Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Постановка задачи управления объектом коммерческой недвижимости с учетом потребительских предпочтений и стратегического поведения экономических субъектов 14
1.1. Обзор существующих подходов и методов управления объектами коммерческой недвижимости и прогнозирования их посещаемости 14
1.1.1. Обзор существующих моделей и методов выбора местоположения объекта коммерческой недвижимости 17
1.1.2. Модели выявленных предпочтений 24
1.2. Корректность модели Хаффа и ее модификация 31
1.2.1. Подтверждение корректности модели оценивания потребительской привлекательности Д.Л. Хаффа 31
1.2.2. Модификация модели Хаффа 35
1.3. Постановка задачи управления торгово-развлекательным комплексом 41
Выводы по 1 главе 47
Глава 2. Разработка и исследование моделей оценивания потребительской привлекательности объектов коммерческой недвижимости 48
2.1. Оценка качества и потребительской привлекательности ТРК 48
2.1.1. Квалиметрические модели комплексного оценивания 48
2.1.2. Матричные механизмы комплексного оценивания 50
2.2. Эмпирическое определение параметра 56
2.2.1. Процедура сбора данных и основные результаты опроса 57
2.2.2. Решение системы уравнений 58
2.2.3. Определение параметра методом прямого подбора 59
2.2.4. Распределения параметра , полученные методом прямого подбора 60
2.3. Сравнительный анализ оригинальной и модифицированной моделей Хаффа 64
2.3.1. Оценка качества и определение привлекательности ТРК с помощью квалиметрических моделей 65
2.3.2. Оценка качества и определение привлекательности ТРК с помощью механизмов комплексного оценивания 67
2.3.3. Сравнение полученных вероятностей посещения ТРК с реальными данными 73
2.3.4. Сравнение результатов моделирования выбора посетителей ТРК в агрегированном виде и индивидуально 75
2.3.5. Значимость факторов, учитываемых при разработке многофакторных моделей комплексного оценивания 77
Выводы по 2 главе 81
Глава 3. Разработка и исследование системы поддержки принятия решений при управлении торгово-развлекательными комплексами 82
1.1. Подготовка управленческого решения 82
1.1.1. Многопользовательская система поддержки принятия индивидуальных управленческих решений 94
1.2. Теоретико-игровая постановка задачи управления торгово-развлекательными комплексами 96
1.3. Функциональная модель управления торгово-развлекательным комплексом 106
Выводы по 3 главе 112
Глава 4. Исследование эффективности разработанных методов и инструментальных средств управления торгово-развлекательными комплексами 114
4.1. Портрет потребителя торгово-развлекательных комплексов 114
4.2. Результаты исследования потребительской привлекательности ТРЦ «Ива», г. Пермь120
4.2.1. Описание исследуемого объекта 120
4.2.2. Анализ конкурентной среды исследуемого объекта 122
4.2.3. Математическое моделирование посещаемости магазинов формата шаговой доступности в микрорайоне расположения исследуемого объекта 126
4.2.4. Результаты опроса жителей микрорайона Садовый 130
4.3. Оценка эффективности применения модели оценивания привлекательности ТРК 150
Выводы по 4 главе 156
Заключение 158
Список сокращений 160
Список табличных материалов 161
Список иллюстративных материалов 162
Список литературы 165
Приложение 1 182
Приложение 2 183
Приложение 3 185
Приложение 4 187
Приложение 5 189
Приложение 6 191
- Модели выявленных предпочтений
- Оценка качества и определение привлекательности ТРК с помощью механизмов комплексного оценивания
- Теоретико-игровая постановка задачи управления торгово-развлекательными комплексами
- Результаты опроса жителей микрорайона Садовый
Модели выявленных предпочтений
Рассмотренные выше методы использовались для определения местоположения объекта производства / коммерческой недвижимости. Однако в настоящее время, в связи с увеличивающейся территориальной концентрацией объектов коммерческой недвижимости и повышающейся конкуренцией, параметра местоположения не всегда достаточно. Современные коммерческие объекты должны учитывать целевую аудиторию своих товаров и услуг и потребительские предпочтения. Некую основу решения задачи выбора местоположения коммерческого (торгового) объекта с учетом предпочтений потребителей положили так называемые модели выявленных предпочтений.
Модели выявленных предпочтений имеют минимум два важных преимущества. Первое состоит в возможности получения максимально точного количественного результата. Точность прогнозов модели выявленных предпочтений немного выше, чем у регрессионных моделей и аналоговых методов. Второе преимущество заключается в лучшей интерпретируемости результатов. Преимущества данной методики особенно очевидны, когда ставится задача выбора местоположения более чем для одного коммерческого (торгового) объекта.
Очевидным недостатком метода выявленных предпочтений, по мнению автора работы [100], является необходимость «проведения полевого исследования с довольно сложным вопросником». Несмотря ни на что, полевое исследование остается необходимым и важным этапом процесса выбора местоположения торговой точки, поэтому «ценой использования метода выявленных предпочтений в данном случае будет лишь включение 7—10 закрытых вопросов в анкету» [100].
Кроме того, используя инструменты метода выявленных предпочтений можно производить оценку привлекательности для потребителя того или иного коммерческого (торгового) объекта.
Первые работы в области оценки потребительской привлекательности коммерческой недвижимости, связанной с проблемой прогнозирования посещаемости, посвящены новому для 60-х гг. ХХ века формату торговой недвижимости – загородным супермаркетам. Интерес исследователей и практикующих специалистов был сосредоточен на изучении влияния размеров объекта и степени его удаленности от потребителя только на обосновании места строительства супермаркета, а в настоящее время интерес расширился на полное множество задач управления различных форматов коммерческой недвижимости.
Основоположником математической постановки задачи оценивания привлекательности торговой недвижимости, сформулированной в 1963 году [140], следует считать Д.Л. Хаффа (David L. Huff).
Модель, получившая название автора, широко используется в настоящее время. В обзоре [142] упоминается около 20 исследователей, использующих модель Хаффа. Первая работа Хаффа «A Probabilistic Analysis of Shopping Center Trade Areas» [140] активно цитируется в зарубежной литературе. По данным базы цитирования Scopus на момент написания диссертации эта работа была процитирована 169 раз только в изданиях, проиндексированных в указанной базе. Так, например, в работе [128] с использованием в основе модели Хаффа определяется размещение «удобств» – магазинов в городе, путем построения линий «изобенефит» и психо-экономических расстояний; в работе [170] модель Хаффа используется для определения средней цены, по которой следует продавать товар, чтобы оставаться конкурентоспособными и при этом не терять прибыли.
Стоит отметить также, что модель Хаффа начала носить междисциплинарный характер: – ее используют для определения внешних и внутренних факторов управления супермаркетами [125, 160, 170], определения местоположения учреждений здравоохранения [147] и школьного и дошкольного образования [150], оценки городских зеленых насаждений [164], в качестве помощи в расследованиях пищевых отравлений [139], для решения задачи маршрутизации транспортных средств в городском пространстве [167], для тралового промысла и распределения рыбных продуктов [163], для имитационного моделирования поведения пациента при выборе учреждения здравоохранения [144] и т.д. Применение гео-информационных систем (ГИС) для розничной торговли описано в работе [137], что отражено в новом направлении маркетинга -геомаркетинге.
Модель Хаффа основана на гипотезе о зависимости привлекательности объекта торговой недвижимости, прямо пропорциональной размеру объекта и обратно пропорциональной расстоянию между потребителем и объектом недвижимости или времени, затрачиваемому на корреспонденцию от места жительства до объекта недвижимости: где / - порядковый номер покупателя (под /-м потребителем подразумевается потребитель, расположенный в точке z); j - порядковый номер объекта коммерческой недвижимости; Ац (от англ. Attractiveness) - привлекательность-го объекта недвижимости для /-го потребителя; Sj (от англ. Square) - площадь у-го объекта недвижимости; Ту (от англ. Time) - время, затрачиваемое і-м потребителем на дорогу до -го объекта недвижимости; X є [0; 1] - параметр, отражающий эффект влияния разных типов объектов на воспринимаемые временные затраты (данный параметр находится эмпирически, и принадлежит интервалу [0;1]). Очевидно, что при = 0, формула (1) примет вид: д. = &, т.е. временные затраты на путь до объекта покупателем не имеют значения, так как знаменатель в таком случае будет равен единице. А при = 1: д = ±, т.е. временные затраты будут иметь большое значение для потребителя; {} -численное значение параметра.
Следует отметить, что модель Хаффа в оригинале записана без фигурных скобок, что математически не корректно, поскольку используется время корреспонденции в дробной степени параметра X, что нарушает размерность оценки привлекательности [8]. Размер торговой точки (Sj) во многом определяет ее посещаемость. Чем больше размер магазина, тем большее количество покупателей зайдет в магазин просто «с улицы» - так называемое базовое посещение. Также размер торгового центра важен для потенциального арендатора, т.к. покупателей, особенно если бренд новый и пока не известный, будут привлекать «соседние» арендаторы торгового центра. Таким образом, покупатель, проходя мимо, заметит «новичка» и посетит его торговую точку (принцип синергетического эффекта).
Но это не значит, что всегда надо стремиться открывать магазин максимальной площади. Крупный магазин выдвигает серьезные требования к квалификации персонала, квалификации менеджера и объему снабжения. Идеальным размером магазина будет такой, при котором площади отделов достаточно для поддержания высокого уровня обслуживания и эффективности работы магазина. Кроме того, в большом магазине посетитель может просто не заметить выгодное предложение из-за обилия товаров.
Месторасположение торговой точки имеет немаловажное значение для ее привлекательности. Чтобы сделать правильный выбор, необходимо проанализировать комплекс факторов и оценить их влияние на популярность и посещаемость торгового-развлекательного комплекса.
К примеру, в отличие от классических торгово-развлекательных комплексов, хорошими условиями для месторасположения многофункциональных торговых центров являются: пересечение крупных автотранспортных магистралей, непосредственная близость станций метро и остановок наземного транспорта. Чаще всего подобные центры оказываются расположенными в «спальных» районах, либо за городом, фактически на пустыре, возле крупной магистрали. Эти различия влияют на требования как на этапе формирования общей стратегии ТРК при бизнес-планировании, проектировании и продвижении, так и при строительстве и эксплуатации торгового центра.
К факторам, обуславливающим привлекательность ТРК, можно отнести:
– правильно выбранное местоположение; - правильно составленное функциональное решения и наполнение ТРК согласно потребностям потенциальных посетителей;
- правильно составленный прогноз развития территории, прилегающей к участку застройки (на 5-10 лет);
- общая атмосфера ТРК (музыка, цвета, освещение и др.), что достигается в процессе проектирования и дизайнерских разработок;
- верно выбранная управляющая компания.
Для торговых комплексов особенно требуется, кроме перечисленных факторов, также предоставление сервисных услуг своим арендаторам (например, постоянная уборка территории, ремонтная служба весов, круглосуточная охрана, прессование картона и др.). На рынке Перми наиболее крупными торговыми комплексами являются, например, «Столица», «СемьЯ» и «Колизей». В то же время, параметр площади (S) не учитывает других, влияющих на привлекательность магазина, факторов. Например, таких как качество продукции, цена, реклама и др. Это и является основным недостатком модели Хаффа [88].
Модель Хаффа (1) ошибочно [142] относят к классу гравитационных моделей, первая из которых была предложена американским экономистом Уильямом Рейли (William Reilly) в 1931 году [157].
Оценка качества и определение привлекательности ТРК с помощью механизмов комплексного оценивания
Как отмечалось выше, в качестве альтернативных подходов к решению задачи комплексного оценивания может выступать механизм комплексного оценивания, основанный на деревьях целей (критериев) и бинарных матриц свертки частных критериев. Преимущество матричных механизмов комплексного оценивания заключается в возможности формализации логических правил, по которым осуществляется свертка набора частных критериев в комплексную оценку, на основе мнения потребителей.
Для построения модели комплексного оценивания качества объекта коммерческой недвижимости, на примере ТРК, потребителями были оценены по шкале от 1 до 10 восемь частных критериев (см. выше). При построении матричных моделей комплексного оценивания важным аспектом является непротиворечивость интерпретации промежуточных результатов свертки для того, чтобы носитель предпочтений (потребитель) мог сформулировать свое отношение в виде составного правила вывода.
Приведем возможную интерпретацию сворачиваемых критериев и структуру дерева (рис. 17), построенного путем объединения частных критериев по общим признакам. Так, критерии «Площадь», «Эстетический вид» и «Транспортная доступность» относятся к факторам, описывающим ТРК как объект недвижимости. Критерии «Ассортимент», «Наличие брендов» и «Качество товаров» образуют группу критериев, описывающих привлекательность товара. Критерии «Акции и скидки» и «Мероприятия» являются факторами, усиливающими привлечение потребителей в ТРК для совершения покупки.
Структуру модели комплексного оценивания целесообразно делать бинарной, поскольку последующим этапом разработки модели комплексного оценивания является конструирование логических матриц свертки, и носителю предпочтений сложно конструировать матрицы свертки более двух критериев.
В связи с этим в первой группе критериев («Площадь», «Эстетический вид» и «Транспортная доступность») необходимо выбрать последовательность их свертки. Критерий «Транспортная доступность» относится к внешнему окружению объекта недвижимости, поэтому целесообразно вначале свернуть критерии «Площадь» и «Эстетический вид», описывающих непосредственно здание ТРК, а затем свернуть с критерием «Транспортная доступность».
Во второй группе критериев (Ассортимент», «Наличие брендов» и «Качество товаров») критерии «Ассортимент» и «Наличие брендов» формируют у потребителя представление о качестве предложения в ТРК, в связи с чем, целесообразно критерий «Качество товаров» сворачивать после свертки этой пары. Дополнительным аргументом в пользу отдельной свертки с критерием «Качество товаров» является тот факт, что «Наличие брендов» не обязательно гарантирует «Качество товара», и в таком случае, свертка критериев «Ассортимент» с «Качеством товара» и последующим добавлением критерия «Наличие брендов» не могло бы выступать как общее правило вывода.
Оставшаяся пара критериев, усиливающих привлекательность ТРК, сворачиваются в обобщенный критерий с соответствующей интерпретацией.
Результаты свертки второй и третьей группы критериев также могут быть вместе свернуты, поскольку описывают привлекательность ТРК для совершения покупки. И последующая свертка с результатом первой группы критериев образует интегральную комплексную оценку, которую предлагается интерпретировать как «Качество ТРК».
Следующим шагом является описание входных критериев в шкале комплексного оценивания. Для выявления предпочтений и формализации мнений потребителей о влиянии тех или иных факторов (критериев) на их выбор ТРК в виде логических высказываний «если …, то …» целесообразно использовать шкалу {1; 2; 3; 4}, базовая интерпретация которой 1 – «неудовлетворительное», 2 – «удовлетворительное», 3 – «хорошее» и 4 – «отличное» состояние критерия. Хотя в некоторых работах, например, [29], используется шкала {1, 2, 3}, в других, например, [68] – {1, 2, 3, 4, 5}. Свертки так же должны быть описаны в данной шкале.
Матричный механизм комплексного оценивания требует перевода полученных значений, описывающих состояние критериев исследуемых торгово-развлекательных комплексов, в шкалу [1; 4]. Поскольку применение нечеткой процедуры комплексного оценивания позволяет работать с непрерывной шкалой [1; 4], перевод значений, принадлежащих шкале [1; 10], не приведет к «огрублению» мнений респондентов.
Значения, описывающие состояние критериев для исследуемых торгово-развлекательных центров, взяты из результатов социологического опроса (см. табл. 8) и приведены к шкале [1; 4] (табл. 11).
Последним шагом разработки модели комплексного оценивания является этап формализации логических отношений между сворачиваемыми критериями и сверткой в виде матриц (рис. 18), которые должны заполняться носителями предпочтений или экспертами в допущении о разумном поведении потребителей. В работе принято следующее правило – строки матрицы свертки соответствуют дискретным оценкам, описывающим состояние лево-входящего критерия, столбцы – право-входящего. Начало координат расположено в нижнем правом углу матрицы свертки. На рисунке 18 представлены экспертно определенные матрицы сверток, отражающие мнение специалистов рынка недвижимости о важности частных критериев для потребителей и влиянии их на результирующую оценку.
На рисунке 18 представлен пример матричной модели комплексного оценивания качества ТРК. Для группового определения элементов матриц свертки, например, для выявления предпочтений различных социальных групп, может быть использован подход, описанный в работе [13].
Требование к непрерывности шкал, используемых в матричных механизмах комплексного оценивания, упоминалось в работе [42]. Там же отмечалось требование к функции свертки - ее кусочно-гладкость. Среди приведенных подходов к оцениванию условие кусочно-гладкости не выполняется только у максиминной нечеткой процедуры, однако в работе [10] был показан подход, устраняющий данный недостаток. Преимуществом нечетких процедур комплексного оценивания является возможность учета модальных суждений носителей предпочтений.
С помощью матричной модели комплексного оценивания (см. рис. 18) были получены значения качества для исследуемых торгово-развлекательных комплексов (табл. 12).
Для расчета привлекательности (А) было принято то же допущение, что и в случае квалиметрической модели. Привлекательность торгово-развлекательных комплексов и вероятность их посещения потребителями были рассчитаны аналогично по формулам (11) и (4), соответственно.
Таким образом, были получены вероятности посещения потребителями ТРК «Семья» и ТРК «Колизей Cinema» с помощью двух моделей – квалиметрической (см. табл. 10) и матричной модели комплексного оценивания (см. табл. 12).
Теоретико-игровая постановка задачи управления торгово-развлекательными комплексами
В разделе 3.1. главы 3 параметры модели комплексного оценивания (восемь факторов, являющихся важными для потребителей при посещении ТРК), с позиции управляющего были разделены на управляемые, косвенно-управляемые и неуправляемые.
На оперативном уровне могут быть изменены следующие параметры: качество и количество мероприятий, влияющие на узнаваемость объекта, при этом их организацией могут заниматься как отдельные арендаторы, так и управляющий всем объектом; к косвенно-управляемым параметрам относятся только те, которыми может управлять исключительно арендатор – ассортимент и качество товара, наличие брендов, размер цены и скидок; в тоже время, арендатор может влиять на эстетический вид арендуемого помещения и вкладывать денежные средства в собственную рекламу; управляющий со своей стороны также может вкладывать денежные средства в рекламу всего объекта коммерческой недвижимости.
На стратегическом уровне могут быть изменены эстетический вид и/или площадь объекта путем его модернизации, реконструкции или реновации, а также за счет организации паркинга может измениться параметр, характеризующий транспортную доступность.
Параметры ТРК, управление которыми могут осуществлять игроки – управляющий и арендаторы, приведены в таблице 18.
В общем случае взаимодействие арендаторов и управляющего осуществляется в условиях пересекающихся интересов (табл. 18), в том числе в условиях конфликта и необходимо арендаторов рассматривать как активных элементов [27, 28], способных влиять на субъект управления. Соответственно необходима теоретико-игровая [41, 94] постановка и исследование задачи управления объектом коммерческой недвижимости с учетом пересекающихся интересов, в том числе конфликта.
Особый интерес представляет экспериментальная проверка полученных теоретических результатов и исследование стратегического поведения агентов методом деловых игр [114]. В работе [4] отмечаятся следующее «…моделирование поведения участников мультиагентных систем относится к агентному, или агентно-ориентированному (от англ. agent-based modeling) виду имитационного моделирования, описывающего изменение поведения моделируемого агента (группы агентов) или системы, состоящей из разных взаимодействующих агентов, при определённых условиях». В данной работе используется понятие субъектно-ориентированного моделирования, поскольку акцент делается на субъективных причинах отличающегося поведения различных типов агентов, а не на кумулятивном эффекте от взаимодействия отдельных агентов.
Моделируемая в имитационной деловой игре «Управление коммерческой недвижимостью» социально-экономическая система (рис. 37) подразумевает, что в роли управляющего и арендаторов выступают люди. Люди, принимая какие-либо управленческие решения, ориентируются на то, как их решения повлияют на поведение потребителей товаров и услуг в объекте коммерческой недвижимости.
В данной имитационной деловой игре управляющие ТРК выступают в качестве управляющего субъекта. Арендаторы торговых помещений также являются участниками данной игры и выступают в качестве управляемых субъектов, которые способны активно влиять на управляющий субъект. В теории активных систем [27] и теории управления организационными системами [28] управляющий субъект называется Центром, а управляемые субъекты – активными элементами. Активные элементы обладают активностью и стремятся к достижению собственных целей. Управляющий (Центр) заинтересован в максимизации доходности коммерческой недвижимости, формируемой за счет арендных платежей. Арендаторы (активные элементы) в свою очередь заинтересованы в максимизации своей прибыли, формируемой от продажи своих товаров конечным потребителям. Общим для всех участников игры является заинтересованность в увеличении посещаемости торговых помещений потенциальными покупателями, поскольку увеличение посещаемости теоретически ведет к увеличению продаж арендатора. Это приводит к увеличению его выручки, что, в конечном счете ведет к увеличению его способности платить большую арендную плату управляющему (Центру).
Игрок, выступающий в роли управляющего ТРК, может вкладывать деньги в продвижение торгового центра, улучшение эстетической привлекательности и на организацию развлекательных мероприятий для посетителей.
Игроки, выступающие в роли арендаторов, могут продавать товары различного качества, менять ассортимент, предлагать скидки, приобретать франшизу на брендовую продукцию, рекламируемую производителем, или вкладывать деньги в продвижение малоизвестного товара.
Игрок-управляющий сообщает игрокам-арендаторам информацию об арендной плате, которые с учетом информации о посещаемости их торговой точки, стремясь максимизировать собственную прибыль, принимают управленческое решение о том, какую продукцию они будут продавать, в каком ассортименте, по какой цене, с какой скидкой, и сколько они будут тратить денег на рекламу торговой точки. Эту информацию игроки-арендаторы сообщают модератору. У управляющего модератор запрашивает информацию о том, сколько он планирует вкладывать денег в продвижение всего торгового центра, в улучшение эстетической привлекательности и на организацию развлекательных мероприятий для посетителей.
Модератор игры, используя модель оценивания потребительской привлекательности (11), вычисляет вероятность выбора потребителями каждой торговой точки (4). Далее, умножая вероятности на число потребителей, проживающих в различных пешеходно-транспортных зонах (рис. 6, табл. 6), модератор определяет ожидаемое число посетителей. Информация об общем количестве ожидаемых посетителей сообщается управляющему коммерческому недвижимости, который с учетом этой информации корректирует или оставляет арендные платежи без изменений. Персонализированная информация о количестве ожидаемых посетителей конкретной торговой точки сообщается каждому игроку-арендатору, с учетом которой они планируют свою коммерческую деятельность на следующий ход.
Целью базовой игры является исследование стратегического поведения управляющих и арендаторов коммерческой недвижимости. Данная имитационная деловая игра может проводиться неоднократно, тем самым станет возможным выяснить как одна и та же стратегия управления будет влиять на группы потребителей.
Реализация подобного эксперимента возможна в Ситуационном центре имитационных деловых игр, расположенном на Строительном факультете Пермского национального исследовательского политехнического университета. Ситуационный центр имитационных деловых игр представляет собой мультимедиа аудиторию. Архитектура Ситуационного центра представлена: видео-стеной, состоящей из 9 жидкокристаллических панелей, конфигурацией 3x3 с общим разрешением 5760x3240, размером 360x200 см и видеосервером; рабочим местом лектора, представленным трибуной со встроенным персональным компьютером, интерактивной проекционной доской и проектором; 12 рабочими местами игроков и местом администратора игр, по два монитора Full HD со встроенными видеокамерами; аудиосистемой; ip-камерами
Результаты опроса жителей микрорайона Садовый
В ходе исследования, для целей оценки потребительской привлекательности (см. раздел 2.1.) торговых объектов микрорайона Садовый, был проведен социологический опрос среди жителей микрорайона.
Всего было опрошено 287 респондентов – жителей микрорайона Садовый.
Опрашивались посетители трех крупных торговых точек микрорайона: ТРЦ «Ива» (93 респондента), ТЦ «Карнавал» (95 респондентов) и ТРЦ «Квартет» (99 респондентов) – см. рис. 47.
По гендерному признаку респонденты разделились следующим образом (рис. 48): 170 респондентов – женщины (59,2%) и 117 – мужчины (40,8%).
По роду занятости респонденты разделились следующим образом (см. рис. 49): большинство респондентов – это работающие люди – 147 человек (51,2%) и студенты – 52 человека (18,1%), также большую долю респондентов составляют пенсионеры – 35 человек (12,2%), безработные (в основном молодые мамы и выпускники ВУЗов, которые еще не трудоустроились) – 26 человек (9,1%) и школьники – 23 человека (8%). Такое распределение занятости респондентов соответствует официальным данным о занятости населения микрорайона.
Большинство опрошенных с высшим образованием – 97 человек (35,4%), также большую долю опрошенных составляют люди со средним профессиональным (специальным) образованием – 78 человек (28,5%), неоконченным высшим – 56 человек (20,4%) и средним образованием –
Возрастное распределение следующее (см. рис. 51): большинство респондентов – это молодое трудоспособное население от 17 до 40 лет (62,2%), также большую группу составляет население в возрасте от 41 до 60 лет (23,1%), пенсионеры (от 60 до 78 лет) и школьники (от 10 до 16 лет) составляют довольно малочисленную группу – 8% и 6,6%, соответственно.
Следует отметить, что концентрация мест проживания респондентов (см. рис. 52) возрастает у исследуемых объектов, соответственно.
Второй частью опроса была оценка респондентами торговых центров микрорайона Садовый, параметров оценки потребительской привлекательности исследуемых объектов, которые описывались в разделе 2.1., а также степени их важности для потребителей при выборе торгового объекта для посещения.
Напомним, что к ним относятся (рис. 53): площадь ТЦ; ассортимент товаров и услуг, представленных в ТЦ; транспортная доступность ТЦ; эстетический вид ТЦ; акции и скидки, проводимые арендаторами и ТЦ; качество товаров и услуг; наличие брендов; мероприятия и концерты для привлечения посетителей.
Следует отметить, что параметры «Ассортимент товаров», «Качество товаров» и «Транспортная доступность» наиболее важны для посетителей микрорайонных ТРЦ (см. рис. 53). Затем по степени важности идут: «Акции и скидки», проводимые арендаторами и самим ТЦ, «Площадь объекта», «Эстетический вид объекта», «Наличие популярных брендов» и проведение различных «Мероприятий и концертов» для привлечения посетителей.
Респонденты оценивают параметр «площадь» ТРЦ «Ива» на оценку 7-8 по 10-балльной шкале, ТЦ «Карнавал» – 10, ТРЦ «Квартет» – 10 (см. рис. 54). Стоит отметить, что данный параметр очень важен (оценка 10 из 10-ти) для 32,5% посетителей торговых объектов.
Параметр «ассортимент» респонденты оценивают для ТРЦ «Ива» на оценку 2 по 10-балльной шкале, ТЦ «Карнавал» – 8, ТРЦ «Квартет» – 10 (рис. 55). Данный параметр очень важен (оценка 10 из 10-ти) для 55,7% посетителей торговых объектов.
Параметр «транспортная доступность» для ТРЦ «Ива» не имеет однозначной оценки, ответы респондентов распределены по всей шкале, что говорит о высокой степени неопределенности посетителей при оценке ТРЦ по данному параметру (см. рис. 56). Однако «центр тяжести» ответов смещен вправо, к оценкам 6-10 баллов. Для ТЦ «Карнавал» оценка респондентов параметра равна 10, ТРЦ «Квартет» – 10. Данный параметр очень важен (оценка 10 из 10-ти) для 50,9% посетителей торговых объектов.
Параметр «эстетический вид» для ТРЦ «Ива» также не имеет однозначной оценки, что также говорит о высокой степени неопределенности посетителей при оценке ТРЦ по данному параметру (см. рис. 57).
При этом у распределения оценок прослеживаются два «центра тяжести» 3-5 баллов и 7-10 баллов. Оценки респондентов по данному параметру для ТЦ
«Карнавал» и ТРЦ «Квартет» - 10 баллов. Данный параметр очень важен (оценка 10 из 10-ти) для 28,2% посетителей торговых объектов.
Параметр «акции/скидки» респонденты оценивают для ТРЦ «Ива» на оценку 2 по 10-балльной шкале, в ТЦ «Карнавал» – 5, ТРЦ «Квартет» – 5 (рис. 58). Данный параметр очень важен (оценка 10 из 10-ти) для 33,8% посетителей торговых объектов.
Параметр «качество товаров» респонденты оценивают для ТРЦ «Ива» на оценку 5 по 10-балльной шкале, в ТЦ «Карнавал» – 7, ТРЦ «Квартет» – 8-10 (рис. 59). При этом для ТРЦ «Ива» оценки параметра также имеют некую «расплывчатость» по шкале. Респонденты оценивали в ТРЦ «Ива» качество уже представленных товаров и услуг. Данный параметр очень важен (оценка 10 из 10-ти) для 54% посетителей торговых объектов.
Параметр «наличие брендов (узнаваемых марок)» респонденты оценивают для ТРЦ «Ива» на оценку 1 по 10-балльной шкале (что говорит об отсутствии подобных товаров в ТРЦ), для ТЦ «Карнавал» – 5, ТРЦ «Квартет» – 5 (см. рис. 60). Степень важности данного параметра оценена 24,4% респондентов на 5 баллов по 10-ти балльной шкале и 19,9% респондентов на 10 баллов.
Дальнейшим действием при обработке ответов респондентов было приведение всех ответов к шкале от 1 до 4 (шкале комплексного оценивания) и, используя деревья критериев, свертка критериев в единую комплексную оценку – «Привлекательность ТРК». В связи с тем, что распределение ответов респондентов по некоторым параметрам не давало явного максимума, целесообразно за оценку критерия брать не единичную максимальную в распределении оценку, а все распределение вероятностей ответов.
Свертка распределения вероятностей ответов респондентами по оценкам (какова вероятность того, что потребители оценят на ту или иную оценку данный параметр) параметров «Площадь» и «Эстетический вид» формируют распределение ответов по параметру «Здание ТРК». Последующая свертка с распределением ответов по параметру «Транспортная доступность» образует распределение вероятностей ответов респондентов по параметру «ТРК как объект недвижимости», которое показывает, как оценивают респонденты ТРЦ «Ива»