基于GIS的零售業選址問題分析

李依

內容摘要：本文通過分析零售業選址要素，以商圈分析與選址模型為基礎，結合地理信息系統技術（GIS），為我國零售業選址決策提供科學依據。通過GIS@RetailV2.0軟件系統模塊及功能應用，對GIS應用于零售業選址做出了初步的探索。

關鍵詞：商圈分析 選址模型 零售業 GIS

與其他行業相比較，零售業的經營狀況極大地依賴于正確的店址選擇。作為零售企業戰略組合中靈活性最差的要素，選址具有極高的風險性，不僅在很大程度上直接決定營收，而且還將顯著影響企業擴張及網點布局，從而影響其后期的運營戰略、決策及營運。國內零售業的選址成功率一直都較為低下。為了提高選址的成功率，作為新技術的GIS，逐漸被應用到了零售業選址方面。本文在對影響零售業選址要素分析的基礎上，結合GIS空間分析與收益預測功能，通過其功能，直觀有效地解決零售業選址難題。

影響零售業選址的要素

零售業，是指通過買賣形式將產品和服務直接售給終端客戶的銷售行業。零售業通過可吸引的有限距離或地區內的潛在顧客的多少，來決定可獲得銷售收入的高低；通過來客數及客單價，對其所經營的商品種類、價格高低、促銷活動的強度等產生影響。

零售業選址，是指零售企業在一定約束條件下從備選店址中選擇最佳的開店位置。

對大多數零售企業而言，選址往往成為其擴張時的最大難題。各種因素對零售業選址的影響是復雜而多變的，眾多市場數據的收集以及對直接、間接競爭關系的分析也給零售企業選址帶來極大的工作壓力和挑戰。

商圈分析及選址模型

零售業選址的核心即為商圈分析。所謂的商圈，是指零售店吸引顧客的輻射范圍。具體而言，商圈就是零售企業的經營活動空間和顧客的消費行為空間所構成的一個動態范圍。理論上，根據顧客所占比例（55%-80%，15%-25%，5%-20%），也可根據交通距離或時間（1、3、5公里，10、20、30分鐘），商圈可分為三個層次：核心商圈，次要商圈和邊緣商圈。

商圈分析，則指零售企業通過研究自身網點與顧客以及競爭對手的空間關系，為門店選址提供決策依據的過程。零售企業為了選擇適當的店址，必須要對商圈層次、客流量、顧客群、購買力、環境（地理因素、交通狀況、街道狀況、門店結構及成本等）、自身、競爭程度等因素進行實地調查和分析。

選址模型就是在商圈分析的基礎上，對零售業與顧客之間的空間吸引關系以及與競爭對手之間的空間競爭關系的反映。

（一）空間吸引：零售引力定律

1931年由美國學者賴利（W.J.Reilly）在萬有引力的基礎上提出一種基于數學計算的空間相互作用模型。該定律認為，一個城市的商店對周圍地區的吸引力與它的規模成正比，與離它們之間的距離的平方成反比，該定律可用來界定兩個競爭店的商圈分界線。其具體公式表述如下：

式中，Ba：A市吸引第三地人口的比率；Bb：B市吸引第三地人口的比率；Pa：A市人口數；Pb：B市人口數；Da：第三地到A市的距離；Db：第三地到B市的距離。

隨著零售引力定律的不斷改進，從最初針對人口數的比較，改為兩地的賣場面積比較；從最初兩地之間的空間距離換算成小汽車的行駛時間。

（二）空間競爭：赫夫概率模型（Huff`s Probability Model）

二十世紀六十年代，美國零售學者戴維·赫夫（Huff D）從消費者的立場出發，以消費者空間行為理論為基礎，提出商圈規模預測空間模型，即赫夫概率模型，國外在對零售店商圈規模調查時經常使用該模型。通過分析賣場引力和距離阻力，該模型認為消費者前往某一零售店消費的概率，取決于該店的營業面積、規模實力和時間三個主要要素。其具體公式表述如下：

式中，Pij：i地區的消費者在j商店購物的概率；Sj： j商店的營業面積或j商業區內某類商品總營業面積；Tij：i地區的消費者到j商店的時間；λ：消費者對時間距離或空間距離的敏感度；n：商業區內同類零售店的數量；Sj / Tij λ：j商店對i地區消費者的吸引力。

運用該模型可求出消費者從居住地前往特定零售店的購物概率，可預測該零售店的銷售額，反映其商圈結構、集客能力及競爭關系。因考慮了零售網點的面積，顧客到目標店購物的時間，顧客對距離的敏感度， 運用赫夫模型計算出的消費者到目標店購物的概率更接近于實際。

根據GIS@Retail V2.0供應商上海利施科技有限公司對國內多個城市數種業態上百家門店長年的跟蹤研究，該公司認為赫夫概率模型是中國城市零售環境下，最適合綜合零售類門店（購物中心、大賣場、超市、便利店等）的銷售預測模型。

然而，運用該模型時，因λ 值的確定須通過市場調查獲得，需要耗費大量的人力、時間和費用；在運用商業面積的修正值上，因商業情況和消費文化的不同，造成各地區的參數差異較大，直接影響該模型的計算精度，其預測準確率就會大大降低。

基于GIS的零售業選址

GIS技術運用在零售業選址中，可將整個商業區域內的各種數據（人口、交通路網、競爭對手等），整合到一個完整的地理空間數據庫中，通過挖掘各類數據之間的內在關聯，建立消費行為模型，通過選址分析模型，準確預測擬建門店的銷售額，從而提高選址決策的成功率。

基于GIS的選址軟件應用具有傳統選址方式無法比擬的優勢，如以可視化的形式在電子地圖上直觀地表達人口分布、商業布局及交通網路等情況；對重要信息進行分層和疊加；對擬建店址進行模擬分析和預測等，從而提高選址決策的準確率，有效降低風險。

下文將結合由上海利施科技有限公司提供的GIS@Retail V2.0軟件來說明GIS技術在零售業選址中的具體應用。

該GIS軟件系統包括如下的標準功能模塊：基本GIS功能：包括地圖顯示、基本GIS操作（如縮放、平移、搜索定位等）；數據管理功能：包括區塊數據、路網數據、市場調研數據及其他數據的新增、編輯和刪除功能等；基本的空間分析功能：包括空間數據統計、商圈分析（生成商圈、商圈統計、銷售額預測）等。

GIS軟件技術用于零售業選址分析是一個系統化的流程。在結合電子地圖，數據導入、圖層編輯的多項功能的基礎上，通過后臺的選址分析模型，最終生成擬建零售門店銷售額預測報告，從而為選址決策提供依據。其具體操作如下：第一步，首先導入商業區所在城市的電子地圖，并將收集到的交通路網數據加載到電子地圖上，構建城市的零售市場環境；第二步，通過軟件內的編輯功能編輯地塊，確定要進行分析的輻射商圈范圍；第三步，導入調研數據，如人口、交通、競爭對手等：第四步，形成適用于該城市的購物行為模型庫及參數集。生成GIS地理網格分析環境，可以進行相應的商圈分析，如人口密度、人均收入、消費力等，顯示真實商圈內吸引力的專題圖；第五步，對消費者購物行為進行數學建模，并對其購物行為的全過程模擬測算，綜合考慮門店周邊顧客、競爭對手、交通路網等因素，利用Huff模型計算顧客到擬建門店消費的真實概率；第六步，最終生成擬建店址的銷售額預測分析報告。

如在商圈生成上，根據周邊消費者不同購物出行方式，用GIS軟件可自動分別生成不同交通方式下（如，步行、車行、公交、地鐵等）的有效輻射商圈。圖1為某零售店10、20、30分鐘步行輻射商圈圖和5、10、15分鐘車行輻射商圈圖。

在確定不同交通方式下的輻射商圈范圍的同時，商圈的各層次（核心商圈、次要商圈、邊緣商圈）得以可視化顯示，在此基礎上，GIS軟件還可自動統計不同交通方式下，各層商圈的消費者數量及購買力情況。表1為某零售店步行及車行輻射商圈內居民戶數、購買力統計數據。

在對擬建零售店未來營銷額的預測方面，可根據城市規劃信息、政府統計年鑒、實地調研的各類市場數據，導入各年度消費人群及人均消費水平數據，通過GIS軟件最終實現對未來消費者的數量、購買力，競爭對手的進入以及營業額的預測。表2、圖2即為某零售店2012-2016年的預測數據。

GIS技術應用于零售業選址，通過與選址分析模型的結合，從根本上改變了傳統選址的分析模式，具有廣闊的應用前景。盡管基于GIS的選址決策具有傳統選址方法無法比擬的優勢，然而選址模型的精確度以及所需市場數據量極大的問題，成為GIS技術在選址應用上的難點，在一定程度上限制了GIS技術在零售業選址中的普及應用。如何更有效利用GIS技術為選址決策服務，還需在實踐中進一步優化，通過對零售業在單店選址，零售網絡優化的動態模擬和決策支持，加以總結和推廣。

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