Обзор подходов к определению местоположения объектов продуктового ритейла
Автор: Лезина Т.А., Рябчук К.Г.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 6-2 (52), 2019 года.
Бесплатный доступ
Локация играет ключевую роль в том, насколько хорошо будет работать магазин, поскольку именно она в первую очередь влияет на привлекательность объекта для покупателей. В статье рассмотрена эволюция подходов к выбору местоположения для магазинов продуктовых сетей. Рассмотрены ключевые этапы в развитии подходов, выделены методы, которые охарактеризованы с точки зрения их достоинств и недостатков. Отдельное внимание уделено геоинформационным системам как важному инструменту, применяемому в решении описываемой задачи.
Геоинформационные системы, машинное обучение, продуктовые сети, пространственный анализ, ритейл
Короткий адрес: https://sciup.org/170181825
IDR: 170181825 | DOI: 10.24411/2411-0450-2019-10851
Список литературы Обзор подходов к определению местоположения объектов продуктового ритейла
- Российский ритейл в 2018 году: идеальный шторм с перерывом на ЧМ-2018 [Электронный ресурс] // URL: https://www.retail-loyalty.org/news/rossiyskiy-riteyl-v-2018-godu-idealnyy-shtorm-s-pereryvom-na-chm-2018/ (дата обращения: 20.06.2019)
- Aversa J. M. Spatial Big Data Analytics: The New Boundaries of Retail Location Decision-Making. - 2019.
- Cliquet G. (ed.). Geomarketing: Methods and strategies in spatial marketing. - John Wiley & Sons, 2013.
- Aboulola O. I. GIS Spatial Analysis: A New Approach to Site Selection and Decision Making for Small Retail Facilities: дис. - The Claremont Graduate University, 2018.
- Birkin M., Clarke G., Clarke M. Retail location planning in an era of multi-channel growth. - Routledge, 2017.
- What is GIS? The definition has changed! [Электронный ресурс] // URL: https://www.geospatialworld.net/blogs/what-is-gis-definition-changed/ (дата обращения: 24.06.2019)
- Baviera-Puig A., Buitrago-Vera J., Escriba-Perez C. Geomarketing models in supermarket location strategies // Journal of Business Economics and Management. - 2016. - Т. 17. - № 6. - С. 1205-1221.
- Penpece D., Elma O. E. Predicting Sales Revenue by Using Artificial Neural Network in Grocery Retailing Industry: A Case Study in Turkey // International Journal of Trade, Economics and Finance. - 2014. - Т. 5. - № 5.
- Секретная формула одной из крупнейших в мире экспансий [Электронный ресурс] // URL: https://www.retail.ru/articles/sekretnaya-formula-odnoy-iz-krupneyshikh-v-mire-ekspansiy/ (дата обращения: 20.06.2019)
