GIS4SG Lokační a alokační úlohy II – příklady Základy geomarketinku podzim 2020 Petr Kubíček kubicek@geogr.muni.cz Laboratory on Geoinformatics and Cartography (LGC) Institute of Geography Masaryk University Czech Republic Typy analýz Nástroj Location-Allocation obsahuje celkem 6 typů analýz: • Minimize Impedance (Minimalizace nákladů) • Maximize Coverage (Maximální pokrytí) • Minimize Facilities (Minimalizace zařízení) • Maximize Attendance (Maximalizace účasti) • Maximize Market Share (Maximalizace trhu) • Target Market Share (Cílené pokrytí trhu) GIS4SG GEOMARKETINK Geomarketink • Geomarketing is a “specific application of the spatial economy” . • GM zahrnuje plánování, koordinace a kontrola zákazníkovy orientované marketingové aktivity pomocí GIS s použitím metod, které pracují s prostorovými souvislostmi zkoumaných údajů a které je analyzují a znázorňují (Burian). • Pomocí GIS lze např: – lokalizovat zákazníky podle adres obsažených ve firemní databázi; – cíleně je oslovovat reklamou (Direct marketing); – vyhledat vhodnou lokalizaci pobočky či obchodní jednotky s přihlédnutím na demografické nebo firemní údaje, konkurenci a spádovost dané oblasti. Bitva o území • Maloobchodní společnosti soupeří o trh – srovnej situaci v ČR (FMCG). Jak na národní, tak mezinárodní úrovni. • Příklad – společnost Wal-Mart (největší maloobchodní obrat) překonává např. Carrefour. Přesto prostorově má Wall-Mart pouze 3,000+ obchodů v cca 12 zemích, zatímco Carrefour 9,600 + obchodů umístěných ve více než 27 různých zemích. Co je za tím? • Pokrytím chce firma získat především kupní sílu (prodejní sílu), ochránit se proti místní recesi, zaujmout pevné místo na mezinárodním trhu a získat lepší logistické zázemí – srovnej opět situaci v ČR. Hlavní oblasti využití Prostorová složka vstupuje do marketinkových rozhodování především ve třech velkých oblastech marketinku: • Chování zákazníků. • Umístění obchodů. • Řízení marketinku. Chování zákazníků • Deterministické modely – založené na přímé vzdálenosti. • Pravděpodobnostní modely – modely prostorového výběru (spatial choices models). – Huff model – Využívá práce Reilly (1931). Reillyho zákon maloobchodní gravitace tvrdí, že zákazníci jsou ochotni cestovat na delší vzdálenosti na velkých obchodních center daných vyšší přitažlivost. V Reillyho formulaci se atraktivita maloobchodního centra stává analogií velikosti (hmotnosti) ve fyzikálním zákonu gravitace. Zákon předpokládá, že zeměpisná oblast je plochá, bez řek, silnic nebo hor, aby změnila rozhodnutí spotřebitele, kam cestovat za nákupem zboží. Předpokládá také, že spotřebitelé jsou jinak lhostejní mezi skutečnými městy. Huff model • Model definuje přitažlivost obchodu pomocí jeho prodejní plochy, která je v marketinku považována za nejlepší indikátor přitažlivosti. • Čím větší obchod, tím větší výběr a množství zboží. Zákazník má větší pravděpodobnost, že najde požadované zboží a je proto ochoten cestovat delší dobu/vzdálenost. • Zákazník porovnává výhodu velikosti obchodu s nevýhodou vzdálenosti a času, případně nákladů na dopravu. • Využitelnost (utility) obchodu je pak dána jeho velikostí (S) a vzdáleností mezi bydlištěm a obchodem (D). Huff model - využitelnost [1] kde: • – Uij využitelnost obchodu j pro zákazníka (nakupujícího) i, • – Aj míra atraktivity obchodu j, • – Dij míra vzdálenosti obchodu j od zákazníka i, • – α a β parametry odrážející citlivost zákazníka na atraktivitu obchodu a na vzdálenost (může se lišit například dle věku a pohlaví či sociálního statutu). Huff model – pravděpodobnost užití nakupujícím • Pokud zákazník pravidelně nakupuje ve více obchodech, pak je pravděpodobnost nákupu v konkrétním obchodě je dána vztahem užitnosti daného obchodu k sumě užitností ostatních obchodů navštěvovaných zákazníkem. • [2] Huff – výsledný vzorec • Složením rovnic [1] a [2], získáme výsledný Huffův model: • [3] • kde Sj představuje velikost plochy obchodu ve čtverečných metrech. Navazující modely • Huff – pouze vzdálenost a velikost obchodu. • Rozvíjející modely - MCI (Multiplicative Competitive Interaction model, pracují s více proměnnými. Huff model v praxi • Čím je dána atraktivita obchodu?? • Velikost a vzdálenost podmíní data pro analýzu: – Existující maloobchody a jejich velikost (co je velikost?). – Demografická data (SLDB). Huff model v praxi II 1. Vypočtěte vzdálenosti pro všechny ZSJ (sčítací obvody) a jednotlivé obchody – jak? Huff model v praxi III 2. Zahrňte do výpočtu atraktivitu obchodů– jak? Přímo úměrná ploše a nepřímo úměrná vzdálenosti. Velikost obchodu (m2)/vzdálenost Huff model v praxi IV • Celková atraktivita obchodů – vítěz obchod 3 • Totattract=attract1+ attract2 + attract3 +attract4 + attract5 Huff model v praxi V 3. Zjistěte pravděpodobnosti pro jednotlivé obchody– jak? • Vytvořit prázdné pole pro jednotlivé podíly (marketshare1…. marketshare5). • Vypočítat relativní podíly - attract1/totattract • Výsledek pro Obchod 1. Využití geomarketinku Lze uplatnit na více úrovních: • operativní využití pro každodenní uplatnění ve firmě; • taktické využití a podpora managamentu při rozhodování, vyhodnocování a plánování střednědobých projektů; • strategické využití pro sledování trhu, kontrola strategických oblastí. GM analýzy • Demografické analýzy • Socioekonomické analýzy • Analýzy konkurence • Analýzy ekonomického potenciálu území • Analýzy obchodní sítě • Analýzy logistiky a rozvozů zboží • Lokalizace nových poboček • … Využití GM • umístění a spádovost zákazníků; • umístění potenciálních zákazníků; • frekvenci návštěv jednotlivých zákazníků v prodejnách či nákupních centrech; • efektivitu distribuce reklamních letáků; • úspěšnost promo akcí a dalších podnikových aktivit; • důvody výběru prodejny, nákupního centra, služby či produktu; Koncoví uživatelé • obchodním řetězcům a jejich marketingu, brand managementu a strategickému plánování; • řetězcům lékáren; • farmaceutickým firmám a jejich obchodním zástupcům a reprezentantům; • bankovním domům a pojišťovnám; • prodejcům automobilů, elektroniky a dalších předmětů dlouhodobé spotřeby; • zákaznickým klubům (zejména v případě rychloobrátkového zboží); • reklamním agenturám. Databáze v GM • Relevantní a kvalitní data • Dotazníková šetření • Klientské databáze – pokladní systémy – věrnostní systémy • Český statistický úřad Zdroje dat – RegioGraf Incoma Geomarketing Brno, 23. října 2017 Případové studie Rudolf Šťastný CSmap, s.r.o. Obsah 28 1 Maloobchodní řetězec • Posuzování efektivity existujících prodejen • Vyhledávání lokalit pro nové prodejny • Monitorování dalších vlivů – např. uzavírek • Snaha o maximální automatizaci vyhodnocování Maloobchodní řetězec 29 Maloobchodní řetězec 30 Poskytované služby: • Údržba struktury dat • Pravidelné aktualizace dat • Údržba pracovního prostředí • Geokódování • Vývoj nadstavbových aplikací na míru • Provádění specifických výpočtů a analýz i s využitím jiných programů • Vývoj algoritmu pro vyhodnocování polohy poboček s využitím čtvercové sítě 100x100 metrů • Celkové zaměření především na vyhodnocování existujících poboček a vyhledávání lokalit pro nové pobočky Maloobchodní řetězec – makroúroveň 31 • Posuzování oblastí v rámci celé ČR • Především jednoduché tematické mapy na okresy, obce • Aplikace na míru – tematické mapy na jedno kliknutí Maloobchodní řetězec – střední úroveň 32 • Posuzování lokalit v řádu kilometrů až stovek metrů • Monitorování konkurence • Aplikace: • Radius • Routefinder – spádové oblasti • Tvorba „whitespotů“ • Webová aplikace map4all Maloobchodní řetězec – aplikace Radius 33 RADIUS INHABITANT COUNTALB SA_ALB COUNTCOMP SA_COMP SMD 250m 4654 1 1092 0 0 0,23 500m 12732 1 1092 1 450 0,12 750m 14430 1 1092 2 1050 0,15 1000m 16880 1 1092 4 3550 0,28 34 RADIUS INHABITANTS 250m 4654 500m 12732 750m 14430 1000m 16880 RADIUS INHABITANTS 250m 1333 500m 4841 750m 9862 1000m 15144 X ZSJ 100x100m Počet obyvatel – využití vrstvy 100m čtverců Maloobchodní řetězec – spádové oblasti 35 • Z hlediska spádovosti prodejny přesnější než rádius • Důležitá je kvalita podkladové silniční sítě • Nevystihuje dobře spádovost chodců (chybí chodníky, pěšiny atd.) Maloobchodní řetězec – Whitespots 36 • Plošné hodnocení lokalit pro nové pobočky • Široká škála kategorií – počet obyvatel, kupní síla, SMD index, přítomnost konkurence, dostupnost MHD, intenzita dopravy, přítomnost drogerií, lékáren, pošt atd. • Ohodnocení pomocí skóre – přidávání bodů za každou kategorii Maloobchodní řetězec – mikroúroveň (aktuální stav) 37 • Posuzování konkrétních poboček, případně lokalit v řádu stovek metrů • Nová pobočka: • Snaha o kvalitní přípravu před výjezdem do terénu (výjezdy pouze do lokalit, kde to má smysl – minimalizace nákladů) • Kombinace výsledků z whitespotů a dat z katastru – webová aplikace map4all, posouzení volných pozemků, budov k pronájmu • Posuzování v terénu – množství lidí, jejich úroveň, množství aut, možnosti parkování atd. • Existující pobočka: • Ekonomické ukazatele – tržby, košík, tržby na m2 atd. • Monitorování uzavírek v blízkosti prodejen: • příprava na vznik uzavírky (akce atd.) • možnost přetažení části zákazníků od konkurence, v blízkosti které je uzavírka • zpětný vliv na tržby pobočky – vyhodnocení • Průzkum mezi zákazníky (diskutabilní kvalita dat) Maloobchodní řetězec – aplikace map4all 38 • Webová aplikace – výhody online přístupu • Možnost monitorování konkurence • Přednastavené tematiky • Zobrazení whitespotů • Zobrazení dat z katastru: stavební objekty, parcely • Kombinace whitespotů a dat z katastru – přesměrování na výpis z katastru Mikroúroveň - teoretické možnosti 39 • Nová pobočka: • Data o pohybu lidí – Google, mobilní operátoři • Existující pobočka: • Sledování pohybu lidí po prodejně • Kam se zákazník dívá, co ho zaujme