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R eport

di Anno XVI - Supplemento a MARK UP 183 - novembre_2009

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Ricerche di mercato e bacini d’utenza Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali

Novembre 2009

 - Novembre 2009

Ricerche di mercato e bacini d’utenza Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali

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Sommario n.4 - Novembre 2009 

www.markup.it

Editoriale

La perfezione non compensa errori di location 

4

Approccio innovativo all’analisi di territorio, player e mercato

5

Visitors, un modello gravitazionale alternativo 

7

Le posizioni giuste, veri asset di Mediamarket

14

La ricerca seria meriterebbe maggiori riconoscimenti

15

Modelli matematico-statistici e analisi empirica

16

I modelli gravitazionali aiutano a ottimizzare gli investimenti Simula individua le performance reali dei mercati 

17

18

Link utili

www.markup.it www.b2b24.ilsole24ore.com www.ilsole24ore.com

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La perfezione non compensa errori di location

I

potizziamo di aver sviluppato il più bel centro comun quartiere difficile e mettono al mondo un figlio genio merciale d’Italia: riuscitissimo in tutti gli aspetti, da e bravo a scuola: questo figlio, a meno che non intervenquelli concettuali e progettuali fino ai dettagli tecnicogano fattori casuali o provvidenziali, è destinato al flop costruttivi, e per soprammercato aderente ai canoni più in partenza, a causa della totale asimmetria tra bacino aggiornati della sostenibilità, con servizi all’avanguardia, d’utenza (rappresentabile metaforicamente nel quartiere da quelli basici fino alle più innovative dotazioni tecnolodifficile) e indole del prodotto (il ragazzo in questione). In giche e strutturali. L’ipotetico promotore contemplerebaltre parole, la più bella creatura (leggi “centro commerbe questa iniziativa con legittima ammirazione e un tanciale”) non varrà nulla perché posizionato (la famigerata tino di stupore, come un genitore sgranerebbe gli occhi “location”) in un contesto sociale, economico e competitidi fronte a un figlio sano e perfetto. Saremmo allora così vo che non permetterà la piena implementazione del prospietati da fargli notare che tutto questo ben di Dio non è getto originario. In un mondo ideale, i genitori dovrebbevalso a nulla, perché il bellissimo centro commerciale-firo applicare gli stessi algoritmi usati da una società leaglio è stato concepito e creader in ricerche di mercato to in una posizione o locaper la grande distribuzione Swot analysis di un centro commerciale tion sbagliata? e l’industria dei centri comL’errore nella scelta della loS(trenghts) W(eaknesses) merciali, quale Sincron Inocation comprometterà il de• Ottima realizzazione • Location (scarsi flussi, va, per far sì che il progetstino del centro commercia• Mix merceologico calibrato eccesso d’offerta e pressione to (metafora per figlio) venle, dai primi vagiti alla matu• Servizi mainstream e competitiva, scarsa ga concepito in una locarità. E qui tocchiamo il puninnovativi accessibilità, ecc.) tion che garantisca, in virtù to dolente: un centro com• Area dei giusti flussi di opportumerciale (ma il discorso vanità e occasioni (leggi “bacile anche per qualunque punO(pportunities) T(hreats) no d’utenza”) la piena reato di vendita) può essere una • Marketing differenziante • Erosione quote di mercato lizzazione dei target aspimetafora dell’esistenza uma• Promozioni • Diminuzione di valore razionali. Sembra una conna. Una precisa analisi preli• Innovazioni di mix statazione banale, ma alminare del bacino d’utenza merceologico l’errato calcolo dei bacini rappresenta uno strumento esistenziali è attribuibile il Un’errata location può eclissare i numerosi punti SO di un centro indispensabile per valutare 90% delle ragioni che moticommerciale  Fonte: elaborazione dell’autore © MARK UP il successo di uno shopping vano l’insuccesso, o la non center, soprattutto se conadeguata performance, di dotta ex ante. Far nascere un complesso immobiliare/comun individuo. Donde l’equivalenza centro commercialemerciale in un ambito che non prevede i flussi di clienteessere umano. Insomma, e scusateci la franchezza, quanti la necessari al suo sostentamento e all’eventuale, anzi speMontale, Picasso o Strawinski vengono concepiti “in sterrato, successo, è come - e qui permetteteci il ritorno al diquilino vel in fornicibus, numquam in aedibus aoniis”, coscorso figurato - concepire un figlio eventualmente dotame direbbero gli antichi romani? Stiamo camminando sul to di attitudini artistiche e/o letterarie in un ambito sofilo del paradosso, ma l’analogia bacino d’utenza-milieu ciale e culturale diametralmente opposto alle aspirazioni esistenziale è quanto mai aderente, nonché attuale. dei genitori o agli eventuali “penchant” del pargolo stesso. Dunque, in sintesi: analizzare il contesto e poi creare. Non Sviluppare un centro commerciale in una posizione sbaviceversa, come facciamo noi, seguendo un processo ex gliata (che non vuol dire necessariamente in un’area sbapost, per cui siamo portati a concepire e creare per poi gliata) può sortire lo stesso errore commesso da un’ipoterenderci conto delle avverse condizioni della location neltica famiglia di cittadini onesti ma poveri, che abitano in la quale abbiamo realizzato il progetto.  Roberto Pacifico

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Approccio innovativo all’analisi di territorio, player e mercato

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a posizione (intesa come somma di due fattori strategici: location e quota di mercato) e i risultati propri di un’attività commerciale dipendono dal comportamento dei consumatori, influenzato dalla domanda e dall’offerta di uno specifico mercato locale. Domanda e offerta possono essere misurate nella loro evidenza quantitativa e qualitativa, espresse in forma matematica e localizzate nello spazio geografico. Le loro interazioni si possono studiare attraverso modelli di diversa natura e tipologia per ottenere risultati di rilievo strategico. Sincron Inova crea modelli statistici, econometrici, probabilistici e gravitazionali, per analizzare il mercato, simulare scenari, prevedere le performance di nuove attività attraverso le risposte alle domande più frequenti di rivenditori, promotori e investitori. I dati di base inseriti nei modelli sono raccolti dalle fonti esistenti (per esempio, popolazione, reddito/consumo, protagonisti) e aggiornati regolarmente; oppure prodotti direttamente da Sincron Inova: per esempio, potere d’acquisto per specifiche categorie, quote di mercato alimentari, anchor store food e non alimentari, indice di densità e innovazione del settore retail, indagini su clienti e consumatori. Il ventaglio delle attività svolte da Sincron Inova è molto ampio, e si estende dalle analisi su specifiche localizzazioni territoriali alle simulazioni e stime (per esempio: a quanto ammonta la quota di mercato della Gda alimentare nell’isocrona dei 20’ da una determinata via? E come si distribuisce detta quota fra

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te gli stessi - precisa Barbieri - e cioè studi di fattibilità, previsioni e stime, simulazioni, analisi delle aree d’attrazione, dei target di consumatori e degli effetti della competizione. Molto invece è cambiato in termini di approccio, oggi più sofisticato, per rispondere alla complessità del mondo imprenditoriale di riferimento e alle esigenze che ne derivano”.

Stefano Barbieri direttore scientifico Sincron Inova

le varie tipologie distributive presenti sul territorio?), agli studi di fattibilità, per includere le analisi macro e quelle campionarie. Stefano Barbieri, 37 anni, ha studiato scienze statistiche ed economiche all’università di Bologna, dove ha lavorato due anni nel dipartimento discipline economiche e aziendali della facoltà di economia e commercio. Poco prima del dottorato di ricerca ha lasciato il mondo accademico: “ho interrotto l’esperienza universitaria perché avevo bisogno di concretezza e di esperienze nuove, due esigenze che mi hanno spinto a scegliere il mondo aziendale”. Barbieri lavora da 11 anni in Sincron Inova, società nata quasi 40 anni fa, nel 1970 (allora si chiamava Sincron), già con una evidente vocazione alle ricerche di mercato per la grande distribuzione. Nel 1995 è stata rinominata Sincron Inova per evidenziare, appunto, l’aspetto innovativo nell’approccio e nell’elaborazione degli strumenti d’analisi. “I prodotti rimangono sostanzialmen-

È dunque la crescente competizio­ ne a rendere necessari approcci più complessi all’analisi dei mercati? Indubbiamente. Fino a tempi molto recenti, persino grandi imprese della distribuzione sceglievano le posizioni, su cui sviluppare le loro iniziative, in base a criteri molto empirici per non dire semplicistici: c’è qualcuno in quell’area? No. Allora va bene: apriamo. Quali sono i concorrenti principali nelle classiche fasce isocrone (da 0 a 90’)? Sulla base delle risposte si calcolavano con disinvolta elasticità le quote di mercato. Fine del ragionamento. Oggi siamo di fronte ad ambienti distributivi caratterizzati da un livello ben più elevato di affollamento e competizione: quando si apre un punto di vendita, ma anche un centro commerciale, ci si trova, nel raggio di dieci minuti d’auto, a confrontarsi con 20-25 esercizi o insediamenti che presentano non di rado la medesima offerta. Allora, l’overlapping (l’effetto sovrapposizione) diventa un rischio imprenditoriale ben più sensibile della concorrenza tra insegne e formati di vendita. Immagini di calcolare la copertura degli oltre 1.000 centri commerciali esistenti in Italia: bisognerebbe conside-

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rare un numero equivalente di bacini d’utenza, sovrapporli tutti e stimare le incidenze dei singoli concorrenti all’interno dei quartieri. Sincron Inova sintetizza i punti sensibili del territorio in 2 milioni. Moltiplichi per 1.000 centri: ne deriva un primo ciclo di 2 miliardi di interazioni. Un processo che richiederebbe un’elaborazione off line di almeno una giornata. Questo è un esempio di complessità in termini informativi, analitici e di procedimento, intellettuale e tecnologico. Ma, a prescindere da come un gruppo distributivo o un promotore di centri commerciali vogliano affrontare operativamente il problema, resta il fatto irrefragabile che oggi sbagliare la location può rivelarsi un errore esiziale, anche nel caso di iniziative sostenibili e sensate sul piano economico, tecnico e ambientale. È quindi opportuno dotarsi di più raffinati strumenti di osservazione dei bacini d’utenza. Esatto.

"Sbagliare la location può rivelarsi un grave errore anche nel caso di iniziative sostenibili"

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Per esempio, cambia molto, anche sul piano delle strategie post apertura, sapere che all’interno di una determinata fascia isocrona, la popolazione si distribuisce - statisticamente e dinamicamente - in un certo modo, secondo, cioè, concentrazioni locali che impattano direttamente sulla fruizione potenziale ed effettiva del nuovo punto di vendita. In questo senso la classica fascia isocrona - costituita dal dato relativo alla popolazione complessiva residente, per esempio, nei 10’ - diventa un’informazione statisticamente importante, ma non sufficientemente esaustiva, soprattutto per gli operatori di mercato. È corretto parlare di geomarket­ ing? Non proprio. Quello alla base del geomarketing è un approccio più statico. Il geomarketing rappresenta, anzi visualizza informazioni: ti dice “qui ci sono i tuoi clienti”, “i tuoi concorrenti sono qui e qui, si chiamano x, y, z”. Il nostro è un sistema modulare: mette insieme una serie di modelli che permettono di interagire e creare simulazioni. Il geomarketing puro non arriva a generare simulazioni, perché non parte da un modello. Se io parto dal presupposto matematico che le quote di mercato sono decrescenti all’aumentare della distanza e direttamente proporzionali al peso che un’insegna detiene in quel dato mercato, pongo già le premesse per un approccio basato sul calcolo e quindi sulla simulazione. Che implica anche l’interattività. A proposito d’interattività, qual è l’approccio verso i clienti? In altre parole, come declinate l’offerta in termini commerciali? I clienti più esperti, in grado di lavorare in autonomia, possono svolgere le loro elaborazioni utilizzando il software specifico, direttamente online: basta accedere alla piattaforma, e

quindi alle cartografie, ai moduli specifici, applicarli e ottenere una serie di risultati. Per esempio, Virtual Market online permette di ottenere autonomamente e in tempo reale, 24 ore su 24, direttamente via internet, senza nessuna applicazione hardware o software, una gamma articolata di informazioni, mappe, stime e simulazioni. Ciò non toglie che Sincron Inova prevede l’assistenza specifica ai clienti che non hanno particolare dimestichezza con questi prodotti. È confortante saperlo, visto che espressioni quali grafo vettoriale possono creare qualche imbarazzo. Forse per questo voi tendete a la­ vorare meglio con i leader di mer­ cato. Dal punto di vista culturale (mi riferisco naturalmente allo specifico professionale) il leader presenta le migliori condizioni. Devo dire che i prodotti e le soluzioni di Sincron Inova sono cresciute anche grazie alla collaborazione con catene leader come Media World che ha contribuito a generare Virtual Market, uno dei nostri prodotti di punta e fra i più innovativi. Ciò non toglie che ancora oggi si utilizzano strumenti di basso pro­ filo qualitativo e limitate funzioni analitiche. Indubbiamente. È un problema solo in parte di costi. Gioca molto la mentalità. Oggi mi pare vi sia (stavo per dire prevalga) una tendenza a privilegiare la logica dello sviluppo immobiliare tout-court trainata da principi più finanziari che commerciali. Non si spiega altrimenti il senso pratico di non poche aperture in palese sovrapposizione con altre strutture analoghe. Si riferisce ai centri commerciali, I suppose… Of course… Roberto Pacifico

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Visitors, un modello gravitazionale alternativo

È

possibile stimare il numero di visitatori annui di un centro commerciale? La prima risposta, immediata e spontanea, potrebbe essere: no. No, perché la definizione centro commerciale è troppo generica ed è usata per connotare strutture tra loro molto diverse: basterà ricordare che il Cncc (Consiglio nazionale dei centri commerciali) per classificare gli shopping centre italiani utilizza ben 14 definizioni. La seconda risposta, più riflessiva, può essere: sì, a una condizione: che si parli di centri di tipologia simile; e questo perché non v’è dubbio che un factory outlet centre e un parco commerciale sono ben diversi agli occhi dei consumatori e questa differenza condiziona il comportamento e, quindi, anche i livelli di frequentazione. Concentriamoci allora sulla tipologia più largamente diffusa su tutto il territorio nazionale: il centro commerciale che ha come àncora principale un esercizio prevalentemente food (ipermercato o superstore). Le numerose indagini campionarie svolte sui frequentatori di questi centri hanno mostrato l’esistenza di comportamenti ricorrenti da parte dei visitatori, indipendentemente dalle dimensioni dei centri stessi. Questa constatazione ha stimolato la curiosità di verificare se, partendo da questi comportamenti misurabili, fosse possibile costruire un modello di analisi attraverso il quale stimare il potenziale di un centro, espresso in numero di frequentatori annui. Così è nato Visitors, un modello gravitazionale che parte dai seguenti assunti di base: - l’ampiezza dell’area d’attrazione ha sempre un limite superiore oltre il quale la frequentazione deve consi-

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Stefano Barbieri direttore scientifico Sincron Inova

derarsi casuale e assume un peso del tutto marginale; - i livelli di frequentazione diminuiscono per le aree/zone del bacino di utenza più lontane; - la frequentazione è influenzata dalla presenza di concorrenti di tipologia similare, qualunque sia la loro dimensione. È evidente che le variabili esplicative del modello gravitazionale sono imprescindibilmente legate al territorio e agli attori che vi operano. Per capire meglio il concetto di gravitazione proviamo a porci una domanda semplice: se in un quartiere risiedono 1.000 persone che possono accedere, in un massimo di 20 minuti auto, a 3 centri commerciali, quante si rivolgono a quello più lontano e con quale frequenza? Se diamo credito a un assunto tipico della microeconomia secondo il quale il comportamento dei consumatori tende a massimizzare i benefici, minimizzando i costi, allora il consumatore medio residente nel quartiere adotterà i seguenti due comportamenti: - si rivolgerà a un centro vicino per gli

acquisti banali, soprattutto per limitare al minimo la fatica dello spostamento; - si rivolgerà a una struttura più lontana solo se in essa è possibile effettuare un acquisto impossibile in un centro più vicino, o un acquisto più interessante (inteso come il contrario di banale), nel qual caso la fatica supplementare necessaria diventa accettabile (cioè il gioco vale la candela). In quest’ottica l’assegnazione dei 1.000 abitanti alle 3 diverse alternative commerciali deriverà dall’equilibrio fra distanza dai centri e attrattività (interessante vs banale). Possiamo misurare l’attrattività di un centro e scoprire come essa, fatta interagire con la distanza, influenza la propensione del nostro consumatore medio alla frequentazione dello stesso centro? Sì, attraverso un modello matematico, vale a dire una rappresentazione semplificata della realtà, un costrutto matematico che attraverso una serie di equazioni, algoritmi e relazioni messe a sistema spiega un fenomeno (nel nostro caso la quantità di frequentatori). Un modello, come detto, è una rappresentazione semplificata della realtà, semplificata in quanto si limita a considerare solo gli aspetti rilevanti per il conseguimento dell’obiettivo specifico. Il processo di semplificazione - nel senso di una rappresentazione virtuale sintetizzata e descritta da numeri richiede la formulazione di ipotesi di lavoro che costituiscono la piattaforma teorico-concettuale su cui poggia l’intero modello. IPOTESI DI LAVORO Nel caso di Visitors le ipotesi di lavo-

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di Ampiezza del bacino di utenza

ro (Hp) sono: Hp1 > frequentatori = ƒ (V, P, L, MC, B), dove: V = viabilità dell’area analizzata, P = popolazione residente sul territorio dell’area suddivisa in micro zone (poli), L = localizzazione dei centri concorrenti, MC = (attrattività) dei centri, B = ampiezza del bacino d’utenza dei centri. V, P ed L sono dati di fatto e, pertanto, non richiedono particolari commenti. MC e B richiedono, invece, di essere definite da specifiche altre ipotesi di lavoro. Hp2 > MC (attrattività) = ƒ (S), dove, riferito a ciascuno dei centri nell’area analizzata: S = caratteristiche strutturali (Gla) del centro.

La MC iniziale di un centro della tipologia analizzata (ricordiamo: un centro con magnete prevalentemente alimentare tipo ipermercato o superstore) è significativamente correlata con la Gla complessiva e con la superficie di vendita (SV) della struttura alimentare. Nel modello Visitors la MC iniziale dei diversi centri è identificata con la seguente equazione: Gla tot – Gla alim

+SValim 3 MC = —————————————— 100

Questa MC iniziale, definita attraverso un presupposto eminentemente quantitativo, verrà modificata attraverso il processo di calibratura del modello (vedi più avanti), che consentirà di misurare anche la attrattività riferibile alle componenti qualitative del centro. Hp3 > B (ampiezza del bacino d’utenza) = ƒ (MC)

L’ampiezza del bacino d’utenza aumenta all’aumentare della MC, secondo una funzione di tipo logaritmico così rappresentabile:

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Ampiezza del bacino di utenza

0

Pj MCx PA xj = ——————— x ———— n MC t xj i ∑ i=1 t ij 0 MC (capacità competitiva)

MC (capacità competitiva)

Hp4 > QG (quote di gravitazione) = ƒ (MC, D), dove: MC = massa critica (attrattività), Ampiezza QG dei consumatori dal centro. = bacino distanza Ddel di utenza

Le QG dalle varie zone/aree del territorio verso il centro commerciale sono direttamente proporzionali alla sua MC e inversamente proporzionali alla distanza tra zona di provenienza dei consumatori e centro commer0 ciale. 0 MC (capacità competitiva) t (distanza) La funzione, di tipo esponenziale, utilizzata e la sua rappresentazione sono: QG

1

QG = a MC

dove: PAxj = popolazione del polo j assegnata al centro X, Pj = popolazione totale del polo j QG MCi = capacità attrattiva del centro i (con i che va da 1 al numero di centri messi a sistema) tij = distanza (minuti in auto) del centro i dal polo j

Per essere meno ermetici conviene formulare un esempio semplificato: 0 ripartizione di 100 abitanti residen(distanza) ti in un punto del territorio t(polo) su 2 centri, il primo dista 10 minuti e ha capacità attrattiva (MC) pari a 100, il secondo dista 15 minuti e ha capacità attrattiva pari a 200:

Polo 100 abitanti 43 abit.

57 abit. CC1

CC1

Polo 100 abitanti 43 abit.

CC1

0

dist = 10’ MC = 100

57 abit.

dist = 15’ MC = 200

CC1 t dist (distanza) = 15’ MC = 200

dist = 10’ MC = >100 Hp5: comportamento di scelta dei consumatori tra le diverse alternative

L’ipotesi è che i consumatori residenti nelle aree di sovrapposizione di più centri commerciali: Polo a tutte le alternative • si rivolgano 100 abitanti commerciali raggiungibili con un ra57 abit. gionevole tempo di accesso; 43 abit. • con modalità e frequenze diverse; CC1 • in funzione delle capacità attrattive deiCC1 diversi centri (MC) e della distandist = 15’ za dagli stessi. MC = 200 dist = 10’ L’equazione utilizzata è la seguente: MC = 100

VISITORS, LA CALIBRATURA DEL MODELLO Il procedimento di calibratura è l’anima del modello e consiste in un processo iterativo a seguito del quale si scoprono, attraverso la ridefinizione della MC dei vari centri, i valori delle variabili delle equazioni e degli algoritmi sopra illustrati. Da un punto di vista matematico questi valori sono infiniti e quindi occorre circoscrivere il campo delle possibilità, cosa che Visitors fa imponendo una condizione precisa: il numero dei frequentatori stimato dal modello deve essere

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uguale al valore reale (conosciuto) dei visitatori e questo per ciascun centro commerciale. Per la verità il termine uguale è forse eccessivo, sicchè, pragmaticamente - e anche per ridurre il numero delle iterazioni - sembra accettabile che il numero dei frequentatori stimato dal modello deve essere compreso all’interno di uno scostamento prefissato (per es. es +/- 10%) rispetto al valore reale (conosciuto) dei visitatori. Poiché attraverso il processo iterativo si ridefiniscono i valori della MC dei centri (la loro capacità attrattiva), allora è sensato ritenere che la differenza tra valore della MC iniziale, definito con un criterio essenzialmente quantitativo, e quello finale, scoperto attraverso il processo di calibratura, esprima/misuri la parte di attrattività imputabile alla qualità del centro. In altre parole: se a due centri commerciali (A e B) fosse stato attribuito inizialmente lo stesso valore di MC (poniamo = 100) e ciò perché le loro dimensioni e il loro mix dimensionale sono simili (vedi sopra Hp2), e, quindi, si possono giudicare quantitativamente uguali; e se dopo la calibratura assumessero valori diversi, poniamo A = 60 e B = 130, allora si può concludere che essi, sebbene quantitativamente uguali sono qualitativamente diversi tanto che i consumatori percepiscono questa diversa qualità premiando il centro B. Visitors ci dimostra che un centro è qualitativamente superiore (o inferiore) ad altri, ma non può, ovviamente, dirci il perché. D’altronde le variabili della qualità sono tante e sicuramente percepite in modo diverso dai consumatori: dall’appeal e capacità competitiva dei tenant alla gradevolezza dell’ambiente, dalla comodità del parcheggio al marketing, e così via. Da un modello matematico, per dirla con John von Neumann (matematico e informatico ungherese naturalizzato americano. Budapest 1903/Washington 1957), “… ci si aspetta semplicemente che funzioni”; se funziona, nel

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senso che se i risultati che produce corrispondono alla realtà conosciuta, allora si può considerare valido. Quindi ogni modello necessita di essere testato su realtà consolidate e conosciute per verificarne il grado di affidabilità e misurare la variabilità dei risultati. Visitors è stato verificato su numerosi casi di centri commerciali esistenti, della stessa tipologia, significativamente dissimili tra loro per dimensioni e operanti in contesti territoriali diversi, di cui si conoscono le performance in termini di numero di visitatori/anno. VISITORS, APPLICABILITà DEL MODELLO A CENTRI COMMERCIALI NUOVI Avendo verificato che il modello funziona, nel senso che descrive, misurandone gli effetti, una specifica situazione territoriale, la domanda che ci si può porre è la seguente: si può applicarlo per prevedere le performance di un nuovo centro? L’applicazione di un modello interpretativo di una realtà a una ipotesi

nuova che cambia lo scenario esistente (nel caso specifico per stimare i visitatori di un centro che non c’è) è, naturalmente, non verificabile se non a posteriori, quindi i risultati vanno presi con cautela e utilizzati a fianco di altri tipi di analisi e valutazioni. Pragmaticamente, tuttavia, si può concludere che l’idea non sembra scorretta, tanto più se applicata a casi di nuove iniziative retail che vengono decise in gran parte sulla base dell’analogia. Quindi, non è così ardito supporre che i consumatori utilizzeranno, nei confronti del nuovo centro, il comportamento consolidato con cui si rivolgono agli altri centri, cioè sulla base di quanto in precedenza descritto al paragrafo “Ipotesi di lavoro”. VISITORS, APPLICAZIONE Su questa base abbiamo applicato il modello al caso ipotetico di un nuovo centro commerciale, ubicato nel comune di Modena in via Balbo, che ipotizziamo avere le seguenti caratteristiche dimensionali: Gla = 25.000 mq; superficie di vendita dell’ipermercato = 6.500 mq. Gli elementi co-

Fig. 1 - Bacino d'utenza del nuovo centro commerciale definito dall'isocrona massima dei 30 minuti d'auto

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noscitivi essenziali di cui si dispone, oltre ovviamente a quelli elementari (viabilità, popolazione e sua distribuzione, localizzazione dei centri esistenti), sono: - caratteristiche dimensionali e mix dimensionale dei centri esistenti

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- frequentatori annui dei centri esistenti Gli step dello studio sono stati: Step 1 Costruzione del bacino di utenza del nuovo centro commerciale (definito

dall’isocrona massima dei 30 minuti auto - fig. 1) e identificazione dei concorrenti nel bacino dei 40 minuti di percorrenza con autovettura (tab. 1). Step 2 Definizione delle aree di sovrapposi-

Tab. 1 - Centri commerciali presenti nei 40’ Fasce Codice Insegna isocrone mappa

Provincia

Comune

Indirizzo

00’-10’

10’-20’

20’-30’

30’-40’

Superficie Ipermercato Superficie Negozi Distanza (mq) Iper (mq) (n.) (minuti)

1

I Portali

Modena

Modena

Via dello Sport 50

22.309

2

I Gelsi

Modena

Modena

Via Vignolese 815

6.620

3

Grandemilia

Modena

Modena

Via Emilia Ovest 1.480 Loc. Cittanova

40.000

4

La Rotonda

Modena

Modena

Strada Morane 500

18.295

5

Baggiovara Center

Modena

Modena

Via Luigi Settembrini 201 ang. Via Giardini

6

I Giardini

Modena

Formigine

Via Giardini Nord 77

7

Il Sole

Reggio Emilia Rubiera

8

Le Magnolie

Modena

9

Il Borgogioioso Modena

Carpi

Via dell’Industria 32

10

Panorama

Sassuolo

Via Archimede 9

Modena

Via Togliatti 1

Castelfranco Via Loda 6 Emilia

Ipercoop

8.250

50

8,6

Coop

1.600

-

9,4

Ipercoop

11.800

85

10,3

E.LeclercConad

6.850

50

13,2

3.431

Conad

1.500

19

13,5

5.965

Coop

2.500

6

17,5

12.875

Coop

1.300

19

18

6.800

Coop

2.450

14

20,5

26.901

Ipercoop

9.500

27

22,4

11.000

Panorama

5.000

14

22,5

6.500

28

24,4

-

54

25,6

3.800

32

29,5

11

L’Ariosto

Reggio Emilia Reggio Emilia Viale Rodolfo Morandi 16 17.650

Ipercoop

12

I Petali

Reggio Emilia Reggio Emilia P.le Atleti Azzurri d’Italia

28.500

-

13

Meridiana

Reggio Emilia Reggio Emilia Via Kennedy 31/H

21.500

Ipersi

Reggio Emilia Correggio

12.000

Coop

2.400

13

29,5

San Giovanni V.le della Repubblica 3/7 10.492 In Persiceto

Coop

3.400

18

30,8

14

Il Correggio

15

Porta Marcolfa Bologna

16

Reggio Sud

Reggio Emilia Reggio Emilia Via Maiella 59 ang. Via Che Guevara

3.650

Conad

1.000

15

31

17

Quinzio

Reggio Emilia Reggio Emilia Via Ferioli 18

9.000

Ipersi’

1.500

15

31,4

18

Vittoria

Reggio Emilia Castellarano Via Radici Nord 31

11.460

Sigma

1.100

11

33,2

Vignola

Piazzale Finzi

19

I Ciliegi

Modena

Via di Mezzo 142

6.153

Coop

2.500

10

33,2

20

Futura

Reggio Emilia Scandiano

Via Statale 24

7.000

Coop

2.400

13

34,9

21

Centroborgo

Bologna

Bologna

Via Marco E. Lepido 184

Ipercoop

7.150

34

36,3

22

Crevalcore 2

Bologna

Crevalcore

Via Amendola 330

23

Centro Meridiana

Bologna

Casalecchio Piazza degli Etruschi Di Reno Via Aldo Moro

24

Il Melograno

Bologna

Bazzano

25

Pianella

Reggio Emilia Cavriago

21.887

Coop

1.200

18

37

33.085

5.380

Esselunga

4.000

48

37,2

Via Gordini 24

5.662

Carrefour

2.600

21

37,7

Via Brodolini 8

7.000

Coop

2.000

14

38,6

Fonte: Sincron Inova

10 - Novembre 2009

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zione dei bacini e calcolo della popolazione referente a ogni centro commerciale esistente (vedi pagine precedenti paragrafo Hp5 “Ipotesi di lavoro”, tab. 2 e mappa in fig. 2) Step 3 Calcolo dell’indice di potenziale dei centri esistenti (fig. 3): i suddetti indici, come espresso in precedenza, derivano da un processo di calibratura per il quale è stato fissato un margine di tolleranza del 4%. Step 4 Localizzazione del nuovo centro cui è stato assegnato un valore di MC pari a quello derivante dalla formula di cui all’ipotesi Hp2 (vedi paragrafo “Ipotesi di lavoro”) vale a dire 116. Sarà opportuno, al riguardo, far presente che detto valore di MC esprime solo la parte di potenziale attrattivo del nuovo centro legata agli elementi strutturali quantitativi e non anche la parte di potenziale attrattivo legata agli elementi qualitativi (ignoti al momento in cui scriviamo). Step 5 Applicazione del modello Visitors che stima: a) numero di visitatori/anno del nuo-

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di

Tab. 2 - Popolazione referente a ogni centro Centri Comm.

00’ - 05’ 05’ - 10’ 10’ - 15’ 15’ - 20’ 20’ - 25’ 25’ - 30’

Totale

I Portali

9.655

19.141

11.372

7.817

14.478

19.146

81.609

I Gelsi

6.198

5.456

2.454

3.320

3.326

6.854

27.608

987

18.943

23.252

14.248

40.138

35.790 133.358

Grandemilia La Rotonda

9.900

17.020

9.654

10.294

10.458

17.464

Baggiovara Center 1.556

3.562

4.162

2.856

1.831

3.315

74.790 17.282

I Giardini

6.547

1.814

7.241

4.290

2.543

3.821

26.256

Il Sole

4.652

949

2.767

8.761

8.059

7.473

32.661

Le Magnolie

10.464

1.902

2.387

4.202

5.921

3.541

28.417

Il Borgogioioso

17.827

12.860

7.802

17.097

27.238

39.086

121.910

3.115

29.162

Panorama

8.422

6.782

3.494

3.784

3.565

L’Ariosto

5.962

22.386

9.899

8.336

22.983

I Petali Meridiana Il Correggio Porta Marcolfa

62.542 132.108

3.578

18.962

10.205

6.116

17.445

32.131

13.491

13.856

7.136

7.215

9.992

20.959

88.437 72.649

5.929

1.776

3.309

5.872

6.754

8.392

32.032

11.439

2.658

7.101

5.261

27.182

19.724

73.365

Reggio Sud

5.498

2.816

1.277

1.875

1.242

3.296

16.004

Quinzio

4.811

5.568

3.218

3.924

3.128

5.163

25.812

Vittoria

6.032

5.947

3.994

3.698

4.432

5.499

29.602

I Ciliegi

16.893

4.682

1.835

4.212

4.139

4.027

35.788

2.339

3.594

6.466

4.073

3.046

26.375

54.774 103.203

68.307

26.891

Futura

6.857

Centroborgo

15.845

Crevalcore 2

7.668

2.553

4.449

2.740

15.340

14.502

Centro Meridiana 34.816

50.044

84.404

83.643

30.117

30.499 313.523

35.169 304.189 47.252

Il Melograno

5.461

3.345

3.686

5.201

5.237

6.340

29.270

Pianella

5.297

2.440

6.341

8.470

12.296

32.492

67.336

Fonte: Sincron Inova

vo centro: risultati nell’ordine di 3,6 - 4,4 milioni (di cui l’88% sottratto ai centri commerciali concorrenti) b) provenienza di tali visitatori, così composta: 68,8% dal comune di Modena, 23,8% dai restanti comuni della provincia, 7,1% dalla provincia di Reggio Emilia e 0,3% dalla provincia di Bologna (fig. 4 - la mappa nella pagina successiva rappresenta le quote di penetrazione del nuovo centro sui vari comuni interessati).

Fig. 2 - Definizione delle aree di sovrapposizione dei bacini

11 - Novembre 2009

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Calcolo dell’indice di potenziale dei centri esistenti

Fig. 3 - Grandemilia e I Portali sono i due centri commerciali con il più alto indice di potenziale

307

300

250

200

209

206 189

184

183

179

150

141141

100 72 50

39

39 24

49 48

67 70 37

49

48 26

59

53

42 39

I Portali I Gelsi Grandemilia La Rotonda Baggiovara Center I Giardini Il Sole Le Magnolie Il Borgogioioso Panorama L'Ariosto I Petali Meridiana (Re) Il Correggio Porta Marcolfa Reggio Sud Quinzio Vittoria I Ciliegi Futura Centroborgo Crevalcore 2 Centro Meridiana (Bo) Il Melograno Pianella

0

Fonte: Sincron Inova

Fig. 4 - La mappa qui a fianco rappresenta le quote di penetrazione del nuovo centro nei vari comuni interessati

12 - Novembre 2009

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c) gli indici di potenziale dei diversi centri a seguito dell’apertura del nuovo centro (fig. 5); d) gli effetti dell’aumentata competizione sui principali concorrenti, effetti che si possono leggere nella tabella qui sotto (tab. 3). Gli effetti negativi sui centri commerciali esistenti potrebbero/dovrebbero essere mitigati da un aumento della propensione all’utilizzo dei centri nel loro complesso, dovuta alla loro maggior presenza sul territorio, quindi a un aumento della quota di mercato della tipologia centri commerciali, a scapito di altre tipologie distributive (per esempio, commercio non strutturato lungo gli assi stradali, commercio in piccole aggregazioni di quartiere, commercio nelle zone centrali - specie dei comuni di minori dimensioni). L’aumento della quota di mercato di una tipologia non è un fatto nuovo: è influenzata dalle modificazioni delle abitudini di vita e, ovviamente, dal successo della tipologia. Il caso più illustre? I supermercati, la cui quota di mercato è letteralmente esplosa negli ultimi decenni. Esploderà anche la quota di mercato dei centri commerciali? Chissà. Sarebbe stato interessante chiederlo a von Neumann che, avendo lavorato al progetto Manhattan (ndr. quello della bomba atomica), con le esplosioni aveva una certa dimestichezza. Stefano Barbieri

I Portali e Grandemilia sembrano i due centri che subiscono il maggior impatto, ma sono anche quelli che avevano il più elevato potenziale e quindi lo mantengono

13 - Novembre 2009

di

Indici di potenziale dei centri in seguito all'apertura 263 250 206

200 173

167

164

174

150

192

183

137 138

100 66 50

33

21

35

46 46

62

69 37

48

48 26

58

53

42 39

0 I Portali I Gelsi Grandemilia La Rotonda Baggiovara Center I Giardini Il Sole Le Magnolie Il Borgogioioso Panorama L'ariosto I Petali Meridiana (Re) Il Correggio Porta Marcolfa Reggio Sud Quinzio Vittoria I Ciliegi Futura Centroborgo Crevalcore 2 Centro Meridiana (Bo) Il Melograno Pianella Nuovo C.C.

Fig. 5 - Gli effetti negativi sui centri commerciali esistenti potrebbero essere mitigati da un aumento della propensione all'utilizzo dei centri nel loro complesso

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Fonte: Sincron Inova

Tab. 3 - Impatto sui principali competitor Centro commerciale I Portali Grandemilia I Gelsi La Rotonda Baggiovara Center I Giardini Il Borgogioioso Panorama Il Sole Il Correggio Le Magnolie L’Ariosto I Petali Vittoria Meridiana Quinzio Porta Marcolfa Reggio Sud Crevalcore 2 Futura I Ciliegi Il Melograno Pianella Centroborgo Centro Meridiana

Perdite stimate (%) 15,5 - 18,9 13,0 - 15,8 12,6 - 15,4 12,3 - 15,0 10,5 - 12,8 8,8 - 10,8 8,3 - 10,2 8,1 - 10,0 6,0 - 7,3 5,5 - 6,8 4,6 - 5,7 2,8 - 3,4 2,7 - 3,3 2,6 - 3,2 1,7 - 2,1 1,6 - 2,0 1,5 - 1,9 1,2 - 1,4 1,0 - 1,2 0,9 - 1,1 0,4 - 0,5 0,3 - 0,4 0,2 - 0,3 0,1 - 0,2 -

Fonte: Sincron Inova

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Le posizioni giuste, veri asset di Mediamarket

N

ell’ottobre del 1991, quando Mediamarket aprì il suo primo punto di vendita a insegna Media World nel centro commerciale di Curno, le ambizioni di espansione in Italia erano limitate a poco più di una decina di unità. Oggi, nonostante i 97 punti di vendita, fra Media World e Saturn, già aperti (saliranno a 100 entro la fine dell’anno), l’espansione continua a ritmi sostenuti a integrazione di una rete di qualità, con punti di vendita ottimamente posizionati rispetto a ciascun bacino di riferimento. Agli inizi della storia di Mediamarket nel nostro paese la qualità delle posizioni (location) e delle relative aree di gravitazione, variabili determinanti del successo dell’azienda in Italia, poneva pochi interrogativi. L’obiettivo era molto chiaro: occorreva presidiare le città italiane più importanti con punti di vendita ubicati all’interno dei principali centri commerciali, intesi come punti focali del mercato da presidiare, la cui espressione geografica era definita dall’area di gravitazione degli stessi. La rilevanza strategica delle decisioni di sviluppo, i grandi investimenti che comportano, e la diversificazione delle location, resero evidente, fin dopo le primissime aperture, la necessità per Mediamarket di dotarsi di metodi e di strumenti di analisi volti a realizzare puntuali ricerche di mercato. Si avvertì l’esigenza di identificare, per ciascun nuovo sito oggetto di analisi, le caratteristiche socio-economiche e competitive di ciascun territorio che si intendeva presidiare per determinarne puntualmente il potenziale di mercato. A tal fine, fin dai primi anni Novan-

14 - Novembre 2009

Nicola Conti responsabile sviluppo Mediamarket

ta, Mediamarket si è dotata di VirtualMarket di Sincron Inova, adattato alle nostre specifiche necessità di analisi. In estrema sintesi, uno strumento informatico interattivo capace di fornire, per ciascun sito in esame, informazioni qualitative e quantitative (abitanti, spese procapite, concorrenza, ecc.) relative alle sue potenziali aree di gravitazione, definite dallo stesso strumento attraverso il calcolo delle fasce isocrone. RUOLO STRATEGICO DEL GEOMARKETING Nel corso degli anni, grazie a investimenti contenuti ma costanti, si sono affiancati a Virtual Market sofisticati sistemi di geomarketing che hanno permesso di valorizzare la dimensione geografica delle preziose e numerose informazioni prodotte dal sistema informativo aziendale, grazie al successo dei nostri programmi di fidelizzazione e del conseguente utilizzo da parte dei nostri clienti delle carte fedeltà. La georeferenziazione di queste informazioni e la loro relazione con i dati

esterni, anch’essi geocodificati, hanno reso la variabile geografica un driver di analisi fondamentale, in coerenza con la rilevanza della dimensione territoriale nei processi commerciali dei punti di vendita, indissolubilmente legati ai territori in cui operano. Con il geomarketing il territorio è diventato per Mediamarket non soltanto uno strumento di conoscenza dell’ambito competitivo di ciascun punto di vendita (potenziale ovvero già esistente), ma anche un mezzo di controllo delle performance dei punti di vendita già aperti: la provenienza del fatturato e dunque il reale bacino di utenza, la quota di mercato e il potenziale residuo. Due dimensioni di analisi entrambe fondamentali per il processo decisionale relativo alle nuove aperture, specie in considerazione dell’attuale scenario caratterizzato da un progressivo infittimento della nostra rete di vendita e dai conseguenti fenomeni di overlapping e di cannibalizzazione. Fenomeni che non riguardano soltanto i negozi di Mediamarket, ma anche e soprattutto i format distribuitivi più ampi che spesso li ospitano (centri e parchi commmerciali). La qualità complessiva delle location rappresenta per Mediamarket uno dei vantaggi competitivi più importanti e meglio difendibili. Mai come oggi, nel clima di crescente competizione e di crisi dei consumi, la location si è rivelata fondamentale per il successo delle insegne. Affermazione che può suonare banale se non fosse che nel passato, anche molto recente, tale variabile è stata a volte clamorosamente trascurata da alcuni player dell’immobiliare commerciale. Nicola Conti

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La ricerca seria meriterebbe maggiori riconoscimenti

L’

attività di consulenza immobiliare si rivolge a una platea professionale piuttosto eterogenea, non solo per la diversità dei ruoli, ma anche per le differenze degli obiettivi: i promotori, che si concentrano sui prevedibili ritorni di uno sviluppo, gli investitori istituzionali che valutano l’acquisto di un immobile a reddito, fino alle banche che, forse (il dubbio è d’obbligo, visti i tempi), lo finanzierà. Una considerazione accomuna, però, tutti i soggetti coinvolti nella filiera: e cioè che proprio nell’ambito retail l’utilizzo di adeguati strumenti di analisi assume un’importanza maggiore di quella, già di per sé non lieve, che può rivestire in altre tipologie d’immobili: un’importanza che deriva, fra l’altro, dalla maggiore complessità del settore che comporta un numero più elevato di indicatori e variabili da considerare. Un bravo consulente deve avvalersi di migliori strumenti di analisi per dare risposte valide ai clienti. Sia lo studio della fattibilità relativo a un progetto retail, sia la valutazione dell’acquisto dell’immobile a reddito devono necessariamente basarsi sull’analisi della location, del bacino gravitazionale (inteso come numero di residenti, flussi stagionali e di passaggio), dei consumi e della competizione. La possibilità di effettuare simulazioni in tempo reale calcolando il mercato potenziale, la capacità di penetrazione delle singole categorie merceologiche, la quota di mercato necessaria a raggiungere un determinato livello di fatturato, costituiscono strumenti indispensabili per definire correttamente il mix merceologico e fissare canoni di affitto sostenibili. Troppo spesso, in passato, alcuni operatori hanno basato le loro analisi su indicatori più semplici da verificare,

15 - Novembre 2009

Mirko Baldini responsabile advisory Italia CB Richard Ellis

quali per esempio valori di affitto comparabili rilevati in altre strutture, come se fosse scontato che due centri commerciali nella stessa regione debbano avere gli stessi canoni, quando invece il livello dei consumi pro capite è solo una delle tante variabili, spesso una delle meno rilevanti: lo dimostrano le prestazioni entusiasmanti di alcune strutture in aree geografiche al sud o nelle isole, difficilmente riscontrabili al nord. Necessità di strumenti d’analisi più sofisticati La continua evoluzione del mercato sotto il duplice profilo qualitativo e quantitativo impone uno studio approfondito della domanda e dell’offerta. La corretta stima dell’impatto derivante dall’apertura di un concorrente o delle performance potenziali della struttura che si vuole sviluppare, dipende anche dall’abilità nel simulare (in senso tecnico-scientifico) la sovrapposizione dei rispettivi bacini gravitazionali: quanto più precisa è la segmentazione delle isocrone (vie, numeri civici), tanto più esatta sarà l’entità

della stima. La definizione stessa del format e del posizionamento commerciale della struttura da sviluppare necessita l’approfondimento del bacino d’utenza e della concorrenza: la conoscenza degli spazi che offre il mercato riduce il rischio locativo e permette d’ipotizzare redditività più stabile. Il ritorno dell’investimento non si basa necessariamente sulla leva degli affitti (come se, alzando questi, s’incrementasse magicamente la redditività), ma dalla corretta stima del canone sostenibile per i retailer. Il valore stesso dell’area dipende dalla capacità di reddito che quell’area sarà in grado di generare, e non dalle transazioni comparabili registrate a pochi chilometri di distanza, e l’elaborazione di un business plan serio necessita di strumenti utili ad effettuare assunzioni realistiche. Ritengo che la ricerca meriterebbe più riconoscimento, soprattutto nella fase preliminare dello sviluppo: il successo di una struttura dipende, in larga misura, dalla precisione delle analisi, ma il risparmio generato da una buona consulenza in questa fase è un plus difficilmente percepito, per esempio, dagli sviluppatori, e in particolare da coloro che ritengono sufficiente disporre di un’area a destinazione commerciale per produrre ricchezza. A volte si dovrebbe avere più coraggio nel sostenere che un determinato luogo non è adatto a ospitare qualsiasi forma di commercio. Ovviamente le performance future dipenderanno anche da tanti altri fattori, ma sicuramente un centro commerciale sviluppato nel posto sbagliato non potrà funzionare, anche se esistono strutture nel posto giusto, ma che non funzionano… Ma questa è un’altra storia. Mirko Baldini

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Modelli matematico-statistici e analisi empirica

M

olte delle infinite teorie sviluppate dagli scienziati hanno portato a schemi teorici o modelli matematici che possono essere definiti, in maniera sicuramente non rigorosa, esatti, nel senso che sotto determinate condizioni portano a un risultato unico e inequivocabile. Una mela, con un determinato peso e massa, cade da un albero a una velocità teorica che possiamo calcolare grazie agli studi sulla meccanica razionale di Newton. Molte altre leggi, invece, non sono così esatte e, sebbene molto collaudate, non possono fornire risultati precisi. Si pensi ai fenomeni sociali. Nei comportamenti umani il risultato presenta aspetti d’incertezza che non possono essere previsti a priori. La matematica da scienza del certo diventa scienza del probabile. A ogni risultato di un esperimento deve essere associato un determinato livello di probabilità. Si passa da un mondo deterministico a un mondo stocastico. Gli schemi teorici associati a quest’ultimo hanno come obiettivo principale quello di ridurre la componente di incertezza, in modo tale da dare una spiegazione la più precisa possibile al fenomeno oggetto di studio. La variabilità di un fenomeno, che da un lato spaventa perché non ne conosciamo con esattezza le conseguenze, dall’altro è fondamentale perché grazie a essa è possibile collegare diversi fenomeni e, in alcuni casi, fornire anche una relazione di causalità. Ovviamente, quando si parla di variabilità, il ruolo dominante è quello svolto dalla statistica, che potrebbe essere vista come l’anello di congiunzione nell’analisi empirica, dovendo unire il rigore matematico-probabilistico dei modelli teorici con i fenomeni na-

16 - Novembre 2009

Emanuele Bacchiocchi ricercatore Università degli studi di Milano

turali e sociali studiati dagli scienziati. La diffusione capillare di Internet, almeno nei paesi sviluppati, permette a molte più persone e ricercatori di avere accesso a tali informazioni. In molte situazioni, addirittura, ci si trova di fronte a così tante informazioni che si ricorre a tecniche statistiche, quali per esempio il data mining, che esplorano senza preconcetti se nei dati si presentano regolarità che meritano un particolare approfondimento. Si pensi all’ammontare d’informazioni ricavabili tramite e-commerce o fidelity card, che da un lato può essere utile nel fornire servizi migliori e personalizzati per un segmento della clientela, mentre dall’altro può indirizzare il venditore verso alcune tipologie di prodotti piuttosto che altri. Se non vi fossero metodologie di data mining, però, tali informazioni potrebbero non emergere. In molte altre analisi, invece, pur avendo a disposizione un’enorme quantità di informazioni, si preferisce sempre partire da uno schema teorico di riferimento e utilizzare metodologie matematico-statistiche per fornire una verifica empirica della teoria di ri-

ferimento. Questo approccio è quello seguito da economisti ed econometrici per verificare la validità di spiegazioni teoriche di comportamenti individuali o collettivi. In questo caso vengono generalmente utilizzati modelli di regressione, con diverse caratteristiche di complessità, spesso legate alla tipologia del fenomeno che viene studiato, la cui stima e inferenza nei parametri permette al ricercatore di confutare o meno le caratteristiche salienti della teoria economica di riferimento. Vi sono inoltre situazioni in cui, anche se si è in presenza di numerose informazioni, queste non sono sufficienti per formalizzare o confutare una legge generale. In questi casi si ricorre sempre più a tecniche di simulazione. Le informazioni a disposizione, per esempio, potrebbero essere il punto di partenza per la selezione di numerosi sottocampioni di diversa numerosità, sui quali poi effettuare le analisi, verificando se i risultati ottenuti convergono verso uno schema unico a cui viene attribuito il significato di legge generale. In sintesi, di fronte a situazioni di scelta in condizioni di incertezza, può essere utile affidarsi ad analisi quantitative che cerchino di riprodurre, seppur in maniera molto semplificata, la realtà del fenomeno, in modo tale da poter fare simulazioni o previsioni sotto diversi scenari a diversi livelli di plausibilità e facilitare le scelte. Questo non è in contrasto con analisi descrittive, più o meno soggettive, fornite da esperti della materia, ma rappresenta uno strumento aggiuntivo per poter prendere delle decisioni e limitare i rischi di errori strategici a volte non più recuperabili. Emanuele Bacchiocchi

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I modelli gravitazionali aiutano a ottimizzare gli investimenti

L

a ridefinizione dei parametri economici nei prossimi anni e il loro impatto sul potere d’acquisto reale delle famiglie e delle persone, influirà notevolmente sul comportamento dei consumatori, già in costante e veloce evoluzione. Consumatori sempre più attenti a quello che i tecnici definiscono ottimizzazione della propria spesa, più laicamente detta “ricerca della qualità al minimo prezzo (possibile)”. Multicanalità e multiformato rappresentano vantaggi competitivi dai quali discende un costante aggiornamento dei concetti distributivi e dei loro contenuti. Ma per individuare e costruire i relativi modelli di sviluppo, inteso sia come attivazione di nuovi esercizi sia come trasformazione di negozi esistenti, sono necessarie analisi indispensabili per monitorare l’impatto della rete. Nei progetti di sviluppo, per ogni nuova localizzazione presa in considerazione si elabora una ricerca di mercato con conseguente studio di fattibilità individuando innanzitutto il bacino d’utenza, l’estensione dell’area gravitazionale articolata in tre diverse fasce isocrone: a) area primaria: comprende centri abitativi che distano 2-3 minuti dalla location; b) area secondaria: include centri che distano meno di 15 minuti di auto; c) area terziaria: località a meno di 30 minuti. Nell’ambito di queste tre fasce, e previa puntuale analisi della viabilità per raggiungere il punto di vendita, e verifica della concorrenza esistente, con relativa mappatura, si procede a due tipi di analisi:

17 - Novembre 2009

Massimo Grassi direttore servizi tecnici e sviluppo di Nordiconad

- individuazione del mercato di riferimento in termini di trend demografico, domanda potenziale e ambito competitivo; - definizione delle caratteristiche del punto di vendita in funzione delle dimensioni, della tipologia, del formato e del suo posizionamento di mercato, sulla base anche dell’eventuale sinergia indotta da servizi aggregati o da altre attività commerciali. LA MAPPA DELLE OPPORTUNITÀ Punto di partenza per individuare nuove localizzazioni è la redazione di uno strumento (la “mappa delle opportunità”) che permette, in via preliminare, di definire le tipologie distributive da ipotizzare e gli ambiti territoriali circostanti di riferimento, fornendo la base di ricerca delle posizioni e di elaborazione dei piani di sviluppo. Per le diverse aree di possibile interesse individuate e verificate nella loro congruità con le potenzialità urbanistiche, si procede a una prima analisi di mercato sviluppata al nostro interno, utilizzando un program-

ma denominato Virtual Market, che ci permette di esprimere una prima valutazione di mercato. Il programma abbina tutte le potenzialità del geomarketing ad alcune funzioni di calcolo che ci permettono di applicare diversi modelli gravitazionali mediante i quali stimare il potenziale fatturato in funzione del contesto di mercato e delle nostre tipologie distributive. Queste funzioni di calcolo si rivelano essenziali per selezionare e discriminare le localizzazioni da valutare (teoriche o frutto di segnalazioni), ottimizzando il successivo lavoro. Sulle localizzazioni selezionate gli approfondimenti restano sospesi fino al maturare dei fatti. Solo quando le opportunità prendono corpo si riavvia il lavoro di analisi, questa volta su ipotesi concrete. Nella fase di verifica e di aggiornamento della rete esistente è utile analizzare, attraverso le carte fedeltà, la mobilità della clientela: dalla provenienza alla distribuzione sul territorio. Ricaviamo empiricamente modelli gravitazionali che giustificano l’impatto dei diversi esercizi, e da questi modelli desumiamo le quote di mercato, nostre e dei concorrenti. Una simile analisi è stata da poco conclusa con l’ausilio della società ideatrice del programma, proprio nei giorni scorsi per l’ipermercato E. Leclerc-Conad a Modena. L’analisi, oltre a confermare empiricamente dati e aspetti già di per sé palesi, è stata un’ottima base di lavoro che spazia dalla definizione del ruolo dei concorrenti alla puntualizzazione del piano promozionale, fino a un aggiustamento della distribuzione del piano promo-pubblicitario.  Massimo Grassi

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Simula individua le performance reali dei mercati

S

imula, modello economico-gravitazionale, è uno strumento che permette di raggiungere sostanzialmente due obiettivi: misurare le propensioni/abitudini d’acquisto dei consumatori e stimare il fatturato di un nuovo esercizio. Partiamo descrivendo una situazione abituale: un territorio nel quale risiedono, variamente distribuite, tante persone che devono acquistare prodotti alimentari, e dispongono, dunque, di un certo potenziale di spesa. Per acquistare i prodotti di cui hanno bisogno possono rivolgersi a numerosi e diversi canali/tipologie di vendita, anch’essi variamente distribuiti sul territorio: supermercati, ipermercati, discount, negozi specializzati, mercati, ambulanti, produttori. Fra le molteplici domande che molte imprese della distribuzione, obbligate a crescere continuamente, possono porsi riguardo a questo territorio, spiccano due interrogativi ricorrenti: 1. ha senso aprire un nuovo esercizio (per esempio, un supermercato di 2.500 mq di superficie di vendita) in un punto esatto di quel territorio? 2. È possibile stimarne il fatturato potenziale? Riguardo questo ipotetico, ma reale, territorio possiamo trovare molte informazioni, quantitative e qualitative, che riconducono a tre ambiti: • Domanda, nelle sue molteplici segmentazioni: abitanti e loro distribuzione sul territorio, classi d’età, sesso, professione, abitazioni e autovetture possedute, reddito e consumo complessivi, potenziale di spesa per la categoria merceologica, numero dei componenti la famiglia, livello di istruzione, e al-

18 - Novembre 2009

Alberto Magelli amministratore delegato Sincron Inova

tro ancora. Volendo, e disponendo di tempo e risorse economiche, si può incrementare la conoscenza della domanda con indagini finalizzate a evidenziare a quali canali/tipologie gli abitanti si rivolgono per i loro acquisti, cosa pensano di queste fonti di approvvigionamento, e presso quali di esse trovano la più adeguata soluzione in materia di prezzo o servizio, o di rapporto qualità/prezzo. • Offerta. È il secondo ambito d’indagine che limiteremo a supermercati, superstore, ipermercati e discount, dei quali si analizzerà il profilo dimensionale, numerico ed economico (chi sono, dove sono, quanto sono grandi, quanto fatturano). Anche in questo caso è possibile approfondire il dettaglio con rilevazioni finalizzate a conoscere, fra l’altro, ampiezza e profondità degli assortimenti, disponibilità di un parcheggio adeguato, variabili del marketing più enfatizzate, politica di fidelizzazione.

• Territorio. È il terzo ambito di studio, nelle sue variabili anche di natura logistica, come assetto urbano, sistema viario, distanze, caratteristica delle strade. Anche in questo caso il livello di analisi può scendere molto nel dettaglio: per esempio, con la misurazione dei passaggi auto in un dato momento della giornata, o della velocità media necessaria per percorrere una determinata strada la mattina di un dato giorno (mettiamo lunedì) piuttosto che il pomeriggio di un altro (per esempio, venerdì). UTILIZZO DELLE INFORMAZIONI Come può essere utilizzata questa nutrita e complessa serie d’informazioni? Qual è la funzione strategica insita nel sapere che gli abitanti di una delle micro-aree in cui possiamo suddividere quel territorio (per esempio, un dato quartiere) sono per il 13,5% single, per il 19,1% laureati, per il 9,4% casalinghe/i, e che per raggiungere con l’auto il supermercato A impiegano da 15 a 19 minuti, a seconda del traffico e del luogo esatto nel quale risiedono all’interno del quartiere? Per rispondere a queste due domande, le informazioni interessanti sono perché e quanto spendono nel supermercato A, e anche negli altri supermercati circonvicini. Malauguratamente di supermercati A, B e C, collocati a una distanza massima di 20’ d’auto dal quartiere ipoteticamente scelto, se ne contano 18, cui si aggiungono 4 ipermercati e 8 discount. Si potrebbe commissionare una ricerca sui consumatori residenti nel quartiere, intervistandoli e chiedendo loro perché e quanto spendono nei supermercati A, B, C ed

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eventualmente presso gli altri punti di vendita: si scoprirebbero sicuramente aspetti molto interessanti: fra i quali, che il single acculturato, più attratto dalla letteratura che dalla buona cucina, fa il 60% della sua spesa alimentare nel vicino discount, perché ha prezzi molto convenienti, il 32% nell’ipermercato K, per l’ampiezza del suo assortimento, e il restante 8% nel supermercato Y, scelto come fonte di acquisti solo quando la sua nuova ragazza va a cena da lui (questo supermercato ha un’ottima offerta: i prodotti costano un po’ di più, ma lui vuole fare bella figura). Si scoprirebbe poi che la casalinga, molto occupata dai due figli piccoli spende l’80% del suo budget nell’ipermercato G, dove trova anche quello yogurt particolare, con il marchio dell’insegna, che piace tanto ai piccoli; inoltre, l’ipermercato G è sulla strada per portare il figlio a scuola e a quell’ora si trova sempre posto nel parcheggio. Ma durante l’estate, quando le scuole sono chiuse, lei va anche al supermercato F, con i bambini, e ci spende il 15% del budget. Sabato va invece dall’ambulante pugliese che proprio in quel giorno parcheggia il suo camion attrezzato a negozio in via Pacinotti: dall’ambulante spende il 5% per mozzarelle straordinarie e squisite verdure per il pinzimonio. E poi emergerebbe che l’insegnante di musica…, che l’operaio in cassa integrazione…, che il disoccupato..., che la cameriera della famiglia del ricco manager…, che…, che…, che. Ma quante interviste si dovrebbero fare per capire come si comporta, mediamente, la gente che vive in un dato quartiere? E quanti sono questi ipotetici quartieri? Un collega, che insegna statistica al politecnico, e con il quale spesso discorriamo di questi argomenti terrorizzanti (infarciti di significatività del campione, intervalli di confidenza, scarti quadratici medi), ha fatto un calcolo sul numero d’interviste necessarie per il quartiere che abbiamo

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immaginato (tralasciando la metodologia, altro tema che mette a rischio le coronarie). Da questo calcolo scaturisce un numero che, sulla base dei preventivi di tre società specializzate, e supponendo che le indagini vadano allargate ad almeno altri 10 quartieri, si mangerebbe il 15% del budget di quest’anno destinato a studi e ricerche, bud­ get che, tra l’altro, è stato pesantemente falcidiato rispetto a quello dello scorso anno in omaggio alla prassi del cost cutting, non aggirabile in quanto riferibile alla strategia. Proporre indagini che comportano costi di tale entità è improponibile, visto che l’obiettivo aziendale è quello di aprire almeno 18 nuovi punti di vendita nell’anno in corso. Possibile che, con le dotazioni tecnologiche attuali, non vi sia un’altra via, più veloce ed economica, per analizzare il perché e il quanto spendono gli abitanti del quartiere nel supermercato A e in tutti gli altri supermercati raggiungibili in un tempo ragionevole? A ben riflettere non ci interessa neanche il perché spendono lì; importa, invece, quanto spendono. I perché saranno probabilmente tanti quanti sono i consumatori. Se quantificassimo la spesa di questi abitanti, allora sapremmo come si comportano nei confronti dei vari canali/tipologie di vendita, misurando tutte le variabili in campo (consumatori, punti di vendita e di acquisto, e territorio in cui sono localizzati) e la loro interazione. Ma è possibile misurare l’effetto simultaneo di tutte le variabili in gioco? I TRE CARDINI DI SIMULA Secondo il modello Simula la risposta è sì. A patto che si conoscano i fatturati degli esercizi presenti in quel territorio: è un tipo d’informazione reperibile, perché fa parte della normale attività di intelligence (cioè spionaggio) che ogni insegna sviluppa continuamente. Al di là della complessità di calcoli che solo pochi anni fa non sareb-

bero stati economicamente fattibili e che impongono l’uso di computer, meglio se potenti, i tre assunti concettuali del modello Simula (che presuppongono un comportamento razionale del consumatore) sono quasi banali nella loro semplicità: 1. Il consumatore premia il punto di vendita A rispetto a B (che per semplicità supporremo ubicati alla stessa distanza dalla sua residenza) perché è convinto che A sia migliore di B (migliore nel senso di più giusto per lui). L’effetto di questa scoperta dell’acqua calda è che il consumatore spenderà di più in A che in B (maggiori acquisti unitari o più elevata frequenza di acquisto o entrambi). La prova è che sul mercato operano esercizi di diverse insegne che a parità di formati e di superficie esprimono valori di produttività (fatturato per mq) molto diversi. 2. Il consumatore si rivolge al punto di vendita A, o a quello B, o a entrambi, perché influenzato dalla distanza, o meglio, dal tempo di accesso. Anche questa scoperta dell’acqua calda, tanto più vera quanto maggiore è la diffusione di esercizi tra loro piuttosto simili e quindi in gran parte fungibili, è verificata dalle analisi statistiche sui clienti. La tendenza di questo comportamento è rappresentabile con una curva (grafico A). Grafico A quote di mercato (%)

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tempo di accesso (minuti)

La leggibilità di questa curva è immediata: l’esercizio (A o B o Z) raccoglie

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terminata dalla propensione dei consumatori residenti nel polo a servirsi dell’esercizio A rispetto agli altri esercizi • b = componente della quota Q determinata dalla distanza del polo dall’esercizio A • t = tempo di accesso all’esercizio A I valori della quota di mercato Q definiti dai valori di a e di b risulteranno diversi per ogni polo e potranno essere rappresentati con una linea spezzata di questo tipo (grafico C).

Grafico B

Grafico C

il 30% della spesa dei consumatori residenti a 3’ di distanza, il 10% della spesa dei residenti a 9’ e così via. Per la precisione, le curve gravitazionali che descrivono questo comportamento saranno più d’una, diverse, seppure dello stesso tipo, in relazione al ruolo che l’esercizio gioca sul mercato; esse saranno cumulate a seconda del ruolo effettivamente espresso (grafico B). 3. Il consumatore è infedele. Non ricorre a un solo fornitore, ma ne utilizza diversi, teoricamente anche tutti quelli che può raggiungere in un tempo accettabile. E si rivolgerà a loro secondo modalità e quantità

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variabili in funzione sia della percezione/opinione che ha di loro (migliore/peggiore), sia della distanza. Possiamo sintetizzare matematicamente quanto espresso nei tre assunti di base appena spiegati sopra, mediante la seguente relazione: QA = a . bt

in cui: • QA = quota di mercato che da una delle micro-zone in cui possiamo suddividere il territorio (definite poli e in cui si presume concentrata la domanda) gravita sull’esercizio A • a = componente della quota Q de-

Se conoscessimo i valori della relazione QA = a • bt per ciascun polo potremmo stimare il fatturato teorico del supermercato A con due operazioni banali: la trasformazione della quota di mercato Q, di ciascun polo, in fatturato e la ∑ dei fatturati provenienti da tutti i poli. Poi potremmo confrontare il fatturato teorico (derivante dall’applicazione delle relazioni QA = a . bt) con quello reale, cioè quello effettivamente realizzato dal supermercato A. Se il fatturato teorico fosse uguale, o ragionevolmente simile, a quello reale, allora potremmo concludere che la relazione QA = a . bt funziona, nel senso che fotografa il comportamento dei consumatori nei confronti del supermercato A. Se invece il fatturato teorico fosse diverso da quello reale allora la relazione non funziona e occorrerebbe individuarne un’altra, dello stesso tipo ma con valori diversi. Se poi fossimo in grado • di calcolare le relazioni Q = a . bt per tutti gli esercizi esistenti nel territorio (non solo, quindi per l’esercizio A) • e se i loro fatturati teorici fossero uguali (o ragionevolmente simili) a quelli reali allora avremmo fotografato il comportamento d’acquisto dei consumatori residenti nel territorio nei confronti di tutti gli esercizi operanti nello stesso. Sarebbe fantastico, ma è possibile? Sì, e c’è un solo modo, concettualmente

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semplice, per farlo: per tentativi. Ed è esattamente quello che il modello Simula fa, grazie ai moderni computer (stupidi, almeno per ora, ma grandi e veloci lavoratori) attraverso: a) identificazione del territorio di riferimento, uno spazio geografico attorno al pivot (ricordiamo che il pivot è il luogo in cui si pensa di realizzare il nuovo supermercato). b) costruzione di un grafo del territorio, cioè un insieme di punti (poli) collegati da linee (le strade). c) georeferenziazione sul grafo di tutte le variabili che definiscono la domanda (mercato teorico della popolazione) e l’offerta (gli esercizi). d) attribuzione a ciascuno degli esercizi di un valore numerico, definito peso, che ha una funzione essenziale: influenza i valori a delle relazioni QA = a . bt . Concettualmente il peso rappresenta la sintesi di tutte le variabili che contribuiscono a fare di un esercizio un vincitore, ovvero un mediocre, ovvero un perdente agli occhi del consumatore: ampiezza e profondità dell’assortimento, esposizione, prezzi, pubblicità, servizio, parcheggio, promozioni, sorriso degli addetti, e via discorrendo. In altre parole, il peso di un esercizio ne esprime la capacità competitiva nello scenario territoriale e concorrenziale analizzato. Il valore del peso, che risulterà diverso per ognuno dei concorrenti (anche se esiste la teorica possibilità di esercizi concorrenti con peso uguale) può influire notevolmente sul fatturato teorico. e) attivazione di un processo iterativo (ecco l’utilità del nostro cervellone elettronico che fa calcoli alla velocità della luce) che scopre, per approssimazioni successive, il valore del peso degli esercizi calibrandolo fino a quando gli scostamenti tra fatturati teorici (derivanti dal modello) e reali (conosciuti) di tutti gli esercizi risulteranno compresi entro scostamenti i cui limiti di variazione possono essere predefiniti.

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Più ridotta è la variazione accettata più numerose saranno le iterazioni. Arrivati a questo punto il modello ha identificato il valore delle quote di mercato gravitanti da ogni polo su tutti i supermercati secondo relazioni che si presumono esatte in quanto i fatturati teorici che esse hanno calcolato risultano uguali ai fatturati reali. Ma sarà vero che il supermercato G ottiene il 13,6% del mercato teorico del quartiere che abbiamo ipotizzato all’inizio? Forse no, tanto che se allargassimo o riducessimo le dimensioni dell’area esaminata, quel 13,6% cambierebbe (forse in 12,8% o in 15,3%). Questo, però, anziché essere un minus deve considerarsi un punto di forza: la verifica della validità del modello. Perché anche se i valori delle relazioni e del peso che contribuisce a definirli cambiassero per effetto dell’ampliamento o della riduzione del territorio di riferimento (alla sola condizione di non cambiare la localizzazione del pivot), il modello troverebbe comunque fatturati teorici uguali a quelli reali. Miracolo? Sì, della matematica. La conclusione pratica è che il modello Simula ricostruisce una situazione virtuale che interpreta correttamente il comportamento d’acquisto dei consumatori (anche se probabilmente non vero), in quanto fornisce risultati esatti. E potremo apprezzare il suggerimento di Einstein, uno che di modelli se ne intendeva: “non chiedetevi perché, chiedetevi e se?”. Bene, abbiamo trovato risposta alla prima delle domande iniziali, ricordiamola: a) misurare le propensioni/ abitudini d’acquisto dei consumatori. Ma cosa rispondiamo alla seconda domanda (legata all’esigenza di stimare il fatturato di un nuovo esercizio)? Basterà inserire un nuovo esercizio, di peso conveniente, nel punto in cui è collocato il pivot (il luogo in cui si pensa di realizzare il nuovo supermercato) e far rigirare il modello che ricalcolerà le relazioni di tutti gli

esercizi e i fatturati, compreso quello nuovo. E il risultato (fatturato) del nuovo esercizio sarà influenzato dal comportamento di acquisto dei consumatori di quel territorio che il modello ha in precedenza fotografato. Scontato dire che l’ingresso di un nuovo player modificherà questo comportamento d’acquisto e farà risentire i suoi effetti sugli operatori esistenti; effetti che, tra l’altro, il modello Simula calcolerà fornendo altre interessanti informazioni (per esempio: quanto perderanno i concorrenti in termini di fatturato, oppure quanto perderà il nostro esercizio - se ce ne è uno se aprisse un concorrente, oppure di quanto si innalzerà la quota di mercato complessiva degli esercizi della tipologia supermercati sul territorio considerato). È evidente che la definizione del peso del nuovo esercizio è cruciale e i modi per definirlo costituiscono un tema di grande interesse che, tuttavia, non vogliamo trattare in questa sede, limitandoci a dire che per identificarlo si possono utilizzare anche altri modelli. Ricordando che concettualmente il peso esprime la capacità competitiva di un esercizio, possiamo supporre che un’insegna sappia come si posiziona nei confronti dei concorrenti e poiché il modello fornisce il valore del peso dei vari concorrenti allora l’identificazione del peso del nuovo esercizio non appare troppo problematica. Naturalmente l’applicazione del modello Simula richiede la conoscenza del format del nuovo esercizio. Ma se il format fosse completamente nuovo? Allora tanti complimenti, il mercato italiano ne ha un gran bisogno. Ma quanto potrebbe fatturare? Spiacenti, ma a questa domanda nessun modello potrà mai rispondere, alla faccia della tecnologia e di Albert Einstein. UN CASO REALE 1 - Scegliamo un punto sul territorio, quello in cui vorremmo insediare il nostro nuovo supermercato (il pivot

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nel modello) e costruiamo l’isocrona dei 20’.

2 - Identifichiamo quali supermercati, ipermercati e discount (che definiremo player) ci sono nei 20’. 3 - Per ciascuno di essi calcoliamo l’isocrona (max) dei 30’, in cui presumiamo si esaurisca la capacità attrattiva dell’esercizio (si potrebbe anche considerare un limite diverso per le diverse tipologie: per esempio, 40’ per gli ipermercati, 10’ per i discount) Il limite estremo delle isocrone massime di tutti i player sarà il territorio su cui applicheremo il modello.

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mappa 1

Dei player conosciamo superficie, tipologia, fatturato e distanza dal pivot (espressa in minuti di tempo di accesso); nonostante il caso sia reale non li identificheremo per nome e cognome semplicemente perché qui non serve. È di seguito riportata la consistenza degli esercizi esistenti nel territorio (tabella 1) e considerati nell’esempio successivamente circostanziato. 5 - A questo punto il modello Simula calcolerà, attraverso l’individuazione dei pesi, i valori delle relazioni Qi = a . b t

4 - Di questo territorio costruiamo il grafo: nel caso svolto esso risulta costituito da oltre 20.000 poli appartenenti a 33 comuni, in cui risiedono più di 1,3 milioni di abitanti, e da oltre 30.000 rami per circa 3.700 km, con una velocità media di 26,9 km/h. Ai diversi poli dello stesso riferiamo, georeferenziandole, le informazioni sulla domanda e sui player (mappa1).

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di tutti i player e, da esse, i fatturati teorici che confronteremo con quelli reali. Questi i risultati, riportati per tipologie aggregate, ottenuti arrestando il processo di calibratura quando il fatturato reale di ogni esercizio risultava diverso da quello teorico per un +/- 5% (tabella 2). Inseriamo ora un nuovo esercizio (un grande supermercato), nel punto identificato come pivot e visualizzato sul grafo che, ridotto rispetto a quello precedente, è di seguito riportato (mappa 2).

Consistenza degli esercizi esistenti - tabella 1 n. esercizi sup. vendita (mq) Tipologia ipermercati 19 117.300 supermercati 36 48.750 discount (grandi) 9 7.300 64 173.350 Totale

Fatturati teorici e reali dei player - tabella 2 n. peso fatturato reale Tipologia eser. medio (mio euro) ipermercati 19 78,8 949,0 supermercati 36 22,0 346,8 discount (grandi) 9 11,4 37,0 64 37,4 1.332,8 Totale

fatturato alim. (mio euro) 949,0 346,8 37,0 1.332,8

fatturato teorico var% fatt. (mio euro) teorico/reale 973,8 2,6 349,0 0,6 36,4 -1,6 1.359,2 2,0

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mappa 2 - ESERCIZI esistenti nel comune del pivot

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GRAFICO D Correlazione tra la superficie degli esercizi della tipologia grande supermercato e il peso da essi assunto in fase di calibratura del modello gravitazionale teorico

L’assegnazione del peso al nuovo esercizio può essere agevolata dalla lettura del grafico che rappresenta la situazione in essere in termini di peso assunto dai vari concorrenti all’interno della tipologia e riportato nel grafico D: Assegniamo al nuovo supermercato, di 1.500 mq, un peso uguale a 19 e facciamo rigirare il modello. Simula identificherà: • fatturato teorico del nuovo esercizio, che risulta pari a 11,2 milioni di euro • i nuovi valori delle relazioni  Qi = f(t) = a . bt di ogni competitor • il nuovo fatturato teorico di ogni competitor • lo scostamento % tra fatturato teorico dopo l’apertura del nuovo supermercato e quello reale (calibrato) dei competitor (vedi tabella 3) n

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Effetti indotti dal nuovo supermercato - tabella 3 Esercizio

Tipologia

S.V. (mq)

variazione % fatt. alimentare

A

ipermercato

5.800

-1.88

B

ipermercato

4.800

-0.72

C

supermercato

2.000

-0,52

D

discount

950

-20,08

E

discount

550

-19,91

F

supermercato

500

-8,39

G

supermercato

450

-

totale esercizi comune del pivot

15.050

-2.83

totale esercizi comune del pivot + nuovo supermercato

16.550

7,72

totale esercizi altri comuni

158.300

-1,27

totale esercizi

173.350

-0,47

totale esercizi + nuovo supermercato

174.850

0,37

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supplem. a MARK UP 183 - novembre 2009 - Anno XVI

Vedi a pagina Baggiovara center 

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Sincron Inova

5-6, 14

Centroborgo 

10-13

VirtualMarket

6, 14, 17

Centro Meridiana

10-13

Vittoria 

Crevalcore 2 

10-13

Von Neumann John

E. Leclerc-Conad

17

Einstein Albert

21

Futura 

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Grandemilia 

10-13

I Ciliegi 

10-13

I Gelsi

10-13

I Giardini

10-13

I Petali

10-13

I Portali 

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Il Borgogioioso

10-13

Il Correggio

10-13

Il Melograno

10-13

Il Sole

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L’Ariosto

10-13

La Rotonda

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Le Magnolie

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Mediamarket

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Media World

6, 14

Meridiana 

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Nordiconad

9

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Il Sole 24 ORE Business Media S.r.l. Sede legale - Direzione - Redazione via Patecchio, 2 - 20141 Milano Centralino 02 39646.1 - Fax 02 39646.193 Presidente: Eraldo Minella Amministratore Delegato: Antonio Greco Direttore Editoriale: Mattia Losi

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Registrazione del Tribunale di Milano n. 148 del 19/3/94 Iscritto al R.O.C. con il n. 6357 del 10/12/2001 ISSN 1122 - 8873

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Panorama 

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Pianella 

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Porta Marcolfa 

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Quinzio

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Reggio Sud

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10-13

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