連鎖經(jīng)營(yíng)開(kāi)店選址營(yíng)業(yè)額預(yù)估數(shù)學(xué)模型

1、連鎖經(jīng)營(yíng)開(kāi)店選址營(yíng)業(yè)額預(yù)估數(shù)學(xué)模型2010-09-10 12:26:53    連鎖經(jīng)營(yíng)是現(xiàn)代商業(yè)最為主要的經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)，幾乎占到整個(gè)商業(yè)的80%以上。全國(guó)有大型連鎖賣場(chǎng)6000余家，小型連鎖超市和各類專賣店更是不計(jì)其數(shù)。他們的經(jīng)營(yíng)發(fā)展就在開(kāi)店擴(kuò)張中不斷壯大，其成功的關(guān)鍵是選址開(kāi)店。但是嚴(yán)酷的事實(shí)就是有40%以上的商店是不能盈利而被迫關(guān)閉，使企業(yè)的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)也在門店的開(kāi)關(guān)中消耗殆盡，企業(yè)急需一個(gè)對(duì)新門店的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)決定是否開(kāi)店。但傳統(tǒng)的選址評(píng)估理論因其廣泛的適應(yīng)性而缺乏專用性，加上眾多不可估計(jì)的因素，使其誤差巨大而不具備實(shí)用意義。本人在從事連鎖經(jīng)營(yíng)市場(chǎng)管理工作中，認(rèn)真

2、研究了企業(yè)經(jīng)營(yíng)中的門店盈利水平和條件分析，提出了營(yíng)業(yè)額預(yù)估數(shù)學(xué)模型化的概念，是選址開(kāi)店成為可以量化計(jì)算來(lái)評(píng)判，供企業(yè)正確的決策提供科學(xué)的依據(jù)，從而大大降低了因開(kāi)店失敗而造成的損失，讓企業(yè)的可持續(xù)化擴(kuò)張步入良性發(fā)展的軌道。    一、預(yù)估數(shù)學(xué)模型創(chuàng)意的由來(lái)    連鎖經(jīng)營(yíng)理論中有一套商圈分析的營(yíng)業(yè)額估計(jì)方式：營(yíng)業(yè)額=戶(人)數(shù)*入店率*客單價(jià)。但他沒(méi)有提供具體的入戶確認(rèn)，入店率和客單價(jià)的合適的計(jì)算方式，其中關(guān)鍵的入店率是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)得出的數(shù)字，更無(wú)法顧及最為重要的行業(yè)、品牌、規(guī)模、定位、地域文化消費(fèi)習(xí)慣等不確定的門店所特有的因素，使得營(yíng)業(yè)額

3、估計(jì)方式就停留在“名副其實(shí)”的估計(jì)之上。為此我對(duì)經(jīng)營(yíng)的數(shù)十家門店分別進(jìn)行了營(yíng)銷分析，并對(duì)周邊商圈進(jìn)行評(píng)估，從中分析總結(jié)出一個(gè)門店的銷售業(yè)績(jī)完全取決于行業(yè)、品牌和商圈，眾多不可計(jì)量的影響因素也可以在現(xiàn)實(shí)銷售數(shù)據(jù)中反映出來(lái)，換言之，對(duì)于擴(kuò)張門店的銷售額預(yù)估完全可以從已有門店的銷售分析來(lái)推算。為了建立這個(gè)獨(dú)一無(wú)二的計(jì)算公式，我就對(duì)此研究做出計(jì)劃：    、羅列和篩選所有影響銷售的因素，并把他們分為可計(jì)量和不可計(jì)量?jī)深?，進(jìn)行變量分析；    、在已有門店里選擇12個(gè)有代表性（區(qū)域、銷售好中差，）的門店，分別進(jìn)行商圈調(diào)研和銷售分析； 

4、   、運(yùn)用信息數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理，進(jìn)行變量關(guān)聯(lián)度分析和多元線性回歸方程擬合，得到一入店率的計(jì)算公式；    、利用推出的入店率計(jì)算公式，配合實(shí)際客單價(jià)組合成“銷售額預(yù)估的數(shù)學(xué)模型”。    、利用“銷售額預(yù)估的數(shù)學(xué)模型”，對(duì)老門店進(jìn)行調(diào)研和數(shù)學(xué)模型計(jì)算，把數(shù)學(xué)模型的預(yù)估和實(shí)際進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)一步修正數(shù)學(xué)模型；    、對(duì)初步選擇的準(zhǔn)新門店的商圈進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研，把變量代入數(shù)學(xué)模型，計(jì)算出準(zhǔn)新門店的銷售額，從而評(píng)估開(kāi)店的盈虧平衡點(diǎn)，決定是否開(kāi)店。    因?yàn)?/p>

5、預(yù)估數(shù)學(xué)模型是由已存在的門店的實(shí)際銷售和環(huán)境數(shù)據(jù)計(jì)算而得，因此它充分涵蓋了不可量化因素對(duì)銷售的影響，也充分體現(xiàn)了可量化數(shù)據(jù)對(duì)銷售的影響，是預(yù)估成為本品牌特有且符合實(shí)際銷售的一個(gè)銷售額預(yù)估數(shù)學(xué)模型。連鎖經(jīng)營(yíng)開(kāi)店選址營(yíng)業(yè)額預(yù)估數(shù)學(xué)模型2010-09-10 12:26:53    二、變量分析與選擇調(diào)研    銷售額預(yù)估的關(guān)鍵是要計(jì)算入店率、客單價(jià)和商圈人數(shù)。其中客單價(jià)完全可以計(jì)算、精確時(shí)可以依據(jù)消費(fèi)水平分級(jí)計(jì)量。影響門店銷售業(yè)績(jī)，也就是入店率和商圈人數(shù)的因素有很多，不可量化因素有行業(yè)特性、品牌定位、消費(fèi)習(xí)慣、門店口交通情況、同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情況

6、；量化的相關(guān)因素有：1、營(yíng)業(yè)時(shí)間內(nèi)人流量。2、人流量在商圈居民比例。3、過(guò)路人比例。4、商圈內(nèi)居民戶數(shù)。5、商圈內(nèi)居民家庭人口數(shù)。6、商圈內(nèi)居民家庭收入。我通過(guò)對(duì)以上因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，最后擬合計(jì)算方程式。    三、多元線性回歸方程擬和過(guò)程  （一）列舉影響購(gòu)買率因素    綜合考慮已完成的12家門店的調(diào)查結(jié)果，及回歸模型對(duì)自變量的要求，初步?jīng)Q定將每日的人流量、人流中居民的比例、人流中過(guò)路人的比例、人流中工作人口的比例、商圈內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)情況、商圈內(nèi)的交通情況、商圈內(nèi)居民戶數(shù)、居民每戶的平均人口數(shù)、居民每戶的平均家庭月收入等九個(gè)

7、因素作為自變量，其中商圈內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)情況、商圈內(nèi)的交通情況為非數(shù)值變量，需轉(zhuǎn)化為數(shù)值變量。以入店購(gòu)買率為因變量。將各因素的數(shù)值羅列如下：    為了精確計(jì)算商圈人數(shù)，就必須確定商圈范圍。我們就對(duì)入店購(gòu)買消費(fèi)者的居住地調(diào)查，發(fā)現(xiàn)70%的消費(fèi)者距門店500米以內(nèi)，還和小區(qū)的大門方向、競(jìng)爭(zhēng)品牌的距離等有關(guān)系，為此我們?cè)谡{(diào)查時(shí)充分考慮這些情況，以充分提高精確度。    1.入店購(gòu)買率（%）這里選擇4組差異大的數(shù)據(jù)作展示。  A店B店C店D店周四0.74494502.0086351.9290833.315090周五0.70416702.4

8、090382.2997033.618699周六0.57178592.0384292.0631192.538330    2.每日流動(dòng)人口（人） A店B店C店D店周四1127610654108866395周五120711203894367102周六111931197097915870  3.人流中居民的比例 A店B店C店D店周四1127610654108866395周五120711203894367102周六111931197097915870    4過(guò)路人比例 A店B店C店D店周四112761

9、0654108866395周五120711203894367102周六111931197097915870    5人流中工作人口比例 A店B店C店D店周四1127610654108866395周五120711203894367102周六111931197097915870     6圈內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)情況    商圈內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)情況擬從以下八個(gè)角度考慮，并將其數(shù)量化。    知名度：我品牌1，我品牌0    店面積：我品牌1，我品牌0&

10、#160;   平均單價(jià)：我品牌1，我品牌0    促銷活動(dòng)：有1，無(wú)0    新產(chǎn)品：有1，無(wú)0    店內(nèi)環(huán)境：好2，相同1，差0    店外環(huán)境：好2，相同1，差0    店外廣告：有1，無(wú)0    統(tǒng)計(jì)計(jì)算：A店：0（無(wú)競(jìng)爭(zhēng)）；B店：16；C店：23；D店：8。    7商圈內(nèi)交通情況    根據(jù)公交站點(diǎn)的數(shù)量為其參數(shù)。 

11、;   統(tǒng)計(jì)計(jì)算：A店：1；B店：11；C店：5；D店：4。    8居民戶數(shù)    統(tǒng)計(jì)計(jì)算：A店：6500；B店：5300；C店：20600；D店：4800。    9家庭人口    統(tǒng)計(jì)計(jì)算：A店：3.39；B店：3.24；C店：3.29；D店：3.38。    10家庭收入    統(tǒng)計(jì)計(jì)算：A店：2160；B店：2380；C店：3010；D店：2280。偏相關(guān)分析  &

12、#160; 把以上原始數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫(kù)，利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS的Correlate模塊中的PartialCorrelate對(duì)上述各因素與購(gòu)買率之間的關(guān)系進(jìn)行偏相關(guān)分析，確定回歸方程的自變量，剔除相關(guān)程度低的變量。運(yùn)行結(jié)果如下：    VariablesEntered/Removed(自變量進(jìn)入與剔除)modelVariables enteredVariables removedmethod1人流量，居民比例，過(guò)路人比例交通系數(shù)，家庭人口，家庭收入工作人口比例競(jìng)爭(zhēng)度，居民戶數(shù)enter    通過(guò)偏相關(guān)分析，將所有自變量按照與購(gòu)買率的相

13、關(guān)性大小分為進(jìn)入自變量和剔除自變量?jī)煞N。本模型的進(jìn)入自變量是人流量、居民比例、過(guò)路人比例、交通系數(shù)、家庭人口和家庭收入，它們將作為回歸方程的自變量。由于工作人口比例、競(jìng)爭(zhēng)度、居民戶數(shù)與購(gòu)買率的相關(guān)性不大，被剔除于回歸方程之外。    以人流量、居民比例、過(guò)路人比例、交通系數(shù)、家庭人口和家庭收入為自變量重新建立數(shù)據(jù)庫(kù)：    建立多元線性回歸方程    利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS的Regression模塊中的Linear分模塊對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行多元線性回歸分析，結(jié)果如下：    Mod

14、elSummary(模型概述)ModelRR squareAdjusted R SquareStd。Error of the estimate10.9910.983.9620.186783870    對(duì)于模型1來(lái)說(shuō)，選入的自變量人流量、居民比例、過(guò)路人比例、交通系數(shù)、家庭人口和家庭收入與因變量購(gòu)買率的多元線性回歸的可決系數(shù)R2為0.983，多元線性回歸復(fù)相關(guān)系數(shù)是0.991，校正R2為0.962，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.18678370。    標(biāo)準(zhǔn)誤是描述實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的誤差變異程度的綜合指標(biāo)。本模型中的標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算方法是根據(jù)回歸方程式預(yù)

15、測(cè)的購(gòu)買率與實(shí)際購(gòu)買率之差的平方的算術(shù)平均數(shù)的開(kāi)平方正根。Coefficients回歸參數(shù)ModelUnstandardized coefficientsStandardized coefficientsBStd.errorbeta1(constant)人流量居民比例過(guò)路人比例交通系數(shù)家庭人口家庭收入-160.5231.149E-05-0.472-5.4630.86645.6743.157E-0356.3670.0000.9671.4860.19815.4710.001 0.027-0.046-0.5503.4133.1041.125    B表示回歸系

16、數(shù)，constant表示常數(shù)項(xiàng)，std.error表示標(biāo)準(zhǔn)誤差，beta表示標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，它由B1Xs/Sy所得（其中B1是回歸系數(shù)，Xs為自變量標(biāo)準(zhǔn)差，Sy為因變量的標(biāo)準(zhǔn)差）    由此可以得到購(gòu)買率的回歸方程：    購(gòu)買率%=-160.523+1.149*10-5*人流量-0.472居民比例    -5.463過(guò)路人比例+0.866交通系數(shù)+45.674家庭人口+3.175*10*-3*家庭收入    置信度檢驗(yàn)和誤差分析    1、置信

17、度檢驗(yàn)modelSum of squraresdfMean squareFsig1 RegressionResidualtotal10.0220.17410.19665111.6703.489E-0247.8770    ANOVAF方差分析    用F檢驗(yàn)回歸方程顯著性的方法稱為方差分析。F檢驗(yàn)是建立在總變差分解基礎(chǔ)上進(jìn)行的。我們將因變量y的離差平方和Lyy=（yi-y）2稱為總平方和，即總變差，在本模型中是實(shí)際購(gòu)買率與實(shí)際購(gòu)買率算術(shù)平均數(shù)的差的平方和，用Total表示。它由兩部分組成，一是估計(jì)購(gòu)買率與實(shí)際購(gòu)買率算術(shù)平均數(shù)的離差平方

18、和，稱為回歸平方和，即回歸變差，用Regression表示，而是實(shí)際購(gòu)買率與估計(jì)購(gòu)買率的離差平方和，稱為剩余變差或偶然變差，用Residual表示。    本模型中總變差為10.196，回歸變差為10.022，剩余變差為0.174。df是它們的自由度，MeanSquare是它們的均方，其值為總變差除以自由度。    Sig.表示回歸方程的顯著性，即回歸方程擬和實(shí)際情況的可信度，數(shù)值為1-a。在本模型中，由于a-0，所以可信度1。具體為多少可以進(jìn)行F檢驗(yàn)。2、誤差分析    在ModelSummary(模型

19、概述）表中，我們已得到回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)誤a為0.186783870，它表明當(dāng)用上述回歸方程來(lái)預(yù)測(cè)購(gòu)買率時(shí)，實(shí)際購(gòu)買率落在預(yù)測(cè)購(gòu)買率+-0.186783870區(qū)間內(nèi)的概率0.6826，實(shí)際購(gòu)買率落在預(yù)測(cè)購(gòu)買率+-2a區(qū)間內(nèi)的概率0.9545。實(shí)際購(gòu)買率在預(yù)測(cè)購(gòu)買率+-3a區(qū)間內(nèi)的概率0.9975。    3、數(shù)據(jù)變量的相關(guān)性    回歸方程中有6個(gè)自變量，用帕爾遜相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果：6個(gè)自變量不是獨(dú)立變量，而是彼此相關(guān)，互相制約，這和現(xiàn)實(shí)情況一致的，就如交通系數(shù)大，過(guò)路人比例肯定高，反之就不對(duì)了。    4、從

20、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的理論來(lái)說(shuō)，樣本量要達(dá)到30個(gè)以上，但在實(shí)際情況可適當(dāng)減少   （二）門店人流量的計(jì)量    為了確保精度，我們充分考慮了一周內(nèi)每天的差異，選擇周四、五和六的營(yíng)業(yè)時(shí)間內(nèi)的人流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（>12H）,然后計(jì)算平均數(shù)。   （三）客單價(jià)    客單價(jià)的計(jì)算我們采取依據(jù)商圈的收入水平和商圈的性質(zhì)（商業(yè)區(qū)、半商業(yè)和居民區(qū)）設(shè)定為三級(jí)。因?yàn)椴煌氖杖胨降牡貐^(qū)客單價(jià)有較大的差異。    四、準(zhǔn)門店評(píng)估流程及銷售額預(yù)估  &

21、#160;（一）準(zhǔn)門店評(píng)估流程    根據(jù)公司發(fā)展規(guī)劃，有門店開(kāi)發(fā)部提供房門店產(chǎn)信息，按“新門店信息評(píng)估”進(jìn)行評(píng)分，主要從以下幾個(gè)方面：    1、門店原來(lái)經(jīng)營(yíng)項(xiàng)目，經(jīng)營(yíng)狀況，轉(zhuǎn)讓原因。    2、店面信息：地址、面積、長(zhǎng)寬比例、朝向、租金、租期、租金遞增率、電力容量等。    3、周邊情況：同行業(yè)商店、銷售狀況、距離、店貌、店牌視覺(jué)效果、周邊辦公樓狀況、周邊小區(qū)狀況等。    初評(píng)合格后提交總經(jīng)理審核，經(jīng)審核通過(guò)的準(zhǔn)門店，市場(chǎng)部就開(kāi)始安排評(píng)估調(diào)研。    有調(diào)研公司評(píng)估調(diào)研所有6個(gè)自變量1、營(yíng)業(yè)時(shí)間內(nèi)人流量。2、人流量在商圈居民比例。3、過(guò)路人比例。4、商圈內(nèi)居民戶數(shù)。5、商圈內(nèi)居民家庭人口數(shù)。6、商圈內(nèi)居民家庭收入。通過(guò)3-6天的全面調(diào)查，除去異常數(shù)據(jù)，得到完整的相關(guān)平均數(shù)據(jù)。