Cómo funciona el modelo de gravedad de Huff
Si está abriendo una tienda minorista, lo primero que debe comprender es cuántos clientes patrocinarán su tienda.
Porque de acuerdo con el decaimiento de la distancia, a medida que aumenta la distancia entre dos lugares, la cantidad de actividad entre ellos disminuye.
Para ayudarlo a resolver este problema, puede predecir la probabilidad del comportamiento del consumidor con otras tiendas minoristas competidoras con el modelo Huff Gravity.
¿Suena complicado? Pero en realidad no es tan malo. Veamos paso a paso cómo calcular el modelo de gravedad de Huff.
Lo que necesitarás
Debido a que el modelo Huff Gravity asume que el atractivo de una tienda se basa en su tamaño y distancia, necesitará estos 2 conjuntos de datos esenciales para este análisis:
- Ubicaciones minoristas existentes y tamaño de la tienda
- Sectores censales (tan detallados como sea posible)
Por supuesto, necesitará algún software GIS para calcular la distancia y mostrar el modelo en un mapa.
A modo de ilustración, aquí es donde se ubican nuestras cinco tiendas minoristas con distritos censales como mapa base.
Paso 1. Calcule las distancias desde las tiendas minoristas hasta las secciones censales
Primero, tomará los datos de su censo y calculará la distancia desde cada tramo censal hasta cada ubicación minorista. En nuestro ejemplo, tenemos 5 tiendas minoristas y 738 distritos censales.
- Agregue 5 campos para distancias en el conjunto de datos del distrito censal ( dist1, dist2, dist3, dist4 y dist5 ).
- Calcule la distancia de cada ubicación minorista a cada distrito censal. En ArcGIS, puede utilizar la herramienta Near y seleccionar cada tienda minorista individualmente.
Ahora, cada distrito censal tendrá una distancia a cada tienda minorista en sus respectivos campos de distancia. Por ejemplo, las distancias para la Tienda 1 estarán en el campo dist1 )
Paso 2. Incorpora el atractivo con el tamaño y la distancia de la tienda
En este paso, incorporaremos atractivos para cada ubicación minorista. Para aclarar, el atractivo está relacionado con el tamaño de la tienda (como en pies cuadrados) y es inversamente proporcional a la distancia.
- En el conjunto de datos de tramos censales, agregue 6 campos para mantener el puntaje de atractivo para cada tienda minorista y un puntaje total ( atraer1, atraer2, atraer3, atraer4, atraer5 y totattract )
- El atractivo utiliza la distancia y el tamaño del lugar de venta. Tome el tamaño de la tienda minorista y divídalo por el tiempo de conducción (o el cuadrado de la distancia). Por ejemplo, tract1 es la superficie en pies cuadrados de 200 000 para la tienda minorista 1 dividida por dist1 2 .
- Finalmente, en el campo de atractivo total, sume todos los puntajes de atractivo. ( atraer1 + atraer2 + atraer3 + atraer4 + atraer5 )
Cuando traza esto en un mapa, la tienda minorista 3 atraerá más este distrito censal en función de su distancia y el tamaño de la tienda.
Paso 3. Medir las probabilidades de participación de mercado de cada tienda minorista
Ahora que tenemos el puntaje de atractivo de cada tienda minorista, podemos comenzar a calcular las probabilidades de dónde es más probable que vayan los compradores para cada sección del censo.
- Agregue campos para cada ubicación minorista que serán porcentajes. ( cuota de mercado1, cuota de mercado2, cuota de mercado3, cuota de mercado4 y cuota de mercado5 )
- Tome el puntaje de atractivo para cada ubicación minorista y divídalo por el atractivo total. (atraer1/totatraer)
Cuando esté cerca de una tienda minorista, capturará una gran parte del mercado, por lo tanto, valores más altos en el color rojo. Igualmente importante donde se ubican otras tiendas, capturará esa participación de mercado. En particular, los parches amarillos indican que hay otras tiendas minoristas con una mayor probabilidad de hacerse con esa parte del mercado.
¿Qué tal si hay distritos censales a distancias iguales entre dos tiendas minoristas?
Para estas tiendas minoristas, la participación de mercado está más en juego y potencialmente podría ir a cualquiera de las tiendas minoristas. En otras palabras, esto significa que la probabilidad podría ser de alrededor del 50% en estas secciones censales.
Fórmula del modelo de gravedad Huff
La fórmula del modelo de gravedad de Huff es la siguiente:
P ij : Probabilidad de que un consumidor en el punto i viaje a la tienda minorista j
S j : Tamaño del local comercial
T ij : Tiempo de viaje (o distancia) desde el consumidor en el punto i para viajar a la ubicación j
A medida que aumenta el tamaño de una tienda minorista, aumenta la probabilidad de que un consumidor patrocine una ubicación minorista. Del mismo modo, la probabilidad de que los clientes frecuentan esa tienda en particular disminuye cuando aumenta la distancia (porque está en el denominador).
No olvide que la notación sigma simplemente significa que está sumando valores . Como se muestra arriba, en el paso 3, todo lo que representa esta fórmula es tomar el puntaje de atractivo y dividirlo con la suma del atractivo de todas las tiendas minoristas, que debe ser igual al 100 %.
Resumen: modelo de gravedad de Huff
Si va a invertir tiempo y dinero para abrir una tienda, debe ejecutar el modelo Huff Gravity.
Todo lo que necesita es un poco de software y datos GIS para comenzar. Y no olvidemos incorporar datos demográficos como el censo de los Estados Unidos o los datos de segmentación del mercado de tapices de Esris.
Como se muestra hoy, los dos grandes detalles que necesitará son el tamaño de la tienda y la distancia junto con la población del distrito censal. Con estas variables, está en camino de predecir mejor el comportamiento del consumidor y la probabilidad de que visiten su tienda.
Si desea optimizar la ubicación de sus tiendas, lea más sobre el análisis de ubicación y asignación.
¿Qué es el modelo de gravedad de Huff?
El modelo de Huff es un modelo matemático que reconoce la correlación entre el patrocinio y la distancia desde la ubicación de la tienda. En otras palabras, cuanto más lejos esté un consumidor de su ubicación, menos probable será que esa persona compre allí.
¿Qué es la ley de Huff?
Ley de Huff. El modelo minorista de Huff (1963) supone que los clientes tienen la opción de frecuentar un lugar en vista de otras alternativas. Así, un área de mercado se expresa como una línea de probabilidades continua, a menos que no existan otras ubicaciones alternativas.