ОПТИМІЗАЦІЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ПРОСТОРОВОГО АНАЛІЗУ ТА ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ БАЗ ДАНИХ
DOI:
https://doi.org/10.31732/2663-2209-2026-81-252-260Ключові слова:
геоінформаційна система, база даних, геомаркетинг, область обслуговування, оптимальна локаціяАнотація
У статті розглядається актуальне завдання сучасного бізнесу – визначення оптимальної локації під час відкриття торгової точки. Предметом дослідження є розробка послідовності виконання геоінформаційного моделювання з метою обґрунтування вибору місця розташування нової кав’ярні в центральній частині міста Харкова. Метою статті є формування алгоритму розв’язання зазначеного завдання з використанням інструментарію геоінформаційної системи.
Враховуючи багатофакторний характер процесу вибору локації, що передбачає аналіз просторових, інфраструктурних та конкурентних чинників, обґрунтовано доцільність застосування геоінформаційних систем для візуалізації просторових даних та аналізу атрибутивної інформації, зосередженої у відповідних базах даних. Основним завданням дослідження є аналіз можливостей геоінформаційної системи QGIS Desktop щодо визначення розмірів і конфігурації «областей обслуговування» існуючих торговельних закладів, а також їх просторової візуалізації.
У процесі дослідження застосовано загальнонаукові методи системного аналізу, а також методи геостатистики, що дозволили виконати трансформацію просторових даних із дискретної у континуальну форму представлення. Методологічною основою дослідження стало поєднання географічної та імовірнісної складових, реалізоване з використанням моделі Хаффа, що дало змогу визначити так звані «області недосяжності», на які не поширюється вплив існуючих торговельних закладів.
Для окреслення торговельних зон та областей обслуговування запропоновано використання багатокутників Тіссена з урахуванням реальних умов просторового розміщення торгових об’єктів. У результаті дослідження визначено оптимальне місце розташування нового торгового об’єкта – кав’ярні. Проведено порівняльний аналіз результатів, отриманих із застосуванням різних методів просторового аналізу, зокрема аналізу буферних зон, методу ізохрон та мережевого аналізу транспортної доступності потенційних споживачів.
Встановлено, що зазначені методи формування областей обслуговування дають подібні результати, водночас мережевий аналіз забезпечує вищу точність, оскільки базується на врахуванні реальної транспортно-пішохідної мережі та умов пересування. Отримані результати можуть бути використані власниками малого та середнього бізнесу під час прийняття управлінських рішень, що сприятиме зниженню ризиків при відкритті нових торгових точок в умовах просторових обмежень.
Завантаження
Посилання
Azri, S., Ujang, U., & Abdul Rahman, A. (2020). Voronoi classified and clustered data constellation: A new 3D data structure for geomarketing strategies. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, № 162, pp. 1–16. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.01.022.
Chacón-García, J. (2017). Geomarketing techniques to locate retail companies in regulated markets. Australasian Marketing Journal (AMJ), № 25(3), pp. 185–193. https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2017.06.001.
Feizizadeh, B., Omarzadeh, D., & Blaschke, T. (2024). Spatiotemporal mapping of urban trade and shopping patterns: A geospatial big data approach. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, № 128, 103764. https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103764.
Formánek, T., & Sokol, O. (2022). Location effects: Geo-spatial and socio-demographic determinants of sales dynamics in brick-and-mortar retail stores. Journal of Retailing and Consumer Services. № 66. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102902.
Kobzan S., & Pomortseva O. (2023). Real Estate Market of Ukraine. Practical Aspects and Trends. SpringerBriefs in Geography 146 р. https://doi.org/10.1007/978-3-031-31248-9_1.
Pomortseva, O., Kobzan, S., Kin, D., Pankiv, V. (2024). Some aspects of modelling a real estate decision-making expert system based on GIS. International Conference of Young Professionals. GeoTerrace-2024. № 1. р. 1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.2024510031.
Zhou J., Yang C., Liu D., Wang Y., Zhong Z., Wu Y. (2025). A three-stage geospatial network optimal location decision model for urban green logistics centers from a sustainable perspective. Sustainable Cities and Society. № 128. https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106481.
Поморцева, О. Є., Козиренко, С. І., & Паньків, В. В. (2025). Цифровізація у геомаркетингу: використання програмування та баз даних. Проблеми сучасних трансформацій. Серія: Економіка та управління. № 18.
Поморцева, О. Є., & Герасименко, М. Д. (2019). Розробка туристичного маршруту за допомогою геоінформаційних технологій. Системи обробки інформації. № 1 (156), с. 37-43.
Поморцева, О. Є., Наливайко, Т. А., Козиренко, В. П., & Козиренко, С. І. (2025). Впровадження моделі маркетингової стратегії у поєднанні з базами геоданих. Здобутки економіки: перспективи та іновації. № 21.
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.