Calibrage du modèle de Huff

Business Analyst propose deux formes de calibrage de modèle : l'utilisation des données clients et l'utilisation des données d'enquêtes. Le calibrage d'un modèle est essentiel pour optimiser sa valeur prédictive. Vous devez prendre en compte les points suivants pour calibrer votre modèle :

• Si vous utilisez des données clients réelles, elles doivent contenir des informations issues d'un échantillon de ménages dans chaque sous-région de la zone d'étude. Vous avez besoin de données clients pour l'emplacement de chaque point de vente existant et concurrent dans la zone d'étude. Les informations clients sont converties dans le modèle selon les proportions de chaque sous-région.
• Les données d'enquêtes seront utilisées pour déterminer la fréquence à laquelle chaque participant à l'enquête se rend aux points de vente pour effectuer des achats, au sein de la zone d'étude. Les entrevues de départ ont prouvé leur efficacité dans la collecte de ces informations.
• Assurez-vous que chaque sous-région est bien représentée dans l'échantillon.
• Le niveau géographique des clients potentiels est généralement une zone de chalandise surfacique représentant les zones secondaires où vivent les clients potentiels. Il peut également s'agir d'une couche de points (par exemple, des centroïdes d'îlots) à laquelle des données démographiques sont associées.
• La couche de points de vente concurrents doit inclure les emplacements de tous les concurrents dans une zone d'étude donnée. Cette couche doit également comprendre les emplacements de vos points de vente existants dans la zone d'étude, car ils agiront comme des concurrents face à l'implantation d'un nouveau point de vente. Dans la plupart des cas, cette couche sera une couche de points de vente Business Analyst.
• Les emplacements des points de vente concurrents peuvent être extraits à partir de la fonction Ajouter des listes d'entreprises existante dans Business Analyst.
• Lors de l'exécution de cet assistant, la première étape consiste à définir une zone d'étude qui englobe toutes les zones de chalandise de tous les points de vente concurrents en cours d'analyse.
• Les champs d'attraction du point de vente, également connus comme valeurs prédictives, incluent souvent les attributs d'un point de vente, tels que la surface, le nombre de places de stationnement, la publicité, les heures d'ouverture, les prix, l'âge, l'apparence, la signalisation et l'accessibilité.

Etapes :

1. Cliquez sur le menu déroulant Business Analyst, puis sur Modélisation du potentiel de vente.
L'assistant Modélisation du potentiel de vente s'ouvre.
2. Cliquez sur Créer une analyse de modélisation.
3. Sélectionnez Calibrage du modèle de Huff comme type d'analyse de modélisation, puis cliquez sur Suivant.
4. Cliquez sur le premier menu déroulant pour sélectionner la couche contenant votre champ de potentiel de vente.

   Vous avez la possibilité de cocher la case Afficher les couches de données de BA (BDS). Les couches géographiques Business Analyst comportent de nombreux champs, notamment les données sur les dépenses de consommation, qui peuvent servir d'indicateurs de potentiel de vente.

5. Cliquez sur le deuxième menu déroulant, puis sur le champ ID de votre couche de potentiel de vente.
6. Cliquez sur le troisième menu déroulant, puis sur le champ de potentiel de vente. Les couches géographiques Business Analyst utilisent souvent une structure d'arborescence pour présenter les catégories des champs qui peuvent être développés afin d'afficher chaque champ au sein de cette catégorie.

   Maintenez la touche Ctrl enfoncée, puis cliquez sur + ou - dans l'arborescence pour développer ou réduire la structure d'arborescence.

7. Cliquez sur Suivant.
8. Cliquez sur le premier menu déroulant, puis sur la couche de points de vente concurrents.
9. Cliquez sur le deuxième menu déroulant, puis sur le champ ID point de vente.
10. Cliquez sur Suivant.
11. Cliquez sur l'une des méthodes de sélection de l'implantation d'un point de vente potentiel.
12. Si vous choisissez En saisissant une adresse, entrez l'adresse de l'emplacement en cliquant sur chacun des champs dans la colonne Valeur.
13. Cliquez sur OK pour continuer.
14. Si vous choisissez En sélectionnant une entité ponctuelle dans une couche, cliquez sur le premier menu déroulant, puis sur la couche contenant le site potentiel.
15. Cliquez sur le deuxième menu déroulant, puis sur l'entité à utiliser pour l'implantation du site.
16. Cliquez sur Suivant.

17. L'utilitaire Calibrer un modèle est expliqué en détail à la section Calibrage du modèle de Huff. Il est également fourni dans l'assistant Modèle avancé de Huff. Vous pouvez choisir le paramètre calibré statistiquement issu d'une analyse précédente ou saisir les paramètres manuellement.

18. Effectuez votre choix, puis cliquez sur Suivant.

    Si vous choisissez Saisir les paramètres manuellement, une boîte de dialogue apparaît sur la droite.

19. Cliquez sur une méthode pour choisir le mode de calcul de la distance dans le modèle.

    Utilisez les boutons + ou - pour ajouter ou supprimer des variables prédictives.

20. Après l'ajout d'une variable, cliquez dessus dans la colonne Variable pour activer un menu déroulant et choisir une variable dans la couche.
21. Cliquez sur la table des variables dans la colonne Valeur pour le site potentiel et saisissez une valeur.
22. Cliquez sur la colonne Coefficient et entrez une valeur comprise entre -1,0 et -3,0 pour indiquer l'impact de la distance de déplacement sur la propension d'un client à se rendre dans ce point de vente pour réaliser un achat.

    Plus le nombre est proche de -1,0 et plus le client est enclin à franchir une distance importante pour concrétiser l'achat.

23. Cliquez sur Suivant.
24. Tapez un nom pour le nouveau modèle dans la zone de texte, entrez des commentaires, puis cliquez sur Terminer.

    Votre nouvelle zone d'analyse est créée et apparaît sur la carte.