3 نماذج الموقع الأساسية للخدمات - أوضح!
1. نماذج التفاعل الجاذبية أو المكانية:
وتستند هذه على قانون الجاذبية التجزئة التي وضعتها رايلي. يتمثل المبدأ الأساسي وراء هذه النماذج في أن حركة العملاء التي تنجذب إلى منفذ بيع بالتجزئة معينة تتناسب عكسياً مع المسافة وتتناسب طرديًا مع جاذبية المنفذ (غالباً ما يتم قياسه حسب حجمه).
من المحتمل أن النموذج الأكثر انتشاراً هو النموذج الذي طورته هف ، غوش وكراغ ، والذي ينص على أن "احتمال اختيار أي فرد لمتجر بيع بالتجزئة معين يساوي نسبة فائدة ذلك المخزن إلى مجموع مرافق كل المتاجر التي يعتبرها الفرد. في هذا السياق ، تعتبر المنفعة تعتمد على حجم المتجر والمسافة بين العملاء الفرديين والمخازن. التعبير عن هذه العلاقة من الناحية الرياضية:
P ij هو احتمال أن يقوم فرد في المنطقة i (i = 1،… m) بالسفر والتسوق في المرفق j (j = 1، ..، n)
S j هو حجم منشأة التسوق j
D ik هي المسافة أو الوقت الذي يستغرقه السفر بين المنطقة i ومرفق التسوق k
م هو عدد المناطق
ن هو عدد مرافق التسوق
β هي المعلمة التي يجب تقديرها تجريبيًا
تعكس المعلمة p تأثير وقت السفر على أنواع مختلفة من شراء المنتجات ، ومن المقترح أن يتراوح بين 0.5 و 3.0 مع أخذ قيم أكبر لسلع الراحة وحيث يكون للمسافة تأثير كبير: على سبيل المثال ، التسوق لشراء الطعام.
يوضح المثال التالي العملية:
حالياً يوجد محلين رئيسيين رئيسيين في X و Y يقدمان خدمة لست بلدات / مناطق صغيرة (A ، B ، C ، D ، E و F). تدرس سلسلة محلات السوبرماركت الوطنية فتح متجر جديد في الموقع "ز". ويوضح الشكل 5.4 هذه المواقع مع بعض الطرق الرئيسية.
يتم عرض بعض البيانات المتعلقة بالمخازن في الجدول 5.3. ويوضح ذلك مسافات سفرهم من المدن الست ، ومساحة الطابق الموجودة في المتاجر الموجودة ، والتي تقترح المتجر الجديد ، وسكان المدن. بما أن المسافة لها تأثير كبير ، ولكن ليس مهيمن ، والمخازن تتعامل إلى حد كبير في الأطعمة المريحة ، سيتم أخذ قيمة P of 2.
الخطوة الأولى في التحليل هي حساب الاحتمالات. يعطى احتمال أن يقوم فرد من المدينة A بالتسوق في المرفق X بواسطة:
الاحتمالات المتبقية موضحة في الجدول 5.4. ومن ثم يمكن استكشاف المزيد من التفاصيل حول إيرادات المبيعات المحتملة. نقطة البداية هي السكان (أو الأسر) في كل مدينة ومتوسط الإنفاق لكل أسرة.
إن ضرب الأرقام الاحتمالية في الجدول 5.4 من قبل السكان يعطي تقديرات للعملاء المحتملين الذين يزورون كل منشأة تسوق. وهكذا ، على سبيل المثال ، فإن العملاء المحتملين من المنطقة A إلى المرافق X ، و Y ، و Z هي 8.92 ، و 6.62 و 4.46 على التوالي (بالآلاف). وهذا يعطي المؤسسة فرصة لتقييم الموقع المقترح من حيث إمكانات مبيعاته.
من الأفضل إعداد النموذج باستخدام جدول بيانات. عندئذ يمكن التحقيق في السيناريوهات البديلة بسرعة كبيرة. يمكن اعتبار الموقع الثاني المقترح ببساطة عن طريق تغيير المسافات المناسبة من المدن الست. يمكن تقييم المقايضات بين المبيعات الإضافية الناتجة في منشأة التسوق عن طريق زيادة مساحة المبيعات وتكلفة منطقة المبيعات الإضافية هذه.
2. نماذج تحليل الانحدار:
عادة ، يتم استخدام نماذج الانحدار لتوقع دوران المخزن ، والذي يعتبر المتغير التابع ، والذي يعتبر دالة خطية لعدد من المتغيرات المستقلة التي سيتم استخدامها كجزء من عملية التنبؤ. وبالتالي يمكن اعتبار معدل دوران المخازن مرتبطًا بمنطقة المبيعات في المتجر ، وعدد المنافسين ، وتكلفة مواقف السيارات ، وحجم السكان في المنطقة ، وما إلى ذلك.
الشكل العام لهذا النموذج هو كما يلي:
Y = a 0 + a 1 x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 +… + a n x n + ԑ
أين،
ذ = دوران المقدرة
x i = المتغير المستقل th i
a i = a constant ، معامل المتغير المستقل i th
a 0 = ثابت
an = مصطلح خطأ
من المحتمل أن تختلف مجموعة المتغيرات المستقلة وأهميتها النسبية باختلاف أنواع المتاجر.
هذه موضحة في الجدول 5.5
3. قوائم المراجعة والنظير:
تعتمد العديد من المنظمات على قوائم المراجعة والنظارات والحدس لدعم حل مشاكل اتخاذ القرار في الموقع. في الوقائع ، فإن الحدس كثيراً ما يكون أساسًا لقائمة التدقيق غير المنظمة. وتتمثل مصلحتهم في أنهم يأخذون المحلل بشكل منهجي من خلال ما يمكن اعتباره جميع العوامل الرئيسية ذات الأهمية المحتملة.
يتم عرض قائمة مرجعية أدناه في الجدول 5.6.
