Рассмотрим рыночное пространство, на котором находятся 9 точек для размещения торгового объекта. Каждая точка характеризуется определенным набором признаков, которые будут оценены по пятибалльной шкале (см. Приложение А, Таблица А.1).
Однако указанные факторы привлекательности важны для покупателей в разной степени. Поэтому необходимо определить относительную важность каждого из факторов привлекательности. Для этого на основе опросов покупателей экспертным путем присвоили факторам привлекательности определенный коэффициент весомости. Коэффициент весомости может изменяться в пределах от 0 до 1. В сумме коэффициенты весомости всех факторов должны давать 1. (См. Приложение В, Таблица В.1)
Методом опроса были выявлены факторы привлекательности торговых точек, т.е. респонденты указывают критерии выбора магазинов для покупки.
Опрос выявил факторы привлекательности при выборе магазина для покупателей одного из рыночных пространств населенного пункта. Полученные балы были скорректированы соответствующими весовыми коэффициентами и просуммированы в общий оценочный балл по каждой точке (см Приложение C, Таблица С.1).
По общему оценочному баллу наиболее привлекательной торговой точкой будет точка А.
Однако для выявления рейтинга торговой точки мы воспользовались таксонометрическим методом, реализованным в систем компьютерной алгебры Mathcad. Для этой цели была написана программа пузырьковой сортировки по критерию минимума отклонений (Rating1) и максимума скалярного произведения (Rating2):
Составим матрицу показателей для рейтинговой оценки торговой точки методом таксонометрии:
m- количество строк матрицы/
Вычислим среднее значение каждого показателя, его дисперсию и стандартное отклонение:
- индекс торговой точки
- среднее значение параметра - ой торговой точки;
- дисперсия параметра - ой торговой точки;
- стандартное отклонение параметра - ой торговой точки.
Центрируем и нормируем строки матрицы. Для этого из каждого элемента строки вычитаем соответствующее среднее и делим разность на стандартное отклонение
Для упрощения дальнейшей работы транспонируем матрицу.
Определим наилучшее значение относительного показателя в каждой строке:
Выделяем строки (столбцы) и находим максимальные элементы:
Эталонное значение показателей помещаем в вектор Z:
Вычисляем модули отклонений столбцов исходной матрицы показателей от эталонных значений (можно вычислять и квадраты отклонений):
Полученный вектор представляет собой рейтинговую оценку торговой точки. Чем меньше отклонение показателей торговой точки от эталонного вектора, тем выше ее рейтинг.
Проекция (скалярное произведение) показателей предприятия на эталон так же может быть принято в качестве меры обобщенного показателя (рейтинга). Чем больше СП, тем выше рейтинг предприятия
Проведенные вычисления рейтинговой оценки потенциального размещения торговой точки показали, что по модулям отклонения показателей от эталонной торговой точки наиболее привлекательной для потребителей будет точка С (№ 3). Таким образом, с помощью метода контрольного списка нам удалось провести исследование заданных мест расположения торговой точки на рыночном пространстве населенного пункта и при этом учесть наиболее важные факторы привлекательности и выгодности размещения торгового объекта.