1. FMCG-ритейл Кейсы: 1.Планирование сети при помощи «зон пригодностей». 2.Карты распределения существующих клиентов сети 3.Пример прогноза выручки гипермаркета

2. Типовые задачи: Планирование сети с нуля в городе N Расширение сети в городе N Оптимизация работы сети Прогноз выручки (товарооборота) в потенциальном месте (в т.ч. С учетом каннибилазации) Другие задачи

3. Кейс №1 Планирование сети при помощи «зон пригодностей». Слияние и поглощение

4. Задача – найти интересные для бизнеса территории для последующего поглощения объектов, попадающих в эти территории Решение – «построение зон пригодностей» при помощи ГИС и формирование зон поиска (зона интереса)

5. Премиум и Люкс. Глобальный анализ геомаркетинговых факторов результат Формула пространственного многочлена факторов представлена в отчете

6. Премиум и Люкс. Зоны пригодности

7. Покупка основного конкурента Нахождение зон интереса стратегическое решение Планирование сети при помощи «зон пригодностей». Слияние и поглощение

8. Кейс №2 Карты распределения существующих клиентов сети

11. Кейс №3 Пример прогноза выручки гипермаркета

12. Методы расчета потенциала и выручки - расчет по торговой зоне (определение максимального расстояния, которое сможет проехать или пройти потребитель); - сравнение характеристик местоположения; - метод множественной регрессии; - гравитационные методы.

13. Модели потребительского поведения (подход Хаффа) Лучше отражают социально-экономическое поведение агентов Дают возможность делать оценку вероятности Предполагается, что дают более высокую точность, чем ряд других методов оценки (балльный метод/экспертные оценки; методы, связанные с ошибками измерений факторов; методы оценки потенциала в заданной зоне) Позволяют оценивать эффект каннибализации

14. Гравитационный подход Эмпирические исследования проф. Хаффа 60-70 гг. 20 века Модель «гравитации» в торговле – силы притяжения для объекта торговли, помещенного посредине между двумя телами с разной массой (двумя городами)

15. Модель Хаффа Данная модель позволяет: рассчитать потенциальные зоны для каждого из указанных магазинов; рассчитать вероятностную поверхность посещений каждого из указанных магазинов; рассчитать потенциальный объем посетителей каждого из указанных магазинов (при прочих равных условиях); провести моделирование размещения потенциального магазина (построить сценарий изменения ситуации на рынке при появлении новых магазинов).

16. Модель Хаффа

17. Вероятность посещения магазина №101: зоны наибольшей вероятности красные Зона нового магазина. Он отнял часть посетителей у магазина №78 Сценарий без открытия нового магазина и с открытием Без открытия С открытием Модель Хаффа

18. Салоны по продаже кухонь в г.Санкт-Петербург. Прогноз числа продаж в штуках и отношении к наихудшему магазину Учитывается агломерация Учитываются данные за 5 лет с 2011 г. по 2016 г. Произведена предварительная очистка данных по продажам (без сопутствующих товаров) Число магазинов (статистическая база) – 10 шт. Средняя относительная ошибка (отклонение от факта) – 10% Модель адаптирована под рынок кухонь – есть особенности поведения потребителя Модель используется для построение гео-модели для размещения новых магазинов

19. Магазины интерьерных дверей в г.Москва. Прогноз оборота и предельно допустимых ставок аренды Смоделировано размещение сети «с нуля» Учет склада Учет факторов целевой аудитории, мест скопления конкурентов Учет амбиций по доле на рынке Расчет оценок оборота сети в среднем на основе прогноза 4 лет Расчет предельных ставок аренды для рекомендуемых мест размещения в % от оборота

20. Магазины интерьерных дверей в г.Москва

21. Гипермаркеты в Санкт-Петербурге. Прогноз числа чеков Учитывается агломерация Учитывается автомобильный и общественный транспорт, перемещение пешком Учитывается «порог лени» при достижении магазина Доля выборки – 24% от рынка Средняя относительная ошибка – 30%

22. Задача – прогноз выручки будущего гипермаркета Решение – выборочное обследование домохозяйств + ГИС технологии

23. Пример прогноза выручки гипермаркета средний чек в гипермаркете/магазине у дома частота посещений расходы семьи на продукты питания среднедушевой доход на человека в семье средний размер семьи 439 записей Самые посещаемые магазины конкурентов в зоне доступности от будущего объекта

24. Пример прогноза выручки гипермаркета Численность населения на 1 кв.м торговой площади по зонам обслуживания гипермаркетов Зоны обслуживания гипермаркетов

25. Пример прогноза выручки гипермаркета Вероятность посещения магазина по объектам- аналогам ближайшим конкурентам Обоснование зоны транспортной доступности к гипермаркету

26. ПРИМЕР. ГЕОМАРКЕТИНГ В ИССЛЕДОВАНИИ КИНОПОКАЗА совместно с Невафильм Research

27. Исходные данные кейса (2013): Город Хабаровск (590 тыс. жит.) 9 кинотеатров (24 зала) Задача: Оценить эффективность киносети заказчика (3 кинотеатра) Оценить перспективы нового кинотеатра заказчика (4 зала)

28. Типы кинотеатров Центральные киноплощадки Районные развлекательные комплексы Многофункциональные развлекательные кинокомплексы Квартальные киноклубы

29. Факторы оценки привлекательности кинотеатров Ценовая политика Репертуарная политика Время работы на рынке Качество обслуживания Размер киносети Размер ТРК Размер кинотеатра (число залов)

32. Пример результата оценки каннибализации по модели Как будто, если конкуренция на рынке в след.году будет такой:

33. Сценарий показывает, что: новый кинотеатр сети при заданных параметрах (размере и числе залов) будет создавать ощутимую конкуренцию существующему при заданной привлекательности кинотеатра, потенциал нового объекта примерно равен действующему (охватывает такую же по размеру аудиторию), а вложения требуются в больших объемах (намного больше число залов) Пример результата оценки каннибализации по модели

34. Спасибо за внимание! Информационно-консалтинговая группа Центр пространственных исследований