Model probabilistyczny Huffa

Model probabilistyczny Huffa
Polecane artykuły
Model grawitacji detalu Reilly'ego Podatność ekonomiczna Wskaźniki iloczynu skalarnego Ocena punktowa Błąd względny Poziom istotności Rozkład częstości Percentyl Margines bezpieczeństwa

Model probabilistyczny Huffa (model grawitacji względnej Huffa) to jeden z najbardziej znanych modeli ciążenia konsumentów do ośrodków handlowych na danym obszarze. Został opracowany w 1962 roku przez D. L. Huffa. Należy do grupy stochastycznych modeli lokalizacji zakupów ludności i wyraża prawdopodobieństwo wyboru danego miejsca zakupu spośród konkurujących ze sobą ośrodków.

Obliczanie

Według L. D. Huffa czas podróży i wielkość ośrodka są czynnikami wpływającymi na zachowanie konsumenta i mogą służyć do przewidywania wyboru miejsca zakupów.

Wzór:

$P_{ij}={\frac {\frac {S_{j}}{T_{ij}^{a}}}{\sum _{j=1}^{n}{\frac {S_{j}}{T_{ij}^{a}}}}}$

gdzie:

• P_ij - prawdopodobieństwo, że pojedynczy konsument zamieszkały w regionie i uda się na zakupy do miejsca j,
• S_j - wielkość placówki (powierzchnia sprzedaży wyrobów danej branży) w miejscu j,
• T_ij - czas niezbędny na przemieszczenie się konsumenta z regionu i do miejsca zakupów j,
• a - parametr szacowany empirycznie, odzwierciedlający wpływ czasu podróży na przemieszczenia związane z zakupami (różny dla różnych grup towarów i usług).

Mapa warstwicowa

Obliczenie wartości prawdopodobieństw dla danych obszarów daje możliwość stworzenia mapy z narysowanymi liniami, zakreślającymi zasięg handlowy poszczególnych ośrodków (mapy warstwicowe). Przecięcie się linii zakreślonych wokół ośrodków na poziomie prawdopodobieństw mniejszym niż 0,5 oznacza, że punktami zasięgu są punkty graniczne.

Zastosowanie praktyczne

Model Huffa znajduje zastosowanie przy wyznaczaniu lokalizacji punktów sprzedaży. Wątpliwości związane z umiejscowieniem centrum handlowego rozstrzyga się biorąc pod uwagę kryterium maksymalizacji dochodu. Model Huffa oparto na założeniu, że dochód określonego punktu sprzedaży jest proporcjonalny do wielkości placówki i odwrotnie proporcjonalny do czasu, jakie trzeba poświęcić na dojazd do niego. Do zmierzenia dochodu konieczne są dane dotyczące liczby konsumentów i wartość przeciętnych zakupów przypadających na jednego klienta. Wtedy model może przyjąć postać:

$N_{ij}=P_{ij}*C_{ij}$

gdzie:

• N_ij - liczba konsumentów w regionie i, która prawdopodobnie przemieści się do miejsca j,
• C_ij - liczba konsumentów zamieszkujących w regionie i.

Implementacja i analiza modelu Huffa

Metodologia implementacji modelu Huffa obejmuje szereg kroków, które są niezbędne do skutecznego zastosowania tego modelu. W pierwszej kolejności należy przeprowadzić analizę rynku, aby zidentyfikować konkurencyjne lokalizacje oraz zebrać dane dotyczące preferencji konsumentów. Następnie należy odpowiednio dobrać parametry modelu, takie jak współczynniki atrakcyjności lokalizacji oraz odległość do punktów sprzedaży.

Po zebraniu danych i dobraniu parametrów, można przystąpić do implementacji modelu Huffa. Wzór używany w tym modelu jest stosunkowo prosty, jednak jego interpretacja może być nieoczywista dla osób niezaznajomionych z modelem. Wzór ten uwzględnia zarówno atrakcyjność lokalizacji, jak i odległość do punktów sprzedaży, co pozwala na prognozowanie udziału rynkowego dla poszczególnych lokalizacji.

Model Huffa znalazł zastosowanie w wielu praktycznych przypadkach. Na przykład, może być wykorzystywany do prognozowania sprzedaży w różnych branżach, takich jak sieci handlowe, banki czy restauracje. Analiza wyników uzyskanych za pomocą modelu Huffa pozwala na lepsze zrozumienie preferencji konsumentów i dostosowanie strategii biznesowej.

Wpływ czynników zewnętrznych na wyniki modelu Huffa

Czynniki zewnętrzne, takie jak demografia, infrastruktura czy konkurencja, mogą mieć istotny wpływ na wyniki modelu Huffa. Analiza tych czynników i ich uwzględnienie w modelu może poprawić dokładność prognoz. Na przykład, jeśli w okolicy istnieje duża konkurencja, prognozowany udział rynkowy dla danej lokalizacji może być niższy.

Ważne jest również zrozumienie sposobu uwzględnienia tych czynników w modelu i ich wpływu na prognozy. Przykłady sytuacji, w których czynniki zewnętrzne mają szczególne znaczenie dla analizy lokalizacji, mogą obejmować planowanie lokalizacji centrów handlowych w zależności od demografii danej okolicy.

Ocena skuteczności modelu Huffa

Ocena skuteczności modelu Huffa jest kluczowa dla dalszego doskonalenia tego narzędzia. Istnieje wiele metryk, które mogą być używane do oceny skuteczności modelu, takich jak błąd prognozy, współczynnik determinacji czy analiza błędów absolutnych.

Porównanie wyników prognoz modelu Huffa z rzeczywistymi danymi dotyczącymi lokalizacji punktów sprzedaży pozwala na ocenę skuteczności modelu. Dyskusja na temat potencjalnych ulepszeń modelu i sposobów poprawy jego skuteczności może prowadzić do dalszego rozwoju tego narzędzia.

Bibliografia

• Balicki A., Analiza rynku, Wyd. Wyższej Szkoły Zarządzania w Gdańsku, Gdańsk, 2002
• Mynarski S., Badania rynkowe w przedsiębiorstwie, Wyd. Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków, 2001

Autor: Katarzyna Kasperczyk