Calibrage du modèle de Huff par données d'enquêtes (Business Analyst)
Récapitulatif
Calibre statistiquement le modèle de Huff à l'aide des données d'enquêtes pour l'emplacement de chaque point de vente dans la zone d'étude.
Utilisation
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Les résultats du modèle de Huff peuvent servir dans les cadres suivants :
- Estimation, définition et analyse du marché potentiel.
- Evaluation de l'impact économique de l'implantation d'un nouveau site.
- Prévision des ventes et potentiel des points de vente et magasins existants.
- Evaluation de l'impact de l'évolution concurrentielle et environnementale sur les performances d'un magasin.
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Lors de l'exécution de cet outil, 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.
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La sortie de calibrage de cet outil est utilisé en entrée pour l'outil Modèle avancé de Huff.
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Les données d'enquêtes sont 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.
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Assurez-vous que chaque sous-région est bien représentée dans l'échantillon.
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Le paramètre Niveau géographique des clients potentiels correspond généralement à des entités surfaciques représentant les zones secondaires où vivent les clients potentiels. Cette couche peut également être une classe d'entités points (par exemple, des centroïdes d'îlots) à laquelle des données démographiques sont associées.
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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.
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Les emplacements des points de vente concurrents peuvent être extraits à partir de la fonction Ajouter des listes d'entreprises existante dans Esri Business Analyst.
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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, l'accessibilité et ainsi de suite.
Syntaxe
| Paramètre | Explication | Type de données |
CustomerLayer |
Entités surfaciques 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. | Feature Layer |
CustomerIDField |
Identifiant unique du niveau géographique Clients potentiels. | Field |
StoreLayer |
Couche contenant les points concurrents (généralement des centres commerciaux) utilisés pour déterminer comment les ventes sont influencées et réparties sur toute la zone d'analyse. | Feature Layer |
StoreIDField |
Identifiant unique de la couche de points de vente concurrents. | Field |
StoreAttractionFields [StoreAttractionFields,...] |
Valeurs mesurant le niveau d'attractivité d'un point de vente aux yeux des consommateurs. | Field |
PatronizeTable |
Table contenant les résultats d'une requête menée auprès des clients. | Table |
FormatOfSurveyData |
Définit le format des données d'enquêtes.
| String |
SelectPatronizeTableFields |
Sélectionne les champs associant les clients aux points de vente dont ils sont clients.
| String |
DistanceCalculationMethod |
Alloue la méthode utilisée pour calculer les distances entre les zones géographiques définies par le paramètre de la couche des clients potentiels et les points de vente issus de la couche de points de vente concurrents.
| String |
OutputFileName |
Dossier en sortie qui contiendra le fichier de résultat du calibrage du modèle de Huff. | Folder |
NeedReportOutput (Facultatif) |
Génère un rapport de calibrage du modèle de Huff en fonction des données d'enquêtes.
| Boolean |
ReportTitle (Facultatif) |
Titre du rapport de calibrage. | String |
ReportFile (Facultatif) |
Nom du fichier de rapport. | File |
ReportFormats [ReportFormats,...] (Facultatif) |
Format ou formats de sortie du rapport du modèle de Huff. Vous pouvez sélectionner plusieurs formats.
| String |
Exemple de code
# Name: HuffModelCalibrationBySurveyData.py
# Description: Generates a calibrated model around two San Francisco stores using Sales as a predictor.
# Author: Esri
# Import system modules
import arcview
import arcpy
arcpy.ImportToolbox("C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.2\Business Analyst\ArcToolbox\Toolboxes\Business Analyst Tools.tbx")
try:
# Acquire extension license
arcpy.CheckOutExtension("Business")
arcpy.CheckOutExtension("Network")
# Define input and output parameters for the Huff Model Calibration by Survey Data tool
Cust = "C:/temp/sf_cust.shp"
CustId = "CUST_ID"
Store = "C:/temp/sf_stores.shp"
StoreId = "STORE_ID"
AttractionField = "SALES"
Patronage = "C:/ArcGIS/Business Analyst/US_2013/Datasets/Tutorial/sf_stores.dbf"
OutPath = "C:/temp/Calibration_Surveydata"
# Create Huff Model Calibration by Survey Data
arcpy.HuffModelCalibrationBySurveyData_ba(Cust, CustId, Store, StoreId, AttractionField, Patronage, "ONE_LINE_PER_CUSTOMER", "STORE_ID", "DRIVE_TIME", OutPath)
# Release extension license
arcpy.CheckInExtension("Business")
arcpy.CheckInExtension("Network")
except:
print arcpy.GetMessages(2)