零售业选地址与市场分析

发布于:2021-07-29 11:51:31

(零售业)选址与市场分析 商业地产(零售业)选址与市场分析 一、 商业地产: 1.1 商业地产概念: 商业地产是满足商业、贸易活动的一种地产形式,简单的说就是“商贸+地产”。 1.2 商业地产形式(按市场功能和建筑形态来划分): (1)底商、裙楼(商场)、社区临街商铺 (2)专业市场、专业商场 (3)整合性复合性的商业楼 (4)写字楼 (5)步行街 (6)地下商业城(街) (7)购物中心(SHOPPING MALL) (8)酒店(产权式酒店) (10)会展中心、会馆、会所 (11)文化产业商业地产(电影院、娱乐城) (12)卫生产业商业地产(药房、诊疗所) (13)教育产业商业地产(校园商业广场) (14)工业园区商业地产 (15)旅游商业地产 1.3 商业地产的特点 (1)开发口岸的择优性(交通要道、临街、周围有巨大消费群) (2)功能定位的差异性 (3)物业经营的多样性(出售、出租、又租又卖、零售整租、联合经营) (4)业态组合的复杂性 (5)主力品牌的号召性 (6)装修配置的层次性 (7)保值增值的可靠性(土地增值、装修、商业经营) (8)抵押融资的变现性 (9)开发经营的风险性 (10)服务管理的专业性(物业管理、商业经营管理) 二、商业地产市场服务区(商圈)调查: 2.1 商圈(trade area)概念: 商圈是指一个商业地产项目所提供的商业、贸易或者商铺、贸易服务的范围。也可以说成是一个商业地产 项目的消费者所来自的区域,或者是一个商业地产项目吸引消费者的有效空间范围。 2.2 商圈的划分: 任何一个商业地产项目都有其商圈范围,不同类型的商业地产项目,其商圈范围截然不同。理想的商圈是 规则的同心圆,但是实际上它是由不同规则的图形组合的,与行政区划没有关系。通常,商圈可分为三个 层次:核心商圈(主要商圈)、次级商圈(次要商圈)、边际商圈(边缘商圈)。有的市场调查机构也将 再细分为:第一商圈、第二商圈、第三商圈、第四商圈。 次级商圈 边际商圈 某商业地产项目 注:核心商圈(primary trading area)约占 50%——70%的人流量 次级商圈(secondary trading area)约占 15%——20%的人流量

边际商圈(fringe trading area)约占 10%左右的人流量 2.3 不同商圈内的人口数量: (一)核心商圈: 1、步行 20 分钟能够到达项目所在地的人口数乘以步行者占总人口的比率 2、骑自行车 20 分钟能够到达项目所在地的人口数量乘以骑自行车的人口占总人口的比率 3、步行 10 分钟能够到达可以直通项目所在地的公共汽车站的人口数量乘以乘坐公共汽车的人口占总人口 的比率 4、乘坐小汽车 20 分钟能够到达项目所在地的人口乘以乘坐小汽车的人口占总人口的比率 (二)次级商圈: 1、步行 20—30 分钟能够到达项目所在地的人口数乘以步行者占总人口的比率 2、骑自行车 20—30 分钟能够到达项目所在地的人口数量乘以骑自行车的人口占总人口的比率 3、步行 10 分钟能够到达只要换乘一次车可以直通项目所在地的公共汽车站的人口数量乘以乘坐公共汽车 的人口占总人口的比率 4、乘坐小汽车 20—40 分钟能够到达项目所在地的人口乘以乘坐小汽车的人口占总人口的比率 (三)边际商圈: 1、步行 20—30 分钟能够到达项目所在地的人口数乘以步行者占总人口的比率 2、步行 10 分钟能够到达只要换乘两次车可以直通项目所在地的公共汽车站的人口数量乘以乘坐公共汽车 的人口占总人口的比率 3、乘坐小汽车 40—60 分钟能够到达项目所在地的人口乘以乘坐小汽车的人口占总人口的比率 2.4 商圈调查的目的: 调查商圈可了解预设商店营业范围内的地理区域,以协助适当项目地点的选择,商圈调查的目的包括: (1) 了解地区居民的人口特征、社会经济变相及生活形态等; (2) 确定产品组合及促销地点; (3) 分析商圈是否重叠 (4) 计算在某一地理区域内应开几家店; (5) 找出商圈内的* A、 道路设施不便 B、 人口拥挤 C、 人口过度拥塞 (6) 法规方面考虑租税、执照、营运、最低工资及都市区域划分情况 (7) 其他因素:了解一地区内同性质的竞争家数(竞争是否激烈)、将来的变动趋势、供应商位置、运 输是否方便(交通状况)、可否利用物流中心一次性补齐所需物品,及停车场是否宽广等。 三、商圈调查重点与调查方法; 3.1 商圈范围划分确定: 如有以下各种情况限制,因而为其商圈之范围划分点: (1) 商圈范围: A、 集中型商圈: 核心商圈半径在 2000 米以内,次级商圈半径在 2000 米—5000 米之间,边际商圈在 5000 米以外; B、 分散型商圈: 核心商圈半径在 500 米以内,次级商圈半径在 500 米—1000 米之间,边际商圈在 1000 米以外; (2) 马路之分界、凡超过 40 米宽之道路市线道以上或中间有栏杆、安全岛阻隔、主要干道 (3) 铁路、*交道之阻隔,使人们交通受阻而划分两个不同商圈 (4) 高架桥、地下道阻隔,使人潮流动不易而划分成不同的商圈 (5) 安全岛之阻隔,使人潮流动不易而划分成不同的商圈

(6) 大水沟之阻隔,使人潮流动不易而划分成不同的商圈 (7) 单行道之阻隔,人潮流动不而易划分成不同的商圈 (8) 人潮走向 由于人潮走向之购物*惯与人潮流动之方向,使该区域形成一独立商圈。 3.2 商圈界定之方法: (一)同心圆法: 一个开发项目(商场)的服务范围可以用同心圆表示,可以先按照不同半径画出若干个同心圆,然后计算 不同圈层内的人口、消费变化率,如果变化很小就可以确定: 1、 用人口密度变化确定: 如果人口规模 M1、 M2 ……半径 R1、R2 ……不同圆之间变化率: P1=(M2/Л.R2.R2-M1/Л.R1.R1)/(M1/Л.R1.R1) P R2 R3 R4 R5 R(半径) 2、 用不同同心圆间商品消费量变化确定服务区范围: 商品消费 C (C2-C1)/C1 (C3-C2)/C2 (二)行车时间法: 消费(购物)*惯: 驾车 5——10 分钟去目的地购物 影响因素:1、受*镉跋旖洗 2、行车速度 3、不同地区的购物*惯、如偏好行车 (5——10 分钟 10——15 分钟 15——20 分钟) (三)路线调查法: 根据开发地周围的街道,沿着不同的街道进行调查,收集人口、商业、消费者的信息,根据以上资料进行 确定。 市场分析调查的内容: 市场服务区 内容 1 公里 2 公里 3 公里 4 公里 人口规模 人 人 人 人 居民户数 户 户 户 户 *均家庭收入 元 元 元 元 人均收入 元 元 元 元 商品购买力 (四)用 COMPASS 法则来确定: 商业地产的价值有赖于它可以产生的效益。潜在的收益必然也受到顾客对该产业的易接*性的影响。尽管 有很多因素对两个地理位置的易接*性有影响,但以下的公式假定,易接*性只由两个地理位置的直线距 离与彼此受到吸引的倾向而定。 如两个商业场所 a 和 b(例如零售商场,购物中心,小城镇等)。哪一些位置是一位顾客会受到两个场所 同等吸引力的可能位置?从狭义上讲,这一问题由雷利的吸引力定律可以回答,该定律可以确定 a 和 b 之 间的直线上顾客可能受到同等吸引力的一个点。从广义上讲,这个问题由下面的第二公式给予了回答,该 公式划定的是一个圆。位于这个圆内的顾客具有受圆内购物场所(姑且称之为 b)吸引的倾向,位置在圆 外的顾客则有受场所 a 吸引的倾向。 公式:

da=d/(1+ (q)? ……有效交易距离——雷利定律 交易中心=d/(1-q)…… 有效半径=d . (q)?/(1-q)…… 交易中心和有效半径就可以确定有效的贸易圈(商圈)的范围。 a,b=两处交易场所的名称(给较大的场所定名为 a) da=a 场所到 b 场所之间有效交易距离(或途中耗时) d=a 和 b 两处场所之间的实际距离 Sa,Sb=场所 a 和场所 b 各自的规模(即,人口,零售面积等) 取 Sa>Sb q= Sb/Sa……两处场所的规模的比率。 ?=1/2 例如:两个超市 a 和 b 分别拥有 25 万*方米和 5 万*方米的营业面积,他们对于其他商场隔绝(也就是 附*没有大型商场),来往联商场间的途中时间*均为 1km。试确定定义顾客具有同等可能性光顾两个超 市之一位置的那个圆。 Sa=25 万*方米,Sb=5 万*方米,且 d=1km。 那么, q= Sa/Sb=50000/250000=0.2 (q)?=0.45 da=d/(1+(q)? =1km/1.45=690 米处(有效交易距离) 该圆的中心为从超市 a 到超市 b d/(1-q)=1km/(1-0.2)=1.25km 处 该圆的半径为 d . (q)?/(1-q)=1km.0.45/(1-0.2)=559 米处 COMPASS 法则的限制: 1、 只考虑距离,未考虑十字道路、小路口等道路及交通状况。 2、 顾客认知的距离会受到购物经验影响,如果服务良好,商店设施优越,形成顾客对此商店之良好影响, 顾客认知的距离会比真正的距离短。 四、商圈市场需求分析 4.1 比率——人口相乘法 (1) 原理:在一个城市区域内,商品零售面积人均需求量大约是 2.6 *方米/人,用城市区域内的总人口 乘以 2.6 就是市场需求总量。 (2) 方法: 市场需求潜力=总需求量—调查期现有零售面积 如果市场需求潜力 大于 0 有开发空间; 具有开发可行性。反之无开发空间。 4.2 单位零售房产面积——商品零售额比率比较法: (1)原理:首先统计在这个商品服务区内的商品零售总额(TRS),然后统计零售房产总面积(TS),对 商品进行分类即不同类型的商品(家电、汽车)的零售总额(TRSi),以及零售面积(TSi) step1: 统计商品零售总额(TRS) 统计房产总面积(TS) step2: 统计不同类型商品零售总额(TRSi) 统计不同类型商品零售面积(TSi) step3: TRS/TS TRSi/TSi step4: 比较: if TRSi/TSi 大于 TRS/TS then 开发某类商业房产有可行性

原因: 相对于市场上的*均水*而言,某类商品单位零售面积承担了更多的商品零售额,所以销售这类商 品的营业面积是不足的。因此,它的零售空间相对于整个市场来说就显得比较拥挤,因此就需要开发出更 多的该种类型的商业房产。 if TRSi/TSi 小于 TRS/TS then 无开发可能性 原因: 相对于市场的*均水*而言,该类商品的单位零售面积承担了更少的商品零售额,因此就是销售这 类商品的营业面积处于饱和状态。零售面积的市场供给充足,所以说这类房产的开发不具有可行性。 4.3 房地产开发度指数法(POWER RATIO) (1) 原理: 在一个大城市区域可以看成是一个统一的市场,这个统一的市场又可以划分为若干个二级市场,二级市场 之间就存在竞争,那么通过对竞争的分析,可以找出各个二级市场的商业房地产投资的饱和状况。市场的 饱和状况就决定了某个二级市场区是否有商业房地产的开发潜力或者可行性。 (2) 方法: step1: 单元区 i 零售房产存量的百分比 (单元区 i 零售房产总面积/城市市场区零售房产总面积)× 100% step2: 计算单元区 i 的家庭数量百分比 (单元区 i 家庭总数/城市家庭总数)× 100% step3: 家庭零售业房产面积存量区间差异率=a (单元区 i 零售房产存量百分比/单元区 i 家庭数量百分比)× 100% step4: 单元区 i 家庭收入均值百分比 (单元区 i 家庭收入均值/城市*均家庭收入均值)× 100% step5: 计算 POWER RATIO(PR): (单元区 i 家庭零售房产面积存量区间差异率百分比/单元区 i 家庭收入均值百分比)× 100% (3) 意义: step1: if PR>100%,then 表示该单元区内家庭*均收入较低,但是零售房产面积存量偏高。零售房产面 积相对于家庭收入而言过多,从而可以推断处于饱和状态。 Step2: if PR<100%, then 表示该单元区内家庭*均收入较高,但是零售房产面积存量偏低,零售房产处 于不饱和状态,有开发的必要性。 Step3: if PR=100%, then 表示该区域处于均衡状态。 (4) 影响因素: 1、 时间变化:在一个城市中有很多二级市场区,各个二级市场区的零售房产的开发是处于变化之中的。 有的市场区可能有新的开发项目,有的市场区可能有建筑物的拆除。因此,由于各个单元区之间的零售房 产处于变化的,因此 PR 也会随时间变化。 2、 消费*惯:不同的单元区它的居民的消费*惯可能不同,有的单元区居民的倾向和家庭收入不同,喜 欢购物;有的单元区的居民相对于消费的心理没有那么强烈。这样也会影响 PR,消费能力强的区域,零售 房产相对较小,不强的区域,零售房产相对较多。 (5) 应用 PR 法做城市零售市场需求分析的一些要求: 1、 首先适用于大城市范围,分析大城市按区域划分的二级市场零售房产需求的调查; 2、 商品服务区的范围(商圈)与城市单元区的范围边界要一致; 3、 一级市场也就是说城市作为整体的一个市场要处于相对稳定状态。 (6) 实例: 设一个有 9.2 万人口的城市,*均家庭规模 4.5 人,有关人口、家庭的基本数据如下: 项目 总计 东南区 D1 南区 D2 西南区 D3 市中心 D4 人口规模 92356 21023 11377 9878 13445

家庭(个) 20500 4672 2500 2200 2980 *均家庭收入 38569 34897 38677 40667 41009 零售存量 1862538 257455 226870 198568 367694 Step1: 统计单元区 i 类零售业房产面积存量、家庭数、家庭收入均值 占城市中两的百分比 项目 东南 D1 南 D2 西南 D3 市中心 D4 零售存量百分比 13.8% 12.2% 10.7% 19.7% 家庭数百分比 22.8% 12.3% 10.7% 14.6% *均家庭收入百分比 90.5% 100.3% 105.4% 106.3% Step2:统计区间差异系数: D1 D2 D3 D4 60.5% 99.2% 100% 134.9% Step3:计算 PR 值(房地产开发度指数) D1 D2 D3 D4 66.9% 98.9% 94.9% 126.9% Step4:应用: 假设在城市西南区(D3)开发 2 万*方米的零售房产是否可行? 西南区(D3)的 PR=94.9%,西南区处于不饱和状态,有开发可行性。 198568 *方米/94.9%=209239 *方米 209239-198568=10671 *方米(西南区还有开发的空间) 假设在市中心开发 2 万*方米是否可行? 市中心(D4)的 PR=126.9%,市中心处于过饱和状态,无开发空间。 目前 D4 区域相对“多余”的面积是: 367694/126.9%=289751 *方米 367694-289751=77943 *方米(相对多余面积) 五、零售业区位选择分析 开发项目具体位置或市场区的选择,从两个方向来进行: 一是从消费者角度看,最佳市场区位——零售磁力模型(Huff 概率模型); 二是从开发商的角度看,分析市场区需求的饱和状况,不饱和区就是好的区位。 5.1 零售磁力模型(Huff 概率模型) (1)原理: 消费者在一个城市之间去购物,是在不同的零售店之间进行选择,那么这种选择主要受到两个因素的影响 (距离、零售店的规模)。消费者去某一个 SHOP 购物的概率与距离成反比,与规模成正比。 (3) RGM 模式(Retail Gravity Model) 假设某个消费者 i,如果去一个商场 Sj 购物,那么该消费者去购物的概率 Pij 是多少? Dij(距离) 消费地(i) (商 j1) Pij=(Sj/ Dij? /(S1/D11?+……+Sj/ Dij? Sj=营业面积(营业规模) ?=经验系数 Dij=i 到 j 的距离 (4) 计算方法: 1、 计算 i 到 j 的距离

2、 利用方格网作法,将城市进行分区,每个方格作为基本统计区,调查人口、消费状况、或者将每一个 方格网作为一个“消费者”进行对待。 3、? 经验系数——消费者对距离的敏感系数 A、 一般来说 ?=2 B、 如果 ?〉2,消费者认为距离较远,他会降低去某个 SHOP 购物的概率 C、 如果 ?<2,消费者在直观上感觉距离较*,他会增加去某个 SHOP 购物的概率 D、? 经验系数——消费者对距离的敏感系数的影响因素: 不同的地区的历史文化、民俗*惯、交通条件、收入水*、教育水*、年龄、性别等。比如说山区的人口 对距离的敏感性就较低。 (5) 评价: 1、 Huff 概率模型告诉我们的是消费者选择到某个商场去购物的概率,用这样的概率乘以消费者在商场每 种商品的消费支出,就可以推算商场总的销售额,进而通过人口再推算整个服务区内可以支撑的总的商品 零售额。 2、 模型的局限性: 假设条件是单一的。 (6) 应用实例: 假设:一个市场区内有三个服装专卖店甲、乙、丙规模分别为 400,600,300 *方米,距消费地的距离分 别是 2KM,5KM,3.5KM 问:消费者去甲、乙、丙购物的概率 去甲地:(400/2?)/(400/2?+600/5?+300/3.5?)=0.6734=67.34% 去乙地:(600/5?)/(400/2?+600/5?+300/3.5?)=0.1077=10.77% 去丙地:(300/3.5?)/(400/2?+600/5?+300/3.5?)=0.2198=21.98% 5.2 用“饱和指数”比较城市内不同市场区: 饱和指数:在市场区内某一类商业房产过多或者不足的一系列指数。消费者在特定市场区雷某种商品上的 消费支出与该种商品在该市场区内总的零售面积之比。 饱和度指数=消费者在某种(类)商品消费支出/该种(类)商品的总的零售面积 实例: 在一个市场区内有 1000 个家庭, *均食品支出是 1200 元/月, 内有 5 个食品超市, A 总面积 8000 *方米, 那么, 饱和度指数=(1000× 1200)/8000=150 元/月.*方米 在假设市场区 B 的饱和度指数是 135 元/月.*方米 在假设市场区 C 的饱和度指数是 160 元/月.*方米 比较 A、B、C 哪一个开发潜力最大? 如果以 A 作为参照物: (1) B<A,说明 B 区相对于 A 而言,单位零售面积上的居民食品支出更低,因此,消费有一定的增长潜 力,对于房地产开发商而言,这可能是零售面积过大,处于饱和状态。 (2) C)A,居民的食品支出更高,对于开发商而言这有可能是零售面积不足,导致单位零售面积上的居民 食品支出更高,因此,是处于负饱和状态,就有一定的开发潜力。 (3) C 市场区可能是零售食品商业楼面开发的“最佳区域”。


相关推荐

最新更新

猜你喜欢