Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет
“Высшая школа экономики”»
Факультет экономики (Санкт-Петербург)
Кафедра экономической теории
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
На тему: «Геомаркетинговый подход в принятии решений по размещению
предприятий»
Студентка группы №143
Киракосян Карина Игоревна
Научный руководитель
Старший преподаватель кафедры
экономической теории Куга Я.Т.
Санкт-Петербург, 2014
СОДЕРЖАНИЕ
Введение......................................................................................................... 3
Глава 1. Пространственная конкуренция ................................................. 6
1.1.
Методы принятия решений.................................................................... 6
1.2.
Монополистическая и пространственная конкуренция...................... 8
1.3.
Маркетинг и территориальный маркетинг ......................................... 12
Глава 2. Геомаркетинговое исследование .............................................. 15
2.1.
Методика подхода................................................................................. 15
2.2.
Этапы исследования ............................................................................. 16
2.3.
Структура исследования ...................................................................... 18
Глава 3. Геомаркетинговый анализ данных ........................................... 19
3.1.
Реализация геомаркетингового подхода ............................................ 19
3.2.
Метод центра масс ................................................................................ 26
3.3.
Множественная регрессия ................................................................... 28
Заключение .................................................................................................. 32
Список литературы ..................................................................................... 36
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ....................................................................................... 39
2
ВВЕДЕНИЕ
Данная работа посвящена вопросу изучения сущности территориального
(пространственного) подхода в маркетинге, а именно, геомаркетинговому
анализу
пространственных
данных,
его
появлению,
применению
и
эффективности в рамках существующих реалий.
В современном мире предлагается огромное множество различных
товаров и услуг, дифференцированных по различным характеристикам,
способных удовлетворить самые нестандартные предпочтения потребителей.
Рынок
характеризуется
неоднородностью
товаров,
большим
его
разнообразием, отсутствием совершенной конкуренции между продавцами и
их анонимности для потребителя. Помимо изучения подобных моделей
рынка в теории, сторона реальных производителей или распространителей
продукта также прикладывает всевозможные усилия для разработки
оптимальных стратегий успешного ведения бизнеса в сложившихся
рыночных условиях.
Постоянно
усиливающаяся
конкуренция
между
фирмами,
производящими разнообразные товары и предоставляющими широкий
спектр всевозможных услуг не позволяет угаснуть интересу к различным
способам продвижения товара – концепциям маркетинга. Существует
достаточно широкий спектр различных факторов, способных повлиять на
выбор покупателя и входящих в комплекс маркетингового инструментария,
таких как цена, качество, бренд, упаковка, лояльность покупателей и т.д.
Далеко не последнее место в данном списке занимает месторасположение
точки розничной продажи товара или предоставления услуги.
К определению месторасположения той точки, где покупатель может
непосредственно получить товар или услугу, продавец должен подходить
крайне ответственно, так как в условиях достаточно высокой насыщенности
рынка и занятости горожан именно этот фактор может повлиять на выбор
потребителя в высшей степени. Принятие решения в отношении размещения
3
точки розничной продажи является долгосрочной инвестицией, включающей
в себя огромные затраты, что побуждает продавцов более внимательно
относиться к данному вопросу. Геомаркетинг возник на стыке маркетинга и
геоинформатики, когда стало очевидно то, что размещение точки продажи
является одним из самых важных факторов рентабельности продукта.
Данный
подход
часто
пространственной
трактуется
экономики».
как
«конкретное
Геомаркетинг
является
применение
популярным
направлением для исследования и практического применения благодаря
таким причинам, как: сложность определения предположительно наиболее
подходящего расположения торговой точки; ограничения на аренду и
застройку
городского
пространства;
большие
объемы
средств,
расходующихся именно на данный вид затрат, особенно в начале
деятельности; постоянно усиливающаяся конкуренция как производителей,
так и дистрибьюторов товаров и т.д. В настоящее время крупнейшие
компании
пользуются
подобными
услугами,
предлагаемыми
специализированными компаниями на коммерческой основе, в целях
определения оптимальных локаций для расширения сети.
Таким образом, геомаркетинговая деятельность ориентирована на
решение индивидуальных задач (кейсов) по
расширению ритейла и
оптимизации размещения розничных сетей из различных отраслей рынка.
Пространственные
маркетинговые
исследования
дают
рентабельные
результаты при их применении в самых разных сферах: фармацевтической,
банковской, оздоровительной, продуктов питания и т.д.
Целью данной работы является анализ геомаркетингового подхода в
теории и его тестирование на практике. Для достижения данной цели были
поставлены такие задачи, как изучение имеющейся по данной теме
литературы,
рассмотрения
опыта
проведения
геомаркетинговых
исследований, в частности, опыта российских компаний, а также попытка
самостоятельно
проанализировать
данные
посредством
применения
инструментов подхода. Помимо реализации самого подхода на реальных
4
данных, было необходимо оценить, насколько эффективные результаты
могут быть получены посредством подобного анализа. В этих целях был
использован метод центра масс в качестве подтверждающей процедуры, а
также значимость расстояния для покупателя была обоснована посредством
применения регрессионного анализа.
Предметом данной работы является геомаркетинговый подход к
повышению эффективности размещения точек
продаж. Объектом –
пространственно конкурирующие на определенном рынке фирмы.
В первой главе работы рассматриваются некоторые теоретические
аспекты геомаркетингового подхода, затрагиваются история и причины его
возникновения,
широта
распространения
использования
такого
вида
продвижения, методы применения данной концепции в реальности,
необходимые для этого инструменты. Помимо этого, анализируются
фундаментальные работы на тему пространственной конкуренции в целом,
разнообразие методов принятия решений в данной области. Во второй главе
описывается
методология
геомаркетингового
подхода.
анализа,
а
Практический
именно,
раздел
описание
работы
этапов
посвящен
применению геомаркетингового подхода к данным реальной организации,
анализу того, насколько рентабельно использования подобной стратегии
расширения
в
действительности
российских
регионов,
и
насколько
результаты соответствуют реальному положению дел. Также осуществлено и
описано подтверждение результатов геомаркетингового анализа с помощью
метода центра масс и обоснована актуальность работы посредством
эконометрического анализа.
5
ГЛАВА 1. ПРОСТРАНСТВЕННАЯ КОНКУРЕНЦИЯ
1.1. Методы принятия решений
Принятие
решений
в
сфере
размещения
предприятий
может
рассматриваться как для промышленных предприятий, так и для розничных
продавцов.
Для
промышленных
предприятий
необходимы
огромные
вложения в оборудование, вопрос размещения предприятий упирается также
в наличие рабочей силы и величине ее оплаты. В отношении ритейла данный
вопрос упирается в маркетинговые стратегии и инструменты. Занимаясь
вопросом планирования локаций и расширением сети, компания гарантирует
себе стабильность и защищенность от неких локальных кризисов.
Рассмотрением
и
исследованием
вопроса
определения
оптимального
размещения точек розничной продажи исследователи и предприниматели
задаются, начиная с 1960х годов (работы Davies and Rogers, 1984; Guy, 1980;
Jones and Simmons, 1987; Birkin и др., 2002), рассматривая его одновременно
с
двух
сторон:
Преимущественно,
географии
ранние
ритейла
работы
на
и
эту
менеджмента
тему
были
ритейла.
посвящены
расположению продуктовых магазинов (Clarkson и др., 1996; Smith and
Sanchez, 2003), что вполне естественно, так как на 2005 год в
Великобритании затраты на ритейл продуктов составляли 74% общих затрат
в ритейле (IGD, 2005). Продукты питания покупаются людьми постоянно и
это напрямую связано с затратами потребителей, огромную роль в данном
секторе играют транспортные издержки покупателей, во многом определяя
конечный
выбор,
что
вызывает необходимость
геодемографического
моделирования (John, 2000).
Количество и роль организаций, занимающихся на коммерческой
основе исследованиями в сфере размещения точек ритейла самых различных
товаров, значительно возросли за последние несколько лет. К более
ответственному
и
тщательному
выбору
месторасположения
6
предпринимателей
«интуитивно»
подтолкнуло
определяемых
несколько
как
причин:
оптимальные;
недостаток
все
мест,
возрастающая
конкуренция производителей; достаточно большие затраты, уходящие на
аренду помещений и пр. (Wrigley, 1992; Guy, 1997). Помимо этого, преградой
к размещению в очевидно привлекательных местах стало принятие
градостроительными комитетами городов различных мер по очистке центра
и исторического центра города от огромного количества точек продаж
разнообразных товаров (Planning Policy Guidance Note 6, 1996, Great Britain).
Основной теоретической моделью, используемой для прогнозирования
продаж торговой точки, является гравитационная модель (Benoit and Clarke,
1997). Данная модель основана на физической модели гравитации Ньютона
и дополнена утверждениями о том, что выбор потребителя зависит от
степени привлекательности торговой точки и расстояния от его места
жительства (Rogers, 1984). Другими словами, вероятность обращения
покупателя к конкретному магазину и расстояние, которое он вынужден
преодолеть, находятся в обратной экспоненциальной зависимости. В связи с
отсутствием необходимой технической базы до определенного момента
времени данная модель была достаточно сложна в реализации и не
пользовалась популярностью для принятия решений в данной области.
Ситуацию изменило появление геоинформационных систем (ГИС),
которые представляют собой компьютерные программы, где в графической
форме в комплексе охвачены все объекты города. С помощью данного
программного обеспечения стало возможным анализировать пространство с
минимальными издержками времени и денег, ГИС являются необходимым
инструментом для изучения пространства города, как для обычных людей,
так и для предпринимателей, принимающих решение о расположении точек
ритейла.
7
1.2. Монополистическая и пространственная конкуренция
В
рамках
экономической
теории
рыночные
отношения
могут
складываться в одну из нескольких форм. К основополагающим моделям
относятся модели совершенной конкуренции и монополии, занимавшие
когда-то ведущее место в анализе реальных рыночных отношений. Тем не
менее, в наше время довольно сложно охарактеризовать реальность с
помощью данных моделей. Таким образом, выделение в отдельный вид
такого
комбинационного
типа
конкуренции,
как
монополистическая
конкуренция в 1933 году Эдвардом Чемберлином признается существенным
вкладом в экономическую науку. «Чистая конкуренция, монополистическая
конкуренция,
чистая
монополия
–
такова
классификация,
которая
представляется мне по природе дела исчерпывающей» [3, стр. 338], причем
олигополию Чемберлин также рассматривал как подвид монополистической
конкуренции. Данная модель и по сей день признается актуальной для
организации промышленности, она широко изучается и применяется
современными исследователями и предпринимателями.
Монополистическая конкуренция считается комбинацией
чистых
монополии и конкуренции вследствие включения в ее основу допущений той
и другой моделей. При том, что рынок допускает наличие множества
продавцов и покупателей, а также обеспечивает сравнительную свободу
входа на рынок и ухода с него, совершенную информированность каждого из
участников (условия рынка чистой конкуренции), также условием его
существования является широкая дифференцируемость и неоднородность
продукта, что позволяет ему приблизиться к монополистическому рынку,
обеспечивая
некую
степень
монопольной
власти
для
каждого
из
производителей.
Выделение еще одного вида конкуренции между производителями, в
первую очередь, было обусловлено нарастающим со временем вниманием к
возникновению широкой дифференциации продуктов по разным признакам в
8
условиях конкуренции множества продавцов одного товара. Для покупателя
продукт может быть дифференцирован самыми различными способами: по
физическим характеристикам товара – вес, состав, вкусовые добавки и пр., по
дополнительным его характеристикам, таким как упаковка, имидж, бренд, а
также по местоположению источника товара или услуги.
Главной характеристикой монополистической конкуренции является
некоторый уровень монопольной власти, имеющийся у каждого продавца на
рынке. До тех пор, пока его продукт в какой-либо степени отличается от всех
аналогичных, производитель может варьировать цену, не рискуя встретить
резкий отток покупателей, так как уникальность его товара защищает от
подобного исхода. Когда мы говорим о пространственном размещении, то
характеристикой,
играющей
такую
роль,
является
географическая
отдаленность продавцов товара или услуги. Перед продавцом стоит проблема
выбора между дифференциацией
товаров и
ценовой
конкуренцией.
Соответственно, данные характеристики находятся в обратной зависимости:
чем больше товар отличается от других (большое расстояние между
конкурентами), тем меньше влияние изменений цены на спрос (меньше
эластичность спроса по цене), и наоборот (Хотеллинг, 1929).
Местоположение
точки
продажи
выделяется
отдельным
видом
дифференциации, предполагающим транспортные расходы, что и определяет
выбор потребителя. Одной из основополагающих работ, посвященных
вопросам
пространственной
конкуренции,
является
статья
Гарольда
Хотеллинга (1929), в которой автор подробно рассматривает ситуацию
дуополии с проблемой выбора местоположения фирм в условиях линейного
города. Помимо установления цен, каждая из фирм обязана определиться с
местоположением точки продажи. Таким образом, существуют две стратегии
продавцов: расположиться ближе друг к другу или же на разных концах
линейного пространства. Один из наиболее значительных выводов работы
Хотеллинга – это принцип минимальной дифференциации. Фирмы,
торгующие на
конкретном рынке, стремятся предложить аналогичные
9
товары для того, чтобы увеличить долю рынка, ими охватываемую.
Классический пример относительно данного вывода касается политической
гонки: предвыборные программы политиков достаточно похожи, при
высказывании абсолютно противоположных мнений существует риск потери
части электората.
К сожалению, данный вывод был сделан в рамках достаточно жестких
условий линейности города и дуополии фирм с бесконечным числом
безразличных потребителей. Другими словами, такая модель работает только
в теории и нуждается в дополнительном практическом тестировании. Хотя
фирмы и захватывают большую долю рынка, они сталкиваются с сильной
ценовой конкуренцией, уменьшается роль такой характеристики, как
лояльность покупателя к товару в силу его оригинальности. Таким образом, в
противоположность
приведенному
выше
принципу,
фирма
может
руководствоваться принципом увеличения уникальности и оригинальности
предлагаемого продукта в целях повышения степени монопольной власти
(Janet S., Netz & Beck A. Taylor, 2000). В своей работе исследователи
проводят сравнение двух эффектов и выясняют, какой из них оказывает
большее влияние на поведение продавцов на конкурентном рынке. На
примере заправочных станций в США показано большее влияние эффекта
монопольной власти. Такие противоречивые выводы разных исследований
говорят о том, что каждая сфера характеризуется по-своему, и не существует
единого вывода о том, как следует располагаться точкам продаж разных
товаров.
Тем не менее, вопрос остается прежним: как следует действовать
фирмам на реальном рынке при выборе местоположения точки розничной
продажи? Существуют разные методы принятия решений в данной сфере, но
большинство из них достаточно поверхностны и производятся путем
интуитивной
оценки
территории
на
предмет
возможности
аренды
помещения. Такой подход к вопросу, в конечном итоге, приводит к
10
огромным
убыткам
и
неэффективности
работы
магазинов,
их
неконкурентоспособности (Clarke I., Horita and MacKaness, 2000).
Еще совсем недавно единственные доступные для розничного продавца
методами
принятия
элементарные
решений
техники,
не
в
области
требующие
выбора
локаций
специальных
являлись
навыков
или
оборудования для реализации. Один из таких подходов (“gut feelings”)
основан на том, что руководитель посещает доступные для снятия в аренду
места и посредством своего суждения определяет, какое из них наиболее
подходит для размещения точки продажи. Не исключая некоторой
полезности подобного анализа, невозможно не обнаружить очевидной его
предвзятости и большой вероятности принять неверное решение. Помимо
этого, данный подход требует огромных затрат времени и абсолютно не
подходит для больших пространств и рынков. Еще один из элементарных
подходов (“checklist”) основан на составлении списка характеристик
потенциальных помещений для магазинов, таких как размер площади
магазина, количество людей, живущих поблизости и другие показатели. На
основании этих факторов проводится сравнение магазинов и вывод о том, где
следует поместить свой магазин. Конечно же, обе эти техники ценны в
качестве первоначального анализа и первого шага в процессе принятия
решения о размещении предприятия (Clarke G.,1998).
До сих пор одной из самых популярных техник определения
размещения магазина является метод аналогий, особенно, когда речь идет о
малом и среднем бизнесе. Этот подход предполагает оценивать уже
существующие магазины, их успешность и на основе этих данных
осуществлять прогнозирование рентабельности будущих точек продаж.
Прогнозирование может осуществляться на основе простой оценки или
проведения регрессионного анализа. Успешность применения данного
метода полностью зависит от возможности найти подобные магазины и
получить необходимые для оценки данные.
11
1.3. Маркетинг и территориальный маркетинг
Несмотря на популярность «онлайн»-продаж и услуг доставки товаров,
с течением времени розничная торговля постоянно развивается, открывается
все больше и больше точек продаж товаров. В соответствии с данными
Федеральной службы государственной статистики РФ, реальный оборот
розничной торговли продолжает увеличиваться с каждым годом. (См. Рис.
1.1)
Рис 1. 1 Оборот розничной торговли в РФ 2004-2011 гг.
Экономическая история говорит о том, что желания потребителя
далеко не всегда стояли в основе производства. В наше время производство
ориентировано на потребности покупателей, следовательно, именно от
степени их удовлетворенности зависит выручка производителя. Для
повышения
привлекательности
производимого
товара
или
услуги
необходимо постоянно исследовать предпочтения потребителей, чего можно
добиться только посредством широкого инструментария маркетинга. Ни для
кого не секрет, что в наше время маркетинг является основой торговли. Более
того, достичь достойного уровня продаж невозможно без умелого
применения комплекса маркетинговых инструментов, действие которых
12
охватывает все сферы продвижения товара: реклама, упаковка, а также
размещение розничных точек продаж.
Региональный (территориальный) маркетинг занимает далеко не
последнее место в комплексе инструментов для продвижения товара. Очень
многие компании стремятся к постоянному расширению, укрупнению
розничной сети, открытию новых точек в разных регионах. Особенно данная
дисциплина актуальна для Российской Федерации, ведь мы живем в одной из
немногих стран с такой огромной территорией и такой колоссальной
разницей в развитии регионов, что становится достаточно сложно оценить,
насколько прибыльным будет открытие новых точек в том или ином городе
или районе.
Помимо традиционного расширения фирмы на ближайшие регионы, в
России лишь в последние годы стремительно возросла и продолжает
повышаться популярность работы компаний по франчайзинговой системе.
Крупные сети предоставляют право индивидуальным предпринимателям в
регионах действовать на рынке от их имени, но при этом требуют от них
следования определенным правилам для поддержания качества на высоком
уровне.
Увеличение
числа
работающих
по
франшизе
фирм
также
способствует развитию геомаркетинга, ведь обычно такие корпорации, вопервых, стремятся к выбору оптимального расположения своих точек, вовторых, имеют достаточно средств для заказа подобных исследований. Для
таких компаний сложно оценить город простыми методами аналогий, так как
это пространство является для них незнакомым.
Целью применения геомаркетингового подхода является повышение
эффективности
посредством
и
прибыльности
пространственного
ведения
и
бизнеса,
что
временного изучения
достигается
разнородных
данных, полученных эмпирическим путем.
Действуя в конкурентной среде, продавцы могут менять многие
характеристики своего товара, например, цену, имидж, состав, качество или
ширину ассортимента, однако, подобное утверждение нельзя применить по
13
отношению к местоположению точки продажи. «Локация представляет собой
единственную фиксированную инвестицию в
уникальное и неизменное
состояние» (Colome and Serra, 2003), что констатирует тот факт, что к
определению местоположения необходимо подходить очень ответственно,
учитывая всевозможные факторы влияния на его успешность.
Частные
компании
специализированно
занимаются
разработкой
наиболее оптимального набора локаций для конкретной фирмы. Для того
чтобы определить оптимальный вариант размещения точки продажи товара
или предоставления услуги, необходимо изучить в совокупности весьма
обширные данные о населении – его составе, возрасте, социальном
положении; об инфраструктуре района, о ключевых предприятиях, торговоразвлекательных центрах, и, конечно же, тщательно проанализировать
расположение конкурентов. Таким образом, геомаркетинговый подход
подразумевает создание обширного комплекса знаний о городе, населении,
динамике временных изменений, что является основным препятствием на
пути самостоятельного проведения подобного исследования.
В
основе
любого
геомаркетингового
исследования
лежат
пространственно локализованные данные, которые представляют собой
комплекс
различной
информации,
соотнесенный
с
географически
определенным объектом с конкретными координатами: страной, городом,
районом и т.д. Для того чтобы локализировать данные, их необходимо
классифицировать (упорядочить) и позиционировать (привязать к месту).
Геоинформационные системы работают с пространственно локализованными
данными, представленными в картографическом виде, именно поэтому они
выступают в качестве площадки для проведения геомаркетингового анализа.
14
ГЛАВА 2. ГЕОМАРКЕТИНГОВОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
2.1. Методика подхода
В действительности, геомаркетинговый подход требует сбора и анализа
огромных объемов данных, что и является главной преградой для его
самостоятельного применения представителями среднего и малого бизнеса.
Помимо этого, результативность исследования повышается за счет обработки
данных не вручную, а с помощью специализированного программного
обеспечения, основанного на платформе ГИС, что требует средств на его
покупку и времени для его освоения. По этим причинам чаще всего
предприниматели обращаются за услугами в фирмы, занимающиеся
геомаркетинговыми исследованиями на коммерческой основе. Тем не менее,
подобные исследования достаточно дорого стоят и доступны не для всех
представителей бизнеса.
Для того чтобы провести полноценное исследование подобного рода,
от заказчика требуются координаты уже существующих точек продажи, а
также возможные координаты для расширения, так как в действительности
владелец не может расположить точку где угодно из-за возникновения
ограничений застройщика, лимита стоимости аренды площадей или
тривиального отсутствия какого-либо места. Для стороны исполнителя важно
наличие карты города, на которой были бы отмечены все конкурентные
точки продаж, а также желательно иметь достаточною информацию о составе
населения, его демографических показателях и базовые данные о городе, его
районах,
инфраструктуре,
транспортной
системе,
застройке
и
ее
перспективах.
Результат
геомаркетингового
исследования
зависит
от
задачи,
поставленной заказчиком. Существует несколько вариантов предполагаемого
итога исследования: получение единственного наиболее оптимального места
для размещения точки продажи, или набор таких местоположений, если
15
планы по расширению сети более масштабны, более того, заказчику может
потребоваться подробная карта с наглядной информацией о больших
территориях. Исследование может проводиться в рамках одного города или
целого региона, страны.
2.2. Этапы исследования
Одним из важнейших этапов геомаркетингового исследования
является составление агрегированного портрета целевого покупателя, то
есть, обобщение характеристик таких людей, которые наиболее часто
приобретают данную или аналогичную продукцию, пользуются сервисом,
предоставляющим подобные услуги. Например, нет смысла располагать
ювелирный отдел с высокими ценами неподалеку от университета, так как
мало кто из студентов может позволить себе такую продукцию. С другой
стороны, сотрудники успешно развивающегося банка вполне вероятно
заглянут в новый магазин ювелирных изделий и, по меньшей мере,
ознакомятся с его ассортиментом.
Конечно же, покупателей следует оценивать не только с позиций их
материального состояния, существует огромное количество факторов,
руководствуясь которыми можно соотнести того или иного человека с
образом потенциального потребителя какого-либо продукта, например, пол,
возраст,
семейное
положение,
занимаемая
должностная
позиция,
образование, и даже образ жизни в плане питания и физической активности.
С одной стороны, жизненный опыт вполне может помочь решить задачу:
какими же характеристиками обладает самый частый покупатель моей
продукции? С другой стороны, к данному вопросу можно подойти более
основательно
для
получения
действительно
надежных
результатов.
Проанализировав важность каждого из оказывающих влияние факторов по
случайной выборке, становится возможным отобрать наиболее значимые из
них и далее работать нацелено на потребителей, удовлетворяющих как
можно большему количеству характеристик из получившегося набора.
16
Данные о покупателях можно получить различными доступными
способами: проведение полевого исследования - наблюдения за процессом
покупки; интервьюирование владельцев бизнеса или их работников, поиск
информации о типичных покупателей посредством интернета и социальных
сетей.
В
рамках
пространственного
подхода
необходимые
данные
о
конкурентах чаще всего ограничиваются знанием расположения их точек
продаж. Другими словами, результатом данного этапа является карта с
нанесенными на нее точками продажи конкурентных товаров и зонами их
влияния на окружающую местность.
Когда мы выяснили портрет потенциального покупателя, мы сможем
сделать вывод о том, в каких местах больше концентрация людей,
подходящих под его описание. Нашей целью является упростить им дорогу
до нашего магазина/салона/кафе, то есть приблизить его к местам скопления
целевого сегмента покупателей. Помимо этого, необходимо оценить
транспортную, пешеходную и автомобильную доступность для покупателя,
проанализировав количество и расположение остановок общественного
транспорта, наличие крупных дорог/шоссе, нахождение поблизости крупных
спальных районов с шаговой доступностью. Конкретные для каждого
исследования
данные
зависят
от
того,
каким
образом
покупатели
зоны,
признанные
предпочитают посещать точку продажи.
На
завершающем
этапе
исследования,
оптимальными, проверяются на возможность аренды или построения
помещения под розничную точку, при этом стоит оценивать краткосрочные,
а иногда и долгосрочные
(в зависимости от типа ритейла) перспективы
застройки города. В зависимости от контекста, цели, задач каждого
конкретного исследования могут понадобиться какие-либо дополнительные
данные, что чаще всего выясняется в процессе работы над проектом.
Несомненное удобство проведения геомаркетингового исследования
состоит в том, что его итогом являются не расплывчатые рассуждения, а
17
вполне конкретная информация, чаще всего представленная в легко
воспринимаемом картографическом виде. Именно по этой причине данный
вид исследования довольно популярен среди предпринимателей, ведь его
результаты практичны и довольно легко реализуемы, так как чаще всего они
учитывают и реальную возможность размещения точки продажи в каждом
конкретном месте.
2.3. Структура исследования
Существует общая для всех исследований структура геомаркетингового
анализа. Некоторые ее компоненты вполне стандартны и включаются в
любой маркетинговый анализ, другие же являются оригинальными именно
для данного вида исследования в связи с его особенностями. Рассмотрим
кратко последовательность этапов исследования.
Первым действием является постановка задачи. Нам необходимо
идентифицировать геомаркетинговые объекты (ГМО) и геомаркетинговую
среду (ГМСр). Затем «декомпозируем» нашу задачу, то есть, разбиваем ее на
несколько конкретных подзадач. После этого сегментируем геоинформацию
и выбираем информационную геомаркетинговую систему, с помощью
которой собираем данные о ГМО и ГМСр. Основываясь на них, собираем
соответствующие пространственные данные, проводим «информационную
разведку» и объединяем первичную и вторичную информацию.
основании
интегрированных
данных,
мы
формируем
На
альтернативы,
соответствующие предпосылкам, и приходим к результату исследования,
который заключается в представлении альтернатив в картографическом виде
(Цветков, 2002).
18
ГЛАВА 3. ГЕОМАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
3.1. Реализация геомаркетингового подхода
Первым шагом любого геомаркетингового исследования является
постановка конкретной цели. От цели исследования зависит то, в каком
охвате будет проводиться анализ – в рамках страны, региона, области или
города. В данном случае цель заключалась в поиске оптимального
месторасположения магазина брендовой спортивной одежды Форвард в
рамках
города
Иркутск.
Данная
сеть
магазинов
работает
про
франчайзинговой системе, то есть, головное отделение находится в Москве, а
в регионах магазины открывают другие бизнесмены, внося плату владельцу
бренда за возможность продажи данного товара. В Иркутске уже существуют
два таких магазина и необходимо определить местоположение для еще
одного. Товары данной фирмы находятся в среднем ценовом сегменте.
В первую очередь, необходимо определить конкретную сеть
магазинов. С помощью программы 2GIS в городе Иркутск была определена
сеть конкурентов в сфере продажи спортивной одежды и обувь (См. Рис.
3.1.). На карте можно видеть как популярные для расположения зоны, так и
свободные от конкурентов зоны. Отмеченные зелеными стрелками точки
являются местами расположения магазинов исследуемой марки Форвард.
На данном этапе исследования возникает закономерный вопрос: стоит
ли стремиться отдалиться от конкурентов или разделить с ними наиболее
проходимые места? Существует два варианта развития событий на
конкурентом рынке: продавцы могут сильно дифференцировать свой товар
от товаров конкурентов (в данном случае, отдалиться пространственно), что
приведет к обладанию возможностью варьировать цену в определенных
рамках уникальности товара; при унификации товаров в плане каких-либо
характеристик (размещение магазинов по соседству) ценовая конкуренция
19
ужесточается, так как малейшее повышение цены приводит к оттоку
покупателей к конкурентам (Хотеллинг, 1929).
Рис 3.1. Продавцы спортивной одежды в г. Иркутске.
В некоторой степени, данный выбор зависит от маркетинговой
стратегии дистрибьютора товара: если он хочет ориентироваться на
постоянных покупателей, лояльных к данному бренду, то он не будет
стремиться разместиться в местах наибольшей концентрации магазинов.
Такие покупатели готовы потратить больше времени на путь до магазина, так
как не готовы переходить на другой товар в силу каких-либо причин. Более
того, современные реалии таковы, что аренда помещения на периферии
города стоит гораздо меньше, нежели такая же площадь в центре города или
в крупном торговом центре. Таким образом, в данной работе в рамках
геомаркетингового подхода будут искаться свободные от конкурентов зоны.
В
выборе
оптимального
месторасположения
необходимо
отталкиваться от предпочтений потребителей из целевой группы. Другими
словами, необходимо сделать посещение магазина максимально удобным для
20
тех, кто заинтересован в покупке данной продукции. В целях определения
предпочтений покупателей был проведен опрос в социальной сети
«ВКонтакте» среди жителей города Иркутска. Опрос содержал как вопросы,
относящиеся к социальным характеристикам покупателей, такие, как
вопросы о возрасте или сфере деятельности, так и вопросы, непосредственно
относящиеся к цели исследования, то есть, как покупатели добираются до
магазина, какой вид транспорта они предпочитают использовать, как часто
они посещают магазины, где находится их место жительства и т.д. Полный
опросный лист можно увидеть в Приложении 1.
На основании полученных ответов респондентов (было получено 55
ответов) был создан портрет типичного покупателя данной спортивной
одежды. Было принято решение не удалять из анализа покупателей, которые
не посещали магазины, так как факт принятия участия в опросе говорит об их
заинтересованности в одежде данной марки. Вопрос о возрасте (См. Рис.
3.2.), заданный респондентам, показал, что большая часть посетителей
магазина являются молодыми людьми в возрасте до 23 лет (84% от общего
числа опрошенных), причем 51% составляют люди в возрасте старше 18 лет.
Как и следовало ожидать, спортивная одежда больше интересна более
молодому поколению. С другой стороны, нельзя забывать о том, что тот
факт, что процесс сбора данных осуществлялся посредством социальной
сети, говорит о том, что данная выборка не точно характеризует генеральную
совокупность, так как активными пользователями сети Интернет являются
представители более молодого поколения. К сожалению, было ограничение в
выборе методов сбора данных в силу географической удаленности города –
объекта исследования.
21
Укажите Ваш возраст
0%
< 18
5%
11%
18 - 23
33%
24 - 35
35 - 50
51%
>50
Рис 3. 2 Возраст респондентов.
На вопрос о характере занятости респондентов, были получены
следующие ответы (См. Рис. 3.3.). Более 50% опрошенных являются
студентами, 18% - учащиеся, 29% - работающее население.
Укажите Ваш основной вид
деятельности
Учащийся
2%
18%
Студент
29%
Работающий
51%
Не
работающий/До
мохозяйка
Рис 3. 3. Деятельность респондентов.
Опрашиваемым был задан вопрос о том, как они добираются до
исследуемых магазинов (См. Рис. 3.4.). Наиболее предпочитаемым способом
посещения магазинов является общественный транспорт (более половины
респондентов определило для себя именно этот вариант как оптимальный),
22
большинство из оставшихся предпочитают добираться до магазинов на
автомобиле и лишь 7 человек добираются пешком.
Каким способом Вы добираетесь
до наших магазинов?
35
30
25
20
15
10
5
0
Пешком
На общественном На автомобиле
транспорте
Рис 3. 4. Способ посещения магазинов респондентами
В
соответствии
покупателей
одежды
с
полученными
Форвард,
характеристиками
необходимо
типичных
проанализировать
пространственные характеристики города Иркутск на предмет того, как
расположить новый магазин наиболее оптимально. В соответствии с
полученным портретом типичного покупателя данной одежды, а именно,
студент, учащийся или работающий человек в возрасте до 23 лет,
предпочитающий использовать общественный транспорт или автомобиль,
необходимо выделить такие зоны на карте города, которые были бы наиболее
удобны для размещения магазина.
Сеть учебных заведений города представлена ниже (школы - см. Рис.
3.5., университеты – см. Рис. 3.6.).
23
Рис 3. 5. Школы г. Иркутска
Рис 3. 6. Университеты г. Иркутска
24
Так как среди опрошенных немалую часть занимает работающее
население, также учтем и зоны скопления бизнес-центров в городе (См. Рис.
3.7.).
Рис 3. 7. Бизнес-центры г. Иркутска.
Совместим имеющиеся графические данные на одной карте (См. Рис. 3.8.).
Зона №1
Зона №2
Зона №3
Рис 3. 8. Итоговый графический анализ.
25
Очевидно, что на карте города выделяются места, где скопление
потенциальных покупателей больше, нежели в остальном пространстве
города. Таким образом, необходимо выделить зоны, в которых бы
наблюдалась наибольшая плотность скопления целевой группы покупателей
и наименьшая наполненность конкурентами. Зеленым цветом выделены те
зоны, которые в большей степени подходят для размещения нового магазина.
Теперь необходимо проверить получившиеся зоны на транспортную
доступность, так как это является одним из самых важных факторов,
определяющих выбор покупателя (См. Рис. 3.9). Как было выяснено ранее,
целевые
покупатели
предпочитают
пользоваться
общественным
транспортом.
Рис 3. 9. Общественный транспорт г. Иркутска.
По карте общественного транспорта города можно увидеть, что
первые две зоны в большей степени обеспечены общественным транспортом,
чем третья зона, которая находится на небольшом отдалении.
3.2. Метод центра масс
Данный метод является методом имитационного моделирования, его
основной идеей является то, что объект (склад или розничный магазин)
26
должен располагаться так, чтобы минимизировать сумму расстояний от
покупателей
до
магазина,
которую
взвешивают
на
покупательскую
способность каждого из них. Покупательская способность каждого из
респондентов была определена как средняя сумма покупки в магазинах.
(Аакер, Кумар, Дэй, 2004).
Более симметрично расположенные по отношению к будущему
магазину покупатели обеспечивают оптимальный выбор расположения
магазина. В данной работе метод центра масс будет использоваться в
качестве
подтверждающей
процедуры
к
использованному
ранее
геомаркетинговому подходу и определенным в результате его зонам.
Подтверждающая процедура имеет следующую форму:
𝑥=
∑𝑛
𝑗=1(𝑥𝑗 𝑀𝑗 /𝑁𝑗 )
∑𝑛
𝑗=1(𝑀𝑗 /𝑁𝑗 )
; 𝑦=
∑𝑛
𝑗=1(𝑦𝑗 𝑀𝑗 /𝑁𝑗 )
∑𝑛
𝑗=1(𝑀𝑗 /𝑁𝑗 )
, (3.1.)
где:
𝑥𝑗 и 𝑦𝑗 - координаты j-того покупателя;
𝑀𝑗 − вес 𝑗 − того покупателя;
𝑁𝑗 − расстояние от 𝑗 − того покупателя до точки.
𝑁𝑗 рассчитывается в соответствии с центром масс посредством
уравнения:
2
2
𝑁𝑗 = [(𝑥𝑗 − 𝑥𝑔 ) + (𝑦𝑗 − 𝑦𝑔 ) ]
1⁄
2
(3.2.)
В данном исследовании было измерено расстояние в минутах и
километрах
от
каждого
покупателя
до
получившейся
на
выходе
геомаркетингового исследования зоны. Для расчета формулы метода центра
масс было использовано расстояние в километрах от места жительства
каждого покупателя до каждой из трех зон, полученных посредством
геомаркетингового подхода. Таким образом, формула для подсчета выглядит
так:
𝑆 = ∑48
𝑖=1 𝑤𝑖 𝐷𝑖 , (3.3.)
27
где:
Wi- вес каждого покупателя, вычисленный как доля средней суммы
покупки i-того покупателя в общей сумме покупок всех опрошенных;
Di - расстояние в км от i-того покупателя до соответствующей зоны.
По итогу расчетов было получено три суммы, показывающие
суммарные издержки и их важность по каждой из трех зон. А именно, для
первой зоны сумма равна S1=11,2786, для второй S2=11,029, для третьей
S3=11,9518. Таким образом, вторая зона минимизирует издержки целевых
покупателей, издержки по ней меньше. Соответственно, подтверждающая
процедура показала, что вторая зона будет более оптимальной для
размещения нового магазина.
3.3. Множественная регрессия
Метод
множественной
регрессии
широко
используется
для
исследования отдельных участников рынка. Данный метод позволяет
установить связь между продажами данного магазина, характеристиками
конкурентной сети, характеристиками населения, территорией охвата
магазина и другими факторами. Таким образом, можно определить
взаимосвязь зависимой переменной (продажи) с различными независимыми
характеристиками товара и магазина. Стандартное уравнение множественной
регрессии имеет следующий вид:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏1 𝑥1 + 𝑏2 𝑥2 + ⋯ + 𝑏𝑚 𝑥𝑚 + 𝑏𝑚+1 𝑥𝑚+1 + ⋯ + 𝑏𝑛 𝑥𝑛 ,(3.4.)
где:
часть независимых переменных (х) относится к характеристикам
магазина, а другая часть относится к характеристикам пространства.
В
данной
работе
для
анализа
потребительских
предпочтений
использовалась ordered logistic регрессия, так как в роле зависимой
переменной выступала категориальная упорядоченная переменная. А
именно, в качестве зависимой переменной используется частота посещения
магазинов, ее варианты: не посещал, раз в полгода и реже, раз в месяц, 2-3
28
раза в месяц, раз в неделю и более. В качестве регрессоров использовались
такие факторы, как возраст покупателя (интервалами), вид деятельности и
расстояние в минутах до ближайшего из двух существующих магазинов.
Возраст и вид занятости покупателя были заданы бинарными переменными,
расстояние до магазина было выражено в минутах с учетом пробок. Для того,
чтобы оценить такую зависимую переменную, которая принимает несколько
последовательно
упорядоченных
значений,
необходимо
использовать
непрерывную латентную переменную Y*. Существуют некие интервалы с
некими
границами,
попадание
в
которые
латентной
переменной
обеспечивает принятие зависимой переменной Y какого-либо значения. При
количестве критериев n получается n-1 точек разрыва. В нашем случае,
категориальная переменная принимает 5 значений (не посещал(а), раз в
полгода и реже, 2-3 раза в месяц, раз в месяц, раз в неделю и чаще),
соответственно, у нас будет 4 точки разрыва.
Далее приведены выкладки программы STATA оцененной регрессии.
ХИ-2 регрессии равен 13.75, он показывает значимость модели и говорит о
том,
что
регрессоры
оказывают
значимое
влияние
на
зависимую
переменную. R2 регрессии равен 8%, что объясняется тем, что среди
регрессоров нет ни цен, ни доходов, что обычно играет решающую роль в
области выбора магазина. Первый вариант показал значимость таких
регрессоров, как возраст, вид занятости и расстояние в минутах до магазина.
Влияние желания респондента, чтобы магазин находился рядом с домом, в
связке с дистанцией оказалось незначимо (См. Рис. 3.10.).
Во втором варианте (См. Рис. 3.11.) регрессор, характеризующий
желание расположения рядом с домом, был удален. Таким образом, все
оставшиеся переменные оказывают значимое влияние на зависимую
переменную, которая представляет собой частоту посещения магазинов.
Расстояние
в
минутах
оказывает
негативное
влияние
на
частоту
посещаемости.
29
Таблица 3.1.
Регрессия с включенным произведением желания респондента
разместить магазин рядом с домом и расстоянием до магазина.
. ologit
visit age18 notemployed distancemin home_distancemin
Iteration
Iteration
Iteration
Iteration
Iteration
0:
1:
2:
3:
4:
log
log
log
log
log
likelihood
likelihood
likelihood
likelihood
likelihood
=
=
=
=
=
-71.419658
-64.803021
-64.543429
-64.542259
-64.542259
=
=
=
=
Number of obs
LR chi2(4)
Prob > chi2
Pseudo R2
Ordered logistic regression
Log likelihood = -64.542259
z
Std. Err.
visit
Coef.
age18
notemployed
distancemin
home_dista~n
1.3276
3.451808
-.064797
-.0243739
.6546783
1.72209
.0252196
.0202427
/cut1
/cut2
/cut3
/cut4
-2.893103
-1.126953
-.3050424
1.506523
.8447949
.7423361
.7536054
.9098199
2.03
2.00
-2.57
-1.20
P>|z|
0.043
0.045
0.010
0.229
48
13.75
0.0081
0.0963
[95% Conf. Interval]
.0444544
.0765725
-.1142265
-.0640488
2.610746
6.827043
-.0153674
.0153011
-4.548871
-2.581905
-1.782082
-.2766907
-1.237336
.3279992
1.171997
3.289738
Таблица 3.2.
Регрессия с тремя регрессорами: возраст, занятость и расстояние
до магазина.
. ologit
visit age18 notemployed distancemin
Iteration
Iteration
Iteration
Iteration
Iteration
0:
1:
2:
3:
4:
log
log
log
log
log
likelihood
likelihood
likelihood
likelihood
likelihood
=
=
=
=
=
-71.419658
-65.522356
-65.286862
-65.285829
-65.285829
Ordered logistic regression
Number of obs
LR chi2(3)
Prob > chi2
Pseudo R2
Log likelihood = -65.285829
visit
Coef.
age18
notemployed
distancemin
1.245718
3.657996
-.0683023
.6404406
1.716694
.0263467
/cut1
/cut2
/cut3
/cut4
-2.771827
-1.041837
-.2385099
1.543899
.8578729
.7646186
.7786637
.929637
Псевдо R2
Std. Err.
z
1.95
2.13
-2.59
P>|z|
0.052
0.033
0.010
=
=
=
=
48
12.27
0.0065
0.0859
[95% Conf. Interval]
-.0095224
.2933382
-.1199409
2.500959
7.022654
-.0166637
-4.453227
-2.540462
-1.764663
-.2781556
-1.090427
.4567875
1.287643
3.365954
равен 8,59%, Хи2 равен 12,27 (3), что показывает
значимость модели в целом. Возможно посчитать МакФадден R2 =
30
L2/DEV0=12,27/
142.83932=0,0859
(DEV0=-2*LL0=-2*-
71.419658=142,83932).
Вычислим вероятность для первого респондента прийти в магазин
Форвард. Для вычисления вероятности в порядковой логистической
регрессии используется следующая формула:
1
;
1 + exp(𝑍𝑖 − 𝑘1 )
𝑃(𝑌 = 1) =
𝑃(𝑌 = 2) =
1
1+exp(𝑍𝑖 −𝑘2 )
−
1
1+exp(𝑍𝑖 −𝑘1 )
; (3.5.)
…
𝑃(𝑌 = 5) = 1 −
1
.
1+exp(𝑍𝑖 −𝑘4 )
Для этого посчитаем Z1=16*-0.0683023=-1,0928368. Вероятности
принятия для первого покупателя значений Y от 1 до 5 (где 1 – не посещал, 5
– раз в неделю и чаще) равны:
𝑃(𝑌 = 1) =
1
1 + exp(−1,0928368 − −2.771827)
=
1
= 0,157;
1 + 5,36014057
𝑃(𝑌 = 2) = 0,356;
𝑃(𝑌 = 3) = 0,278;
𝑃(𝑌 = 4) = 0,142;
𝑃(𝑌 = 5) = 0,067.
Таким образом, выше всего вероятность посещать магазин раз в
полгода и реже. Суммарно вероятность посетить магазин равна 0,843. При
увеличении расстояния на 1 мин, вероятность посетить магазин уменьшается
до 83,35%.
31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Целью данной работы являлось изучение сущности использования
геомаркетингового подхода, а именно, его принципов, условий и выводов в
теории, а также применение данного вида исследования на практике для
конкретного вида ритейла в пределах определенного географического
объекта.
Важность
проблемы
оценки
конкурентоспособности
каждого
конкретного товара или услуги не ослабевает вследствие насыщенности и
даже перенасыщенности почти каждого рынка. В условиях жесткой
конкуренции необходимо правильно определить стратегию поведения,
которая включает в себя применение целого комплекса инструментов,
основное место в котором занимает маркетинг, а также и геомаркетинг
вследствие высокой степени наполненности розничной сети. К сожалению,
данной проблеме до сих пор уделяется недостаточное количество внимания.
Однако с каждым годом ее актуальность только возрастает, так как рынок
заполняется точками продаж все больше и все сложнее становится
оптимально разместить новый магазин. Более того, до сих пор сохраняется
популярность использования поверхностных и интуитивных подходов для
принятия решений в данной области, особенно это характерно для
представителей малого и среднего бизнеса с ограниченным объемом
начального капитала. Одной из первостепенных задач в данной области
является разработка и повсеместное внедрение такого метода определения
локаций, который мог бы использоваться абсолютным большинством
представителей бизнеса, что оптимизировало бы ситуацию по размещению
магазинов в целом и помогло бы избежать огромных потерь фирм.
В работе было проведено геомаркетинговое исследование для
конкретного магазина спортивной одежды в городе Иркутске. Начальным и
одним из значительных этапов исследования является опрос, проведенный в
социальной сети среди клиентов изучаемого магазина. Результаты опроса
32
помогли сделать обоснованные выводы о целевой аудитории дистрибьютора
и о различных ее характеристиках, например, возраст, вид деятельности,
район проживания и т.д. Именно с помощью данного опроса
стало
возможным проанализировать, какие пространственные данные в большей
или меньшей степени влияют на рентабельность точки продажи конкретного
товара. Если говорить о результатах опроса респондентов более подробно, то
они показали то, на какой целевой сегмент необходимо направлять
маркетинговую стратегию владельцам магазинов Форвард в Иркутске. А
именно, опрос показал, что данный товар наиболее интересен для молодых
людей до 23 лет, которые являются студентами высших учебных заведений
средних общеобразовательных школ и работающими в разных сферах. В
качестве средства перемещения до магазинов они используют в основном
общественный транспорт, на втором месте по популярности расположились
личные автомобили. На основе данных выводов о целевом сегменте
покупателей был произведен геомаркетинговый анализ города Иркутска.
С помощью таких пространственных данных, как расположение
конкурентных точек продажи, размещение средних и высших учебных
заведений,
доступность
остановок
общественного
транспорта
были
проанализированы перспективы для расширения сети магазинов спортивной
одежды. Посредством картографического изображения пространственных
данных, и последовательного сопоставления получившихся изображенийкарт, мы получили три зоны, наиболее подходящие для открытия нового
магазина.
В дальнейшем было проведено сравнение полученных зон с помощью
метода центра масс. Данный метод заключается в оценке расположения
магазинов в рамках минимизации издержек покупателей. В анкете были
заданы вопросы о средней сумме покупки в магазинах Форвард, а также о
месте жительства покупателя. Были вычислены суммы по каждой
потенциальной
зоне
размещения
магазина,
причем
вторая
зона
минимизирует издержки покупателей в большей степени, чем другие две
33
зоны. Посредством результатов данного метода, была выделена одна
наиболее подходящая для расположения нового магазина зона.
Помимо этого, актуальность работы была подтверждена результатами
регрессионного анализа данных. А именно, регрессия, построенная на
вероятность посещения существующих магазинов данной одежды, показала,
что увеличение преодолеваемого покупателем расстояния негативно влияет
на вероятность посещения точки продажи. В качестве зависимой переменной
в регрессии выступала частота посещения магазинов респондентами
(категориальная упорядоченная переменная с пятью вариантами значений), в
качестве независимых факторов были взяты наиболее значимые показатели –
возраст, занятость и расстояние в минутах с учетом пробок до ближайшего из
существующих магазинов. Расстояние оказалось значимым фактором для
покупателей в отношении решения о посещении магазина. С ростом
расстояния на один минуту (расстояние выражалось в минутах с учетом
пробок, где вид транспорта был определен в соответствии с предпочитаемым
покупателем), вероятность посещения магазинов уменьшается примерно на
1%.
Таким образом, цель работы была достигнута в полном объеме.
Посредством регрессионного анализа была доказана важность расстояния до
магазина для покупателя. С помощью геомаркетингового анализа было
выделено три наиболее подходящие для расширения сети зоны. Метод масс
помог определить из этих трех зон одну с наиболее привлекательным
расположением.
Существует
огромное
количество
пространственно-
временных характеристик, оказывающих влияние на рентабельность той или
иной точки продажи. Таким образом, в перспективе геомаркетинговое
исследование можно проводить, привлекая различную информацию, не
учтенную в данной работе по причинам труднодоступности или сложностях
в анализе, например, доступность аренды или застройки территории,
демографические характеристики населения по районам или зонам города и
т.д. Как показало исследование, геомаркетинг является эффективным
34
инструментом для определения месторасположения розничных точек продаж
в рамках стратегии расширения розничной сети.
35
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
Аакер Д., Кумар В., Дэй Дж. Маркетинговые исследования. Санкт-
Петербург, 2004. C. 848.
2.
Цветков В.Я. Геомаркетинг: прикладные задачи и методы. Москва,
2002. C. 240.
3.
Чемберлин Э. На путях к более общей теории стоимости // Чемберлин
Э. Теория монополистической конкуренции. Москва, 1996. С. 338.
4.
Anderson V.N. The Role of Geomarketing in Promotion of Sustainable
Development // Business Styles and Sustainable Development, Odessa, 2003. C.
160-178.
5.
Browne Sue, Wood Steve. Convenience store location planning and
forecasting – a practical research agenda // International Journal of Retail and
Distribution Management, 35 (4), 2007. С. 233 – 255.
6.
Byrom John. The Use of Geographical Information in Retail Locational
Decision-making // Working Papers Series of the University of Manhattan, 2000.
С. 1-21.
7.
Burcu H. Ozuduru and Cigdem Varol. Spatial Statistics Methods in Retail
Location Research: A Case Study of Ankara, Turkey // Procedia – Environmental
Sciences, 2011. С. 287-292.
8.
Campo Katia, Gijsbrechts Els. On Store format, Category Space Allocation,
and Opportunities for Micromarketing // Working Papers 2002036, November
2002. С. 1-27.
9.
Chamberlin, E.H. The theory of monopolistic competition: a re‐orientation
of the theory of value // Cambridge, MA: Harvard University Press, 1933. С. 2744.
10.
Clarke G. Changing methods of location planning for retail companies //
Geojournal, 1998. C. 259-268.
11.
Clarke Ian, Horita Masahide and Mackaness William. The spatial knowledge
of retail decision makers: capturing and interpreting group insight using a
36
composite cognitive map // Int. Rev. of Retail, Distribution and Consumer
Research 10:3 July 2000. C. 265–285.
12.
Dabija Dan Cristian and Babut Raluca. Empirical Research on the Impact of
Location and Service on the Retail Brand Image. C. 813-819.
13.
Freire Sergio and Santos Teresa. Advancing GeoMarketing Analyses with
Improved Spatio-Temporal Distribution of Population at High Resolution // E-Geo
Research Centre for Geography and Regional Planning, FCSH, Universidade Nova
de Lisboa, Lisboa, Portugal. C. 100-108.
14.
Hachet Martin, Guitton Pascal. From Cadastres to Urban Environments for
3D Geomarketing. In Proceedings of IEEE/ISPRS joint workshop on remote
sensing and data fusion over urban areas, 2001, C. 146–150.
15.
Hamoudi Hamid and Risueno Marta. The Effects of Zoning in Spatial
Competition // Journal of Regional Science, Vol. 52, No. 2, 2012. С. 361-374.
16.
Hikmet Erbiyik, Selami Ozcan and Kasim Karaboga. Retail Store Location
Selection Problem with Multiple Analytical Hierarchy Process of Decision Making
an Application in Turkey // Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2012. C.
1405-1414.
17.
Hotelling Harold. Stability in Competition // The Economic Journal, Vol.39,
No. 153. (Mar., 1929). C. 41-57.
18.
Janet S. Netz & Beck A. Taylor, 2002. Maximum or Minimum
Differentiation? Location Patterns of Retail Outlets // The Review of Economics
and Statistics Vol. 84, No. 1 (Feb., 2002). C. 162-175.
19.
Shyrkova Kateryna. The Optimal Location of a Retail Store // A thesis
submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Arts
in Economics, National University “Kyiv-Mohyla Academy” Economics
Education and Research Consortium Master’s Program in Economics, 2005. С. 140.
20.
Wenzl Peter Gustav and Winter Stephan. Geomarketing on a Pay-per-Use
Basis // Department of Geoinformation, Technical University Vienna Gusshausstr,
2000. С. 23-41.
37
21.
Федеральная служба государственной статистики [электронный ресурс]
URL: http://www.gks.ru/
22.
Центр
пространственных
исследований
[сайт]
URL:
http://www.geointellect.com
23.
Приложение для работы с пространственной информацией 2GIS по
городу Иркутску [электронный ресурс] URL: http://spb.2gis.ru/
38
ПРИЛОЖЕНИЕ 1.
Анкета. Спортивная одежда Forward в Иркутске.
Как часто Вы посещаете наши магазины?

раз в полгода и реже

раз в месяц

2-3 раза в месяц

раз в неделю и чаще

не посещал(а)
Укажите Ваш возраст

менее 18 лет

от 18 до 23 лет

от 24 до 35 лет

от 35 до 50 лет

более 50 лет
Укажите Ваш основной вид деятельности

учащийся

студент

работающий

не работающий/домохозяйка
Каким способом Вы добираетесь до наших магазинов?

пешком

на автомобиле

на общественном транспорте
Сколько в среднем времени Вы проводите в магазине?

менее 20 минут

от 20 минут до 1 часа

от 1 до 2 часов

более 2 часов
39
В каком районе Вы проживаете?

Октябрьский

Свердловский

Ленинский

Правобережный
Укажите Ваш почтовый адрес (только название улицы и номер дома)
Какова Ваша средняя сумма покупки в наших магазинах?
Как должен быть расположен наш магазин, на Ваш взгляд?

рядом с домом

рядом с местом работы/учебы

другое:
Что является для Вас наиболее важным фактором при выборе магазина
спортивной одежды?

цены

ассортимент

качество товара

месторасположение магазина

персонал/атмосфера в магазине

другое:
40