Рудой В.А.
Кубанский государственный университет,
Россия.
Аналоговый подход в геомаркетинговых
исследованиях (на примере города-курорта Анапа).
На динамично развивающемся рынке торговой недвижимости
России аналитические отделы риэлторских фирм оперируют огромными объемами
информации, поскольку от своевременности обработки этих данных во многом
зависит успех развития бизнеса. В последнее время специалисты данной сферы все
активнее используют ГИС-технологии. Одними из основных направлений применения
стало исследование рынка и консультирование. Данные виды аналитической
деятельности позволяют получать наглядную информацию о плотности существующей
застройки, новом строительстве, данных по качественному и количественному зонированию
на рынке недвижимости.
В
80-90-е годы большинство западных ритейлеров при выборе местоположения
строительства нового объекта зачастую опирались на «метод аналогий», или
аналоговый подход. Аналоговый подход заключается в расчёте возможного объема
продаж нового объекта путем сравнения (аналогии) с другим торговым объектом,
имеющим схожие характеристики, местоположение и торговую зону. Эксперты путем
проведения опросов посетителей (наиболее часто) или с помощью регрессивного
моделирования (редко) выясняют факторы, влияющие на прибыльность торговой
точки, являющейся объектом сравнения. Затем происходит сравнение потенциальных
площадок под строительство магазина с учетом выявленных факторов [1].
Основное
отличие аналогового метода от других заключается в том, что:
а) Объекты обладают схожими характеристиками;
б)
Сравнение производится с учетом факторов, полученных в ходе предварительного
анализа (в данном случае – корреляционный анализ) [2].
Рассмотрим
следующий пример. В наличии имеются четыре земельных участка, примерная
стоимость каждого составляет около 35 000 руб./кв.м. Все они имеют набор
схожих характеристик: площадь, необходимый пакет документов, отсутствие
обременений, наличие коммуникаций. Целевая категория земель для всех участков
также одинаковая. Предполагается использовать данные участки под строительство
отеля. Участки расположены в разных частях города, что значительно усложняет
выбор оптимального варианта (рисунок 1).
Рисунок 1.
Территориальное расположение участков в системе города.
Предварительный
этап заключается в проведении корреляционного анализа для определения факторов,
влияющих на получение прибыли (объема продаж). Т.к. речь идёт в первую очередь
о строительстве отеля, за основу прибыли берется стоимость проживания в
объектах гостиничного типа. Таким образом, целью корреляционного анализа
является выявление факторов, максимально влияющих на стоимость проживания, а также
получение трендов ценообразования на жилье для отдыхающих.
Корреляция – систематическая и обусловленная
связь между двумя рядами данных. Этап анализа является довольно объемным и
трудозатратным. Общее количество независимых переменных, являющихся потенциальными
факторами влияния на получение прибыли – 26. Это плотность конкурентов,
расстояние до основных пляжей, близость парковых зон, основных пешеходных
маршрутов, расстояние до центра города, рыночная стоимость земли и т.д. Для
выявления аналогий используется база данных гостиниц и отелей города-курорта
Анапа с данными стоимости, актуальными на август 2011 года. Для проведения
исследований используется коэффициент корреляции Пирсона. Согласно результатам
корреляционного анализа территории города-курорта Анапа наибольшее влияние на
объекты гостиничного типа оказывают следующие факторы [3].
1)
Расстояние до городской набережной, расстояние до ближайшего песчаного пляжа,
расстояние до побережья, расстояние до центрального городского пляжа,
расстояние до центра города. Для данных показателей коэффициент принимает
наиболее близкие к единице
положительные значения.
2)
Расстояние до промышленных зон, проезжей части. Для данных показателей
коэффициент принимает наиболее близкие к единице со знаком минус отрицательные
значения.
Т.е.
по сути все факторы являются расстояниями до того или иного типа объектов.
Величины расстояний для участков представлены в таблице 1.
Стоит
отметить, что расчёт расстояний возможен благодаря использованию
ГИС-технологий, которые позволяют не только получить высокоточные данные, но и
значительно сэкономить временные ресурсы. В данном случае все расчёты
происходили в программном комплексе ArcGIS с
использованием модуля ArcToolBox.
Таблица
1. Расстояние от земельных участков до основных объектов
Основные объекты |
Расстояния до
объектов (м.) |
|||
№1 |
№2 |
№3 |
№4 |
|
Городская набережная |
1451 |
951 |
911 |
783 |
Ближайший пляж |
1480 |
900 |
598 |
786 |
Побережье |
252 |
950 |
725 |
832 |
Городской пляж |
2013 |
980 |
596 |
1193 |
Центр города |
1203 |
387 |
537 |
419 |
Промышленная зона |
108 |
561 |
818 |
554 |
Проезжая часть |
149 |
20 |
42 |
22 |
Для
сравнения полученных факторов и выбора участка для строительства применим
следующую методику с использованием коэффициентов. Для каждого из
рассматриваемых объектов определяется земельный участок, расстояние от которого
будет наибольшим по сравнению с другими. Коэффициент такого участка для данного
объекта будет равняться единице. Соответственно, коэффициенты других участков
принимают значения согласно следующей формуле:
l
= L/L(max) {1},
где l – искомый коэффициент, L – расстояние от данного участка до
искомого объекта, L(max) –
расстояние от наиболее удалённого участка до искомого объекта. Результаты
расчётов представлены в таблице 2.
Каждый
из обозначенных объектов, для которых производится расчёт доступности, по-разному
влияет как на стоимость земли, так и на стоимость проживания. Степень влияния
характеризуется коэффициентом корреляции. Т.к. стоимость земли для всех
участков одинакова, то её из дальнейших расчётов можно исключить и в
исследованиях будет применяться только коэффициент корреляции стоимости
проживания.
Таблица
2. Показатели коэффициента l для
каждого из участков.
Основные объекты |
Значение
коэффициента l для каждого участка |
|||
№1 |
№2 |
№3 |
№4 |
|
Городская набережная |
1 |
0,66 |
0,63 |
0,54 |
Ближайший пляж |
1 |
0,61 |
0,4 |
0,53 |
Побережье |
0,27 |
1 |
0,76 |
0,88 |
Городской пляж |
1 |
0,49 |
0,3 |
0,59 |
Центр города |
1 |
0,32 |
0,45 |
0,35 |
Промышленная зона |
0,13 |
0,69 |
1 |
0,68 |
Проезжая часть |
1 |
0,13 |
0,28 |
0,15 |
Формула примет
следующий вид.
{2}, где K – суммарный коэффициент, i –
объект, для которого рассчитывается коэффициент (i = 1,…,n), li – коэффициент для i-го
объекта, ki - коэффициент
корреляции для i-го объекта, k(max)
– коэффициент корреляции наиболее значимого для стоимости проживания объекта, n – количество объектов. Величины
средних коэффициентов корреляции для каждого из объектов представлены в таблице
3.
Таблица
3. Коэффициенты корреляции для каждого объекта.
Основные объекты |
Величина коэффициента
ki |
ki/k(max) |
Городская набережная |
0,41 |
0,72 |
Ближайший пляж |
0,42 |
0,74 |
Побережье |
0,36 |
0,63 |
Городской пляж |
0,33 |
0,58 |
Центр города |
0,35 |
0,61 |
Промышленная зона |
0,57 |
1 |
Проезжая часть |
0,34 |
0,6 |
Суммарный
коэффициент оптимального положения с точки зрения пешеходной доступности для
каждого из четырёх участков будет равняться:
Участок
№1: K = 3,29; участок №2: K = 1,27; участок №3: K = 0,5; участок №4: K = 1,14.
Стоит
отметить, что коэффициент оптимального местоположения напрямую связан с
удалённостью от объектов. Т.е. чем меньше суммарный коэффициент, тем более
удачно расположен земельный участок. Таким образом, согласно расчётам, наиболее
оптимальным местоположением с точки зрения пешеходной доступности обладает
участок №3, т.к. у него наименьший суммарный коэффициент. В свою очередь
наихудшим местоположением обладает участок №1.
При
использовании аналогового подхода стоит помнить, что непосредственно перед
заключительной частью анализа необходимо провести целый ряд действий. Помимо
создания электронной карты исследуемой территории и занесения атрибутивной
информации необходимо также определить все факторы, потенциально оказывающие
влияние на объёмы продаж, произвести их расчёт средствами ГИС, а затем с
помощью математического моделирования выявить ключевые. Успех такого метода в
значительной мере зависит от возможности найти подобный объект для сравнения.
Литература.
1.
Cliquet G., Geomarketing; Methods
and Strategies in Spatial Marketing. ISTE, 2007.
2.
Угаров
А.С., Методы выбора местоположения торговой точки// Маркетинг в России и за
рубежом №6, 2005.
3.
Айвазян
С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и
первичная обработка данных// Справочное издание. М., 1983. 472 с.