kinh doanh sẽ được thể hiện bởi một bề mặt xác suất, thể hiện sự bảo trợ của khách hàng đối với một cửa hàng cụ thể.. Trước những yêu cầu thực tế trên, bài báo đi sâu vào nghiên cứu và ứ
Trang 1HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HUFF TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN 1 VÀ QUẬN 3, THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
THE APPICATION OF HUFF MODEL ON ANALYSIS AND EVALUATION THE DISTRIBUTION OF THE SUPERMARKET SYSTEMIN THE DISTRICT 1
AND DISTRICT 3, HO CHI MINH CITY
Trần Đắc Phi Hùng (1) , Trần Trọng Đức (2) (1) Khoa Quản lý Đất đai và Bất động sản - Đại học Nông Lâm Tp Hồ Chí Minh
(2) Bộ môn Địa tin học – Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh
Abstract: Geographic Information System (GIS), with the powerful tools for the spatial
analysis, well suited to analyze and evaluate the distribution of the retail stores Based on the studies of Huff model, a automatic economic analysis tool with Vietnamese interface, consistent with reality in Vietnam have been developed The tool is written in the Python programming language with Script format and added to the ArcToolbox in ArcGis 9.3 The analysis functions of the tool include: the probability choice of the customer in the location i
to the supermarket in the position j, the market mapping, and the surface mapping of the probability for the store The tool have been put to test in the district 1 and district 3 of Ho Chi Minh city, with analyzed and evaluated the distribution of the supermarket system Although there are many restrictions on data and input parameters are incomplete, but the tool was partly demonstrated the application of GIS in the geographic marketing (Geomarketing)
Keywords: Geomarketing, Huff model, GIS
1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Với dân số trên 80 triệu người, Việt Nam trở thành thị trường bán lẻ hấp dẫn không những đối với các nhà đầu tư trong nước mà cả những nhà kinh doanh bán lẻ nước ngoài.Mạng lưới siêu thị và các trung tâm mua sắm trên địa bàn Tp Hồ Chí Minh phát triển nhanh chóng, ngày càng trở nên quen thuộc đối với người tiêu dùng và trở thành kênh phân phối quan trọng trong hệ thống phân phối của cả nước Tính đến năm 2010, Hồ Chí Minh có trên 80 siêu thị các loại như: CO.OP Mart, Maximart, Big C, Lotte Mart… Trước thực trạng phát triển không ngừng của thị trường bán lẻ Việt Nam, các doanh nghiệp bán lẻ trong nước luôn có nhu cầu mở rộng hệ thống siêu thị Tuy nhiên, các nhà đầu tư còn nhiều lo ngại khi
mở một siêu thị tại một vị trí nào đó Lợi nhuận thu được sẽ cao hay thấp? Phần trăm thị phần thu được sẽ là bao nhiêu khi mở một siêu thị mới? Do đó bên cạnh những phương pháp phân tích kinh tế, các doanh nghiệp cần có những công cụ phân tích không gian mạnh hỗ trợ việc ra quyết định
Trên thế giới, ứng dụng GIS trong việc phân phân tích vùng kinh doanh (Trade area analysis) đã hình thành từ rất lâu Đầu tiên là sự ra đời của mô hình phân tích cạnh tranh và
dự báo (Competition Analysis and Predictive Modelling) của Joseph K và cộng sự (2006) Các vùng kinh doanh xung quanh một cửa hàng hình thành dựa vào khoảng cách từ cửa hàng
đó đến một ô Pixel ảnh bất kỳ Cũng trong giai đoạn này, năm 2005, Dr ElaDramowicz và các cộng sự đã ứng dụng thành công mô hình Huff vào việc phân tích thị trường bán lẻ Vùng
Trang 2kinh doanh sẽ được thể hiện bởi một bề mặt xác suất, thể hiện sự bảo trợ của khách hàng đối với một cửa hàng cụ thể Trước sự phát triển của thị trường bán lẻ ở Việt Nam, mô hình Huff
sẽ là một hướng nghiên cứu thiết thực, đáp ứng được yêu cầu các doanh nghiệp hiện nay Đến năm 2007, hãng ESRI chính thức giới thiệu “ArcGis Business Analyst Tool”, một công cụ phân tích Geomaketing hiệu quả Hãng ESRI đã vận dụng rất nhiều phương pháp để xây dựng nên các vùng kinh doanh cho các cửa hàng, trong đó có mô hình Huff Một lần nửa khẳng định hiệu quả của mô hình này Tuy nhiên, giá thành của bộ công cụ này còn khá cao ($13,495.00)
Việc ứng dụng GIS vào trong lĩnh vực kinh tế ở Việt Nam còn khá mới mẽ, mức độ ứng dụng còn hạn chế Năm 2009, Thạc sĩ Nguyễn Văn Hiệp là một trong những người đầu tiên ở Việt Nam ứng dụng của GIS vào lĩnh vực kinh tế Vào đầu tháng 3/2011 dịch vụ GM lần đầu tiên được Công ty Speed Media (SPM) và Công ty Moskito (một hãng chuyên về phần mềm GIS ở Đức) giới thiệu tại Việt Nam
Trước những yêu cầu thực tế trên, bài báo đi sâu vào nghiên cứu và ứng dụng mô hình Huff vào quá trình phân tích và xây dựng vùng kinh doanh, tính toán thị phần của các siêu thị trên địa bàn quận 1 và quận 3 thành phố Hồ Chí Minh.Đồng thời xây dựng một công cụ phân
tích tự động với giao diện tiếng việt, phù hợp với thực tế tại Việt Nam
2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH
2.1 Mô hình Huff và phương pháp phân tích thị phần:
2.1.1 Mô hình Huff truyền thống:
Mô hình Huff, đây là tên gọi chính thức của mô hình, đây là một công cụ phân tích không gian hữu hiệu và hỗ trợ việc đánh giá các quyết định trong kinh doanh về mặt địa lý
Mô hình đã tồn tại hơn 40 năm và được kiểm tra qua một thời gian dài (Huff, D.L., 1963) Với sự phát triển của GIS, mô hình đã nhận được nhiều sự chú ý Mô hình được sử dụng trong các trường hợp:
+ Đánh giá ảnh hưởng của các đối thủ cạnh tranh và sự thay đổi của thị trường đến cửa hàng mới
+ Dự đoán sự lựa chọn về mua sắm của khách hàng
+ Xây dựng cơ sở dữ liệu về khách hàng và xác định khách hàng mục tiêu
+ Xác định thị phần của từng cửa hàng nằm trong vùng nghiên cứu
Mô hình dựa trên giả thuyết rằng khi con người đứng trước rất nhiều sự lựa chọn, xác suất mà một lựa chọn được chọn sẽ tỷ lệ thuận với sự tiện lợi có được từ sự lựa chọn đó Công thức chính của mô hình:
∑
Pij là xác xuất mà một cá nhân i sẽ chọn lựa chọn j (để có được sự tiện lợi từ lựa chọn đó)
trong tất cả các lựa chọn n mà cá nhân đó có được
Uij là sự tiện lợi mà cá nhân i có được từ sự lựa chọn j
∑ là tổng hợp sự tiện lợi từ tất cả sự lựa chọn mà cá nhân i có được
Trang 3HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011
Để mô hình có thể áp dụng được thì sự tiện lợi của mỗi sự lựa chọn phải được xác định
Và sự tiện lợi Uij được xác định như sau:
Uij là sự tiện lợi mà cá nhân i có được từ sự lựa chọn cửa hàng j
chỉ số đo lường sự thu hút của cửa hàng j
là khoảng cách từ cửa hàng j đến khách hàng ở vị trí i
Chỉ số đo lường sự thu hút được sử dụng ở đây là quy mô của cửa hàng Sự tiện lợi của một cửa hàng được xác định bằng tỷ lệ của quy mô cửa hàng và khoảng cách từ nơi cư trú của khách hàng đến cửa hàng
Nếu Sj là quy mô của cửa hàng j, Dij là khoảng cách từ i đến j và α, β là các số mũ được xác định thông qua việc nghiên cứu dữ liệu thực tế (β luôn nhận giá trị âm) Xác suất để một khách hàng ở vị trí i chọn cửa hàng j được xác đinh theo công thức:
∑
2.1.2 Phân tích thị phần (Market Share Analysis):
Khi xác suất đã được xác định, mô hình có thể được áp dụng trong việc phân tích xem cửa hàng j sẽ hi vọng nhận được bao nhiêu phần trăm lợi nhuận từ chi phí mua sắm của người dân trong khu vực địa lý i
chi phí mua sắm hi vọng của khách hàng ở vị trí i đối với cửa hàng j
tổng số chi phí chi phí có thể của khách hàng ở vị trí i
Tổng doanh thu ( của mỗi cửa hàng có thể được xác định bằng tổng Chi phí mua sắm
hi vọng của tất cả các khách hàng trong vùng nghiên cứu
Thị phần ( của mỗi cửa hàng trong vùng nghiên cứu sẽ được tính như sau:
∑
2.2 Ví dụ minh họa:
Để giúp người đọc hiểu rõ về mô hình, bài báo trình bày một ví dụ để minh họa cụ thể phương pháp áp dụng mô hình trong việc phân tích thị phần vùng kinh doanh
Giả sử trên vùng nghiên cứu có 3 siêu thị: Citimart, Big C, Coopmart được thể hiện
trong Hình 1 Nhà quản lý của các siêu thị này muốn biết xem xác suất hộ gia đình ở vị trí i sẽ chọn siêu thị của mình và thị phần mình có được là bao nhiêu
Trang 4
Bản
Bản
ST
Bản
S
Dữ liệu th
ng 1 Dữ liệu
STT T
1
3
ng 3 Khoản
TT Thửa
1 1
2 1
3 1
¾ Á
¾ X
ng 4 Xác su
TT Th
1
2
3
4
5
6
hu thập được
u của các siê
ên siêu thị
Citimart Coopmart Big C
ng cách từ vị
a đất Tê
C C
2
Áp dụng mô h
Xác suất lựa c
uất lựa chọn
hửa đất
1
1
1
2
2
2
Hình 1
c:
êu thị
Diện tích k doanh (m 2 )
500 2000 5000
trí khách hà
ên siêu thị
Citimart Coopmart Big C Citimart Coopmart Big C hình Huff tro
chọn của khá
của khách h
Tên siêu th
Citimart Coopmart Big C Citimart Coopmart Big C
1 Sơ đồ vùng
Bảng
kinh
h
àng đến vị tr
Khoảng
1 2 3 1 3 4 ong việc phâ
ách hàng
hàng
hị
1
2
g nghiên cứu
g 2 Dữ liệu
rí các siêu th
g cách
ân tích:
500
4000
5000
500
6000
0000
STT
1
2
khách hàng
hị
Diện tích k
19500
19500
19500
26500
26500
26500
Thửa đất
1
2
g
kinh doanh (m
500
2000
5000
500
2000
5000
P
0.025 0.205 0.769 0.018 0.226 0.754
Số người/1 h đình
5
5
m 2 )
5641 5128 9231 8868 6415 4717
hộ gia
Trang 5HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011
¾ Áp dụng mô hình Huff trong việc xác định thị phần:
∑
¾ Thị phần của các cửa hàng:
Bảng 5 Thị phần của các cửa hàng
STT Tên siêu thị Thửa đất
Số người/1
hộ gia đình
Thu nhập bình quân đầu người
Nếu nhà đầu tư muốn mở thêm một siêu thị ở một vị trí nào đó, chúng ta sẽ xác định vị
trí siêu thị đó trên bản đồ Sau đó tính khoảng cách từ khách hàng đến siêu thị mới đó Và
thực hiện lại quá trình như trên, ta được thị phần mới của 4 cửa hàng đầu Chúng ta tiến hành
so sánh với thị phần ban đầu sẽ biết được hiệu quả đạt được khi xây dựng 1 siêu thị mới Từ
đó nhà đầu tư sẽ có một quyết định chính xác Thị phần của cửa hàng được thể hiện ở Bảng 6
Bảng 6 Thị phần của các cửa hàng trước và sau khi có cửa hàng mới
2.3 Yêu cầu dữ liệu đầu vào của mô hình:
Các lớp dữ liệu sử dụng phục vụ cho công tác đánh giá và phân tích bao gồm:
+ Lớp dữ liệu Siêu thị: dưới dạng điểm, thể hiện vị trí của các Siêu thị hiện có trên địa
bàn nghiên cứu Lớp dữ liệu này chứa các thông số đo lường sự thu hút của một Siêu thị như:
Diện tích kinh doanh, Danh mục hàng hóa Ngoài ra còn có các chỉ tiêu khách như: Tên siêu
thị, Địa chỉ…
+ Lớp dữ liệu Giao thông: thể hiện toàn bộ mạng lưới giao thông trong khu vực Các
thuộc tính của lớp giao thông được thiết kế phục vụ cho việc giải quyết bài toán phân tích
mạng (Network Analyst) nhằm tìm ra thông số về khoảng cách từ khách hàng i đến cửa hàng j
và xác định vùng kinh doanh dựa trên thời gian di chuyển (drivetime) Bao gồm: tên đường
(Name), cấp đường (Roadclass), chiều dài (Meters), giá trị thể hiện sự giao nhau của đường
(F_ZLEV và T_ZLEV), thời gian di chuyển trên đường theo 2 chiều (FT_Minutes và
TF_Minutes), đường 1 chiều (Oneway)…
Trang 6qua
loạ
ngư
dạn
phâ
hàn
năn
màu
mộ
sắm
đượ
tha
hàn
số k
3 Ứ
3.1
đan
ngư
trí d
và
giớ
diện
2.4
tác
của
tiến
Nam
+ Lớp dữ
an đến thửa
ại đất…… Cá
ười/1 hộ Lớ
ng Polygon s
ân tích mạng
Kết quả t
+ Bề mặt
ng sẽ lớn Dự
ng, từ đó sẽ c
+ Bản đồ
u sắc khác n
ột màu Về t
m của khách
ợc hưởng
Tùy thuộ
+ Vận hà
am số khoản
ng đến vị trí
+ Vận hà
khoảng cách
ỨNG DỤNG
Bài toán th
Tập đoàn
ng có chủ tr
ười dân có th
Dự kiến
dự kiến là Ph
Hiện tại t
Citymart (B
+ Lớp dữ
ới của vùng n
n tích, chu v
Các chức n
Dựa trên
giả tiến hàn
a thị trường b
ng việt, thân
m).Hình 2 th
ữ liệu Thửa đất như: số
ác thuộc tính
ớp dữ liệu nà
sẽ được chuy
g (Network A
tính toán cuố
t xác suất củ
ựa vào bề m
có những ch
ồ thị phần: t
nhau Về kh thuộc tính, d hàng, dựa v
c dữ liệu đầu ành không sử
ng cách D sẽ của siêu thị
ành sử dụng
h D sẽ được t
G:
hực tế:
n Casino (Tậ rương mở m
hu nhập thấp Siêu thị mới hường Đa K trên địa bàn Bảng 7)
ữ liệu Vùng nghiên cứu B
vi
năng chính
n những ngh
nh xây dựng bán lẻ (hoàn
n thiện và ph
hể hiện giao
đất: được b
tờ bản đồ, s
h liên quan đ
ày cho ta bi yển sang dạn Analyst) để t
ối cùng của c
ủa từng siêu
mặt này, các n hiến lược hợp thể hiện thị hông gian, vị doanh thu củ vào đó chúng
u vào, chúng
ử dụng mạng
ẽ được tính b
mạng lưới đ tính bằng M
ập đoàn chủ một Siêu thị
p
i có diện tích Kao quận 1
có 5 siêu th
nghiên cứu Bao gồm các
của công cụ
hiên cứu về công cụ phâ
n toàn tự độn
hù hợp với t diện của côn
biên tập trên
số hiệu thửa đến chủ sử d
ết vị trí chín
ng Point (tâm tính ra khoản
công cụ là:
u thị: càng g
nhà đầu tư s
p lý
phần của cá
ị trí khách h
ủa từng siêu
g ta có thể tín
g ta sẽ xác đ
g lưới đường bằng khoảng
đường giao t
Ma trận ODCo
ủ quản của h Big C trên
h kinh doan
hị lớn đang h
u: thể hiện r
c thông số n
ụ:
mô hình Hu
ân tích thị ph
ng với giao d thực tế tại V
ng cụ
n nền bản đồ
a, số hiệu củ dụng như: họ
nh xác của c
m của mỗi th
ng cách từ tâ
gần siêu thị t
sẽ xác định đ
ác siêu thị tr hàng của cùn
u thị sẽ được
nh được phầ
ịnh cách thứ
g giao thông
g cách của đ
thông (Stree ost của Netw
hệ thống siê địa bàn quậ
nh là 4000 m
hoạt động th
anh như:
uff, hần diện Việt
Hình
ồ địa chính
ủa xã phường
ọ và tên chủ các khách hà hửa) Tâm th
âm thửa đến
thì xác suất được vị trí c
rong vùng n
ng một siêu
c tính toán d
ần trăm thị p
ức vận hành c (Street Netw đường thẳng
et Network T work Analys
êu thị Big C
ận 1 và quận
m2 , với hơn 2
huộc chuỗi b
2 Giao diện
Các thuộc t
g, diện tích,
sử dụng, địa àng Mỗi thử hửa sẽ được các cửa hàn
lựa chọn củ của khách hà
nghiên cứu b thị sẽ được dựa vào chi p phần mà mỗi
cho công cụ work Travel
g nối từ vị tr
Travel Times
st Tool
C tại Việt na
n 3 để phục
20000 mặt h
bán lẻ của C
n của công c
tính liên
ký hiệu
a chỉ, số
ửa đất ở đưa vào
ng
ủa khách àng tiềm
bằng các
tô cùng phí mua
i siêu thị
ụ:
Times):
rí khách
s): tham
am) hiện
c vụ cho
hàng Vị
Coopmat
cụ
Trang 7Ngu
3.2
khá
qua
Thị
nào
vào
hiện
Hình 4 Bề m
uyễn Đình C
Trường hợ
Bản đồ th
Hình
Khi cửa
ách hàng sẽ
a sự thay đổi
Vấn đề q
ị phần sẽ đư
o khi có mộ
o hoạt động
n trên nền bả
HỘ
mặt xác suấ Chiểu trước v
ợp không sử
hị phần của c
h 3 Bản đồ th
hàng Big C chọn Big C
i của bề mặt
quan tâm củ ược phân ch
ột Siêu thị m
g ?Thị phần
ản đồ như th
ỘI THẢO ỨN
t của Coopm
và sau khi có
ử dụng dữ l
các siêu thị t
ị phần khi kh
mở cửa, th thay vì Coo xác suất của
ủa nhà đầu t hia lại như th mới được đư
đó được th
hế nào?
NG DỤNG GIS
mart
ó Big C
iệu mạng lư
trước và sau
ông sử dụng
ị phần của C opmart Nguy
a Coopmart
STT
1
2
3
4
5
6
Co Coop C Cit C
Bản
ư:
hế ưa hể
S TOÀN QUỐ
ưới đường g
khi có siêu
dữ liệu mạng
Coopmart N yễn Đình Ch Nguyễn Đìn
Coopmart Coopmart N Copmart H Citimart N Citymart P Big C
Siêu thị
opmart Trườn pmart Nguyễ Chiểu Copmart Hà N timart Nguyễn Citymart Pars Big C
Tổng
ng 8 Thị ph
Bảng 7 C
ỐC 2011
giao thông:
thị mới thể h
g lưới đường g
Nguyễn Đình hiểu Điều n
nh Chiểu tron
Tên siêu thị
Trường Sa Nguyễn Đình
Hà Nội Nguyễn Trãi Parson
T
ng Sa
n Đình Nội
n Trãi son
ần trước và hàng Big C
Các siêu thị
hiện ở Hình
giao thông
h Chiểu sẽ g này được thể
ng Hình 4
Di kinh
4
h Chiểu 4
1 5 3 4
Thị phần (%
Trước
24
22
23
24
6
100
sau khi có c
trên địa bàn
3
giảm, do
ể hiện rõ
iện tích
h doanh
4563,6 4620,5 126,9 5161,3 3983,7
4000
%) Sau
24
13
23
24
6
9
100
cửa n
Trang 8H
Ng
9%
mô
3.3
Trư
Coo
Coo
Ng
giả
thị
tươ
3.4
biế
Hình 6 Bề m
Nguyễn Đì
Trường Sa t
Qua kết q
uyễn Đình C
%, tương đươ
ô của Big C t
Trường hợ
H
Khi cửa h
ường Sa sẽ g
opmart Trườ
opmart Nguy
Qua kết q
uyễn Đình
ảm từ 24% xu
phần Coopm
ơng ứng với
Nhận xét c
Qua 4 lần
n khoảng cá
mặt xác suất c
ình Chiểu và trước và sau
quả Bảng 8 c Chiểu giảm ơng với thị p tương ứng vớ
ợp sử dụng
Hình 5 Bản đồ
hàng Big C giảm, do kh ờng Sa Điề yễn Đình Ch
quả Bảng 9 c Chiểu giảm uống 20% T mart Nguyễn Siêu thị hạn
chung:
n chạy mô h ách, chúng t
của Coopma
à Coopmart khi có Big C
cho thấy, kh
từ 22% xuố phần Siêu thị
ới Siêu thị h
dữ liệu mạn
ồ thị phần khi
mở cửa, thị ách hàng sẽ
ều này được hiểu và Coop
cho thấy, kh
từ 22% xu Tuy nhiên, th
n Đình Chiể
g I còn Coop
hình (thể hiệ
ta đều rút ra
art
C
Bản hàn
hi siêu thị Big ống 13% Tu
ị Citymart P hạng I còn Ci
ng lưới đườ
i sử dụng dữ l
phần của C chọn Big C thể hiện rõ pmart Trườn
hi siêu thị Big uống 13%, th
hị phần của
u (13%) Đi pmart Nguyễ
ện trong Hìn
a kết luận vi
Co Coo C Cit
ng 9 Thị phầ
ng Big C
g C mở cửa,
uy nhiên, thị Parson (6%)
itymart Pars
ờng giao thô
liệu mạng lướ
Coopmart Ng
C thay vì Co
õ qua sự tha
ng Satrong H
g C mở cửa,
hị phần của siêu thị Big iều này khôn
ễn Đình Chi
nh 7) với hai
ệc xây dựng
Siêu thị
oopmart Trườn opmart Nguyễn Chiểu Copmart Hà N timart Nguyễn Citymart Parso Big C
Tổng
ần trước và s
, thị phần củ phần của si Điều này k
on là Siêu th
ông:
ới đường giao
guyễn Đình oopmart Ngu
ay đổi của b Hình 6
, thị phần củ
a siêu thị Co
C chỉ có 13%
ng khả thi vì iểu là Siêu th
i biến là quy
g một siêu th
Tr
on
1
sau khi có cử
ủa siêu thị Co iêu thị Big C không khả th
hị hạng III
o thông
Chiểu và Co uyễn Đình C
bề mặt xác s
ủa siêu thị Co oopmart Trư
%, tương đư
ì quy mô củ
hị hạng II
y mô của siê
hị Big C tại
Thị phần (%
ước
24
22
23
24
6
00
ửa
oopmart
C chỉ có
hi vì quy
oopmart Chiểu và suất của
oopmart ường Sa ương với
ủa Big C
êu thị và
i quận 1
%) Sau
20
13
23
24
6
13
100
Trang 9đều
chư
4 K
ứng
thự
như
phù
vùn
côn
trợ
nên
doa
lệch
ngh
như
Rin
Bus
Tài
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
u không man
ưa đầy đủ nê
KẾT LUẬN
Với kết q
g dụng Hệ th
ực tế ở Việt N
ưng kết quả
ù hợp hơn vớ
ng kinh doan
ng cụ này, c
việc ra quyế
Tuy nhiê
n độ chính xá
anh và khoả
h nhiều nên
hiên cứu và
ư: tìm đường
ng, Drivetim
siness Analy
i liệu tham
CarolSmith,
Marketing Re
Dramowicz
Dịch vụ Geo
http://speedm
Hiệp N V,
TP.HCM
Huff, D.L., 1
pgs 81-90
Joseph.K, B
GeoWorld, M
HỘ
ng lại hiệu qu
ên kết quả đạ
N
quả nghiên c hống thông Nam Mô hì nghiên cứu
ới thực tế ở
nh và phân
ác nhà doan
ết định đầu t
ên do nguồn
ác của kết qu ảng cách Do
n kết quả xá hoàn thiện
g đi ngắn nh
me Polygon, yst Tool
khảo
ESRI Inc, 20 esearch An E
E, 2005.Reta
maketing của
media.vn/vi/s
2009 Ứng dụ
1963 A Prob
erry and Ken March 2006, V
ỘI THẢO ỨN
uả kinh tế.T
ạt được có th
cứu trong và tin (GIS) và ình Huff có t
sẽ là tiền đề Việt Nam T tích thị phầ
nh nghiệp V
tư
dữ liệu chỉ
uả chưa cao
o chỉ số diện
ác suất phụ t hơn quy trì hất, xác định , Thessen…
07 ESRI Arc
ESRI ® Whit
ail Trade Area
a công ty Spee
ervice/detail/
ụng GIS phân
babilistic Ana
nneth L.R , 2 Vol 19, No 3
NG DỤNG GIS
uy nhiên, do
hể chưa chín
à ngoài nướ
ào lĩnh vực k thể chưa là m
ề cho các ng Tác giả đã x
ần của các s iệt Nam có
mang tính m Công cụ sử
n tích kinh d thuộc nhiều
nh xử lý số
h vùng kinh
…)… để côn
cGIS Business
te Paper
a Analysis Us
edMedia tại t
/id/56
n tích thông t
alysis of Shop
2006 Retail S
3, pgs 22-25.
S TOÀN QUỐ
Hình 7 Q
o hạn chế về
nh xác
ớc, tác giả đã kinh tế và từ
mô hình tối giên cứu sâu xây dựng thà siêu thị bán thêm một cô
minh họa, ch
ử dụng hai th doanh ở các vào biến kh liệu; bổ sun doanh theo
ng cụ có th
s Analyst:An
sing the Huff M
trang web:
tin thương m
pping Center
Sales Compe
ỐC 2011
Quy trình vậ
ề dữ liệu và c
ã khái quát
ừ đó đưa ra
ưu trong việ hơn, ở một ành công mộ
lẻ dựa trên ông cụ phân
hưa loại bỏ ham số đầu v siêu thị hiệ hoảng cách
ng thêm nhi các phương
hể thay thế
Assessment o
Model.Direct
ại Luận văn
Trade Areas
tition Analys
ận hành công
các tham số
hóa được k hướng áp dụ
ệc phân tích cấp độ chi t
ột công cụ xâ
mô hình Hu
n tích thị trư
được hết cá vào là diện tí
ện nay khôn Chúng ta c iều chức năn
g pháp khác hoàn toàn
of its value fo
ions Magazin
Cao học Bá
s.Land Econo
is Feature ar
g cụ
đầu vào
hả năng ụng vào kinh tế, tiết hơn,
ây dựng uff Với ường, hỗ
ác sai số ích kinh
g chênh cần phải
ng khác (Simple ArcGis
r Spatial
ne
ách Khoa
omics 39,
rticle for
