Huff Modeling ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

Huff Modeling သည် အဓိကအားဖြင့် ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာ ဆန်းစစ်မှုတွင် အသုံးပြုသော နည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး သီးခြားတည်နေရာများသို့ ဖောက်သည်များ ဆွဲဆောင်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် စတိုးဆိုင်၏ ပထဝီဝင်တည်နေရာ၊ စတိုးဆိုင် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှု၏ မူလဆွဲဆောင်မှု၊ နှင့် ဖောက်သည်အလားအလာများ ခရီးသွားရမည့် အကွာအဝေး စသည့် အချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ ဤအချက်များကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် Huff Modeling သည် မတူညီသော ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာများ၏ ရောက်ရှိနိုင်မှုနှင့် ထိရောက်မှုနှင့် ပတ်သက်သော သုံးသပ်ချက်များကို ပေးသည်။

Huff Model အသုံးပြုမှု ကိစ္စရပ်များ:

1. ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာ ခွဲခြားခြင်း: တည်နေရာ ထူးခြားချက်များနှင့် ဖောက်သည်လူဦးရေဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကဲ့သို့ အချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်ဈေးကွက်ကို ဖောက်သည်များ ဈေးဝယ်လေ့ရှိသော ပထဝီဝင်ဒေသများဖြစ်သည့် သီးခြားကုန်သွယ်ရေးဧရိယာများအဖြစ် ခွဲခြားပါ။

2. ဖောက်သည်တည်နေရာများ: ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာတစ်ခုစီအတွင်း သင့်လက်ရှိဖောက်သည်များ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်အလားအလာများ တည်ရှိရာကို ဖော်ထုတ်ပါ။

3. စတိုးဆိုင်/ဝန်ဆောင်မှု ဆွဲဆောင်မှု အကဲဖြတ်ခြင်း: ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာတစ်ခုစီရှိ ဖောက်သည်များအတွက် သင့်စတိုးဆိုင် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှု မည်မျှ ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်ကို အကဲဖြတ်ပါ။ စတိုးဆိုင်အရွယ်အစား၊ ကုန်ပစ္စည်းအမျိုးအစား၊ ဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေး နှင့် အလုံးစုံ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်အပေါ် ခံယူချက်ကဲ့သို့ အချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။

4. ဖြစ်နိုင်ခြေ တွက်ချက်ခြင်း: ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာတစ်ခုအတွင်း ပြိုင်ဘက်များထက် သင့်စတိုးဆိုင်ကို ဖောက်သည်များ ရွေးချယ်နိုင်ခြေကို ဆုံးဖြတ်ရန် Huff Modeling ကို အသုံးပြုပါ။ ဤတွက်ချက်မှုတွင် သင့်စတိုးဆိုင်၏ ဆွဲဆောင်မှုနှင့် ဖောက်သည်များ ခရီးသွားရမည့် အကွာအဝေးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။

5. ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း: ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာတစ်ခုစီ၏ အလားအလာကို မျှတစေရန် ဒေတာကို ဆန်းစစ်ပါ။ ဤအဆင့်တွင် ဖောက်သည်ဆွဲဆောင်မှုနှင့် ဖောက်သည်ထိန်းသိမ်းမှုကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေရန် ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာများ၏ နယ်ပယ်နှင့် အာရုံစိုက်မှုကို ချိန်ညှိခြင်း ပါဝင်သည်။

6. အရင်းအမြစ် ခွဲဝေခြင်း: ဖောက်သည်များ ဆွဲဆောင်နိုင်ခြေ ပိုမြင့်သော ကုန်သွယ်ရေးဧရိယာများသို့ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များကို ဗျူဟာမြောက် ခွဲဝေပါ။ ၎င်းသည် အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ အသုံးပြုနိုင်စေပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် ပြန်လည်ရရှိမှု ပိုကောင်းစေသည်။

Huff Model ဆန်းစစ်ချက် ဖန်တီးခြင်း

Huff ဆန်းစစ်ချက် ဖန်တီးရန်

1. Layers Panel ၏ ထိပ်ပိုင်းတွင် Toolbox ၏ ဂီယာနှင့် ဘီးလှည့်သော့ပုံ အိုင်ကွန်ကို နှိပ်ပါ။
   အဓိက လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပလပ်အင် ရွေးချယ်စရာများပါသည့် ဝင်းဒိုးတစ်ခု ပေါ်လာသည်ကို သင် တွေ့ရပါမည်။
2. "ဆန်းစစ်ချက်" ခေါင်းစဉ် > "မော်ဒယ်များ" ခေါင်းစဉ်ခွဲအောက်ရှိ "လာရောက်နိုင်ခြေ (huff)" လင့်ခ်ကို နှိပ်ပါ။
3. "Prospect Site" ခေါင်းစဉ်အောက်ရှိ "ရွေးချယ်ရန်" ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။
4. စာရင်းမှ marker ကို ရွေးချယ်ရန် နှိပ်ပါ။
5. "Competitors" ခေါင်းစဉ်အောက်ရှိ "ရွေးချယ်ရန်" ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။
6. စာရင်းမှ ဖိုလ်ဒါ ကို ရွေးချယ်ရန် နှိပ်ပါ။
7. "Customers" ခေါင်းစဉ်အောက်ရှိ "ရွေးချယ်ရန်" ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။
8. စာရင်းမှ ဖိုလ်ဒါ ကို ရွေးချယ်ရန် နှိပ်ပါ။
9. "Attractiveness" ခေါင်းစဉ်အောက်တွင် drop-down မီနူးမှ လူဦးရေဆိုင်ရာ ဒေတာကို ရွေးချယ်ပါ။
10. "Alpha" ခေါင်းစဉ်အောက်တွင် ဆွဲဆောင်မှု ပါရာမီတာကို ထည့်သွင်းပါ။

    Alpha သည် တည်နေရာ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်တစ်ဦး၏ ဆွဲဆောင်မှုကို တိုင်းတာသည်။ ၎င်းသည် ဧည့်သည်အလားအလာများ သို့မဟုတ် ဈေးဝယ်သူများအတွက် နေရာတစ်ခုမည်မျှ ဆွဲဆောင်မှုရှိသည် သို့မဟုတ် နှစ်သက်ဖွယ်ကောင်းသည်ကို ထင်ဟပ်စေသည်။ Alpha တန်ဖိုး မြင့်လေ တည်နေရာ ပိုဆွဲဆောင်မှုရှိလေဖြစ်ပြီး လူများ ထိုနေရာသို့ လာရောက်ရန် သို့မဟုတ် ဝယ်ယူရန် ပိုဖြစ်နိုင်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။

11. "Beta" ခေါင်းစဉ်အောက်တွင် အကွာအဝေးကြောင့် ကျဆင်းမှု ပါရာမီတာကို ထည့်သွင်းပါ။

    Beta သည် မော်ဒယ်တွင် အကွာအဝေးအချက်ကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်သည်။ တည်နေရာ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်ထံမှ အကွာအဝေး တိုးလာသည်နှင့်အမျှ လာရောက်ရန် သို့မဟုတ် ဝယ်ယူရန် ဖြစ်နိုင်ခြေ မည်မျှမြန်မြန် ကျဆင်းသည်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ Beta တန်ဖိုး မြင့်လေ လာရောက်မှု သို့မဟုတ် ဝယ်ယူမှု ဖြစ်နိုင်ခြေအပေါ် အကွာအဝေး၏ သက်ရောက်မှု ပိုနှေးကွေးစွာ ကျဆင်းလေဖြစ်ပြီး ဖောက်သည်များနှင့် ပိုနီးသော တည်နေရာများ ပိုဆွဲဆောင်မှုရှိလာကြောင်း ညွှန်ပြသည်။

12. "RUN ANALYSIS" ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။
13. "At Site Probability" နှင့် "ပျမ်းမျှ Customer Probability" ပါသည့် pop-up တစ်ခု ပေါ်လာပါမည်။ "Ok" ကို နှိပ်ပါ။
14. Toolbox ဝင်းဒိုး၏ ညာဘက်အပေါ်ထောင့်ရှိ "X" ခလုတ်ကို နှိပ်၍ ဝင်းဒိုးကို ပိတ်ပါ။