RiceRche di meRcato e bacini d 'utenza - B2B24 - Il Sole 24 Ore

- Novembre 2009
i RepoRt di
Il Sole 24 ORE Business Media Srl - via G. Patecchio 2 - 20141 Milano Anno XVI - Supplemento a MARK UP 183 - novembre_2009
i RepoRt di
RiceRche di meRcato
e bacini d’utenza
Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali
Novembre 2009
RiceRche di meRcato e bacini d’utenza
Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali © riproduzione riservata

2 - Novembre 2009
i RepoRt di
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 17
a ottimizzare gli investimenti
Simula individua le performance
reali dei mercati 18
Link utili
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i RepoRt di
La perfezione non compensa
errori di location
Ipotizziamo di aver sviluppato il più bel centro commerciale
d’Italia: riuscitissimo in tutti gli aspetti, da
quelli concettuali e progettuali fino ai dettagli tecnicocostruttivi,
e per soprammercato aderente ai canoni più
aggiornati della sostenibilità, con servizi all’avanguardia,
da quelli basici fino alle più innovative dotazioni tecnologiche
e strutturali. L’ipotetico promotore contemplerebbe
questa iniziativa con legittima ammirazione e un tantino
di stupore, come un genitore sgranerebbe gli occhi
di fronte a un figlio sano e perfetto. Saremmo allora così
spietati da fargli notare che tutto questo ben di Dio non è
valso a nulla, perché il bellissimo centro commerciale-fi-
glio è stato concepito e creato
in una posizione o location
sbagliata?
L’errore nella scelta della location
comprometterà il destino
del centro commerciale,
dai primi vagiti alla maturità.
E qui tocchiamo il punto
dolente: un centro commerciale
(ma il discorso vale
anche per qualunque punto
di vendita) può essere una
metafora dell’esistenza umana.
Una precisa analisi preliminare
del bacino d’utenza
rappresenta uno strumento
indispensabile per valutare
il successo di uno shopping
center, soprattutto se con-
dotta ex ante. Far nascere un complesso immobiliare/commerciale
in un ambito che non prevede i flussi di clientela
necessari al suo sostentamento e all’eventuale, anzi sperato,
successo, è come - e qui permetteteci il ritorno al discorso
figurato - concepire un figlio eventualmente dotato
di attitudini artistiche e/o letterarie in un ambito sociale
e culturale diametralmente opposto alle aspirazioni
dei genitori o agli eventuali “penchant” del pargolo stesso.
Sviluppare un centro commerciale in una posizione sbagliata
(che non vuol dire necessariamente in un’area sbagliata)
può sortire lo stesso errore commesso da un’ipotetica
famiglia di cittadini onesti ma poveri, che abitano in
Swot ANALySIS dI UN CENtRo CommERCIALE
S(trenghts)
• Ottima realizzazione
• Mix merceologico calibrato
• Servizi mainstream e
innovativi
• Area
o(pportunities)
• Marketing differenziante
• Promozioni
• Innovazioni di mix
merceologico
un quartiere difficile e mettono al mondo un figlio genio
e bravo a scuola: questo figlio, a meno che non intervengano
fattori casuali o provvidenziali, è destinato al flop
in partenza, a causa della totale asimmetria tra bacino
d’utenza (rappresentabile metaforicamente nel quartiere
difficile) e indole del prodotto (il ragazzo in questione). In
altre parole, la più bella creatura (leggi “centro commerciale”)
non varrà nulla perché posizionato (la famigerata
“location”) in un contesto sociale, economico e competitivo
che non permetterà la piena implementazione del progetto
originario. In un mondo ideale, i genitori dovrebbero
applicare gli stessi algoritmi usati da una società lea-
w(eaknesses)
• Location (scarsi flussi,
eccesso d’offerta e pressione
competitiva, scarsa
accessibilità, ecc.)
t(hreats)
• Erosione quote di mercato
• Diminuzione di valore
Un’errata location può eclissare i numerosi punti SO di un centro
commerciale Fonte: elaborazione dell’autore © MARK UP
der in ricerche di mercato
per la grande distribuzione
e l’industria dei centri commerciali,
quale Sincron Inova,
per far sì che il progetto
(metafora per figlio) venga
concepito in una location
che garantisca, in virtù
dei giusti flussi di opportunità
e occasioni (leggi “bacino
d’utenza”) la piena realizzazione
dei target aspirazionali.
Sembra una constatazione
banale, ma all’errato
calcolo dei bacini
esistenziali è attribuibile il
90% delle ragioni che motivano
l’insuccesso, o la non
adeguata performance, di
un individuo. Donde l’equivalenza centro commercialeessere
umano. Insomma, e scusateci la franchezza, quanti
Montale, Picasso o Strawinski vengono concepiti “in sterquilino
vel in fornicibus, numquam in aedibus aoniis”, come
direbbero gli antichi romani? Stiamo camminando sul
filo del paradosso, ma l’analogia bacino d’utenza-milieu
esistenziale è quanto mai aderente, nonché attuale.
Dunque, in sintesi: analizzare il contesto e poi creare. Non
viceversa, come facciamo noi, seguendo un processo ex
post, per cui siamo portati a concepire e creare per poi
renderci conto delle avverse condizioni della location nella
quale abbiamo realizzato il progetto. Roberto Pacifico
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Approccio innovativo all’analisi
di territorio, player e mercato
La 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
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 anni in Sincron
Inova, società nata quasi 0 anni fa,
nel 970 (allora si chiamava Sincron),
già con una evidente vocazione alle
ricerche di mercato per la grande distribuzione.
Nel 99 è stata rinominata
Sincron Inova per evidenziare,
appunto, l’aspetto innovativo nell’approccio
e nell’elaborazione degli strumenti
d’analisi.
“I prodotti rimangono sostanzialmen-
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”.
È dunque la crescente competizione
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 20-2 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 .000 centri commerciali esistenti
in Italia: bisognerebbe conside-
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are 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 .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"
- Novembre 2009
i RepoRt di
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 0’ - diventa un’informazione
statisticamente importante,
ma non sufficientemente esaustiva,
soprattutto per gli operatori di
mercato.
È corretto parlare di geomarketing?
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, 2 ore su 2 , 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 lavorare
meglio con i leader di mercato.
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 profilo
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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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 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-
7 - Novembre 2009
i RepoRt di
Visitors, un modello
gravitazionale alternativo
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
.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
.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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o (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:
- Novembre 2009
Ampiezza
del bacino
di utenza
i RepoRt di
0
MC (capacità competitiva)
Hp4 > QG (quote di gravitazione) = ƒ
(mC, d), dove:
mC Ampiezza = massa critica (attrattività),
d del = bacino distanza QG dei consumatori dal centro.
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 commer-
0
ciale. 0 MC (capacità competitiva)
La funzione, di tipo esponenziale, t (distanza) uti-
lizzata e la sua rappresentazione sono:
QG
43 abit.
Polo
100 abitanti
QG = a 1
MC
57 abit.
CC1
0
CC1
t dist (distanza) = 15’
MC = 200
dist = 10’
Hp5: MC = > 100 comportamento di scelta dei
consumatori tra le diverse alternative
L’ipotesi è che i consumatori residenti
nelle aree di sovrapposizione di più
centri commerciali:
• si rivolgano Polo a tutte le alternative
commerciali 100 abitanti raggiungibili con un ragionevole
tempo di accesso; 57 abit.
43 abit.
• con modalità e frequenze diverse;
• in funzione delle capacità attrattive CC1
dei CC1 diversi centri (MC) e della distan-
dist = 15’
za dagli stessi.
MC = 200
L’equazione dist = 10’ utilizzata è la seguente:
MC = 100
Ampiezza
del bacino
di utenza
Pj
MCx
PA xj = ——————— x ————
n MCi ∑
t xj
i=1 t ij
0
MC (capacità competitiva)
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:
ripartizione 0 di 00 abitanti residen-
t (distanza)
ti in un punto del territorio (polo) su
2 centri, il primo dista 0 minuti e ha
capacità attrattiva (MC) pari a 00, il
secondo dista minuti e ha capacità
attrattiva pari a 200:
43 abit.
Polo
100 abitanti
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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CC1
dist = 10’
MC = 100
57 abit.
CC1
dist = 15’
MC = 200

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 +/- 0%) 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 = 00) 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 = 0 e B = 30, 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 903/Washington
9 7), “… ci si aspetta semplicemente
che funzioni”; se funziona, nel
9 - Novembre 2009
i RepoRt di
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 = 2 .000
mq; superficie di vendita dell’ipermercato
= . 00 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
0 - Novembre 2009
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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
tab. 1 - Centri commerciali presenti nei 40’
Fasce Codice
isocrone mappa
Insegna Provincia Comune Indirizzo Superficie
(mq)
dall’isocrona massima dei 30 minuti
auto - fig. ) e identificazione dei concorrenti
nel bacino dei 0 minuti di
percorrenza con autovettura (tab. ).
Step 2
Definizione delle aree di sovrapposi-
Ipermercato Superficie
Iper (mq)
Negozi
(n.)
distanza
(minuti)
00’-10’ 1 I Portali Modena Modena Via dello Sport 50 22.309 Ipercoop 8.250 50 8,6
2 I Gelsi Modena Modena Via Vignolese 815 6.620 Coop 1.600 - 9,4
10’-20’ 3 Grandemilia Modena Modena Via Emilia Ovest 1.480 -
Loc. Cittanova
4 La Rotonda Modena Modena Strada Morane 500 18.295 E.Leclerc-
Conad
5 Baggiovara
Center
Modena Modena Via Luigi Settembrini 201
ang. Via Giardini
40.000 Ipercoop 11.800 85 10,3
6.850 50 13,2
3.431 Conad 1.500 19 13,5
6 I Giardini Modena Formigine Via Giardini Nord 77 5.965 Coop 2.500 6 17,5
7 Il Sole Reggio Emilia Rubiera Via Togliatti 1 12.875 Coop 1.300 19 18
20’-30’ 8 Le Magnolie Modena Castelfranco
Emilia
Via Loda 6 6.800 Coop 2.450 14 20,5
9 Il Borgogioioso Modena Carpi Via dell’Industria 32 26.901 Ipercoop 9.500 27 22,4
10 Panorama Modena Sassuolo Via Archimede 9 11.000 Panorama 5.000 14 22,5
11 L’Ariosto Reggio Emilia Reggio Emilia Viale Rodolfo Morandi 16 17.650 Ipercoop 6.500 28 24,4
12 I Petali Reggio Emilia Reggio Emilia P.le Atleti Azzurri d’Italia 28.500 - - 54 25,6
13 Meridiana Reggio Emilia Reggio Emilia Via Kennedy 31/H 21.500 Ipersi 3.800 32 29,5
14 Il Correggio Reggio Emilia Correggio Piazzale Finzi 12.000 Coop 2.400 13 29,5
30’-40’ 15 Porta Marcolfa Bologna San Giovanni
In Persiceto
16 Reggio Sud Reggio Emilia Reggio Emilia Via Maiella 59 ang. Via
Che Guevara
V.le della Repubblica 3/7 10.492 Coop 3.400 18 30,8
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
19 I Ciliegi Modena Vignola 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 21.887 Ipercoop 7.150 34 36,3
22 Crevalcore 2 Bologna Crevalcore Via Amendola 330 5.380 Coop 1.200 18 37
23 Centro
Meridiana
Bologna Casalecchio
Di Reno
Piazza degli Etruschi -
Via Aldo Moro
33.085 Esselunga 4.000 48 37,2
24 Il Melograno Bologna Bazzano Via Gordini 24 5.662 Carrefour 2.600 21 37,7
25 Pianella Reggio Emilia Cavriago Via Brodolini 8 7.000 Coop 2.000 14 38,6
Fonte: Sincron Inova
RiceRche di meRcato e bacini d’utenza
Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali © riproduzione riservata

zione dei bacini e calcolo della popolazione
referente a ogni centro commerciale
esistente (vedi pagine precedenti
paragrafo Hp “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 %.
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 . 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-
- Novembre 2009
i RepoRt 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
Grandemilia 987 18.943 23.252 14.248 40.138 35.790 133.358
La Rotonda 9.900 17.020 9.654 10.294 10.458 17.464 74.790
Baggiovara Center 1.556 3.562 4.162 2.856 1.831 3.315 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
Panorama 8.422 6.782 3.494 3.784 3.565 3.115 29.162
L’Ariosto 5.962 22.386 9.899 8.336 22.983 62.542 132.108
I Petali 3.578 18.962 10.205 6.116 17.445 32.131 88.437
meridiana 13.491 13.856 7.136 7.215 9.992 20.959 72.649
Il Correggio 5.929 1.776 3.309 5.872 6.754 8.392 32.032
Porta marcolfa 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
Futura 6.857 2.339 3.594 6.466 4.073 3.046 26.375
Centroborgo 15.845 54.774 103.203 68.307 26.891 35.169 304.189
Crevalcore 2 7.668 2.553 4.449 2.740 15.340 14.502 47.252
Centro meridiana 34.816 50.044 84.404 83.643 30.117 30.499 313.523
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, - , milioni (di cui l’ % sottratto
ai centri commerciali concorrenti)
b) provenienza di tali visitatori, così
composta: , % dal comune di
Modena, 23, % dai restanti comuni
della provincia, 7, % dalla provincia
di Reggio Emilia e 0,3% dalla
provincia di Bologna (fig. - 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
RiceRche di meRcato e bacini d’utenza
Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali © riproduzione riservata

300
250
200
150
100
50
0
209
39
307
2 - Novembre 2009
189
49 48
39
24
i RepoRt di
Calcolo dell’indice di potenziale dei centri esistenti
Fonte: Sincron Inova
184
72
179
141141
67 70
37 49
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
26
48 59
183
53
206
42 39
Fig. 3 - Grandemilia e I Portali sono i due centri
commerciali con il più alto indice di potenziale
Fig. 4 - La mappa qui a fianco rappresenta le
quote di penetrazione del nuovo centro nei vari
comuni interessati
RiceRche di meRcato e bacini d’utenza
Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali © riproduzione riservata

Fig. 5 - Gli effetti negativi sui centri
commerciali esistenti potrebbero essere mitigati
da un aumento della propensione all'utilizzo
dei centri nel loro complesso
c) gli indici di potenziale dei diversi
centri a seguito dell’apertura del
nuovo centro (fig. );
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.
3 - Novembre 2009
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
i RepoRt di
Indici di potenziale dei centri in seguito all'apertura
250
200
150
100
50
0
173
33
Fonte: Sincron Inova
263
164
21
46 46
35
167
66
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.
RiceRche di meRcato e bacini d’utenza
Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali © riproduzione riservata
174
137 138
62 69
37 48
tab. 3 - Impatto sui principali competitor
26
48 58
183
53
206
42 39
Centro commerciale Perdite stimate (%)
I Portali 15,5 - 18,9
Grandemilia 13,0 - 15,8
I Gelsi 12,6 - 15,4
La Rotonda 12,3 - 15,0
Baggiovara Center 10,5 - 12,8
I Giardini 8,8 - 10,8
Il Borgogioioso 8,3 - 10,2
Panorama 8,1 - 10,0
Il Sole 6,0 - 7,3
Il Correggio 5,5 - 6,8
Le Magnolie 4,6 - 5,7
L’Ariosto 2,8 - 3,4
I Petali 2,7 - 3,3
Vittoria 2,6 - 3,2
Meridiana 1,7 - 2,1
Quinzio 1,6 - 2,0
Porta Marcolfa 1,5 - 1,9
Reggio Sud 1,2 - 1,4
Crevalcore 2 1,0 - 1,2
Futura 0,9 - 1,1
I Ciliegi 0,4 - 0,5
Il Melograno 0,3 - 0,4
Pianella 0,2 - 0,3
Centroborgo 0,1 - 0,2
Centro Meridiana -
Fonte: Sincron Inova
192

- Novembre 2009
i RepoRt di
Le posizioni giuste,
veri asset di Mediamarket
Nell’ottobre del 99 , 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 00 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-
Nicola Conti
responsabile sviluppo Mediamarket
ta, Mediamarket si è dotata di Virtual-
Market 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
RiceRche di meRcato e bacini d’utenza
Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali © riproduzione riservata

- Novembre 2009
i RepoRt di
La ricerca seria meriterebbe
maggiori riconoscimenti
di consulenza immobiliare
si rivolge a una platea pro-
L’attività
fessionale 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,
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
RiceRche di meRcato e bacini d’utenza
Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali © riproduzione riservata

- Novembre 2009
i RepoRt di
Modelli matematico­statistici
e analisi empirica
Molte 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-
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
RiceRche di meRcato e bacini d’utenza
Urbanistica ❖ Real Estate ❖ Centri Commerciali © riproduzione riservata

7 - Novembre 2009
i RepoRt di
I modelli gravitazionali aiutano
a ottimizzare gli investimenti
La 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 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:
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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- Novembre 2009
i RepoRt di
Simula individua
le performance reali dei mercati
Simula, 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:
. ha senso aprire un nuovo esercizio
(per esempio, un supermercato di
2. 00 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-
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 3, %
single, per il 9, % laureati, per il
9, % casalinghe/i, e che per raggiungere
con l’auto il supermercato A impiegano
da a 9 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
, cui si aggiungono ipermercati
e 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 0% 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
% 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’ 0% 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 % 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 % 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
9 - Novembre 2009
i RepoRt di
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 0 quartieri, si mangerebbe
il % del budget di quest’anno
destinato a studi e ricerche, budget
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 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:
. 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).
tempo di accesso (minuti)
La leggibilità di questa curva è immediata:
l’esercizio (A o B o Z) raccoglie
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quote di mercato (%)
Grafico A

20 - Novembre 2009
Grafico B
Grafico C
il 30% della spesa dei consumatori residenti
a 3’ di distanza, il 0% 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
i RepoRt di
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-
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).
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 Q A = a . b t ) 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 Q A = a . b t 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 . b t 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
Q A = a . b t .
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.
2 - Novembre 2009
i RepoRt di
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 3, % del mercato teorico
del quartiere che abbiamo ipotizzato
all’inizio? Forse no, tanto che se allargassimo
o riducessimo le dimensioni
dell’area esaminata, quel 3, % cambierebbe
(forse in 2, % o in ,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, 0’ per gli
ipermercati, 0’ per i discount)
Il limite estremo delle isocrone massime
di tutti i player sarà il territorio su
cui applicheremo il modello.
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 ,3 milioni di abitanti, e da oltre
30.000 rami per circa 3.700 km, con
una velocità media di 2 ,9 km/h.
Ai diversi poli dello stesso riferiamo,
georeferenziandole, le informazioni
sulla domanda e sui player (mappa1).
22 - Novembre 2009
i RepoRt di
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
Q i = a . b t
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
+/- % (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
tipologia n. esercizi sup. vendita (mq) fatturato alim. (mio euro)
ipermercati 19 117.300 949,0
supermercati 36 48.750 346,8
discount (grandi) 9 7.300 37,0
totale 64 173.350 1.332,8
Fatturati teorici e reali dei player - tabella 2
tipologia
n.
eser.
peso
medio
fatturato reale
(mio euro)
fatturato teorico
(mio euro)
var% fatt.
teorico/reale
ipermercati 19 78,8 949,0 973,8 2,6
supermercati 36 22,0 346,8 349,0 0,6
discount (grandi) 9 11,4 37,0 36,4 -1,6
totale 64 37,4 1.332,8 1.359,2 2,0
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23 - Novembre 2009
i RepoRt di
mAPPA 2 - ESERCIZI ESIStENtI NEL ComUNE
dEL PIVot 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 . 00 mq, un peso uguale a 9 e
facciamo rigirare il modello.
Simula identificherà:
• fatturato teorico del nuovo esercizio,
che risulta pari a ,2 milioni di
euro
• i nuovi valori delle relazioni
Q i = f(t) = a . b t 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
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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