文档介绍：基于关联规则客流分析的商业集聚效应研究
摘要:由现实生活中的两家或若干家有关联的商店聚集现象出发,本文试图对微观层面商业集聚的集聚效应的具体度量方法进行探讨和研究:从客流共享的角度,借鉴购物篮分析的关联规则的算法对微观层面商业集聚的集聚效应进行研究,总结出16种微观层面商业集聚的客流情境,探讨了客流的集聚效应以及商店机会得失的计算方法,通过观察法将理论分析的集聚效应度量方法运用于两家体育品牌专卖店的集聚效应的实际度量;通过问卷调查法实证检验和证实了基于关联规则客流分析的微观层面商业集聚效应度量方法的实践有效性。
关键词:商业集聚;集聚效应;客流分析;关联规则
现实生活中经常可以看见相同业态的商店进行“扎堆”的现象,例如麦当劳的旁边就是肯德基,海王星辰药店的旁边就是养天和药店,某商业街上的耐克专卖店与相邻的阿迪达斯专卖店把内墙打通了,之所以这样做是为了能够产生“共赢”的商业集聚效应。那么这样的商业集聚效应到底是多少呢,它们相互之间是否存在竞争效应呢?谁又从对手那里获得更多的“外部性”好处呢?
一、微观层面商业集聚效应研究思路探析
(一)有关商业集聚文献的启示
问题已经提出,然而遍览有关商业集聚的文献,尚没有看见有哪篇文献能够对本问题进行具体、细致和准确的回答,原因在于和本问题所表现的商业集聚层面不同。大多数文献都偏向于从宏观和较宏观层面的对商业集聚的研究,如对商业集聚的集聚动力机制和集聚效应进行理论上的分析,或者从交通、人口、城市规划的角度对商业集聚进行研究,又或者从营销视角对以商业街或购物中心为表现形式的商业集聚体的聚客力进行研究,都没有回答从现实角度来讲两家或若干家店靠在一起的商业集聚的集聚效应到底是多少(how much),或者商业集聚的集聚效应应该如何(how)度量和怎样(procedure)度量?原因在于本问题所表现的商业集聚是属于微观层面的商业集聚,即两家或若干家有着关联的商店相互聚集的商业集聚。
虽如此,但从商业集聚的有关文献中可以看出,从微观层面而言商业集聚效应的其中之一的表现形式是客流的共享。蒋三庚(2005)认为随着一个地区内的中心店或旗舰店的建立和发展,商圈不断扩大,各种中小型业种店也会随之聚集于此,新颖的业种店会让顾客感觉商品种类丰富,因而吸引大批量顾客流,顾客流的增长,又进一步吸引其他商业的入住;傅慧(2007)对酒店集群的集聚效应进行了理论分析,认为集群内酒店数量越多,对客源市场的市场控制力就越强,集聚效应就越大;teller, rutterer&shnedlitz(2008)经实证研究发现,大型购物中心由于商户组合产生的协同效应可以为顾客提供整套的服务,使得其比其他单体商店更有吸引力,即能吸引更多的客流。
(二)有关客流分析文献的启示
ki)的检索,大多数有关客流的文献集中在交通、运输和物流方面,而和商业相结合的客流文献并不多见,较早的一篇文献为吴宪和(1997)发表在《财贸经济》的《商业客流的剖析及吸引》,他认为按照客流的性质和特点可以将商业客流划分为有效客流和无效客流、忠诚客流和一般客流、目标客流和无差异客流、现实客流和潜在客流。肖怡(2003)在其编著的高等教育教材《零售学》中认为客流的性质可以分为三种类型,分享客流、派生客流和本身客流。其它有关商业客流的文献包括赵黎明等(2006)的《基于客流量相关系数的商业街规划抉择研究》、齐晓斋(2006)的《上海都市商业中心客流与商圈特性分析》,这些有关客流的文献都对本问题的研究提供了一定的思路借鉴。
基于以上文献的阅读和启示,本文决定从客流共享的角度对微观层面的商业集聚效应进行研究。
(三)有关关联规则和购物篮分析的启示
所谓购物篮分析法,是指通过计算顾客一次所购商品中各品类的平均购买率,以及购买这些商品的同时购买率,来分析不同品类间的商品关联关系。沃尔玛的经典营销案例尿布和啤酒的交叉陈列,就是典型的购物篮分析的结果。
购物篮分析运用了关联规则的算法,有三项基本指标可以反映商品的相关性:(1)支持度(support)指标,表示在购物篮中同时包含关联规则左右两边物品的交易次数百分比,即支持这个规则的交易的次数百分比,相当于联合概率;(2)置信度(confidence)指标,是指在所有的购买了左边商品的交易中,同时又购买了右边商品的交易概率,是一个条件概率;(3)提高度(lift)或称增益,提高度是两种可能性的比较,一种是在已知购买了左边商品情况下购买右边商品的可能性,另一种是任意情况下购买右边商品的可能性。提高度数据越大,则商品之间的关联性就越强。
借鉴《零售学》当中的经典案例啤酒与尿布的故事,可以运用购物篮分析的关联规则对微观层面商业集聚的客流共享情况进行分析,也即是把两家靠在一起的商店理解为消费者需要进行选择的“啤酒”和