JP3610399B2

JP3610399B2 - Commercial facility proposal device

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Publication number: JP3610399B2
Application number: JP2001308908A
Authority: JP
Inventors: 英俊山本
Original assignee: Fields Corp
Current assignee: Fields Corp
Priority date: 2001-10-04
Filing date: 2001-10-04
Publication date: 2005-01-12
Anticipated expiration: 2021-10-04
Also published as: JP2003114969A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、商業施設を新規に開業する場合と、既存店舗を改善改良する場合の商業施設のモデル提案及び、規模選択、売上予測に関するものである。新規商業施設においては、エンタティメント性の企画を提案し、商業施設に併設することで商圏を拡大し、従来の来客が予想される商圏に加えて、拡張された商圏において来客予測をおこなうことで、新規商業施設の売上を予測し、規模を選択提案を行うものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、商業施設を新規に開業する場合の出店計画又は、既存店舗の改善改良を計画する場合は、出店計画をおこなう地点又は、対象とする店舗から、例えば、半径５キロメートル程度の商圏を設定し、商圏内における競合店舗について店舗規模、来客率、商圏に居住する人口、通行する人口などから来店人口の予測をおこない、ハフモデルなどを用いて、集客予測をし、出店改善計画をおこなっていた。ここでは、半径５キロメートルとしたが、立地の条件によっては、もっと広くなることも、狭くなりことも有り、駐車場、付近の道路事情などから、集客が予想される範囲が商圏として確定される。従って、従来の店舗モデルの商圏は、商業施設のみの吸引力よっての集客数を求めており、商業施設を中心としたある一定の範囲である商圏内の潜在来店人口以上の来客は望めず、又、来客一人当たりの売上も、商業施設の業種により、統計的にほぼ決まっており、来客人口が増えない限り、売上増も望めなかった。
【０００３】
さらに、商圏内に立地する競合店舗との顧客の配分については、立地条件、商品の品揃え、売り場面積、駐車場の完備度など定量的に把握できるもののみの評価により、吸引率を求め、配分し、売上予測をおこなっていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の出店計画では、駐車場、道路事情、競合店舗の立地条件などから、自然と来客人口の集客地域が限定され、集客できる来店人口も頭打ちであった。集客地域が広がらない限り、来店人口の増は望めず、来店人口以上の売上増も望めなかった。さらに、従来型の出店計画においては、来店人口増を期待できる商圏を拡大することはできなかった。
【０００５】
つまり、商圏を拡大できるような企画を提案するシステムは無く、さらに、商圏を拡大できた場合における来客数の予測、売上予測をおこなうシステムもなかった。
【０００６】
一方、商業施設において、顧客が、商業施設を選択する大きな要因である清潔さ、設備の良さ、接客態度等の感覚的な部分については、定量的に評価する尺度が無く、又、商圏内に存在する商業施設の中で評価した場合の相対的な位置付けにより、顧客に評価される場合が多く、競合店舗との吸引力の差に反映させることは、困難であった。従って、競合店舗に対して、具体的にどの部分について劣っているか、勝っているか客観的に評価し、吸引力の差に反映させる手段を得ることである。
【０００７】
従って、新たに商圏を拡大する集客要因である企画を評価し、企画によりどれくらい商圏が拡大できるか予測し、拡大した商圏においての来客数を予測し、適合する新規店舗における来客数の予測、及び、売上予測を行うシステムを得ることである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１の発明による商業施設提案装置は、人口構成種別毎の人口の地域分布情報を記憶する人口地域分布情報記憶手段と、人口構成種別毎の前記集客要因を認識している人口の地域分布情報である複数の集客要因毎の地域認識率情報を記憶する地域認識率情報記憶手段と、商圏内に存在する同種の他の商業施設の店舗集客力をあらわす店舗の複数の評価項目に対する評価値から成る店舗情報を記憶する店舗情報記憶手段と、地域認識率情報記憶手段から地域認識率情報を読み出し、読み出した前記地域認識率情報に基づいて、集客要因毎に地域認識率情報の人口分布が所定の面積に対して、所定の人数以上である連続し所定の面積以上の地域を第１の商圏候補地域として複数選定し、第１の商圏候補地域の内さらに地域認識率の高い順に第２の商圏候補地域として複数選択する商圏候補選定手段と、複数の第２の商圏候補地域毎に、集客要因による集客数を演算する集客数予測手段と、第２の商圏候補毎に求められた集客数を用いて、第２の商圏候補地域毎に提案する複数の店舗規模の商業施設について、店舗規模毎に第２の商圏候補地域毎に予測される新来客数を演算する新来客数予測手段とを有している。
【０００９】
さらに、店舗規模毎に商業施設毎の来客数を同種の他の商業施設の店舗情報を用いて演算する来客数予測手段と、店舗規模毎の新来客数と、来客数を用いて商業施設毎に予測される新売上額を演算する売上予測手段と、売上予測手段によって求めた売上額に基づいて、店舗規模毎に第２の商圏候補地域の内、新売上額が最も高い地域から順に、商圏候補地域として確定する商圏候補確定手段と、店舗規模毎に集客要因と、予測される新売上額と、確定された商圏候補地域を出力する出力手段とを有する。
【００１０】
ここで、店舗情報は、商圏内に存在する競合店舗との集客率の評価を正確に行うために、例えば、売り場面積、扱う商品数などの店舗集客力をあらわす店舗の複数の評価項目に対する評価値を有する。
【００１１】
【００１２】
【００１３】
【００１４】
さらに、商圏を構成する地域からの集客数を求めるために、集客数予測手段は、
前記地域認識率情報記憶手段から前記地域認識率情報を読み出し、読み出された前記地域認識率情報に基づいて、第２の商圏候補地域Ｗを構成する居住地Ｗ_w（１≦ｗ≦ｎ_w）、但し、
【数１２】
Ｗ＝Σ_wＷ_w ；（１≦ｗ≦ｎ_w）…（１２）
において、前記集客要因Ｖ_vを認識している人口構成種別ｉの人口Ｐ _wviを演算する集客数第１予測手段と、
前記居住地Ｗ_wにおける集客要因Ｖ_vに対しての人口構成種別ｉ毎の出向き率Ｒ_wviを、集客要因Ｖ _v の規模及び人口構成種別ｉに対する魅力度Ｓ _vi 、居住地Ｗ _w から集客要因Ｖ _v への時間距離Ｔ _wv 、距離に対する抵抗係数 fv に対して値を設定して、
【数１３】
Ｒ_wvi＝(Ｓ_vi／Ｔ_wv ^fv)／Σ_v(Ｓ_vi／Ｔ_wv ^fv) ，…（１３）
（但し、Σ_viＲ_wvi＝１）
により、演算する集客数第２予測手段と、
前記集客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉ毎の人口Ｐ _wvi と前記集客数第２予測手段により演算された人口構成種別毎ｉ毎の出向き率Ｒ _wvi とを用いて、第２の商圏候補地域Ｗにおける人口構成種別ｉ毎の集客数Ｘ _i を
【数１４】
Ｘ_i＝Σ_wＲ_wviＰ_wvi …（１４）
により、演算する集客数第３予測手段
（但し、第２の商圏候補地域Ｗにおける集客数Ｘは、
【数１５】
Ｘ＝Σ _i Ｘ _i ；（１≦ｉ≦ｎ _i ）…（１５）
である）と
を有する。
【００１５】
さらに、集客要因による新来客数を求めるために、新来客数予測手段は、人口構成種別ｉの新来客数ＰHX_i を、前記集客数第３予測手段により演算された前記人口構成種別ｉの集客数Ｘ _i と、その人口構成種別ｉに対応する来客係数Ｐ F _i とを用いて、
【数１６】
ＰHX_i＝Ｘ_iＰF_i …（１６）
により求める新来客数第１予測手段と、
新来客数Ｐ HX を、前記新来客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉの新来客数Ｐ HX _i を用いて、
【数１７】
ＰHX＝Σ_iＰHX_i ；（１≦ｉ≦ｎ_i）…（１７）
により演算する新来客数第２予測手段と
を有する。
【００１６】
さらに、商業施設ｊの来客数を求めるために、来客数予測手段は、
前記人口地域分布情報記憶手段に記憶された人口構成種別ｉ毎の地域情報分布に基づいて居住地Ｚ _z （１≦ｚ≦ｎ _z ）に存在する人口構成種別ｉの人口Ｐ _iz を演算する来客数第１予測手段と、
前記居住地Ｚ_zに居住する人口のうち商圏に存在する商業施設ｊ(1≦ｊ≦ｎ_j)への出向き率Ｒ_zj を、遊技施設ｊの集客力Ｇ _j と、居住地Ｚ _z から商業施設ｊへの時間距離Ｔ _zj と、商業施設への距離による抵抗係数 fj に値を設定して、
【数１８】
Ｒ_zj＝(Ｇ_j／Ｔ_zj ^fj)／Σ_j(Ｇ_j／Ｔ_zj ^fj) …（１８）
（但し、Σ_jＲ_zj＝１）
により演算する来客数第２予測手段と、
商業施設ｊの商圏Ｚを構成する居住地Ｚ _z に存在する人口構成種別ｉの来店人口Ｐ H _z を、前記来客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉの人口Ｐ_iz と、前記来客係数Ｐ F _i とを用いて、
【数１９】
ＰH_z＝Σ_iＰ_izＰF_i …（１９）
により演算する来客数第３予測手段と、
商業施設ｊの来客数Ｐ H _j を、
【数２０】
ＰH_j＝
により演算する来客数第４予測手段と
を有する。
【００１７】
さらに、集客要因による来客を含めた売上を求めるために、売上予測手段は、前記新来客数第２予測手段により演算された前記新来客数ＰHX、前記来客数第４予測手段により演算された商業施設ｊへの前記来客数ＰH_j、一人当り平均売上額Ｔを用いて、
【数２１】
Ｕ＝(ＰH_j＋ＰHX)Ｔ …（２１）
により演算する演算手段を有する。
【００１８】
さらに、請求項２の発明による商業施設提案装置は、店舗の評価項目に対する評価値は、例えば、地域の中での相対的な評価が明確にできるように、他店舗との比較により得られる評価値を有することを特徴とする。
さらに、請求項３の発明による商業施設提案装置は、店舗の評価項目に対する評価値を有し、その評価値を用いて、店舗集客力を求めることができるので、店舗情報は、さらに各々の商業施設ｊにおける店舗の評価項目ｙの評価値をａ_yj（１≦ｙ≦ｎ_y）をそれぞれ有し、評価項目ｙの店舗の評価に占める重みをα_y（１≦ｙ≦ｎ_y）とすると、店舗集客力Ｇ_jは、
【数２２】
Ｇ_j＝Σ_yａ_yjα_y／Σ_yα_y …（２２）
により求められることを特徴とする。
【００１９】
【００２０】
【００２１】
ある１つの発明が、上記した全ての目的を同時に達成するものと解されるべきではなく、個々の発明が、それぞれの目的を達成するものと解されるべきである。
【００２２】
【発明の作用及び、効果】
第１の発明によれば、記憶手段に記憶された人口構成種別毎の人口の地域分布情報と、人口構成種別毎の集客要因を認識している人口の地域分布情報である複数の集客要因毎の地域認識率情報と、商圏内に存在する同種の他の商業施設の店舗集客力をあらわす店舗の複数の評価項目に対する評価値から成る店舗情報を用いて、集客要因毎に商圏候補選定手段により、地域認識率情報の人口分布が所定の面積に対して、所定の人数以上である連続し所定の面積以上の地域を第１の商圏候補地域として複数選定する。これにより、集客要因について、ある一定の認識率をもった地域が、複数候補地として第１の商圏候補地域として選択される。さらに、地域認識率の高い順に第２の商圏候補地域として複数選択し、複数の第２の商圏候補地域毎に、集客要因による集客数を集客数予測手段により演算し、第２の商圏候補毎に求められた集客数を用いて、第２の商圏候補地域毎に提案する複数の店舗規模の商業施設について、店舗規模毎に第２の商圏候補地域毎に予測される新来客数を新来客数予測手段によりそれぞれ演算する。これにより、集客要因による、新たな来客数を得ることができるようになる。次に、店舗規模毎に商業施設毎の来客数を店舗情報を用いて来客数予測手段により演算し、店舗規模毎の新来客数と、来客数を用いて商業施設毎に予測される新売上額を売上予測手段において演算し、店舗規模毎に第２の商圏候補地域の内、新売上額が最も高い地域から順に、商圏候補確定手段により商圏候補地域として確定し、店舗規模毎に集客要因と、予測される新売上額と、確定された商圏候補地域を出力手段より、出力することができるようになる。
【００２３】
店舗情報は、店舗集客力をあらわす店舗の複数の評価項目に対する評価値を有することを特徴とするので、商圏内の同種の商業施設について、集客力を的確に評価することができるようになる。地域認識率情報は、人口構成種別毎の集客要因を認識している人口の地域分布情報であるので、集客要因によっては、年代及び、男女差が顕著であるが、人口構成種別において、集客数に差が有る場合においても、正確に集客人口に反映することができるようになる。１の商圏候補地域は、商圏候補選定手段により、地域認識率情報の人口分布が所定の面積に対して、所定の人数以上である連続し所定の面積以上の地域を第１の商圏候補地域として、選定されるようになる。
【００２４】
【００２５】
【００２６】
【００２７】
さらに、集客数予測手段は、集客要因Ｖ_v（１≦ｖ≦ｎ_v）による人口構成種別ｉの集客数をＸ_iとすると、集客数Ｘは、式（４）により求められ、第２の商圏候補地域Ｗは、構成する居住地Ｗ_w（１≦ｗ≦ｎ_w）により、式（１）とあらわすことができる。さらに、地域認識率情報の集客要因Ｖ_vを認識している居住地Ｗ_wの人口構成種別ｉの人口を、Ｐ_wviとし、居住地Ｗ_wにおける集客要因Ｖ_vに対しての人口構成種別ｉの出向き率Ｒ_wviをハフモデルを用いて、式（２）により求めることにすると、Σ_viＲ_wvi＝１，であり、予め知られている集客要因Ｖ_vの規模及び人口構成種別ｉに対する魅力度をＳ_vi、居住地Ｗ_wから、集客要因Ｖ_vへの時間距離をＴ_wv、集客要因Ｖ_vにおける距離に対する抵抗係数をfvとしたとき、式（３）により、人口構成種別iに対する集客数Ｘ_iを求めることができるようになる。これにより、集客数予測手段により、集客要因Ｖ_vによる集客数を求めることができるようになる。
【００２８】
このとき、Ｓ_viは、集客要因Ｖ_vの規模であり、人口構成種別ｉに対する魅力度を表す数値である。この数値は、集客要因により異なるため、類似の集客要因による既存の集客施設などを参考にして、個別に決定される。さらに、Ｔ_wvは、居住地Ｗ_wから、集客要因Ｖ_vへの時間距離であり、例えば、居住地から、集客要因までの所要時間が使われる。また、fvは、距離に対する抵抗係数であり、例えば、ショッピングセンターにおいては、日用品を買う場合は、2.0、買回り品においては、1.5程度が用いられる。この場合も、個々の集客要因により異なるため、個別に決定される。集客要因Ｖ_vについては、本発明で提案する集客要因のみについてだけでなく、商圏に存在する既存の類似の集客施設も集客要因として式（２）に反映している。このようにして、求めた集客要因による人口構成種別ｉの居住地別の出向き率を求めることができるようになり、居住地域に居住する人口と出向き率により、式（３）により、実際にどれぐらいの人数が、集客されるか予測をおこなうことができるようになる。
【００２９】
さらに、新来客数予測手段は、人口構成種別ｉの新来客数を、ＰHX_i、人口構成種別ｉの集客要因による集客数をＸ_i、人口構成種別ｉ毎の商業施設への来客係数をＰF_iとすると、人口構成種別ｉの新来客数ＰHX_iは、式（５）により求め、新来客数ＰHXを、式（６）により求めることができるようになる。
【００３０】
さらに、来客数予測手段は、商業施設ｊの集客力をＧ_j、居住地Ｚ_zから商業施設ｊへの時間距離をＴ_zj、商業施設への距離による抵抗係数をfjとすると、商業施設ｊの商圏Ｚを構成する居住地Ｚ_z（１≦ｚ≦ｎ_z）に居住する人口のうち、商圏に存在する商業施設ｊ（１≦ｊ≦ｎ_j）への出向き率Ｒ_zjをハフモデルを用いて、式（７）により求めることができるようになるので、居住地Ｚ_zに存在する人口構成種別ｉの人口をＰ_iz、人口構成種別ｉにおける来客係数をＰF_iとすると、居住地Ｚ_zの来店人口ＰH_zは、式（８）により求めることができるようになる。したがって、商業施設ｊの来客数ＰH_jは、式（９）により求めることができるようになる。
【００３１】
さらに、売上予測手段により、新来客数をＰHX、商業施設ｊへの来客数をＰH_j、求める売上額をＵ、統計的に知られている一人当り平均売上額をＴ、としたとき、式（１０）により売上額Ｕを求めることができるようになる。
【００３２】
さらに、第２の発明による商業施設提案装置によれば、店舗の評価項目に対する評価値は、他店舗との比較により得られる評価値を有することを特徴とするので、商圏内において、相対的な位置付けを行うことができるようになる。一般的に、店舗の評価が、絶対的に高くても、商圏内において、さらに勝る店舗が存在すれば、集客することはできなくなる。反対に、絶対的には、高い評価が得られなくても、商圏内において、高い評価が得られれば、集客することができるようになる。このような、商圏内における位置付けを反映することができるようになる。
さらに、第３の発明による商業施設提案装置によれば、店舗情報は、さらに各々の商業施設ｊにおける、店舗の評価項目ｙの評価値をａ_yj（１≦ｙ≦ｎ_y）、評価項目ｙの店舗の評価に占める重みをα_y（１≦ｙ≦ｎ_y）とすると、店舗集客力Ｇ_jは、式（１１）により求めることができるようになり、店舗情報として収集した店舗の評価項目の評価値を店舗の集客力を示す指標である店舗集客力Ｇ_jに反映することができるようになる。
【００３３】
【００３４】
【００３５】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施例である商業施設提案装置を実現する商業施設提案装置の構成を示すブロック図である。制御装置１０は、商圏候補選定手段２１と、集客数予測手段２２と、新来客数予測手段２３と、売上予測手段２４と、来客数予測手段２５と、商圏候補地確定手段２７とを有する演算手段であるＣＰＵ２０と、人口構成種別毎の人口の地域分布情報記憶手段３１と、集客要因毎の地域認識率情報記憶手段３２と、店舗情報記憶手段３３を記憶する記憶手段３０により構成される。操作入力装置５０である情報入力手段５１は、キーボード５２、マウス５３、スキャナ５４、タッチパネル５５、モデム５６からなり、情報入力手段５１を介して人口構成種別毎の人口の地域分布情報、集客要因毎の地域認識率情報、店舗情報が記憶手段３０へ入力記憶される。
【００３６】
人口構成種別毎の人口の地域分布情報は、行政区分における人口分布でも良いし、例えば、予め決めた縦横５０メートル毎の地域における、人口分布などを用いる。集客要因毎の地域認識率情報は、それぞれの地点において、全数調査、又はサンプリング調査を行い、それぞれの地域毎に人口構成種別毎の認識率情報を収集し、地域認識率情報記憶手段３２へ記憶させる。地域分布情報、地域認識率情報は、地図情報システム（ＧＩＳ）の情報を用いても良い。
【００３７】
店舗情報記憶手段３３に記憶される店舗情報は、表示手段６２を介して表示され図２に示すように、店舗名、店舗所在地、電話番号等の基礎データと、評価項目についての評価値からなる。これらの情報は、表示手段６２を介して表示され、一覧表に記入する要領で、店舗名、店舗所在地、電話番号等を入力する。各入力欄の選択及び、入力は、マウスでも、タッチパネルなどを用いてもよく入力方法によらない。次に、店舗についての評価に関する評価値の入力については、図３に示す店舗情報詳細説明図に示すような入力表が表示手段６２を介して表示されるので、これも表に記入する要領で調査入力する。
【００３８】
評価項目については、図３に示される評価項目を選択すると、具体的な、評価基準が表示され、選択することで評価を入力することができるようになっている。調査された情報は、図２店舗情報において、入力されているデータと共有する。また、店舗情報詳細説明図において、入力訂正された情報は店舗情報へ、反映される。さらに、入力情報は、いずれの情報も、表示手段６２により表示され、確認訂正できる。
【００３９】
出力手段６０は、印刷手段６１、表示手段６２、ＧＩＳ出力手段６３により構成されている。これ以外に、音声出力手段を備えていても良い。さらに、入力された情報は、操作入力装置５０からの入力により、外部記憶装置４０へ記憶保存し、記憶保存した情報は、記憶手段３０へ読み込むことができる。外部記憶装置４０としては、ＭＯ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、メモリーステイックなどの記憶媒体であればどのようなものでも良い。
【００４０】
店舗情報の調査入力に関しては、携帯端末で行っても良く、この場合は、記憶媒体である外部記憶装置４０を介して、記憶手段３０の店舗情報記憶手３３へ入力する。さらに、インタネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどの通信機能を用いて、携帯端末から直接記憶手段３０へ送信しても良い。この場合、情報入力手段５１は、通信機能を備えた入力手段であるモデム５６などである。これらの装置については良く知られているので、ここでは詳しく説明しない。
【００４１】
次に、本発明における集客要因と、データベースである人口構成種別による人口の地域分布情報、集客要因の地域認識率情報、及び店舗情報について、基本的な考え方について説明する。人口構成種別による人口の地域分布情報は、例えば、国勢調査などで得られた年代別、男女別の人口分布情報である。行政区画別の情報であっても、単位面積あたりの情報であっても良く、ＧＩＳデータなどとして提供されているものを使っても良い。これにより、どの地域に、どの年代の人口がどれくらい分布しているか把握できるようになる。
【００４２】
次に、集客要因の地域認識率情報について説明する。例えば、商業施設だけでは、来店する人口も、商業施設目的の人のみに限定される。さらに、商業施設目的の人の場合は、一般的には、商業施設を中心として、半径何キロメートル程度からの来店と、その商圏は、商業施設の業種により異なるが、統計的に決まっている。従って、決まった商圏内からの来店だけを考えていては、商業人口も一定の人数以上は期待できない。そこで、商業施設の商圏以外からの来客を増加させることにより、商業施設への来客増加を図ることが考えられる。従って、商業施設のある場所へ、商業施設以外の目的で来店する人口を増加させることにより、目的以外で来店した人口の内からの来店を期待できるようになる。つまり、商業施設以外の目的が、集客要因である。つまり、商業施設とは、異なる異業種の集客できる商業施設を併設することである。例えば、ショッピングセンター、劇場、映画館、スポーツセンター、博物館、美術館等、計画する商業施設以外の目的で、集客できる要因であれば良い。この集客要因としては、できるだけ多くの人に、興味を持たれ何度も足を運びたいと思われるようなものが最も望ましい。従って、地域認識率情報は、この集客要因を認識している人口構成種別の人口の分布状況を地域別に収集したものである。全数調査ができることが望ましいが、実際には、全数調査は、時間、費用ともに莫大なものとなるため、サンプリング調査を行い、認識率から人口へ換算し分布情報とする。この集客要因を認識している人口の内、一定の比率で、来客が期待できることが知られている。商圏が、大きく拡大できれば、それだけ沢山の来客が期待でき、結果的に、商業施設への来客の増加が期待できるようになる。
【００４３】
次に、店舗情報は、対象とする地点、又は、店舗を中心とした商業施設のみの集客範囲に在る商業施設についての情報を収集したものである。例えば、図２に示す、店舗情報に示す店舗名、所在地、電話番号、資本金等の基礎情報。周辺人口、立地タイプ（郊外型、駅前型）、主たる交通手段の割合と、駐車場完備率、駐輪場完備率等からなる立地要素。企業力ポイント（ブランドイメージの良し悪し、経営安定度）、建物ポイント（豪華さ、新しさ、デザインの優劣、）、営業活動ポイント（休日の設定、サービス、照明、環境）などからなる定性分析要素。それぞれの項目について、具体的な評価基準を定め、地域に存在する全ての店舗について、同一の基準で調査し、評価した情報から店舗情報は構成されている。これらの店舗情報の評価の仕方は、ＳＷＯＴ分析を応用したものであり、ＳＷＯＴ分析は、「自店舗]に対する分析と、「自店舗を取り巻く環境」についての分析をするための考え方と、手法である。それぞれの要因について具体的な評価基準を定め数値化し、最終的に自店舗と、他店舗の魅力度を数値化するものである。
【００４４】
強み（Strength）、弱み（Weakness）、機会（Opportunity）、脅威（Threat）について、分析を行う。具体的には、上述したとおりであり、基本的には、「自店舗」と、「環境」の２つに分けて考える。「自店舗」とは、自店舗の競合相手と比較した相対的な強みと、弱みであり、「環境」とは、例えば、自店舗を取り巻く環境に関するビジネス上の機会と、脅威のことである。さらに、強み、弱みとしては、他店舗と比べて、強いか、弱いか評価することであり、例えば、製品の品質、生産コストの低さ、流通の広さ、顧客へのサービス等である。脅威としては、自店舗のビジネス継続を脅かす外的要因をあげて、評価する。例えば、競争相手の反撃、新規競争相手の参入、価格競争の発生、消費者の好みの変化の大きさ等である。機会としては、自店舗にとって、ビジネスチャンスとなる要因を具体的に挙げて、評価する。例えば、市場の規模、市場の成長率、技術変化等である。これらの要因についても、評価項目ごとに評価ポイントを定め数値化する。
【００４５】
また、上述した人口の地域分布情報は、住宅地等の居住区域を例に取ったが、駅前などの商店街においては、駅への乗り換え人口も含む人口分布情報である。従って、人口の地域分布情報は、地域の条件に合わせて、調査され提供されている。つまり、地域における人口とは、地域に居住、往来、又は滞在する年齢別男女別人口となる。さらに、人口の地域分布は、曜日、時間帯によって、異なるため、人口の地域分布情報は、曜日別、時間帯別に構成されていても良い。また、上述したとおり、ＧＩＳデータを用いることにより、地図上に人口分布データを視覚的に取り扱うことができるようになるため、商圏把握、人口分布の状況などが捕らえ易くなる。国勢調査データ、市役所などで得られる人口データでも良い。
【００４６】
次に、図５、図６、図７、図８、図９、図１０、図１１、図１２、図１３、図１４、図１５に示すフローチャートに従い本商業施設提案装置の処理手順について詳細に説明する。
【００４７】
まず、図５の処理の概略のフローチャートに従い処理の概略について説明する。ステップ１００において第１の商圏候補地域の選定を行う。第１の商圏候補地域として、集客要因を認知している人口分布が所定の人数以上で、商業施設の商圏に対して、拡張された商圏としての面積を有しているものを選定する。ステップ１０２において、第１の商圏候補地域のなかで、集客要因の地域認識率の高いものを第２商圏候補地域とする。さらに、ステップ１０４において、第２商圏候補地域となった地域について、それぞれ期待できる集客数を求める。ステップ１０６において、ステップ１０４により求めた集客数を用いて、第２商圏候補地域から期待できる新来客数を求める。つぎに、ステップ１０８において来客数を求める。さらに、ステップ１１０において、新来客数と、来客数を用いて、新売上額を求める。ステップ１１２において、新売上額の多い順に、商圏候補地域として確定する。ステップ１１４において、商圏候補地域、集客要因、新売上額を出力する。
【００４８】
上述したステップ１００から、ステップ１１４について、それぞれのステップについてフローチャートに従い詳細な説明をする。
【００４９】
まず、図６、図７に従い商圏候補選定手段の第１の商圏候補地域の選定の処理について説明する。第１の商圏候補地域の選定は、全ての集客要因に付いて地域認識率情報の提供されている地域を調査し、認識率が所定の値以上の地域で、商圏とするだけの面積のある地域を第１の商圏候補地域とする処理である。まず、ステップ２００において、複数ある集客要因Ｖ_v（１≦ｖ≦ｎ_v）の第１の集客要因を設定するために、v＝１をセット。ステップ２０２において、地域認識率情報の提供されている地域Ｅ_e（１≦ｅ≦ｎ_e）について認識率を調べるため調査地域をＥ_eとしたとき、地域の初期値として、e＝１と設定する。さらに、第１の商圏候補地域の初期値もｆ＝１を設定する。ステップ２０４において、第１の商圏候補地域の候補を初期化する。ステップ２０６において、集客要因Ｖ_vを設定する。ステップ２０８において、地域Ｅ_eについて集客要因Ｖ_vを認識している人口密度が所定値以上か調べる。ここでの、人口密度は、第１の商圏候補地域の面積と密接に関係しており、第１の商圏候補地域とするためには、所定の面積が必要であり、同様に、得られる集客人口は、地域認識率情報の人口密度と面積から得られる。例えば、東京ディズニーランドのように、アジア圏全てが商圏という場合もあるが、一般的には、集客要因により、ある程度の集客範囲が、予め認識されている。従って、集客要因毎に定められた、所定の面積から導き出される必要とされる認識率が、ここでの人口密度である。人口密度が、所定の値以上の場合は、ステップ２１０において、第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに加える。ステップ２１２において、第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに隣接した次の地域Ｅ_eを得る。ステップ２１４において、地域Ｅ_eが、集客要因Ｖ_vの認識率が所定の人口密度以上であるか調べ、所定の値以上の場合は、ステップ２１０において、第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに加える。Noの場合は、ステップ２１６において第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに隣接する地域が無いか調べる。隣接する地域で、同様の操作を繰り返すことで、所定の人口密度以上の地域が商圏候補地として、拡大されていく。連続する地域がなくなった場合、第１の商圏候補地域の候補となった、Ｗ1tが所定の面積以上かどうか調べる（ステップ２１８）。所定の面積以上の場合は、第１の商圏候補地域Ｗ_1vf（ｆ：第１の商圏候補地域番号）とする。
【００５０】
ステップ２２４において、地域認識率情報の提供されている地域は全て調査したかチェックする。調査していない地域Ｅ_eがある場合は、次の第１の商圏候補地域の候補として、調べ、情報のある地域について全て調べ、候補となる地域は全て、第１の商圏候補地域とする。
【００５１】
調査すべき地域Ｅ_eが終了したときは、次の集客要因Ｖ_vをセットするように、集客因番号ｖへ次の番号をセットする（ステップ２２６）。次の集客要因Ｖ_vについても同様の処理を繰り返すことで、第１の商圏候補地域Ｗ_1vfを選定していく。ステップ２２８において、集客要因Ｖ_vが終了したか調べ、終了していない場合は、次の集客要因Ｖ_vについて調べ、第１の商圏候補地域を繰り返し選定する。終了した場合は、第１の商圏候補地域として、全てのＷ_1vfを出力する。この出力は、地域名の列挙であっても、ＧＩＳデータとして、表示しても良い。また、データファイルとして、記憶手段３０へ記憶され、外部記憶装置４０へ記憶されても良い。
【００５２】
次に、図８に従い、商圏候補選定手段の第２の商圏候補地域を複数選定する方法について説明する。ステップ３００において、全ての第１の商圏候補地域Ｗ_1vfについて、認識率の平均を求める。ステップ３０２において、認識率の平均の高い順にＭ地域選択する。ステップ３０４において、認識率の高い順に、Ｗ_1vf、Ｗ_2vf、…、Ｗ_mvfとして出力する。
【００５３】
次に、図９、図１０のフローチャートに従い、集客数予測手段による第２の商圏候補地域Ｗ_1vf、Ｗ_2vf、…、Ｗ_mvfの１地域について第２の商圏候補地域をＷとしたときの集客数Ｘを求める処理について説明する。
【００５４】
先ず、ステップ４００において、集客要因による距離抵抗係数fvをセットする。この距離抵抗係数は、日常的なものであればあるほど、近くで済まそうという意識が働くため、大きな数値となり、非日常的な得難いものであればあるほど、遠くまで足を運ぶので、小さな値となる。集客要因により、ほぼ決まっており、また、異なるためその値をセットする。第２の商圏候補地域Ｗは、式（２）により、居住地Ｗ_w（１≦ｗ≦ｎ_w）により構成されている。そこで、ステップ４０２において、第２の商圏候補地域を構成する居住地をＷ_wとして、ｗへ初期値をセットする。
【００５５】
つぎに、ステップ４０４において、居住地Ｗ_wから、集客要因Ｖ_vへの時間距離をＴ_wvへセットする。ここでの集客要因Ｖ_vの位置は、便宜上第２の商圏候補地域の時間距離的な中心地とする。実際には、集客要因となる施設が建設可能な場所などの制約があるため、第２の商圏候補地域の中での偏った地点となる場合もあるが、予測値としての値を得る場合は、平均的な値を得るという観点からも、時間距離的にみての中心地を集客要因Ｖ_vの位置とする。時間距離とは、その位置へ到達するまでに必要とする時間のことである。人口構成種別iそれぞれについて、集客数を求めるため、iへ初期値をセットする（ステップ４０６）。ステップ４０８において、集客要因Ｖ_vの人口構成種別iに対する魅力度Ｓ_viをセットする。魅力度Ｓ_viは、集客要因Ｖ_v によっては、人口構成種別毎に、魅力ある場合と、魅力を感じられない場合があるためである。さらに、一商圏内に存在し競合する同様の集客要因となる施設、イベントなどがあれば、これも全て、セットする。式（３）により、この集客要因Ｖ_vに対する出向き率を求める（ステップ４１０）。ステップ４０８から、ステップ４１４を繰り返し、全ての人口構成種別iについて居住地Ｗ_wからの出向き率Ｒ_wviを求める。さらに、ステップ４０４から、ステップ４１８を繰り返すことで、商圏Ｗを構成する全ての居住地Ｗ_wからの出向き率Ｒ_wvi（１≦ｗ≦ｎ_w、１≦ｖ≦ｎ_v、１≦ｉ≦ｎ_i）を求める。
【００５６】
次に、ステップ４２０において、地域認識率情報の集客要因Ｖ_vを認識している居住地Ｗ_wの人口構成種別ｉの人口を、Ｐ_wviとしたとき、式（４）により、人口構成種別ｉの集客数Ｘ _iを求める。さらに、商圏Ｗにおける集客要因Ｖ_vによる全集客数Ｘを式（１）により求める（ステップ４２１）。ステップ４００から、ステップ４２１までの処理を繰り返し行い、全ての第２の商圏候補地域Ｗ_1vf、Ｗ_2vf、…、Ｗ_mvfについてそれぞれ人口構成種別ｉによる集客数Ｘ_iと、全集客数Ｘを求める。集客数Ｘ_iと、全集客数Ｘを第２の商圏候補地域Ｗ_1vf、Ｗ_2vf、…、Ｗ_mvf毎に区別する場合は、集客数Ｘ_fiと、全集客数Ｘ_fと記載する。簡単に記載する場合は、集客数Ｘ_iと、全集客数Ｘとのみ記載する。
【００５７】
次に、図１１のフローチャートに従い、新来客数予測手段２３による新来客数ＰHXを求める処理について説明する。ここでの説明は、第２の商圏候補地域を代表する１地域について説明する。他の地域の集客数については同様の処理を行うことにより求める。記号の簡単のため、第２の商圏候補地域の区別は行わないが、実際は、複数存在するため、それぞれは、区別して処理を行う。まず、ステップ５００において、人口構成種別に新来客数を求めるため、iを初期化する。ステップ５０１において、集客数予測手段により求めた対応する集客数Ｘ_iをセットする。ステップ５０２において、人口構成種別ｉに対応する商業人口係数ＰF_iをセットする。ステップ５０４において、式（５）により人口構成種別ｉの新来客数ＰHX_iを求める。ステップ５０１から、ステップ５０８を（１≦ｉ≦ｎ_i）繰り返すことで、人口構成種別ｉ毎の新来客数ＰHX_iを全て求める。次に、ステップ５０１において、人口構成種別iについて和を取り、新来客数総数ＰHXを式（６）により求める。
【００５８】
次に、ステップ１０８の詳細な説明である来客数予測手段２５による来客数を求める処理について図１２のフローチャートに従い説明する。
自店舗Ｊ+kについては、複数の店舗規模について、それぞれの来客数を求めるため、店舗規模毎に、店舗情報が得られている。さらに、店舗規模は、kであらわし、k＝｛１，２，３、…、ｎ｝である。
【００５９】
ここでの、商圏Ｚは、商業施設ｊを目的として来店する人を集客できる範囲をさす。商圏Ｚは、居住地Ｚ_zにより構成されており、Ｚ＝Σ_zＺ_z（１≦ｚ≦ｎ_z）である。商圏Ｚに存在する複数の商業施設である商業施設ｊ（１≦ｊ≦ｎ_j）への出向き率をＲ_zjとしたとき、出向き率をＲ_zjは、式（７）により求められる。式（７）は、ハフモデルを用いた式であり、出向き率をＲ_zjは、商圏Ｚに存在する商業施設ｊの集客力Ｇ_jと、居住地Ｚ_zから、商業施設ｊへの時間距離により求めることができる。商業施設ｊの集客力Ｇ_jは、商業施設ｊの店舗の魅力によって求められる。次に、ステップ６０２から、ステップ６０６を繰り返し行うことにより、全ての商業施設ｊの集客力Ｇ_jと、自店舗Ｊ+kの店舗規模k毎の集客力Ｇ_j+kを求める。つぎに、ステップ６１０において、商業施設ｊの集客力Ｇ_jと自店舗Ｊ+kの集客力Ｇ_j+kと、居住地Ｚ_zから商業施設ｊへの時間距離Ｔ_zjを用いて商圏Ｚを構成する全ての地域Ｚ_zから、店舗規模ｋの自店舗Ｊ+kへの出向き率Ｒ_zj+kを式（７）により求める。次に、ステップ６１２において、全ての地域Ｚ_zの商業人口を居住地Ｚ_zに存在する潜在的な商業人口ＰH_zを人口構成種別ｉの人口をＰ_iz、人口構成種別ｉにおける商業人口係数をＰF_iとして、式（８）により求める。さらに、ステップ６１４において、式（９）により、店舗規模kの自店舗Ｊ+kへの出向き率Ｒ_zj+kと、商業人口ＰH_zを用いて、自店舗Ｊ+kへの来客数ＰH_j+kを求める。ステップ６１０から、ステップ６１８を繰り返すことにより、提案する全ての店舗規模について、来客数ＰH_j+kを求める。
【００６０】
次に、売上予測手段２４による新売上額を求める処理の説明を図１３のフローチャートに従い説明する。まず、全ての第２の商圏候補地域Ｗ_fについての売上額Ｕ_fを求めるために、ｆを初期化する（ステップ７００）。次にステップ７０２において、第２の商圏候補地域Ｗ_fをセットする。ステップ７０４において、第２の商圏候補地域Ｗ_f毎の新来客数PHXfをセットする。さらに、ステップ７０６において、全ての店舗規模について売上額の予測を行うため、店舗規模kの初期化を行う。次にステップ７０８において、店舗規模kの自店舗Ｊ+kへの来客数ＰH_j+kfをセットする。予め統計的に分かっている一人当り平均売上額Ｔ（ステップ７１０）を用いて、式（１０）により売上額を求める（ステップ７１２）。ステップ７０２から、ステップ７１６を繰り返すことにより、全ての第２の商圏候補地域Ｗ_fについて新売上額Ｕ_fkを求める。
【００６１】
次に、商圏候補地確定手段２７による商圏候補地の確定方法について図１４のフローチャートに従い説明する。ステップ８００において、店舗規模を初期化する。該当する店舗規模ｋについて売上予測手段２４により求められた第２の商圏候補地域Ｗ_f毎の新売上額Ｕ_fkの高い順に第２の商圏候補地域Ｗ_fをならべかえる（ステップ８０２）。さらに、ステップ８０４において、売上額の高い順に商圏候補地域とする。ステップ８０６において、つぎの店舗規模をセットする。ステップ８１０において、全ての店舗規模について商圏候補地域の確定ができたか判断する。ステップ８０２から、ステップ８１０を繰り返し、全ての店舗規模について、新売上額Ｕ_fkの高い順に第２の商圏候補地域Ｗ_fを並べ替え、商圏候補地域を確定する。
【００６２】
最後に、出力手段６０を介して、商圏候補地域及び、予測結果を出力する。図１５のフローチャートに従い説明する。ステップ９００において、第Ｎ位までの集客要因と地図を用いて商圏候補地域をＧＩＳ出力手段６３を介して出力する。例えば、図４に示すような店舗規模ごとの一覧表により、売上の高い順に商圏候補地域の所在地、集客要因、新売上額、集客予測人数を表示、印刷出力する。同時に、外部記憶装置40へ記憶しても良い（ステップ９００、ステップ９０２）。また、ＧＩＳ出力手段６３を用いることにより、商圏候補地域を地図に重ね合わせて出力し、さらに、商圏候補地域を地図として、表示手段６２に表示し、印刷手段６１を用いて印刷しても良い。
【００６３】
さらに、図１６に示す商圏候補地域明細として、商圏候補地域所在地地名、商圏候補地域と構成する地域の詳細、それぞれの詳細地域における集客予測人数、新売上額、主たる人口構成種別の年代、商圏に占める割合、中心地からの距離等の明細票を表示、出力しても良い。（ステップ９０４）。
【００６４】
なお、上述した出力例は、一例であるので、これ以外の出力方法であっても良い。
【００６５】
上述した実施形態は、本発明の一例であって、これに限定されるものではなく、発明の本質に照らして、様々な変形例が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の一例を示す商業施設提案装置の接続ブロック図。
【図２】店舗情報説明図。
【図３】店舗情報詳細説明図。
【図４】商圏候補地域の出力例の説明図。
【図５】商業施設提案装置の概要の処理手順を示したフローチャート。
【図６】第１の商圏候補地域の選定の処理手順を示したフローチャート（その１）。
【図７】第１の商圏候補地域の選定の処理手順を示したフローチャート（その２）。
【図８】第２の商圏候補地域の選定の処理手順を示したフローチャート。
【図９】第２の商圏候補地域における集客数の予測の処理手順を示したフローチャート（その１）。
【図１０】第２の商圏候補地域における集客数の予測の処理手順を示したフローチャート（その２）。
【図１１】新来客数の予測の処理手順を示したフローチャート。
【図１２】来客数の予測の処理手順を示したフローチャート。
【図１３】新売上額の予測の処理手順を示したフローチャート。
【図１４】商圏候補地域の確定の処理手順を示したフローチャート。
【図１５】商圏候補地域、集客要因、新売上額の出力の処理手順を示したフローチャート。
【図１６】商圏候補地域の明細の出力例の説明図。
【符号の説明】
１０…制御装置
２０…ＣＰＵ
２１…商圏候補選定手段
２２…集客数予測手段
２３…新来客数予測手段
２４…売上予測手段
２５…来客数予測手段
２７…商圏候補地確定手段
３０…記憶手段
３１…地域分布情報記憶手段
３２…地域認識率情報記憶手段
３３…店舗情報記憶手段
４０…外部記憶装置
５０…操作入力装置
５１…情報入力手段
５２…キーボード
５３…マウス
５４…スキャナ
５５…タッチパネル
５６…モデム
６０…出力手段
６１…印刷手段
６２…表示手段
６３…ＧＩＳ出力手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a commercial facility model proposal, size selection, and sales prediction when a commercial facility is newly opened and when an existing store is improved or improved. In new commercial facilities, propose an entertainment plan, expand the business area by adding it to the commercial facility, and make predictions of customers in the expanded business area in addition to the business areas where traditional customers are expected So, we forecast the sales of new commercial facilities and make proposals to select the scale.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, when opening a new commercial facility or planning improvement or improvement of an existing store, for example, set a trade area with a radius of about 5 kilometers from the point where the store is planned or the target store. For the competing stores in the trade area, the store population was predicted from the store size, visitor rate, population living in the trade area, population passing by, etc., and the store attracting prediction was made using the Hough model etc., and a store improvement plan was made. Here, the radius is 5 kilometers, but depending on the location conditions, it may be wider or narrower, and the range where customers can be expected is determined as the trade area from the parking lot and nearby road conditions. . Therefore, the commercial area of the conventional store model is seeking the number of customers attracted only by the attractiveness of commercial facilities, and visitors beyond the potential store population in the commercial area that is a certain range centered on commercial facilities can not be expected, In addition, sales per visitor were almost statistically determined by the type of commercial facility, and unless the visitor population increased, sales could not be increased.
[0003]
Furthermore, with regard to the distribution of customers with competing stores located in the business area, the suction rate is obtained by evaluating only those that can be quantitatively grasped, such as location conditions, product assortment, sales floor area, and parking space completeness, Allocating and forecasting sales.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in the conventional store opening plans, the area for attracting customers naturally is limited due to parking lots, road conditions, location conditions of competing stores, and the like. As long as the area for attracting customers did not expand, we could not expect an increase in the number of customers visiting the store, and we could not expect an increase in sales beyond the number of visitors. Furthermore, in the conventional store opening plan, it was not possible to expand the trade area where the store visitor population could be expected to increase.
[0005]
In other words, there was no system that proposed a plan that could expand the trade area, and there was no system that predicted the number of visitors and predicted sales when the trade area could be expanded.
[0006]
On the other hand, in commercial facilities, there is no scale for quantitative evaluation of sensory parts such as cleanliness, good equipment, customer service, etc., which are major factors for selecting commercial facilities. Due to the relative positioning of existing commercial facilities, it is often evaluated by customers and it is difficult to reflect the difference in attractiveness with competing stores. Therefore, it is to objectively evaluate which part is inferior or superior to the competing store, and to obtain a means for reflecting the difference in suction power.
[0007]
Therefore, it evaluates the plans that are the factors that attract new customers to expand the business area, predicts how much the business area can be expanded by the plans, predicts the number of visitors in the expanded business area, predicts the number of customers in the new compatible store, and To get a system to forecast sales.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problem, a commercial facility proposing device according to the invention of claim 1 includes population area distribution information storage means for storing area distribution information of a population for each population composition type, and the above-mentioned attracting factor for each population composition type. Area recognition rate information storage means for storing area recognition rate information for each of multiple customer acquisition factors, which is the area distribution information of the recognized population, and stores that represent the ability to attract customers from other commercial facilities of the same type in the trade area Store information storage means for storing store information consisting of evaluation values for a plurality of evaluation items;Read the area recognition rate information from the area recognition rate information storage means, based on the read area recognition rate information,For each customer attraction factor, a plurality of areas having a predetermined distribution area or more than a predetermined number of areas with a population distribution of the area recognition rate information that is equal to or more than a predetermined number are selected as first commercial area candidate areas. A shopping area candidate selecting means for selecting a plurality of second shopping area candidate areas in descending order of the area recognition rate of the area, and a attracting number predicting means for calculating the number of customers due to a customer attraction factor for each of the plurality of second shopping area candidate areas. Using the number of customers obtained for each second business area candidate, a plurality of store-scale commercial facilities proposed for each second business area candidate area are predicted for each second business area candidate area for each store size. And a new visitor number predicting means for calculating the number of new visitors.
[0009]
Furthermore, the number of visitors forecasting means for calculating the number of customers for each commercial facility for each store size using store information of other commercial facilities of the same type, the number of new visitors for each store size, and the number of visitors for each commercial facility A sales forecasting means for calculating a new sales amount predicted byBased on the sales amount calculated by the sales forecasting means,In each of the store sizes, among the second candidate trade areas, the area for which the new sales amount is the highest, in order from the area where the new area is determined as a candidate for the trade area, the customer acquisition factor for each store size, and the predicted new sales amount And an output means for outputting the determined commercial area candidate areaThe
[0010]
Here, for the store information, in order to accurately evaluate the rate of attracting customers with competing stores existing in the trade area, for example, evaluations for a plurality of evaluation items of stores representing store attracting power such as sales floor area and the number of products handled. Has a value.
[0011]
[0012]
[0013]
[0014]
further,quotientIn order to find the number of customers from the areas that make up the service area,
Reading the area recognition rate information from the area recognition rate information storage means, based on the read area recognition rate information,Residence W that constitutes the second candidate trade area W_w(1 ≦ w ≦ n_w)However,
[Expression 12]
W = Σ_wW_w  ; (1 ≦ w ≦ n_w) ...(12)
InAboveAttraction factor V_vIs awarePersonMouth type iMouth P _wviTheA first means of predicting the number of customers to be calculated;
The residence W_wAttracting customers V_vAttendance rate R for each population composition type i_wviTheAttraction factor V _v Size and attractiveness S for population composition type i _vi , Residence W _w To attract customers V _v Time distance T to _wv , Resistance coefficient against distance fv Set a value for
[Formula 13]
R_wvi= (S_vi/ T_wv ^fv) / Σ_v(S_vi/ T_wv ^fv), ...(13)
(However,Σ_viR_wvi= 1)
The number of customers to be calculated second predicting means,
Population P for each population composition type i calculated by the first means for attracting customers _wvi And the attendance rate R for each population composition type calculated by the second means for predicting the number of customers _wvi The number of customers X for each population composition type i in the second candidate trade area W _i The
[Expression 14]
X_i= Σ_wR_wviP_wvi  …(14)
The number of customers to be calculated third predicting means
(However, the number of customers X in the second candidate trade area W is
[Expression 15]
X = Σ _i X _i ; (1 ≦ i ≦ n _i ) ... (15)
And)
Have
[0015]
further, CollectionIn order to determine the number of new visitors due to customer factors, the new visitor number forecasting meansNumber PHX_i Calculated by the number of customers attracting third predicting meansAttracting customers with population type iNumber X _i And itsCorresponding to population type iRu visitor coefficient P F _i And
[Expression 16]
PHX_i= X_iPF_i  ... (16)
The first means of predicting the number of new visitors to be calculated by:
New visitorsP HX The number of new visitors P of the population type i calculated by the first new visitor number predicting means HX _i Using,
[Expression 17]
PHX = Σ_iPHX_i  ; (1 ≦ i ≦ n_i) ... (17)
The new number of visitors second prediction means to calculate by
Have
[0016]
further,quotientIn order to determine the number of visitors at business facility j,
Based on the area information distribution for each population composition type i stored in the population area distribution information storage means, the residence Z _z (1 ≦ z ≦ n _z ) Population P of population composition type i existing in _iz The first number of visitors forecasting means for calculating
AboveResidence Z_zOf the population living in the commercial area j (1 ≦ j ≦ n_j) Going out ratio R_zj , Ability to attract customers G _j And residence Z _z Time distance T to commercial facility j _zj And the resistance coefficient depending on the distance to the commercial facility fj Set the value to
[Formula 18]
R_zj= (G_j/ T_zj ^fj) / Σ_j(G_j/ T_zj ^fj(18)
(However,Σ_jR_zj= 1)
A second predictor for the number of visitors calculated by
Residential area Z composing commercial zone Z of commercial facility j _z Store population P of population composition type i existing in H _z Is calculated by the first visitor number predicting means.Population P of population composition type i_iz And the visitor coefficient P F _i And
[Equation 19]
PH_z= Σ_iP_izPF_i  ... (19)
A third means for predicting the number of visitors calculated by
Number of visitors P of commercial facility j H _j The
[Expression 20]
PH_j=
4th means to predict the number of visitors calculated by
Have
[0017]
further, CollectionIn order to calculate sales including visitors due to customer factors, sales forecasting meansCalculated by the second number of new visitors predicting meansNumber of new visitors PHX,Performed by the fourth means for predicting the number of visitors Number of visitors to commercial facility j calculatedPH_j, Average sales per personUsing T
[Expression 21]
U = (PH_j+ PHX) T (21)
ByHaving computing means for computing.
[0018]
Furthermore, in the commercial facility proposal device according to the invention of claim 2, the evaluation value for the evaluation item of the store is obtained by comparing with other stores so that the relative evaluation in the area can be made clear, for example. It has a value.
further,Claim 3The apparatus for proposing a commercial facility according to the invention has an evaluation value for the evaluation item of the store, and can use the evaluation value to obtain the store attracting power. Therefore, the store information is further stored in each commercial facility j. The evaluation value of the evaluation item y is a_yj(1 ≦ y ≦ n_y), And the weight of the evaluation item y in the evaluation of the store is α_y(1 ≦ y ≦ n_y) Store attracting power G_jIs
[Expression 22]
G_j= Σ_ya_yjα_y/ Σ_yα_y  ... (22)
It is calculated | required by.
[0019]
[0020]
[0021]
A single invention should not be construed as achieving all the above-mentioned objects simultaneously, but individual inventions should be construed as achieving the respective objects.
[0022]
[Operation and effect of the invention]
According to the first invention, for each of a plurality of customer acquisition factors that are the regional distribution information of the population for each population composition type stored in the storage means and the regional distribution information of the population that recognizes the customer acquisition factor for each population composition type Using the area recognition rate information and store information consisting of evaluation values for multiple evaluation items of stores representing the ability to attract customers from other commercial facilities of the same type in the trade area, A plurality of regions having a predetermined population area or more and a predetermined area or more are selected as a first commercial area candidate region with respect to a predetermined area. As a result, an area having a certain recognition rate is selected as a first commercial area candidate area as a plurality of candidate areas with respect to the customer attraction factor. Further, a plurality of second business area candidate areas are selected in descending order of area recognition rate, and the number of customers attracted by the customer acquisition factor is calculated for each of the plurality of second business area candidate areas by the number of customers attracting means, Using the number of customers attracted by the number of customers, the number of new customers predicted for each second business area candidate area for each store size for a plurality of store-scale commercial facilities proposed for each second business area candidate area Each is calculated by the number prediction means. Thereby, it becomes possible to obtain a new number of visitors due to the factor of attracting customers. Next, the number of visitors for each commercial facility is calculated for each store size by means of visitor number forecasting means using store information, and the number of new visitors for each store size and new sales predicted for each commercial facility using the number of visitors The amount is calculated by the sales forecasting means, and the second sales area candidate area for each store size is determined in order from the area with the highest new sales amount as the commercial area candidate determining means, and the factor of attracting customers for each store size. Then, the predicted new sales amount and the confirmed commercial area candidate area can be output from the output means.
[0023]
Since the store information is characterized by having evaluation values for a plurality of evaluation items of stores representing the ability to attract customers, the ability to attract customers can be accurately evaluated for the same type of commercial facilities in the business area. Since the regional recognition rate information is the regional distribution information of the population that recognizes the factor of attracting customers for each demographic type, the age and gender differences are significant depending on the factor of attracting customers. Even if there is a difference between the two, it will be possible to accurately reflect the number of customers. The first commercial area candidate area is determined by the commercial area candidate selection means by using a commercial area candidate selection unit as a first commercial area candidate area where the population distribution of the area recognition rate information is equal to or greater than a predetermined number of people with respect to a predetermined area. Will be selected.
[0024]
[0025]
[0026]
[0027]
further, CollectionThe number of customers forecasting means is the factor V_v(1 ≦ v ≦ n_v) X_iThen, the number of customers X is the formula(4)The second commercial area candidate area W is determined by_w(1 ≦ w ≦ n_w)(1)It can be expressed. Furthermore, the factor V_vRecognizing W_wOf population composition type i of P_wviAnd residence W_wAttracting customers V_vTurnover rate R of population composition type i_wviUsing the Hough model(2)Σ_viR_wvi= 1, a known customer attraction factor V_vThe attractiveness for the size and population type i of S_vi, Residence W_wTo attract customers V_vTime distance to T_wv, Customer attracting factor V_vWhere fv is the resistance coefficient for the distance at(3)The number of customers for population type i_iCan be requested. As a result, the number of customers attracting factor V is estimated by the means for attracting customers._vYou will be able to find the number of customers.
[0028]
At this time, S_viIs the factor V_vIt is a numerical value that represents the degree of attraction for the population composition type i. Since this number differs depending on the customer acquisition factor, it is determined individually with reference to existing customer acquisition facilities by similar customer acquisition factors. In addition, T_wvIs the residence W_wTo attract customers V_vFor example, the time required from the place of residence to the factor of attracting customers is used. Further, fv is a resistance coefficient with respect to the distance. For example, in a shopping center, 2.0 is used when purchasing daily necessities, and about 1.5 is used for purchased products. Also in this case, since it differs depending on individual customer acquisition factors, it is determined individually. Attraction factor V_vAs for not only about the customer acquisition factor proposed in the present invention, but also existing similar customer acquisition facilities existing in the trade area(2)It is reflected in. In this way, it becomes possible to determine the attendance rate for each residence area of the population composition type i due to the obtained customer attraction factor.(3)This makes it possible to predict how many people will actually be attracted.
[0029]
further,newThe number of visitors forecasting means calculates the number of new visitors of population composition type i by PHX_i, X_i, The coefficient of visitor to commercial facilities for each demographic type i is PF_iThen, the number of new visitors PHX of population type i_iCan be obtained from equation (5), and the number of new visitors PHX can be obtained from equation (6).
[0030]
furtherComeThe number of customers predicting means uses the G_j, Residence Z_zT is the time distance from commercial facility j to T_zjIf the resistance coefficient according to the distance to the commercial facility is fj, the residential area Z constituting the commercial zone Z of the commercial facility j_z(1 ≦ z ≦ n_z) Of the population living in the commercial area j (1 ≦ j ≦ n)_j) Going out ratio R_zjCan be obtained by the equation (7) using the Hough model._zThe population of population composition type i existing in_iz, The visitor coefficient in population composition type i is PF_iThen, residence Z_zPopulation population PH_zCan be obtained from equation (8). Therefore, the number of visitors PH of the commercial facility j_jCan be obtained from equation (9).
[0031]
furtherSellBy using the above forecasting means, the number of new visitors is PHX, the number of visitors to the commercial facility j is PH_jWhen the sales amount to be obtained is U and the statistically known average sales amount per person is T, the sales amount U can be obtained by the equation (10).
[0032]
Furthermore, according to the commercial facility proposing device of the second invention, the evaluation value for the evaluation item of the store has an evaluation value obtained by comparison with another store. Positioning can be performed. Generally, store evaluation is absolute However, if there are more excellent stores in the trade area, it will not be possible to attract customers. On the other hand, even if a high evaluation is not obtained, it is possible to attract customers if a high evaluation is obtained in the trade area. Such positioning in the business area can be reflected.
Furthermore, according to the commercial facility proposal device of the third invention, the store information further includes the evaluation value of the evaluation item y of the store in each commercial facility j as a_yj(1 ≦ y ≦ n_y), The weight of the evaluation item y in the evaluation of the store is α_y(1 ≦ y ≦ n_y) Store attracting power G_jCan be obtained by the formula (11), and the evaluation value of the evaluation item of the store collected as the store information is a store attracting power G that is an index indicating the store attracting power of the store._jCan be reflected in
[0033]
[0034]
[0035]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a commercial facility proposal apparatus that implements a commercial facility proposal apparatus according to an embodiment of the present invention. The control device 10 includes a trade area candidate selecting means 21, a customer attracting number predicting means 22, a new visitor number predicting means 23, a sales predicting means 24, a visitor number predicting means 25, and a trade area candidate place determining means 27. The CPU 20 is a means, the area distribution information storage means 31 of the population for each population composition type, the area recognition rate information storage means 32 for each customer attraction factor, and the storage means 30 for storing the store information storage means 33. The information input means 51, which is the operation input device 50, includes a keyboard 52, a mouse 53, a scanner 54, a touch panel 55, and a modem 56. Area recognition rate information and store information are input and stored in the storage means 30.
[0036]
The regional distribution information of the population for each population composition type may be the population distribution in the administrative division, or for example, the population distribution in a predetermined region every 50 meters in length and width. As for the area recognition rate information for each customer attraction factor, a total number survey or a sampling survey is performed at each point, and recognition rate information for each population composition type is collected for each area and stored in the area recognition rate information storage means 32. Let Information of a map information system (GIS) may be used for the area distribution information and the area recognition rate information.
[0037]
The store information stored in the store information storage means 33 is displayed via the display means 62 and, as shown in FIG. 2, comprises basic data such as the store name, store location, telephone number, and evaluation values for the evaluation items. . These pieces of information are displayed via the display means 62, and a store name, a store location, a telephone number, etc. are input in the manner of filling in the list. Selection of each input field and input may be performed using a mouse, a touch panel, or the like, regardless of the input method. Next, with respect to the input of the evaluation value relating to the evaluation of the store, an input table as shown in the store information detailed explanatory diagram shown in FIG. 3 is displayed via the display means 62. Enter the survey.
[0038]
For the evaluation item, when the evaluation item shown in FIG. 3 is selected, a specific evaluation criterion is displayed, and the evaluation can be input by selecting the evaluation item. The investigated information is shared with the input data in the store information of FIG. In addition, in the store information detailed explanatory diagram, the input corrected information is reflected in the store information. Further, any of the input information is displayed by the display means 62 and can be confirmed and corrected.
[0039]
The output unit 60 includes a printing unit 61, a display unit 62, and a GIS output unit 63. In addition to this, an audio output means may be provided. Further, the input information can be stored and saved in the external storage device 40 by the input from the operation input device 50, and the stored and saved information can be read into the storage means 30. The external storage device 40 may be any storage medium such as MO, CD-R, CD-R / W, or memory stick.
[0040]
The survey information survey input may be performed by a portable terminal. In this case, the store information is input to the store information storage unit 33 of the storage means 30 via the external storage device 40 which is a storage medium. Further, it may be transmitted directly from the portable terminal to the storage means 30 using a communication function such as the Internet, LAN, and WAN. In this case, the information input means 51 is a modem 56 that is an input means having a communication function. These devices are well known and will not be described in detail here.
[0041]
Next, a basic concept will be described with respect to the customer attraction factor and the regional distribution information of the population according to the population composition type, which is the database, the area recognition rate information at the customer attraction factor, and the store information in the present invention. The regional distribution information of the population according to the population composition type is, for example, population distribution information by age group and gender obtained by the national census. It may be information by administrative division, information per unit area, or information provided as GIS data or the like. As a result, it is possible to grasp how much population of which age is distributed in which area.
[0042]
Next, the area recognition rate information of the customer acquisition factor will be described. For example, in a commercial facility alone, the number of people visiting the store is limited only to those who are interested in the commercial facility. Furthermore, in the case of a person for the purpose of a commercial facility, in general, the number of kilometers from a radius of the commercial facility and the commercial area are statistically determined depending on the type of business of the commercial facility. Therefore, if you are only thinking of visiting stores from a certain trading area, you cannot expect a certain number of commercial populations. Therefore, it is conceivable to increase the number of visitors to the commercial facility by increasing the number of visitors from outside the commercial area of the commercial facility. Therefore, by increasing the population who visits a place where there is a commercial facility for a purpose other than the commercial facility, it is possible to expect a visit from the population who visited the store for a purpose other than the purpose. In other words, the purpose other than commercial facilities is a factor for attracting customers. In other words, a commercial facility is an establishment of a commercial facility that can attract customers from different industries. For example, it may be a factor that can attract customers for purposes other than planned commercial facilities such as shopping centers, theaters, movie theaters, sports centers, museums, and art galleries. The most desirable factor for attracting customers is that they are interested in as many people as possible and want to visit them many times. Therefore, the area recognition rate information is obtained by collecting the distribution status of the population of the population composition type that recognizes this customer attraction factor by area. It is desirable to be able to conduct a complete survey. However, since a complete survey is extremely time and cost intensive, a sampling survey is performed, and the recognition rate is converted into population to obtain distribution information. It is known that visitors can be expected at a certain percentage of the population that recognizes this customer attraction factor. If the trade area can be greatly expanded, more visitors can be expected, and as a result, an increase in visitors to commercial facilities can be expected.
[0043]
Next, the store information is a collection of information about a commercial facility that is within a target collection point or a customer-collecting range of only a commercial facility centered on the store. For example, basic information such as the store name, location, telephone number, and capital shown in the store information shown in FIG. Location element consisting of surrounding population, location type (suburban type, station type), ratio of main means of transportation, parking complete rate, bicycle parking complete rate, etc. Qualitative analysis elements consisting of corporate strength points (good / bad brand image, management stability), building points (luxury, newness, superiority of design), sales activity points (holiday setting, service, lighting, environment) . For each item, a specific evaluation standard is set, and the store information is composed of information obtained by investigating and evaluating all the stores existing in the area based on the same standard. These store information evaluation methods apply SWOT analysis, and SWOT analysis is based on the concept and method for analyzing “own store” and “environment surrounding own store”. is there. A specific evaluation standard for each factor is determined and digitized, and finally the attractiveness of the store and other stores is digitized.
[0044]
Analyze strength, weakness, opportunity, threat, and threat. Specifically, it is as described above. Basically, it is divided into “own store” and “environment”. “Own store” refers to relative strengths and weaknesses compared to its own competitors. “Environment” refers to, for example, business opportunities and threats related to the environment surrounding the own store. . Furthermore, as strengths and weaknesses, it is evaluated whether it is stronger or weaker than other stores, for example, product quality, low production cost, wide distribution, and service to customers. As threats, we evaluate external factors that threaten the continuity of the store's business. For example, counterattack by competitors, entry of new competitors, price competition, and the magnitude of changes in consumer preferences. Opportunities are evaluated by specifically identifying the factors that will be business opportunities for the store. For example, market size, market growth rate, technological change, and the like. For these factors, evaluation points are determined for each evaluation item and digitized.
[0045]
Further, the above-mentioned area distribution information of the population is an example of a residential area such as a residential area. However, in a shopping district such as a station square, it is population distribution information including a transfer population to the station. Accordingly, the regional distribution information of the population is investigated and provided according to the local conditions. That is, the population in a region is the age-specific population by gender who lives, travels or stays in the region. Furthermore, since the regional distribution of the population varies depending on the day of the week and the time zone, the regional distribution information of the population may be configured by day of the week and time zone. Further, as described above, by using the GIS data, it becomes possible to visually handle the population distribution data on the map, so that it is easy to grasp the trade area, the population distribution, and the like. Census data or population data obtained at city halls may be used.
[0046]
Next, according to the flowcharts shown in FIGS. 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, and 15, the processing procedure of the commercial facility proposal apparatus will be described in detail. explain.
[0047]
First, the outline of the process will be described with reference to the outline flowchart of the process in FIG. In step 100, a first trade area candidate area is selected. As a first commercial area candidate area, an area having an area as an expanded commercial area with respect to the commercial area of the commercial facility is selected with a population distribution that recognizes the factor of attracting customers being a predetermined number or more. In step 102, among the first trade area candidate areas, those having a high area recognition rate as a factor for attracting customers are set as second trade area candidate areas. Further, in step 104, the number of customers that can be expected for each of the areas that have become the second trade area candidate areas is obtained. In step 106, the number of new visitors that can be expected from the second trade area candidate area is obtained using the number of customers collected in step 104. Next, in step 108, the number of visitors is obtained. Further, in step 110, a new sales amount is obtained using the number of new visitors and the number of visitors. In step 112, it is determined as a trade area candidate area in descending order of new sales. In step 114, the candidate trade area, the factor for attracting customers, and the new sales amount are output.
[0048]
From step 100 described above to step 114, each step will be described in detail according to the flowchart.
[0049]
First, the process of selecting a first trade area candidate area by the trade area candidate selection means will be described with reference to FIGS. The selection of the first trade area candidate area is to investigate the area where the area recognition rate information is provided for all the factors of attracting customers, and there is an area that can be used as a trade area in areas where the recognition rate is a predetermined value or more. This is processing for setting a region as a first commercial area candidate region. First, in step 200, a plurality of customer attracting factors V_v(1 ≦ v ≦ n_v) To set the first factor for attracting customers. In step 202, the region E where the region recognition rate information is provided._e(1 ≦ e ≦ n_e) To investigate the recognition rate._eThen, e = 1 is set as the initial value of the area. Further, the initial value of the first trade area candidate area is also set to f = 1. In step 204, the candidates for the first trade area candidate area are initialized. At step 206, the customer acquisition factor V_vSet. In step 208, region E_eAbout attracting customers V_vIt is checked whether the population density that recognizes is above a predetermined value. The population density here is closely related to the area of the first commercial area candidate area, and a predetermined area is necessary to make it the first commercial area candidate area. The population is obtained from the population density and area of the regional recognition rate information. For example, as in Tokyo Disneyland, there are cases where the entire Asian area is a trade area, but in general, a certain range of customer acquisition is recognized in advance due to the customer acquisition factor. Therefore, the required recognition rate derived from a predetermined area determined for each customer acquisition factor is the population density here. If the population density is greater than or equal to a predetermined value, in step 210, it is added to the candidate W1t of the first trade area candidate area. In step 212, the next region E adjacent to the candidate W1t of the first commercial area candidate region._eGet. In step 214, region E_eBut attracting customers V_vIf the recognition rate is equal to or higher than a predetermined population density, and if it is equal to or higher than a predetermined value, in step 210, it is added to the candidate W1t of the first commercial area candidate area. In the case of No, it is checked in step 216 whether there is an area adjacent to the candidate W1t of the first commercial area candidate area. By repeating the same operation in an adjacent area, an area having a predetermined population density or more is expanded as a commercial area candidate area. If there is no continuous area, it is checked whether W1t, which is a candidate for the first trade area candidate area, is greater than or equal to a predetermined area (step 218). If the area is greater than or equal to the predetermined area, the first trade area candidate area W_1vf(F: first commercial area candidate area number).
[0050]
In step 224, it is checked whether all areas for which area recognition rate information is provided have been investigated. Region E not surveyed_eIf there is, it is examined as a candidate for the next first trade area candidate area, all areas with information are examined, and all candidate areas are set as the first trade area candidate area.
[0051]
Region E to investigate_eIs over, the next factor for attracting customers V_vThe next number is set in the customer attraction factor number v (step 226). Next attracting factor V_vThe same process is repeated for the first trade area candidate area W_1vfWill be selected. At step 228, the customer acquisition factor V_vIf it is not completed, the next attracting factor V_vAnd repeatedly select the first candidate trade area. When completed, all W_1vfIs output. This output may be displayed as GIS data, even as an enumeration of area names. Further, it may be stored in the storage means 30 as a data file and stored in the external storage device 40.
[0052]
Next, a method for selecting a plurality of second trade area candidate areas by the trade area candidate selection means will be described with reference to FIG. In step 300, all first trade area candidate areas W_1vfFind the average recognition rate for. In step 302, M regions are selected in descending order of recognition rate average. In step 304, W in descending order of recognition rate._1vf, W_2vf... W_mvfOutput as.
[0053]
Next, according to the flowcharts of FIG. 9 and FIG._1vf, W_2vf... W_mvfA process for obtaining the number of customers X when the second commercial area candidate area is W will be described.
[0054]
First, in step 400, a distance resistance coefficient fv due to a customer attraction factor is set. This distance resistance coefficient has a larger value because the more everyday it is, the greater the consciousness that it will be done closer, so the more difficult it is to obtain, the smaller the distance, the smaller the distance. Value. It is almost decided by the factor of attracting customers, and the value is set because it is different. The second commercial area candidate area W is expressed as the residence W by the formula (2)._w(1 ≦ w ≦ n_w). Therefore, in step 402, the residences that constitute the second commercial area candidate area are set to W._wTo set an initial value to w.
[0055]
Next, in step 404, the residence W_wTo attract customers V_vTime distance to T_wvSet to. Customer acquisition factor V here_vFor convenience, the position of is a time-distance center of the second commercial area candidate area. Actually, because there are restrictions such as the place where facilities that can attract customers can be built, it may be a biased point in the second candidate trade area, but when obtaining a value as a predicted value From the standpoint of obtaining an average value, the center of time and distance_vThe position of The time distance is the time required to reach the position. For each population type i, an initial value is set to i in order to obtain the number of customers (step 406). At step 408, the customer attraction factor V_vAttractiveness S for population type i_viSet. Attractiveness S_viIs the factor V_v InTherefore, there are cases where there is an attractiveness and there are cases where the attractiveness cannot be felt for each type of population composition. In addition, if there are facilities or events that are in the same trading area and compete with each other, they are all set. By formula (3), this customer attraction factor V_vThe outgoing ratio with respect to is determined (step 410). From Step 408, Step 414 is repeated, and the residence W for all the demographic types i_wTurnover rate R from_wviAsk for. Furthermore, by repeating step 418 from step 404, all the residences W that constitute the trade area W are displayed._wTurnover rate R from_wvi(1 ≦ w ≦ n_w1 ≦ v ≦ n_v1 ≦ i ≦ n_i)
[0056]
Next, in step 420, the factor of attracting customers V of the area recognition rate information._vRecognizing W_wOf population composition type i of P_wvi, Attracting customers of demographic type i according to equation (4)Number X _iAsk for. Furthermore, the factor V_vThe total number of customers X is obtained from the equation (1) (step 421). The processing from step 400 to step 421 is repeated, and all the second commercial area candidate areas W_1vf, W_2vf... W_mvfNumber of customers by population composition type i_iThen, obtain the total number of customers X. Number of customers X_iAnd the total number of customers X is the second candidate trade area W_1vf, W_2vf... W_mvfNumber of customers attracted when distinguishing each_fiAnd total number of customers X_fIt describes. In the case of simple description, the number of customers_iAnd only the total number of customers X.
[0057]
Next, a process for obtaining the number of new visitors PHX by the number of new visitors predicting means 23 will be described with reference to the flowchart of FIG. In this description, one area representing the second commercial area candidate area will be described. The number of customers in other areas is obtained by performing the same process. For the sake of simplicity, the second trade area candidate area is not distinguished. However, since there are actually a plurality of candidate areas, each of them is processed separately. First, in step 500, i is initialized in order to obtain the number of new visitors for the population composition type. In step 501, the corresponding number of customers X obtained by the number of customers prediction means_iSet. In step 502, the commercial population coefficient PF corresponding to the population composition type i_iSet. In step 504, the number of new visitors PHX of the demographic type i is calculated according to equation (5)._iAsk for. From step 501, step 508 is changed to (1 ≦ i ≦ n_i) By repeating, the number of new visitors PHX for each demographic type i_iFind all. Next, in step 501, the sum is calculated for the population composition type i, and the total number of new visitors PHX is obtained by equation (6).
[0058]
Next, the processing for obtaining the number of visitors by the visitor number predicting means 25, which is a detailed description of step 108, will be described with reference to the flowchart of FIG.
Own store J+For k, store information is obtained for each store size in order to determine the number of customers for each store size. Further, the store scale is represented by k, and k = {1, 2, 3,..., N}.
[0059]
Here, the trade area Z refers to a range in which people who visit the store for the purpose of the commercial facility j can be attracted. Trade area Z is the residence Z_zZ = Σ_zZ_z(1 ≦ z ≦ n_z). Commercial facility j (1 ≦ j ≦ n) which is a plurality of commercial facilities existing in the trade area Z_j) R_zjAnd the turnout rate is R_zjIs obtained by equation (7). Expression (7) is an expression using the Hough model, and the outgoing rate is R_zjIs the ability to attract customers G of the commercial facility j in the trade area Z_jAnd residence Z_zTo the commercial facility j. Customer facility G of commercial facility j_jIs determined by the attractiveness of the store of the commercial facility j. Next, by repeating step 606 from step 602, the ability to attract customers G of all commercial facilities j_jAnd the ability to attract customers for each store size k of own store J + k_{j + k}Ask for. Next, in step 610, the customer attraction G of the commercial facility j_jAttracting customers G of their own store J + k_{j + k}And residence Z_zTime distance T to commercial facility j_zjAll regions Z that make up the trade area Z using_zTo R for store size k to own store J + k_{zj + k}Is obtained by equation (7). Next, in step 612, all regions Z_zThe commercial population of Z_zPotential commercial population PH_zIs the population of population type i_iz, The commercial population coefficient for population type i is PF_iAs described above, it is obtained by the equation (8). Further, in step 614, the turnover rate R to the store J + k of the store scale k according to the equation (9)._{zj + k}And commercial population PH_zThe number of visitors to your store J + k PH_{j + k}Ask for. From step 610, by repeating step 618, the number of customers PH for all the proposed store sizes_{j + k}Ask for.
[0060]
Next, a description will be given of processing for obtaining a new sales amount by the sales prediction means 24 with reference to the flowchart of FIG. First, all second business area candidate areas W_fSales U_fIs initialized (step 700). Next, in step 702, the second candidate trade area W_fSet. In step 704, the second candidate trade area W_fSet PHXf for each new visitor. Further, in step 706, the store scale k is initialized in order to predict the sales amount for all the store scales. Next, in step 708, the number of visitors PH to the store J + k of the store scale k._{j + kf}Set. Using the average sales amount T per person known statistically in advance (step 710), the sales amount is obtained by equation (10) (step 712). By repeating step 716 from step 702, all the second trade area candidate areas W_fAbout new sales U_fkAsk for.
[0061]
Next, a method for determining a commercial area candidate site by the commercial area candidate site determining unit 27 will be described with reference to the flowchart of FIG. In step 800, the store size is initialized. Second commercial area candidate area W obtained by sales prediction means 24 for the corresponding store size k_fNew sales for each U_fkSecond trade area candidate area W in descending order of_f(Step 802). Further, in step 804, the trade area candidate areas are set in descending order of sales amount. In step 806, the next store size is set. In step 810, it is determined whether or not commercial area candidate areas have been determined for all store sizes. From Step 802, Step 810 is repeated, and the new sales amount U is obtained for all the store sizes._fkSecond trade area candidate area W in descending order of_fSort and confirm the candidate trade area.
[0062]
Finally, the commercial area candidate area and the prediction result are output via the output means 60. This will be described with reference to the flowchart of FIG. In step 900, the commercial area candidate area is output via the GIS output means 63 using the N-th place customer attraction factor and the map. For example, according to a list for each store size as shown in FIG. 4, the location of the commercial area candidate area, the factor for attracting customers, the amount of new sales, and the estimated number of customers are displayed and printed in descending order of sales. At the same time, it may be stored in the external storage device 40 (step 900, step 902). Further, by using the GIS output means 63, the trade area candidate areas may be superimposed on the map and output, and the trade area candidate areas may be displayed as a map on the display means 62 and printed using the printing means 61. .
[0063]
Further, the details of the candidate area of the commercial area shown in FIG. 16 include the name of the candidate area of the commercial area, the details of the area constituting the commercial area candidate area, the expected number of customers in each detailed area, the new sales amount, the age of the main population composition type, You may display and output the detailed slips such as the ratio and the distance from the center. (Step 904).
[0064]
Note that the output example described above is an example, and other output methods may be used.
[0065]
The above-described embodiment is an example of the present invention, and the present invention is not limited to this. Various modifications can be considered in light of the essence of the invention.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a connection block diagram of a commercial facility proposing apparatus showing an example of an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram of store information.
FIG. 3 is a detailed explanation diagram of store information.
FIG. 4 is an explanatory diagram of an output example of a trade area candidate area.
FIG. 5 is a flowchart showing an outline processing procedure of the commercial facility proposal device.
FIG. 6 is a flowchart (No. 1) showing a processing procedure for selecting a first trade area candidate area.
FIG. 7 is a flowchart (No. 2) showing a processing procedure for selecting a first trade area candidate area.
FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure for selecting a second trade area candidate area.
FIG. 9 is a flowchart (part 1) illustrating a processing procedure for predicting the number of customers in the second candidate trade area.
FIG. 10 is a flowchart (part 2) illustrating a processing procedure for predicting the number of customers in the second candidate trade area.
FIG. 11 is a flowchart showing a processing procedure for predicting the number of new visitors.
FIG. 12 is a flowchart showing a procedure for predicting the number of visitors.
FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure for predicting a new sales amount.
FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure for determining a commercial area candidate area.
FIG. 15 is a flowchart showing a processing procedure for outputting a commercial area candidate area, a customer attraction factor, and a new sales amount.
FIG. 16 is an explanatory diagram of an example of output of details of a trade area candidate area.
[Explanation of symbols]
10 ... Control device
20 ... CPU
21 ... Business area candidate selection means
22 ... Means to attract customers
23 ... New visitors forecasting means
24 ... Sales forecasting means
25 ... Number of visitors
27 ... Mechanical area candidate place determination means
30. Storage means
31 ... Regional distribution information storage means
32 ... Area recognition rate information storage means
33 ... Store information storage means
40. External storage device
50. Operation input device
51. Information input means
52 ... Keyboard
53 ... Mouse
54 ... Scanner
55 ... Touch panel
56 ... Modem
60: Output means
61. Printing means
62 ... Display means
63 ... GIS output means

Claims

Population area distribution information storage means storing area distribution information of the population for each population type;
A region recognition rate information storage unit that stores, as region recognition rate information , a population distribution state for each population composition type that recognizes the customer acquisition factor for a plurality of customer acquisition factors ;
Store information storage means for storing store information consisting of evaluation values for a plurality of evaluation items of stores representing the ability to attract customers of other commercial facilities of the same type existing in the trade area;
The area recognition rate information is read from the area recognition rate information storage means, and based on the read area recognition rate information, the population distribution of the area recognition rate information is predetermined for a predetermined area for each customer attraction factor. selecting a constant a predetermined area or more area that is continuous in number than in the first trading area candidate region, a plurality choose more high local recognition rate of the first trade area candidate region of a second commercial area candidate area A trade area candidate selection means,
For each of the plurality of second commercial area candidate areas, the number-of-customers prediction means for calculating the number of customers due to the customer acquisition factor;
With respect to a plurality of store-scale commercial facilities to be proposed for each second commercial area candidate area, using the number of customers obtained for each second commercial area candidate, for each second commercial area candidate area for each store size A new visitor number predicting means for calculating the expected new visitor number,
Visitor number prediction means for calculating the number of visitors for each commercial facility for each store size using the store information;
Sales forecasting means for calculating the number of new visitors for each store size, and calculating the new sales amount predicted for each commercial facility using the number of customers,
Based on the sales amount obtained by the sales prediction means, a business area candidate confirmation means for confirming as a business area candidate area in order from the area with the highest new sales amount among the second business area candidate areas for each store size;
Output means for outputting the customer attraction factor for each store size, the predicted new sales amount, and the determined commercial area candidate area;
Have
The means for predicting the number of customers is
The area recognition rate information is read from the area recognition rate information storage means, and based on the read area recognition rate information, the residence W _w (1 ≦ w ≦ n _w) constituting the second commercial area candidate area W ) However,

The number of customers first prediction means for calculating the population P _wvi of the population composition type i recognizing the customer attraction factor V _v ;
The attendance rate R _wvi for each demographic type i with respect to the customer attraction factor V _v in the residential area W _w is calculated based on the size of the customer attraction factor V _v and the attractiveness S _vi for the demographic type i and the attraction factor W _w. Set a value for the time distance T _wv to V _v and the resistance coefficient fv for the distance ,

(However, Σ _vi R _wvi = 1 )
By means of calculating the number of customers second predicting means,
Using the population P _wvi for each population composition type i calculated by the first number of customers attracting means and the outgoing rate R _{wvi for} each population composition type i calculated by the second number of customers attracting prediction means , Number of customers X _i for each population composition type i in the candidate trade area W

The number of customers to be calculated third predicting means
(However, the number of customers X in the second candidate trade area W is

And)
Have
The new visitor number predicting means is:
New customer traffic P HX _i demographic category i, and attract the number X _i of the computed the demographic category i by the attracting speed third prediction means, and visitors coefficient P F _i corresponding to the demographic category i Using,

The first means of predicting new visitors by
The new visitor number P HX is used as the new visitor number P HX _i of the population composition type i calculated by the first new visitor number predicting means ,

The second number of new visitors forecasting means to calculate by
Have
The visitor number predicting means is:
Visitors who calculate the population P _iz of the population composition type i existing in the residence Z _z (1 ≦ z ≦ _nz ) based on the regional information distribution for each population composition type i stored in the population area distribution information storage means. A number first predicting means;
The R _zj the visits rate to exist in commercial area commercial facilities _{j (1 ≦ j ≦ n j} ) of the population living in the residence Z _z, the pulling power G _j game facility j, from residence Z _z Set the time distance T _zj to the commercial facility j and the resistance coefficient fj depending on the distance to the commercial facility ,

(However, Σ _j R _zj = 1 )
A second predictor for the number of visitors calculated by
The store visit population P H _z of the population composition type i existing in the residential area Z _z constituting the trade area Z of the commercial facility j is _{expressed as} the population P _iz of the population composition type i calculated by the first visitor number prediction means , by using the visitor coefficients P F _i,

A third means for predicting the number of visitors calculated by
The number of visitors P H _j of the commercial facility j

4th means to predict the number of visitors calculated by
Have
The sales forecasting means is:
The sales amount U is the new visitor number PHX calculated by the new visitor number second predicting means , the visitor number PH _j to the commercial facility j calculated by the fourth visitor number predicting means , and the average sales amount per person. Using T

An apparatus for proposing a commercial facility, characterized by comprising computing means for computing according to:

The commercial facility proposal device according to claim 1, wherein the evaluation value for the evaluation item of the store has an evaluation value obtained by comparison with another store.

The store information is
Further comprising an evaluation value _{a yj (1 ≦ y ≦ n} y) of the evaluation items y store in each of the commercial facilities j,
If the weight of the evaluation item y in the evaluation of the store is α _y (1 ≦ y ≦ n _y ),
The store attracting power G _j is

The optimum commercial facility proposing device according to claim 1, wherein the optimum commercial facility proposing device is obtained by: