Как сеть грузинских ресторанов нашла место для нового заведения, основываясь на данных об окружении и выручках текущих ресторанов

В чём проблема?

К 2018 году сеть грузинских ресторанов Пхали-Хинкали открыла 5 заведений в Санкт-Петербурге с разной ежемесячной выручкой от 3 до 8 млн. рублей. Возник вопрос: от каких факторов окружения зависит выручка, и как на их основании построить модель, которая покажет наиболее пригодные в городе места для открытия новых ресторанов. Такие задачи решает геомаркетинг – маркетинговый анализ пространственной информации с использованием геоинформационных систем. Он отвечает на вопрос где лучше всего открыть новую точку сбыта. В России геомаркетинг достаточно новая дисциплина, существует с начала 2000 годов. X5 Retail Group, Метро, Дикси, Вкусвилл и KFC – эти и многие другие компании с помощью геомаркетинга развивают сети и заранее рассчитывают прибыль будущих локаций. Крупным торговым сетям обычно разрабатывают методики прогнозирования, основанные на машинном обучении, а затем автоматизируют алгоритм, который прогнозирует товарооборот. В сети из 5 ресторанов такой алгоритм не реализовать – слишком мало данных с пяти заведений, чтобы обучить машину.

Решение для малых торговых сетей

Чтобы найти новые локации, решили использовать модель зон пригодности. Это математическая модель, основанная на сводном индексе факторов окружения и их влияния на выручку ресторанов. Если модель визуализировать на карте, она показывает, какие места наиболее приоритетны для открытия.

Этап 1. Разработка гипотез

В первую очередь мы сформировали гипотезы о том, какие факторы окружения влияют на спрос аудитории ресторана и на выручку. На обеспеченность спроса ресторанами грузинской кухни могут влиять два фактора: наличие определенных типов целевой аудитории и отсутствие конкурентов. Рассматривая целевую аудиторию, стоит ориентироваться на специфику ресторана. Например, ресторан грузинской кухни посещают четыре типа людей: посещающие рестораны около дома, возле развлекательных объектов, около бизнес-центров и пешеходы, проходящие мимо. Аудитория других ресторанов будет отличаться: фаст-фуду можно ориентироваться на тех, кто посещает торговые центры и живёт в общежитиях. Мы определили четыре типа целевой аудитории и использовали данные о них: численность проживающего населения, численность работающего населения в бизнес-центрах, пешеходный трафик, численность населения, отдыхающего в туристических и развлекательных зонах города.

• В результате анализа аудитории мы определили густонаселенные районы города: Девяткино, Мурино и Кудрово.
• Выявили локации с наиболее обеспеченными домохозяйствами: Крестовский, Петроградский, Центральный, Адмиралтейский, часть Васильевского острова.
• Нашли участки с наибольшей плотностью работающих в бизнес-центрах.
• Определили зоны скопления целевой аудитории

Затем рассчитали совокупную оценку распределения целевой аудитории по городу, которая учитывает численность четырех типов аудитории и их долю в выручке анализируемой сети ресторанов.

А где конкуренты?

Второй фактор оценки – индекс конкурентов. Например, для ресторанов грузинской кухни прямыми конкурентами являются аналогичные рестораны, на втором месте по значимости находятся рестораны восточной кухни. Прочие рестораны и объекты общепита (фастфуд, столовые, кафе) – категории, которые не являются прямыми конкурентами, но закрывают потребность в еде. Для создания модели мы рассчитали индекс конкуренции. Чтобы он был корректным, каждой категории в зависимости от значимости мы присвоили вес. У грузинских ресторанов он выше, чем у объектов фаст-фуда.

Индекс конкуренции – это доля рынка анализируемых ресторанов. Чем ниже доля рынка, тем менее привлекательно место для открытия нового ресторана. Для другой торговой сети доля рынка будет другой, тем интереснее такая модель: позволяет оценить доли рынка конкурентов.

Этап 2. Что влияет на выручку?

Теперь, когда у нас были индекс спроса и индекс конкурентов, то есть доля рынка, мы могли найти зависимость между этими факторами и выручкой каждого ресторана. Это было нужно, чтобы рассчитать коэффициент влияния конкретного фактора на выручку.

Результат

В итоге мы получили модель сводного индекса, которая включает в себя коэффициенты влияния факторов на выручку и полученные ранее индексы. Модель сводного индекса мы визуализировали на карте в виде зон пригодности.

Индекс – это цифра от 0 до 100. Чем выше индекс (зеленый цвет), тем привлекательнее зона для открытия нового ресторана, потому что в этих локациях меньше конкурентов и больше целевой аудитории.

Сеть ресторанов Пхали-Хинкали, основываясь на данных исследования, открыла новый ресторан. На карте он изображён точкой. Эту модель сеть планирует использовать не только для развития сети в Санкт-Петербурге, но и для выхода в другие города.

Чек-лист: что нужно сделать, чтобы найти место?

• Найти зависимость между факторами и выручкой, чтобы получить коэффициент влияния конкретного фактора на выручку.
• Рассчитываем долю каждого ресторана, и используя полученные коэффициенты, рассчитываем сводный индекс. Он учитывает все факторы и показывает территории, где вероятнее всего есть спрос на рестораны определенной кухни.

Денис Струков, генеральный директор компании Центр пространственных исследований.