менее чем за одну минуту.

  • Незнание поведения потребителя при выборе магазина

Проблема:Базовая модель Хаффа ограничена тем фактом, что в пределах конкретной зоны доступности каждый торговый центр / магазин будет рассматриваться как потенциальный конкурент для всех потенциальных потребителей этой же зоны доступности. Например, если в какой-то конкретной области мы найдем 500 конкурирующих продуктовых магазинов, то вероятность посещения одного из этих магазинов всегда будет выше нуля, а это означает, что потребитель будет тратить свой бюджет на продукты между 501 магазином, что абсолютно невозможно.

Решение: Мы позволяем пользователю системы выбирать количество магазинов, в которых средний потребитель будет регулярно тратить средства в течение конкретного периода времени (обычно от 2 до 6 пунктов назначения), и перераспределяем спрос для каждого потребителя между лучшими 2-6 магазинами.

  • Время расчета

Проблема: При выполнении базовой модели Хаффа на настольной геоинформационной системе (GIS), время расчета и создания одного (1) единственного сценария – аналитического отчета для среднего торгового центра / крупного магазина, занимает от полдня до одного дня, в зависимости от уровня опытности GIS-аналитика компании, без учета наличия и качества требуемых социально-демографических данных и данных по конкуренции, наличия и качества дорожной сети, наличия и качества потребительского поведения.

И данные временные затраты умножаются для каждого нового сценария. Следовательно, для некоторых проектов, в которых необходимо определить оптимальный коммерческий формат для конкретного местоположения, принимая во внимание разные сценарии конкуренции, разные сценарии заторов трафика по дням и часам, а также различные коммерческие концепции, потребуется несколько недель.

Решение: Наша система позволяет выполнять каждый сценарий менее чем за одну (1) минуту в онлайн-режиме, значительно снижая затраты и требуемые ресурсы.

  • Преимущества

Описание результата: Базовая модель Хаффа

Описание результата: Модель Хаффа от «Геоматрикс»

Благодаря интеграции наших алгоритмов нам удалось значительно улучшить модель Хаффа:

  • Технически: сократить время формирования отчетов с 1 дня в автономном режиме до 1 минуты в онлайн-режиме
  • В плане эффективности: мы сделали модель более реалистичной, принимая во внимание поведение конечного потребителя, а также внутренние аналогичные данные компании.
  • Ресурсы: высококвалифицированные GIS-специалисты для создания/получения данных и реализации модели Хаффа больше не требуются, эту работу может выполнить любой сотрудник, пройдя 20-минутное обучение.
  • Управление рисками: поскольку система доступна для любого специалиста, не связанного с GIS, контроль отчетности может выполняться на любом уровне управления, другой сценарий может быть выполнен за считанные минуты для того, чтобы принять лучшие деловые решения и минимизировать инвестиционные риски.

 

0 ответы

Ответить

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *