商圈分析和商圈分析模型.ppt

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1、商圈分析和商圈分析模型商圈是一个地理概念。从行业角度讲,不同业种和业态的零售业者在一个相对集中的区域从事经营活动,这个区域的范围就叫商圈。从零售业者的角度讲,商圈是指店铺能够有效吸引顾客来店的地理区域。在许多大型项目(特别是房地产项目)的可行性论证中,商圈研究是必不可少的一个重要环节,特别是对商圈内的竞争状况、业态类型、消费者特征以及经济地理状况等深入了解是进一步确定立项和制定经营策略的重要依据。商圈分析和商圈分析模型(1)商圈的划分一般来讲,商圈可分为三个层次,即核心商圈、次级商圈和边缘商圈。主要商业圈:在该商业圈的顾客占顾客总数的比率最高,每个顾客的平均

2、购货额也最高,顾客的集中度也较高;次要商业圈:在该商业圈的顾客占顾客总数的比率较少,顾客也较为分散;边缘商业圈:在该商业圈的顾客占顾客总数的比率相当少,且非常分散。商圈分析和商圈分析模型(2)商圈研究内容商圈研究基本由4个方面构成:商圈范围确定、商圈调查、资料分析和商圈结论。具体而言,商圈研究指的是运用具有针对性的市场调研方法,对商圈的人口构成、竞争环境、消费特征、购买力等进行分析研究。商圈分析和商圈分析模型一哈夫模型在哈里斯的市场潜能模型的基础上,美国加利福尼亚大学的经济学者戴维•哈夫(D.L.Huff)教授于1963年提出了关于预测城市区域内商圈规模的模

3、型--哈夫概率模型。哈夫概率模型基本法则依然是引用万有引力原理。它提出了购物场所各种条件对消费者的引力和消费者去购物场所感觉到的各种阻力决定了商圈规模大小的规律。哈夫模型区别于其他模型的不同在于模型中考虑到了各种条件产生的概率情况。商圈分析和商圈分析模型哈夫模型哈夫认为:从事购物行为的消费者对商店的心理认同是影响商店商圈大小的根本原因,商店商圈的大小规模与消费者是否选择该商店进行购物有关,通常而言,消费者更愿意去具有消费吸引力的商店购物,这些有吸引力的商场通常卖场面积大,商品可选择性强,商品品牌知名度高,促销活动具有更大的吸引力;而相反,如果前往该店的距离较

4、远,交通系统不够通畅,消费者就会比较犹豫,根据这一认识,哈夫提出其关于商店商圈规模大小的论点:商圈分析和商圈分析模型哈夫模型哈夫论点:商店商圈规模大小与购物场所对消费者的吸引力成正比,与消费者去消费场所感觉的时间距离阻力成反比。商店购物场所各种因素的吸引力越大,则该商店的商圈规模也就大;消费者从出发地到该商业场所的时间越长,则该商店商圈的规模也就越小。商圈分析和商圈分析模型哈夫模型的内容哈夫从消费者的立场出发,认为消费者前往某一商业设施发生消费的概率,取决于该商业设施的营业面积、规模实力和时间三个主要要素。商业设施的营业面积大小反映了该商店商品的丰富性,商业

5、设施的规模实力反映了该商店的品牌质量、促销活动和信誉等,从居住地到该商业设施的时间长短反映了顾客到目的地的方便性。同时,哈夫模型中还考虑到不同地区商业设备、不同性质商品的利用概率。商圈分析和商圈分析模型模型的公式表现如下:(μ表示卖场魅力或商店规模对消费者选择影响的参变量,λ表示需要到卖场的时间对消费者选择该商店影响的参变量,通常μ=1,λ=2哈夫提出,一个零售商业中心J对消费者的吸引力可与这个商场的卖场魅力(主要用卖场面积代替)成正比(J=1,2,…n),与消费者从出发地I到该商场J的阻力(主要用时间距离来代替)成反比。利用哈夫模型设定地点I的消费者选择商

6、场J的概率PIJ,【PIJ】=I地区消费者到J商店购物的概率;【SJ】=J商店的卖场吸引力(卖场面积、知名度、促销活动等)【TIJ】=I地区到J商店的距离阻力(交通时间、交通系统等)【λ】=以经验为基础估计的变数;【n】=互相竞争的零售商业中心或商店数商圈分析和商圈分析模型I地区消费者光顾J商店概率是:I地区消费者光顾J商店的人数=I区消费者光顾J商店的概率×I地区消费者的数量哈夫模型的假设前提:A、消费者光顾卖场的概率会因零售店卖场面积而变化,卖场面积同时代表商品的齐全度及用途的多样化。B、消费者会因购物动机而走进零售店卖场。C、消费者到某一零售店卖场购物

7、的概率受其他竞争店的影响。竞争店越多,概率越小。商圈分析和商圈分析模型二雷利零售引力法则(Reilly’sLawofRetailGravitation)什么是雷利零售引力法则?美国学者威廉•J•雷利(W.J.Reilly)利用三年时间调查了美国150个城市在1931年根据牛顿力学的万有引力的理论,提出了“零售引力规律”,总结出都市人口与零售引力的相互关系,被称为雷利法则或雷利零售引力法则。他认为一个城市对周围地区的吸引力,与它的规模成正比,与它们之间的距离成反比。用以解释根据城市规模建立的商品零售区商圈分析和商圈分析模型雷利零售引力法则的公式雷利指出,两个城

8、市区域对其分歧点内(顾客在此点可能前往任何一个区域购

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