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Das Huff-Modell ist eine bekannte Theorie in der räumlichen Analyse. Es basiert auf dem Prinzip, dass die Wahrscheinlichkeit, mit der ein bestimmter Kunde einen bestimmten Standort besucht und dort etwas kauft, eine Funktion der Entfernung zu diesem Standort, der Attraktivität des Standorts sowie der Entfernung und der Attraktivität konkurrierender Standorte ist.
Dr. David Huff von der University of Texas hat dieses spezielle Modell im Bereich der Forschung zu räumlichen Wechselwirkungen verfeinert, sodass es nun nutzbar ist. Die Einführung leistungsstarker Desktop-Computer hat die Anwendung des Modells möglich gemacht.
- Pij = die Wahrscheinlichkeit, mit der Kunde j in Geschäft i einkauft.
- Wi = ein Maß für die Attraktivität der einzelnen Geschäfte oder Standorte i.
- Dij = die Entfernung von Kunde j zu Geschäft oder Standort i.
- a = ein Exponent, der auf die Entfernung angewendet wird, um die Wahrscheinlichkeit von entfernten Standorten zu verringern. Er liegt normalerweise zwischen 1,5 und 2.
In der Praxis werden einzelne Kunden durch Volkszählungspolygone wie z. B. Block Groups ersetzt. Die berechnete Wahrscheinlichkeit für jedes Polygon wird mit einem Datenelement in der Polygondatenbank multipliziert, z. B. Haushalte und Ausgaben für Lebensmittel. Dieser Messwert kann zusammengefasst werden, um eine Schätzung der Gesamtsumme zu erhalten. Einige Messgrößen wie die Bruttomietfläche (Gross Leasable Area, GLA) werden häufig für die Attraktivität eingesetzt.
Ein Standort weist viele Attribute auf, die ihn für Kunden attraktiv machen. Die Attraktivität kann als Funktion von vielen Attributen berechnet werden. Bei einem Einzelhandelsgeschäft sind es die Geschäftsfläche, die Anzahl der Parkplätze und die Preise. Die Attraktivität eines Autohändlers kann eine Funktion der Ausstellungsfläche, der Straßenfront und der Werbung sein. Die Attraktivität eines Bürogebäudes kann eine Funktion der Anzahl von Büros sein, die sich gegenwärtig darin befinden. Die Attraktivität wird mit einer Zahl ausgedrückt, in der alle Faktoren kombiniert sind, die zu ihr beitragen. Diese Zahl wird normalerweise als Index bezeichnet. Dieser Index kann auch abgeleitet werden, indem die Personen gezählt werden, die ein Ziel aufsuchen, oder indem eine Kundenbefragung durchgeführt wird.
Sie können die Entfernung, die das Huff-Modell abdeckt, steuern. Geben Sie einen Wert ein, der alle Ihre Mitbewerber umfasst. Sie können die Entfernung mit dem Messwerkzeug schätzen. Als Entfernungseinheiten können Meilen oder Kilometer verwendet werden.
Huff-Modell-Kalibrierung
Mit dem Werkzeug Huff-Modell-Kalibrierung werden die Exponentenwerte für Attraktivitäts- und Entfernungsvariablen berechnet, was Ihnen ermöglicht, Ihre Einstellungen anzupassen und zu verfeinern. Das Ergebnis ist eine Datei, die den Exponentenwert für Attraktivitätsvariablen enthält, z. B. für Umsatz- und Entfernungsvariablen.
Wenn Sie das Huff-Model-Werkzeug ohne Kalibrierung verwenden, werden die standardmäßigen Exponentenwerte willkürlich auf 1 und 1,5 gesetzt und gelten möglicherweise nicht für das Einzugsgebiet, das Sie modellieren. Für die Kalibrierung ist ein Filial- oder Einrichtungs-Layer, ein Kunden-Layer und ein Layer, der den potenziellen Umsatz definiert, erforderlich. Durch die Verwendung benutzerdefinierter Exponentenwerte können Sie die Exponentenwerte eines Huff-Modells feiner einstellen und so ein genaueres Vorhersagemodell erstellen.
Tipp:
Die Exponentialfunktion wird normalerweise zum Berechnen von Wechselwirkungen über eine kurze Entfernung, z. B. innerhalb einer Stadt, verwendet.
Distance-Decay-Funktion
Die Wahrnehmung davon, wie weit ein Ziel entfernt ist, ist möglicherweise keine lineare Funktion der Entfernung. Menschen kaufen eher an einem Ort ein, der nah an ihrem Zuhause liegt, als an einem entfernt liegenden Ort. Entfernung wird als nicht lineare Ableitung von Bewegung angesehen. Dieses Phänomen kann mit einer Distance-Decay-Funktion modelliert werden. Der Einsatz einer Potenzfunktion für die Distanzabnahme wurde aus Newtons Gravitationsgesetz übernommen, von dem der Begriff Schwerkraftmodell abgeleitet ist. Ein Distanzabnahmeparameter, symbolisiert mit dem griechischen Buchstaben Beta, kann verwendet werden, um die Entfernung zu Zielen zu überhöhen. Einige Aktivitäten, wie der Einkauf von Lebensmitteln, haben einen großen Exponenten. Damit wird angegeben, dass für solche Dinge nur eine kurze Strecke zurückgelegt wird. Andere Aktivitäten, wie der Kauf von Möbeln, haben einen kleinen Exponenten, da Menschen bereit sind, dafür eine längere Strecke zu fahren.
Alle Eingaben, Exponenten, Einzugsgebietgrößen und Ergebnisse eines Huff-Modells erfordern eine detaillierte Analyse durch jemanden, der in der Nutzung eines solchen Modells erfahren ist. Eine gewisse Kalibrierung ist immer notwendig, um Faktoren wie Abflüsse zu berücksichtigen. Dies bedeutet: Wenn die Menschen nicht alle Lebensmittel in Lebensmittelgeschäften kaufen, fließen einige diese Ausgaben in andere Einzugsgebiete ab, z. B. in Verbrauchermärkte, Hofläden und Online-Möglichkeiten für die Belieferung mit Lebensmitteln.