ดัชนีแรงดึงดูดทางการค้าปลีก คือ ตัวชี้วัดที่แสดงให้เห็นว่าร้านค้าจะสามารถดึงดูดกำลังซื้อจากลูกค้าในทำเลที่ตั้งนั้นๆได้มากน้อยเพียงใด ดัชนีนี้ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์พื้นที่การค้าโดยวิธีการวิเคราะห์ที่นิยมใช้เป็นหลักคือ Huff Model ซึ่งประเมินจากขนาดพื้นที่ขายของร้านค้า ควบคู่กับระยะเวลาและระยะทางที่ใช้ในการเดินทางมายังร้าน
ดัชนีแรงดึงดูดทางการค้าปลีกคืออะไร?
ดัชนีแรงดึงดูดทางการค้าปลีก คือ ตัวชี้วัดที่แสดงให้เห็นว่าทำเลที่ตั้งของร้านค้านั้นๆ สามารถดึงดูดลูกค้าได้มากน้อยเพียงใด
ตัวชี้วัดที่ใช้ประเมินแรงดึงดูดทางการค้าปลีก
ดัชนีแรงดึงดูดทางการค้าปลีก คือตัวชี้วัดที่ใช้ประเมินระดับแรงดึงดูดทางการค้าปลีก โดยแรงดึงดูดทางการค้าปลีกหมายถึง ความสามารถของร้านค้าในการดึงดูดกำลังซื้อจากผู้คนในพื้นที่ให้เข้ามาที่ร้านของตน การนำดัชนีนี้มาประยุกต์ใช้ จะช่วยให้ธุรกิจสามารถประเมินความสามารถในการดึงดูดลูกค้าและศักยภาพในการสร้างยอดขายของร้านค้า ออกมาเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ
ใช้ในการวิเคราะห์พื้นที่ตลาด
ดัชนีแรงดึงดูดทางการค้าปลีก ใช้ในการวิเคราะห์พื้นที่ตลาด การวิเคราะห์พื้นที่ตลาดเกี่ยวข้องกับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เช่น ขนาดตลาด สภาพการแข่งขัน และคุณลักษณะของผู้อยู่อาศัยและลูกค้า การวิเคราะห์นี้ดำเนินการเพื่อทำความเข้าใจว่าสามารถคาดหวังผลกำไรได้มากน้อยเพียงใดในพื้นที่ที่วางแผนจะเปิดร้านค้าใหม่
แรงดึงดูดทางการค้าปลีกมีความเชื่อมโยงกับพื้นที่การค้า โดยกล่าวได้ว่า ขอบเขตทางภูมิศาสตร์ที่แรงดึงดูดนี้ครอบคลุมไปถึงก็คือพื้นที่การค้านั่นเอง ดังนั้น การทำความเข้าใจ ดัชนีแรงดึงดูดทางการค้าปลีก จึงช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์พื้นที่การค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3 โมเดลเกี่ยวกับแรงดึงดูดทางการค้าปลีก
พื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่ดึงดูดลูกค้า หรือเขตการค้าของร้านค้าปลีกแต่ละแห่งนั้นแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ที่ตั้ง ขนาด และสินค้าที่จำหน่าย เนื่องจากพื้นที่ดังกล่าวมีความเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ จึงมีการใช้แบบจำลองเชิงวิเคราะห์เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์
ในที่นี้ เราจะนำเสนอโมเดล 3 รูปแบบที่เกี่ยวข้องกับการดึงดูดลูกค้าในธุรกิจค้าปลีก
กฎแรงดึงดูดทางการค้าปลีกของไรลีย์
กฎแรงดึงดูดทางการค้าปลีกของไรลีย์ คือแบบจำลองที่คิดค้นโดยไรลีย์ นักวิชาการด้านการตลาดชาวอเมริกัน แบบจำลองนี้ใช้สำหรับคำนวณหาสัดส่วนที่ศูนย์การค้าแต่ละแห่ง จะสามารถดึงดูดกำลังซื้อจากเมืองที่ตั้งอยู่กึ่งกลางระหว่างศูนย์การค้าทั้งสองแห่งได้
แบบจำลองนี้ใช้เพื่อพิจารณาว่า “ร้านค้าที่ตั้งอยู่ในเขต A และเขต B จะสามารถดึงดูดลูกค้าจากเมือง C ซึ่งตั้งอยู่ระหว่างสองเขตนั้นได้มากน้อยเพียงใด” โดยสมมติว่าร้านค้าในเขต A และเขต B ที่มีประชากรหนาแน่นกว่ามักจะดึงดูดลูกค้าได้มากกว่า ในขณะที่ร้านค้าที่อยู่ห่างจากเมือง C มักจะดึงดูดลูกค้าได้น้อยกว่า
อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ กฎแห่งแรงดึงดูดทางการค้าปลีกนั้น ใช้ได้เฉพาะกับสินค้าที่มีราคาต่อหน่วยสูงและซื้อไม่บ่อยนัก เช่น รถหรูและสินค้าแบรนด์เนม (สินค้าที่ลูกค้าเปรียบเทียบและพิจารณาในหลายร้านก่อนตัดสินใจซื้อ)
สูตรหาจุดแบ่งพื้นที่การค้า
สูตรหาจุดแบ่งพื้นที่การค้า คือแบบจำลองการวิเคราะห์ที่พัฒนาต่อยอดมาจากกฎแรงดึงดูดทางการค้าปลีก โดยเป็นสูตรที่ใช้สำหรับหาจุดแบ่งเขตการค้าระหว่าง 2 เมือง ซึ่งช่วยให้เราสามารถระบุตำแหน่งที่พื้นที่การค้าของทั้ง 2 แห่งแยกออกจากกันได้อย่างชัดเจน ในทฤษฎีกฎแรงดึงดูดทางการค้าปลีกนั้น จุดแบ่งพื้นที่การค้าก็คือพิกัดที่ เขต A และ เขต B สามารถดึงดูดกำลังซื้อ จากเมือง C ซึ่งตั้งอยู่ระหว่างกลางได้ในสัดส่วนที่เท่ากัน
สูตรหาจุดแบ่งพื้นที่การค้านี้ มีแนวคิดว่า ปัจจัยที่ใช้ดึงดูดลูกค้านั้น ระยะทางจะส่งผลมากกว่าขนาดของเมือง ตัวอย่างเช่น หากร้านค้าของเราตั้งอยู่ในเขต A ลูกค้าที่อาศัยอยู่ในบริเวณตั้งแต่เขต A ไปจนถึงจุดแบ่งพื้นที่การค้า จะเลือกมาซื้อสินค้าที่ร้านของเรา ในขณะที่ลูกค้าที่อาศัยอยู่ตั้งแต่จุดแบ่งพื้นที่การค้าไปจนถึงเขต B (ซึ่งอยู่ไกลจากร้านของเรามากกว่า) ก็จะเลือกไปซื้อสินค้าที่ร้านคู่แข่งในเขต B นั่นเอง
โมเดล HUF
แบบจำลองฮัฟฟ์เป็นวิธีการที่อิงตามกฎแรงดึงดูดทางการค้าปลีก โดยคำนวณอัตราการซื้อสินค้าในร้านค้าในพื้นที่เฉพาะแห่งหนึ่ง โดยพิจารณาจากพื้นที่ขายของร้านค้า ระยะเวลา และระยะทางในการเดินทางไปยังร้านค้า
โมเดลนี้เป็นวิธีการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพอย่างมากในการคาดการณ์ความต้องการ เมื่อต้องการเปิดร้านค้าสาขาใหม่ รวมถึงใช้เพื่อประเมินผลกระทบจากการมาเปิดร้านของคู่แข่งได้อีกด้วย
โดยหลักแล้ว Huff Model จะแบ่งออกเป็น 2 ประเภทได้แก่ แบบจำลองฮัฟฟ์ฉบับปรับปรุง และ แบบจำลองฮัฟฟ์ขั้นสูง ซึ่งเราจะมาเจาะลึกรายละเอียดกันในหัวข้อถัดไป
ประเภทของ Huff Model ที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์พื้นที่ตลาด
มีการพัฒนาโมเดล Huff สองเวอร์ชันสำหรับการวิเคราะห์ที่ละเอียดขึ้น ได้แก่ “โมเดล Huff ปรับปรุง” และ “โมเดล Huff ขั้นสูง” เรามาพิจารณารายละเอียดของแต่ละเวอร์ชันกัน
โมเดล Huff ปรับปรุง
แบบจำลอง Huff ที่ปรับปรุงแล้วเป็นวิธีการที่นำมาใช้เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เพียงระยะทางและพื้นที่ดังเช่นในแบบจำลองฮัฟฟ์ดั้งเดิมนั้นถือว่าไม่แม่นยำ
โมเดล Huff ที่ปรับปรุงแล้ว ได้รวมเอาปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดพื้นที่ของร้าน และระยะทางจากที่อยู่อาศัย รวมถึงองค์ประกอบอื่นๆ เช่น เวลาทำการ และความแข็งแกร่งของแบรนด์ เข้ามาคำนวณร่วมด้วย โมเดลนี้จึงเป็นวิธีที่นิยมนำมาใช้งานกันโดยทั่วไป เนื่องจากสามารถวัดแรงดึงดูดทางการค้าปลีกได้ครอบคลุมในหลากหลายมิติ
โมเดล Huff ขั้นสูง
แบบจำลอง Huff ขั้นสูงเป็นการพัฒนาต่อยอดจากแบบจำลอง Huff ที่ปรับปรุงแล้ว ในการวัดความน่าดึงดูดของธุรกิจค้าปลีก แบบจำลองนี้จะประเมินความน่าดึงดูดของร้านค้าโดยใช้ปัจจัยหลายประการ เช่น พื้นที่ขาย จำนวนที่จอดรถ ความสะดวกในการตั้งอยู่ในทำเล ความแข็งแกร่งของแบรนด์ในระดับภูมิภาค ความแข็งแกร่งของแบรนด์ร้านค้า และเครือข่ายการคมนาคมขนส่ง ระยะทางจะวัดจากระยะทางบนถนนและเวลาในการเดินทาง แทนที่จะวัดจากระยะทางเส้นตรง
แบบจำลอง Huff ขั้นสูงใช้องค์ประกอบในการวิเคราะห์ที่ละเอียดกว่าแบบจำลอง Huff ปรับปรุง เมื่อเปรียบเทียบกับแบบจำลอง Huff ปรับปรุงซึ่งเพิ่มองค์ประกอบพื้นฐาน แบบจำลอง Huff ขั้นสูงพิจารณาปัจจัยต่างๆ มากกว่า ทำให้มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ตลาดที่ซับซ้อน
การวิเคราะห์แรงดึงดูดของธุรกิจค้าปลีกโดยใช้แบบจำลอง Huff
แบบจำลองของ Huff คำนวณอัตราการดึงดูดโดยพิจารณาจาก “พื้นที่ร้านค้า” และ “ระยะห่างจากพื้นที่อยู่อาศัย”
สูตรการคำนวณมีดังนี้:
ความน่าดึงดูดใจ = ความน่าดึงดูดใจของร้านค้า / ระยะทาง α ÷ Σ (ความน่าดึงดูดใจของร้านค้าอื่นๆ ทั้งหมด / ระยะทาง α) × 100
ความน่าดึงดูดใจคำนวณจากพื้นที่ของร้านค้า โดย α คือสัมประสิทธิ์ความต้านทานต่อระยะทาง และ Σ (ร้านค้าอื่นๆ ทั้งหมด) คือผลรวมของพลังดึงดูดลูกค้าของร้านค้าอื่นๆ ทั้งหมดในบริเวณใกล้เคียงที่พักอาศัย “สัมประสิทธิ์ความต้านทานต่อระยะทาง” เป็นดัชนีที่บ่งชี้ว่าการไปซื้อของที่ร้านค้าที่อยู่ไกลออกไปนั้นไม่สะดวกเพียงใด โดยทั่วไปจะกำหนดค่าระหว่าง 1.5 ถึง 2.0 และค่าที่สูงกว่าแสดงถึงความต้านทานต่อระยะทางที่ไกลกว่า
โดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างร้านค้าที่คุณต้องการวิเคราะห์กับร้านค้าอื่นๆ ในบริเวณใกล้เคียง เราสามารถกำหนดความน่าดึงดูดใจในการขายปลีกของร้านค้านั้นได้
ตัวอย่างเช่น เรามาคำนวณอัตราการดึงดูดภายใต้เงื่อนไขต่อไปนี้กัน
ร้านค้า A: พื้นที่ร้านค้า 2,000 ตารางเมตร, ระยะห่างจากพื้นที่อยู่อาศัย 5 กิโลเมตร
ร้านค้า B: พื้นที่ร้านค้า 1,500 ตารางเมตร, ระยะห่างจากพื้นที่อยู่อาศัย 3 กิโลเมตร
ค่าสัมประสิทธิ์ความต้านทานระยะทาง: 2.0
① ขั้นแรก เราคำนวณค่าความน่าดึงดูด/ระยะทาง α ของแต่ละร้านค้า
ร้าน A | 2,000 ÷ 5 ยกกำลังสอง = 2,000 ÷ 25 = 80
ร้านค้า B | 1,500 ÷ 3 ยกกำลังสอง = 1,500 ÷ 9 = 166.67
② ต่อไปเราจะคำนวณผลรวมสำหรับร้านค้าทั้งหมด (ความน่าดึงดูดของร้านค้าอื่นๆ ทั้งหมด / ระยะทาง α)
→80 + 166.67 = 246.67
③ สุดท้าย เราจะคำนวณอัตราการดึงดูดลูกค้าสำหรับร้านค้า A และร้านค้า B
อัตราการดึงดูดลูกค้าของร้าน A: 80 ÷ 246.67 × 100 = 32.43%
อัตราการดึงดูดลูกค้าของร้าน B: 166.67 ÷ 246.67 × 100 = 67.57%
จากผลลัพธ์เหล่านี้คาดการณ์ได้ว่าลูกค้าในพื้นที่หนึ่งๆ มีโอกาสประมาณ 32% ที่จะเลือกซื้อสินค้าจากร้าน A และมีโอกาสประมาณ 67% ที่จะเลือกซื้อสินค้าจากร้าน B
ยกระดับการวิเคราะห์พื้นที่การค้าให้ล้ำหน้ายิ่งขึ้นด้วยกล้องคลาวด์
นอกเหนือจากการวิเคราะห์โดยใช้แบบจำลอง Huff แล้ว การใช้เครื่องมือไอทีช่วยให้สามารถวิเคราะห์พื้นที่ตลาดได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
กล้องคลาวด์ คือกล้องที่จัดเก็บข้อมูลวิดีโอไว้บนคลาวด์ผ่านทางอินเทอร์เน็ต ทำให้คุณสามารถดูภาพวิดีโอได้ทุกที่ทุกเวลา ตลอด 24 ชั่วโมง จากสมาร์ทโฟนหรือคอมพิวเตอร์ ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมค้าปลีก การใช้กล้องคลาวด์และแอปพลิเคชัน AI ทำให้สามารถวัดและวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆได้ เช่น ข้อมูลต่อไปนี้:
- การติดตามจำนวนลูกค้าอย่างแม่นยำ: ใช้ฟังก์ชันนับจำนวนลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อวัดจำนวนลูกค้าที่เข้ามาในร้านตามช่วงเวลาของวัน
- การวิเคราะห์การไหลเวียนของลูกค้า: การแสดงภาพการเคลื่อนไหวของลูกค้าภายในร้านค้า เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดวางสินค้าและผังร้านค้า
ด้วยการนำกล้องคลาวด์และแอปพลิเคชัน AI มาใช้ เราสามารถรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าที่แท้จริงที่ไม่สามารถเก็บรวบรวมได้ด้วยแบบจำลอง Huff ทำให้สามารถวิเคราะห์พื้นที่ตลาดได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของร้านค้าได้
เราขอแนะนำกล้องวงจรปิดบนคลาวด์ที่มาพร้อม AI บนระบบ Edge Computing ของ Safie รุ่น “Safie One” และแอปพลิเคชัน AI “AI-App People Count” ซึ่งสามารถเพิ่มเป็นตัวเลือกเสริมให้กับ Safie One ได้
ข้อควรทราบเมื่อทำการวิเคราะห์โดยใช้โมเดล Huff
มีหลายประเด็นที่ควรคำนึงถึงเมื่อทำการวิเคราะห์พื้นที่ตลาดอย่างแม่นยำและวัดดัชนีแรงดึงดูดทางการค้าปลีก
สามารถตั้งค่าสัมประสิทธิ์ความต้านทานตามระยะทางได้อย่างยืดหยุ่น
สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดค่าสัมประสิทธิ์ความต้านทานระยะทาง (ดัชนีที่แสดงถึงความไม่สะดวกในการเดินทางไปร้านค้าที่อยู่ไกล) ที่ใช้ในแบบจำลอง Huff อย่างยืดหยุ่น โดยทั่วไปแล้ว ค่าสัมประสิทธิ์ความต้านทานระยะทางจะสูงสำหรับสิ่งจำเป็นในชีวิตประจำวัน เช่น ของชำ และต่ำสำหรับสินค้าที่ต้องซื้อเป็นรายชิ้น เช่น เฟอร์นิเจอร์และเครื่องใช้ไฟฟ้าขนาดใหญ่
สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ แม้ว่าระยะทางจากร้านค้าจะเท่ากัน แต่ค่าสัมประสิทธิ์ความต้านทานตามระยะทางจะแตกต่างกันไปตามสินค้าที่ซื้อ
ทำความเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์ของคุณอยู่ในตำแหน่งใดเมื่อเทียบกับฤดูกาล ความต้องการ และวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน การพิจารณาอย่างยืดหยุ่นและการกำหนดค่าสัมประสิทธิ์ความต้านทานระยะทางอย่างแม่นยำจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ของคุณได้
เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ในวงเล็กก่อน
ในการวิเคราะห์แรงดึงดูดของลูกค้าปลีกโดยใช้แบบจำลองของฮัฟฟ์ แนะนำให้เริ่มต้นจากขนาดเล็กก่อน แม้ว่าการวิเคราะห์โดยการใส่ค่าตัวเลขลงในสูตรจะทำได้ง่าย แต่การเริ่มต้นวิเคราะห์ในขนาดใหญ่จะไม่ส่งผลให้ได้ความแม่นยำที่เสถียรและจะไม่นำไปสู่การวิเคราะห์ที่เที่ยงตรง
แทนที่จะเริ่มทำการวิเคราะห์ขนาดใหญ่โดยตรง ลองทำการวิเคราะห์ขนาดเล็กจากมุมมองต่างๆ ก่อน
ควรเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์และตรวจสอบร้านค้าที่มีอยู่แล้วในวงเล็กๆก่อน ตรวจสอบความถูกต้องของการคำนวณและค่อยๆ ขยายขอบเขตจะนำไปสู่การวิเคราะห์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
มาใช้การวิเคราะห์พื้นที่ตลาดเพื่อกำหนดความน่าดึงดูดใจของสินค้าปลีกกันเถอะ
ดัชนีแรงดึงดูดทางการค้าปลีก เป็นตัวชี้วัดที่ใช้วัดอัตราการดึงดูดลูกค้า และสามารถกำหนดได้จากการวิเคราะห์พื้นที่การค้า มีแบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์พื้นที่การค้าอยู่สามแบบ แบบที่ใช้กันมากที่สุดคือแบบจำลอง Huff ที่ปรับปรุงแล้ว ซึ่งรวมปัจจัยต่างๆ เช่น พื้นที่ร้านค้า ระยะทาง เวลาทำการ และความแข็งแกร่งของแบรนด์
เมื่อเปิดร้านใหม่ ควรวิเคราะห์ศักยภาพการค้าปลีกในท้องถิ่น และใช้ข้อมูลนั้นในการพัฒนากลยุทธ์เพื่อดึงดูดลูกค้า