本文以北京市平谷城区苏宁小店为例,首先分析了北京市平谷区苏宁小店的选址影响因素,在此基础上进行了多家现有苏宁小店的问卷调查,然后分析了苏宁小店在传统选址方法的不足。本人采用一种新型的选址方法即利用地理信息系统方法对现有的苏宁小店进行全新的选址以弥补其在传统选址方法上的不足。此方法首先将平谷城区地图矢量化,其次建立各选址影响因素的缓冲区,最后将这些缓冲区进行叠置分析得出最终选址。通过运用地理信息系统方法进行选址分析,达到了快捷、准确、成本低以及直观的优点。地理信息系统选址方法对苏宁小店未来在北京以及全国的开店选址中可节省选址成本,提高选址效率。这样既可以让苏宁小店实现盈利,同时也方便了小店周围的人们可以更好地进行购物。 Taking the Suning store in Pinggu District of Beijing as an example, this paper first analyzes the factors affecting the location of Suning store in Pinggu District, Beijing. Based on this, a question-naire survey of several existing Suning stores was conducted, and then Suning Xiao was analyzed. The store lacks traditional location methods. I used a new location method to use the GIS method to make a new location for the existing Suning store to make up for its lack of traditional site selection methods. This method firstly vectorizes the map of Pinggu City, and then establishes a buffer for each site’s influencing factors. Finally, these buffers are superimposed and analyzed to obtain the final location. Through the use of GIS methods for site selection analysis, the advantages of fast, accurate, low cost and intuitive are achieved. The geographic information system location method saves the site selection cost and improves the site selection efficiency of Suning store in Beijing and the country’s store location. This will not only make the Suning store profitable, but also facilitate the people around the store to make better shopping.
王伟杰,张芷瑜,亓君彦,索晨霞
北京石油化工学院经济管理学院,北京
收稿日期:2019年7月2日;录用日期:2019年7月17日;发布日期:2019年7月24日
本文以北京市平谷城区苏宁小店为例,首先分析了北京市平谷区苏宁小店的选址影响因素,在此基础上进行了多家现有苏宁小店的问卷调查,然后分析了苏宁小店在传统选址方法的不足。本人采用一种新型的选址方法即利用地理信息系统方法对现有的苏宁小店进行全新的选址以弥补其在传统选址方法上的不足。此方法首先将平谷城区地图矢量化,其次建立各选址影响因素的缓冲区,最后将这些缓冲区进行叠置分析得出最终选址。通过运用地理信息系统方法进行选址分析,达到了快捷、准确、成本低以及直观的优点。地理信息系统选址方法对苏宁小店未来在北京以及全国的开店选址中可节省选址成本,提高选址效率。这样既可以让苏宁小店实现盈利,同时也方便了小店周围的人们可以更好地进行购物。
关键词 :选址,苏宁小店,地理信息系统
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北京市平谷城区的苏宁小店是以线下实体门店的客流量和线上APP的使用量进行精准化运营、以消费者体验感为目标的存在于苏宁易购大背景下的一种智慧零售模式 [
1) 在产品内容方面,北京市平谷城区苏宁小店的收银台旁边设置早餐柜,并且提供包子、粥等早餐小食。除此之外,小店的早餐还有一大特色,就是摊煎饼。煎饼是苏宁小店引入的网红品牌——京五爷,双方共同合作携手把早餐特色美食带进各个社区。
2) 北京市平谷城区苏宁小店实现店仓一体,半小时之内送达到顾客手中,打通从小区门口到居民家中的最后100米,解决“最后一公里痛点”的问题。
3) 北京市平谷城区的苏宁小店的目标是打造小区居民家门口的“共享冰箱” [
如今,“互联网+”体现在生活的方方面面。苏宁小店给了我们一个全新的尝试,推出了“线下便利店 + APP”的O2O模式,被称为是最后一百米的新零售,利用互联网技术打造智慧便捷的消费场景体验,加速智慧零售终端的发展 [
根据苏宁小店的功能,可以看出小店的选址是很重要的,其中涉及的选址影响因素就更复杂了,它涉及经济环境因素、城市规划因素、国家政策因素、人口因素、交通线路因素和市场竞争因素,还涉及到场地设施条件因素(停车场数量)等。为了找出哪些因素对选址更重要,根据这7个因素设计了一份调查问卷,问卷内容见附录。平谷城区一共16家苏宁小店,每个小店里会有3~5名工作人员,我走访了其中的10家小店,如图1北京市平谷城区苏宁小店分布图所示,根据小店的数量,一共准备了50份调查问卷,最终收回42份有效问卷。以下为本调查的统计结果:
图1. 苏宁小店分布图
根据图2调查问卷数据统计结果,可以直观地看出影响苏宁小店的选址因素中人口因素占比33%、
图2. 统计结果
交通线路因素占比24%、市场竞争因素占比22%,其他因素各个占比都不足10%,所以得出影响其选址的三大主要因素是人口因素、交通线路因素以及竞争因素的结论。
1) 人口因素
影响北京市平谷城区苏宁小店选址的人口因素内容主要是附近小区内的总人口、人口增长率、人口密度、年龄分布、购买力指数、学历及职业构成等方面的现状和发展趋势 [
2) 交通线路因素
北京市平谷城区苏宁小店活动的经济原则要求有尽可能大的吸引范围,可以保证覆盖周围1公里以内的小区,这样就可以有尽可能多的顾客能够方便快捷地到达小店购物,同时也可以保障小店员工在半个小时之内将顾客购买的商品送达他们手上。除此之外,送货人员用尽可能短的时间将新鲜的蔬菜、肉类生鲜等商品送达各个苏宁小店,并且方便快捷地将货物卸下。目前,苏宁小店在商业上追求最大销售量的这一原则下,选址应该使消费者以及配送人员的交通时间花费最小,这样可以提高消费者的满意度。
3) 竞争因素
当便利店计划在某个小区周围建立网点进行盈利时,有必要充分考虑市场的竞争环境。该小区周围现有的市场竞争状况会直接影响到未来的销售状况。考虑到其他家便利店与苏宁小店之间的竞争得出市场竞争者的实力是影响小店成败的关键因素之一。竞争者的因素包括竞争店的业态及周围聚集状况、竞争店的数量、店铺规模及所处位置、竞争店的商品能力及经营管理状况等。
在我向苏宁小店的员工发放调查问卷时,我同时也询问了各个小店的店长他们实际是如何进行选址的并做记录。在我统计完调查问卷后,发现得出的结论与店长所告诉我的选址方法是有着密切的关系的,他们的选址方法也与人口因素、交通线路因素、竞争因素这三个主要影响因素密切相关。
苏宁集团的选址团队对苏宁小店选址有自己的标准。目前苏宁小店的类型主要为社区店,店铺在面积、上下水、位置有着严格的标准,例如社区店要选在小区门口左或右边的一二号位并且要求周围小区的居民要多,或者小区主路口的三四号位这样方便居民来小店购物,同时还要求符合周围1公里配送,这可以满足尽量短时间送货到门的服务要求。
首先苏宁小店的选址也是由原有的苏宁集团选址开发团队负责。同时他们还设定了奖项激励机制,让公司全员共同挑选合适的地址。根据上述标准,苏宁小店的员工会根据公司的这个店铺选址标准留意周围的空置商铺并将符合要求的位置信息报送给开发人员。开发人员会审核这些上报的商铺,给出是否合适的结果。
北京市平谷城区苏宁小店的选址方法概括来看就是定性与定量方法相结合的选址方法,结合着在走访调查北京市平谷城区苏宁小店的过程中,我发现他们的选址有一些不足之处,如:
1) 店铺之间相距较近,有的两家小店之间相距不足50米,这样会造成服务范围覆盖不到其他小区以及店铺之间会形成竞争关系。
2) 周围已有经营多年的超市或是便利店。
3) 有的小店在小区里,送货人员不是很方便进入卸货,造成时间的浪费。
为了弥补这些不足之处,让苏宁小店的未来发展更好,以下我将用地理信息系统这个软件来进行全新的选址。苏宁小店的位置选择是指按照预先规定的标准,利用ArcGIS软件通过空间分析确定苏宁小店的最佳位置。
一般的流程包括:
1) 数字化平谷城区地图,分别建立各专题地图以及数据准备,确定需要的数据,例如居民住宅区、学校、社区广场、交通线路等数据。本文的数据选自于高德地图,将北京市平谷区城区地段地图矢量化。首先在ArcCatalog目录中创建一个新的SHP文件,然后使用图3中编辑器按照图4平谷城区图勾画地图,其中将学校和居民点用编辑框中的面作面数据,车站和宾馆是点数据,成果如图5矢量画图所示。
图3. 编辑框
图4. 平谷城区图
图5. 矢量化图
2) 其次分别对人口因素、交通线路因素以及竞争因素设置限制因子。
3) 为三个影响因素分别建立缓冲区,并对每个影响要素进行缓冲区分析。
4) 将三个影响因素的缓冲区进行叠置分析,确定小店的合适区域,并判断小店位置的合理性。
缓冲区是指为了识别某一地理实体对其周围地物的影响度而在其周围建立一定宽度的多边形区域。缓冲区分析是对选中的一组或一类地图要素按规定的距离条件建立缓冲多边形的空间分析方法。缓冲区的形态各式各样,这是因为要根据缓冲区建立的条件来确定的 [
对任何一个苏宁小店所支撑的就是靠人口要素,在任何一个小区周围区域选址的时候,主要是考虑人口。本文中为苏宁小店选址时主要选择的是靠近小区、学校、快捷酒店、公交车站。由于这类地段人口密度大,并且距离小店较近,消费者在购物时既节省时间也节省体力,同时苏宁小店的配送人员也可以按时尽快地送达。经过和小店店长的数次沟通,进行数次数据的调整以及自己亲自去走路试距离才最终得出表1的缓冲区的限制因子。适合选址的范围为:小区周围100米,学校周围200米,酒店周围300米以及公交站点周围100米建立缓冲区:打开ArcToolbox,如图11所示,双击打开缓缓冲区,生成对话框,设置各参数:如图6缓冲区界面所示。
1) 在输入要素中选择要建立缓冲的图层;
2) 确定缓冲区距离,将表1中的数据输入进去。
3) 在输出要素文本框确定缓冲区最后文件存放路径和名称。
适合选址 | |
---|---|
小区 | 小区范围内及周边100 m缓冲区内 |
学校 | 学校周边200 m缓冲区内 |
快捷酒店 | 周边300 m |
公交站点 | 周边100 m |
表1. 人口因素缓冲区范围
资料来源:作者整理。
图6. 缓冲区界面
在输入要素文本框点击添加小区分布图的图层数据,输出要素可以默认也可以自己起个名称。完成后,点击确定,小区的缓冲图就自己自动生成了。按照此步骤继续将学校、酒店、公交站点依次建立,最后一次叠加。结果如图7所示,黄色区域表示缓冲区域,也就是在此因素下适宜选址区。
一般来说,苏宁小店一般要选择在居民密集的小区周围,其次是应该分布于交通便捷,易达性好的位置,可以方便消费者和给小店配送货物的员工。比如它毗邻主干道、次干道和干道的交叉路口。这次由于所选区域市是平谷城区内,所以主要是以二级公路生成的缓冲区。适合选址范围:主干道两侧100米、次要道路两侧50米,主要交叉路口周围200米,如表2。
双击打开多环缓冲区,在图8输入要素框选择交通路网图层,输出要素写成交通线路缓冲图,点击加号,可以输入多个数据,将表2中的数据依次填入到距离框中。
图7. 人口因素缓冲区
图8. 多环缓冲区对话框
适合选址 | |
---|---|
主干道 | 两侧100 m |
次要道路 | 两侧50 m |
主要交叉口 | 200 m |
表2. 交通线路因素缓冲区范围
资料来源:作者整理。
与单个缓冲区不同的是,多环形缓冲区可以在输入要素的周围建立多个缓冲区并自己进行融合。如图9所示,圆形的绿色框即表示主要交叉路口的周围200米区域,主干道的两侧和次干道的两侧各有覆盖,绿色区域即表示在交通线路因素下适宜选址区。
图9. 交通线路缓冲区
当同一区域有多家便利时,就应该考虑多家店面之间的竞争。当在同一区域内同时存在多家便利店时,可能会导致它们之间的恶性竞争。开设苏宁小店要选择一个饱和度低,潜力大的区域,这样才可能赚钱。适合选址范围要放在500米之外。
在图6缓冲区界面输入要素选择便利店分布图,输出要素为现有便利店,距离处输入表3中的数据,图10粉红色区域之外即为适宜选址区。
不适合选址 | |
---|---|
现有便利店 | 500 m缓冲区内 |
表3. 竞争因素缓冲区范围
资料来源:作者整理。
图10. 便利店竞争范围缓冲区
叠置分析是地理信息系统中常用于提取空间隐含信息的方法之一。它是指将同一地区、同一比例尺下有关要素的图形或数据文件借助软件进行叠加,由此产生一个新的数据层面,这个结果综合了原来两个或多个层面要素所具有的属性。同时,叠置分析除了生成一种新的空间关系,还根据各类要素的图形和属性建立出具有多重属性组合的新图层的空间分析方法 [
1) 当上述缓冲区建立的操作完成后,进行叠置。首先打开ArcToolbox,选择分析工具,叠加分析,相交,如图11操作图所示。
2) 双击打开相交对话框,点击加号,依次添加人口因素、交通线路因素、便利店竞争影响的缓冲区图层,输出要素类写作相交图,在连接属性文本框中默认选择ALL,如图12相交操作图所示,由于当时做图时没有截这部分图,是后来补充,所以图上的内容和本文的不符。
图11. 操作图
图12. 相交操作图
3) 点击确定,相交操作后的结果图如图13相交图所示,图上黑色的小三角表示现有的便利店,蓝色区域为现有便利店的竞争范围,图中的淡黄色区域即为在三种影响条件下的适宜选址区。
图13. 相交图
4) 其次擦除不符合需要的图,双击打开擦除对话框,如图14擦除操作图,将本体数据就是上个步骤的相交图添加,擦除要素现有便利店的缓冲区文件添加,输出要素写适宜选址区,点击确定。擦除了上图中的蓝色区域,出现图15的浅绿色区域即为适宜选址区。
图14. 擦除操作图
图15. 适宜选址区
通过对人口、交通线路、竞争这三大便利店选址主要影响因素的研究,以及平谷城区苏宁小店的选址要求,我在图16苏宁小店规划图中的绿色区域中选取了5个点作为苏宁小店的选址。图16是在图15的基础上添加了小店的位置以及将道路显示出来。如表4小店列举所示:
图16. 苏宁小店规划图
小区数 | 房屋 | 公交站 | 最大配送时间 | |
---|---|---|---|---|
小店1 | 2个 | 2450户 | 5个 | 20分钟 |
小店2 | 5个 | 4000户 | 5个 | 28分钟 |
小店3 | 2个 | 2400户 | 3个 | 25分钟 |
小店4 | 2个 | 2400户 | 3个 | 20分钟 |
小店5 | 3个 | 2000户 | 3个 | 25分钟 |
表4. 规划小店位置
资料来源:作者整理。
1) 小店1北面有乐园东和乐园西两大小区,共计房屋约2000户,南面有光明西小区共计房屋约450户,周围还有幼儿园以及实验小学。小店所在道路沿途设有5个公交站,并且毗邻道路交叉口。经本人亲自骑电动车测算配送时间发现到达小区的最北面和最顶层住户家需要20分钟左右,最近的只需要8分钟。
2) 小店2地处顺平路与文化北街交口处,属于平谷城区的中心路口,所在位置周围有承平园社区、金乡嘉园、粮食局家属楼、渔阳花园以及海泰家园五个小区,共计房屋约4000户。小店所在道路沿途设有5个公交站。经过骑电动车测算配送时间,最长需要28分钟,最短需要5分钟。
3) 小店3地处文化南街与新平北路交叉口,周围有滨河小区和南小区两大小区,共计房屋约2400户。沿途设有3个公交站台。经过骑电动车测算配送时间,最长需要25分钟,最短需要5分钟。
4) 小店4地处向阳南街与建设街交叉路口处,周围有住户约800户的建兰馨居小区以及在建的回迁房约1600户。北面有平谷中学,以及北京实验学校相邻。沿途设有3个公交站台。经过骑电动车测算配送时间,最长需要20分钟,最短需要5分钟。
5) 小店5地处顺平路南侧沿街店铺,周围有新平北路5号院、新平北路19号院以及平房住户约有2000户。小店毗邻八方达平谷汽车总站以及3个公交站。经过骑电动车测算配送时间,最长需要25分钟,最短需要5分钟。
可以看出图14苏宁小店规划图中五个店铺位置基本都分布在平谷城区人口规模比较大的小区周围,交通路线发达,配送时间在半个小时以内,同时又处在已有便利店的辐射范围之外的区域,这样的选址地点既保证了小店的客流量,又避免了与其它便利店之间产生恶性竞争的现象,有利于苏宁小店更好的为小区居民服务。
与现有的平谷城区苏宁小店选址对比来看,使用ArcGIS软件进行的选址有以下几个优点:
1) 使用ArcGIS软件可以节省更多的人工成本,将准备好的数据以及选址要求输入到软件里,根据每次运行的结果进行微调数据,就可以得到准确的结果。
2) 小店覆盖的范围内没有竞争的便利店并且小店之间不存在竞争关系。同时又靠近交叉路口或是主路,方便配送人员送货以及居民购物的便捷性。
3) 为选址人员以及决策者节省更多的时间,缩短开店前期准备时间。
4) ArcGIS软件运行出来的结果图可以向决策者更直观简单地展现选址结果,方便其做选址决定。
2019北京市URT项目资助。
王伟杰,张芷瑜,亓君彦,索晨霞. 平谷地区苏宁小店的选址分析 Location Analysis of Suning Store in Pinggu Area[J]. 可持续发展, 2019, 09(03): 506-522. https://doi.org/10.12677/SD.2019.93060