27
GIS-ASSISTERTE MARKEDS- OG HANDELSANALYSER ESRI BRUKERKONFERANSE 3.-5. FEB Kaj W. Halvorsen (Analyse & Strategi AS) Olav Kavli (Geodata AS)

Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

GIS-ASSISTERTE MARKEDS- OG HANDELSANALYSERESRI BRUKERKONFERANSE 3.-5. FEB

Kaj W. Halvorsen (Analyse & Strategi AS)

Olav Kavli (Geodata AS)

Page 2: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Agenda

• Bruk av ulike ArcGIS verktøy i markeds- og handelsanalyser

• Heatmaps

• Omsetningstall

• Avstandsanalyser

Page 3: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

HeatmapsEffektiv visuell analyse og kommunikasjon

Markedsanalyse Grenlandsbanen

Handelsanalyse Oppland fylke

Page 4: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Markedsanalyse KVU Grenlandsbanen & Handelsanalyse Nordland

Befolkning og arbeidsplasser

• Tettest befolkning rundt byene

• Business Analyst har data om arbeidsplasstetthet også

• Omsetning av utvalgte plasskrevende varer

Page 5: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Markedsanalyse KVU Grenlandsbanen

Sørlandsbanen og dens markedsgrunnlag

• Folk bor langs kysten

• To kanonskuddlengder inn i landet….

Page 6: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Om oppdraget og oppdragsgiver

Oppland fylkeskommune (OFK) var i en planprosess.

• Hvordan skape attraktive byer og tettsteder i Oppland?

Oppdraget

• Del 1 (Analyse & Strategi)• Kartlegg dagens handel i fylket (tilbudsiden)

• Beregn etterspørselen etter varer og vurder dekningsgrader

• Vurder handelsmønster opp mot fylkets definerte senterstruktur

• Evaluer dagens senterstruktur

• Del 2 (Østlandsforskning)• Beskriv boligutvikling, arbeidsmarkedsutikling og næringsutvikling i Oppland siste 10 år.

Page 7: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Handelsanalyse (1/2)

• Dekningsgrad – Balanse mellom tilbud og etterspørsel

• Fylket, regioner, kommuner

• Tilbud

• Uttrekk fra Brønnøysund/Geodata – 1800 bedrifter

• Vasking av data

• Etterspørsel

• Befolkning:

• 1100 grunnkretser, 26 kommuner

• Forbruksmønster:

• fordelt på 5 husholdningstyper

• Fordelt på varegrupper

• Matching av tilbud og etterspørsel

Page 8: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Handelsanalyse (2/2)

• Andre etterspørselskomponenter enn befolkningen?• Arbeidstakere

• Hytteeiere

• Turister og andre gjennomreisende

• Handelsmønster – Hvor reiser befolkningen for å handle• Tyngdepunktsmodell

• Beregner handelsstrøm fra hver grunnkrets til hvert handelssted

• Output Ca 1100 x 40 – stor modell, men skalerbar

Page 9: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Senterstrukturen

• Ulike roller å fylle mht

• Kommuneadministrasjon

• Kommunale tjenester

• Privat/ offentlig servicetilbud

• Varehandel

Page 10: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Handelssentra og tettsteder

• Regionale handelssenter sammenfaller med stor varehandelsomsetning

• Omsetning i Fagernes og Lillehammer har tyngdepunkt utenfor sentrum

54%23%

13%11%

Omsetningsandeler

Regionalt handelssenter

Kommunalt handelssenter

Lokalt handelssenter ellerbydelssenterØvrig

Page 11: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Senterstruktur og ulikheter

-

100 000

200 000

300 000

400 000

500 000

600 000

700 000

800 000

900 000

1 000 000

Gjøvik 3,7 mrd

Stor variasjon i omsetning innen for samme handelssenterkategori

Page 12: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Etterspørsel - Varegrupper

• VG1: Dagligvarer – Lokalisert: Nær bolig / hytter

• Handles hyppig, lav verdi på varen, korte innkjøpsreiser

• Dagligvarehandel, drivstoff

• VG2: Faghandel – Lokalisert: Sentrum

• Handels mindre hyppig, høyere verdi på varen, villig til å reise, kan bære varen

• Klær, sko, ur, briller, sportsartikkler, helsekost etc

• VG3: Store varer – Lokalisert: Utenfor sentrum, nær vei

• Handles sjeldnere, ofte høy verdi på varen, villig til å reise langt, må fraktes i bil

• Hvitevarer, brunevarer, byggevare, møbler etc

Page 13: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Tilbud – VG1

• VG1: Dagligvarer – Lokalisert: Nær bolig / hytter

• Handles hyppig, lav verdi på varen, korte innkjøpsreiser

• Dagligvarehandel, drivstoff

• VG2: Faghandel – Lokalisert: Sentrum

• Handels mindre hyppig, høyere verdi på varen, villig til å reise, kan bære varen

• Klær, sko, ur, briller, sportsartikkler, helsekost etc

• VG3: Store varer – Lokalisert: Utenfor sentrum, nær vei

• Handles sjeldnere, ofte høy verdi på varen, villig til å reise langt, må fraktes i bil

• Hvitevarer, brunevarer, byggevare, møbler etc

Page 14: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Tilbud – VG2

• VG1: Dagligvarer – Lokalisert: Nær bolig / hytter

• Handles hyppig, lav verdi på varen, korte innkjøpsreiser

• Dagligvarehandel, drivstoff

• VG2: Faghandel – Lokalisert: Sentrum

• Handels mindre hyppig, høyere verdi på varen, villig til å reise, kan bære varen

• Klær, sko, ur, briller, sportsartikkler, helsekost etc

• VG3: Store varer – Lokalisert: Utenfor sentrum, nær vei

• Handles sjeldnere, ofte høy verdi på varen, villig til å reise langt, må fraktes i bil

• Hvitevarer, brunevarer, byggevare, møbler etc

Page 15: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Tilbud – VG3

• VG1: Dagligvarer – Lokalisert: Nær bolig / hytter

• Handles hyppig, lav verdi på varen, korte innkjøpsreiser

• Dagligvarehandel, drivstoff

• VG2: Faghandel – Lokalisert: Sentrum

• Handels mindre hyppig, høyere verdi på varen, villig til å reise, kan bære varen

• Klær, sko, ur, briller, sportsartikkler, helsekost etc

• VG3: Store varer – Lokalisert: Utenfor sentrum, nær vei

• Handles sjeldnere, ofte høy verdi på varen, villig til å reise langt, må fraktes i bil

• Hvitevarer, brunevarer, byggevare, møbler etc

Page 16: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Hyttetetthet

• Viktige hytteområder• Sjusjøen• Nordseter• Hafjell• Skeikampen• Venabu• Mysuseter• Bjorli• Beitostølen• Vaset• Aurdal• Fjellstølen• Synndalen

Page 17: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

OmsetningDe problematiske underenhetene

Page 18: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland fylke

Handelsanalyse (1/2)

• Problem:

Underenheter og filialer – f.eks butikker i de store kjedene som Cubus – rapporterer bare antall ansatte, ikke omsetning.

→ All omsetning synliggjøres i morselskapet – dvs all omsetning i f.eks Cubus skjer i Asker kommune i Akershus fylke der Cubus sitt hovedkontor ligger.

→ Reflekterer ikke riktig omsetning av klær, hverken i Asker eller i andre deler av landet.

• Løsning:

• Omsetning i morselskap må distribueres ut på underenheter

• Omsetning i morselskap må vaskes ut for å unngå dobbeltelling av omsetning

• Verktøy

• Business Analyst beregner omsetning per ansatt, spesifisert på f.eks bransjekode og geografisk område.

Page 19: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Oppland

Vasking av omsetningsdata (varehandel – regionssenter)

Gjøvik Lillehammer Fagernes Gran Raufoss Otta Vinstra

Regnskapspliktige bedrifter

Inkludert underenheter

Vaskede data

Page 20: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

AvstandsberegningerBeregning av reiseavstand og -tid

Handelsanalyser

Markedsanalyse Lørenskog Vinterpark

Kombinasjonsreiser buss-tog i Rogaland

Page 21: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Handelsanalyse Langhus

Avstander i handelsanalyser

• Valg av handlested avhenger – blant annet –av avstand mellom bosted/arbeidssted og butikk

• Business Analyst beregner geografiske tyngdepunkt i grunnkretser basert på f.eksbefolkning, bygningsmasse eller arbeidsplasser

• Network Analyst beregner reiseavstand/-tid fra grunnkretser til utvalgte punkter eller andre grunnkretser.

Page 22: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Lørenskog Vinterpark – Markedsanalyse

Page 23: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Lørenskog Vinterpark

Kjøreavstander

• 30 min kjøring nordover: 345 000 innbyggere

• 20 min kjøring sørvestover: 550 000 innbyggere

Page 24: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Lørenskog Vinterpark

Kjøreavstander

• 60 min kjøring: 1,44 mill innbyggere

• 120 min kjøring: 2,2 mill innbyggere

Page 25: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Billettundersøkelse NSB Rogaland

Gjennomsnittlig lengde på buss og togreise

Oppdrag:• Hvor langt reiser passasjerer på toget i Rogaland

i gjennomsnitt med • Toget• Buss og tog

• Til bruk i innteksfordeling mellom NSB og Kolumbus

Tilnærming – datainnsamling • Billettundersøkelse: 3 500 respondenter

(Epinion Norge AS)• Hvilken togstasjon steg du på toget?• Hvilken togstasjon steg du av toget?• Overgang fra buss?

• Hvor startet bussreisen?• Overgang til buss?

• Hvor skal du gå av bussen?• Hva slags billett reiser du med?

Kilde: JBV, Foto: Roar Olsen

Page 26: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Billettundersøkelse NSB Rogaland

Linjenett

Kilder• NSB: Togstasjoner og kjøreavstand for toget• Kolumbus: Linjenett og Holdeplasser

(geokodet)

Analyse reiselengde togreise• Iterativ rutine for hver respondent

• Beregn avstand mellom av- og påstigning på toget

Page 27: Gis assisterte markeds- og handelsanalyser - BK2016

Billettundersøkelse NSB Rogaland

Gjennomsnittlig lengde på buss og togreise

Analyse reiselengde bussreise• Importer linjenettet og

holdeplassene inn Network Analyst• Iterativ rutine for hver reisende som

har reist med buss FØR og/eller ETTER togreisen:• Utgangspunkt i bussholdeplass

og togstasjon• Beregn korteste reiseavstand

langs Kolumbus linjenett