Egy, a Cambridge Egyetem által vezetett kutatócsoport a világ tíz városából származó adatokat használva fejlesztett új üzletek fél éven belüli bukását 80 százalékos pontossággal előrejelző modellt.

A kiskereskedelmi szektor mindig kockázatos terep volt, az elmúlt években a nagyobb utcák átalakulásával viszont még többen buknak bele. A modellel vállalkozók és várostervezők egyaránt kidolgozhatják, hogy hol éri meg üzletet nyitni, mely környékeken tanácsos beruházni.

„Bármelyik új kereskedés számára az egyik legfontosabb kérdés, hogy mekkora a kereslet, mert közvetlenül kapcsolódik a siker valószínűségéhez. De milyen mértékegység használható ezekhez az előrejelzésekhez?” – teszi fel a kérdést Krittika D’Silva, a kutatást bemutató tanulmány elsőszámú szerzője.

74 milliónál több chicagói, helsinkii, jakartai, londoni, los angelesi, new yorki, san franciscói, párizsi, szingapúri és tokiói Foursquare bejelentkezést, valamint 181 millió new yorki és szingapúri taxizás adatait használták. A helyeket a környék jellemzői, környékek kapcsolatai és a különböző napszakok látogatási mintázatai együttes alkalmazásával osztályozták.

Egy kereskedés bukása számos kontrollálható (termékminőség, ár, nyitvatartási időpontok, vásárlók elégedettsége) és kontrollálhatatlan (munkanélküliek aránya, általános gazdasági feltételek, városvezetési stratégia) tényező összjátéka.

„Kiderült, hogy a kontrollálhatatlan tényezőkre vonatkozó információk nélkül is tudjuk használni a helyszín-specifikus, a környékkel kapcsolatos és a mobilitás-alapú adatokat egy vállalkozás valószínű bukásának előrejelzéséhez” – magyarázza D’Silva.

Az információkból megtudták, hogy a folyamatosan látogatott üzletek nagyobb sikerre számíthatnak, mint azok, amelyek csak egy-egy napszakban népszerűek. Ha egy üzlet a környék jellegzetesen nagy látogatottságot mutató időpontjain kívül is népszerű, akkor hosszabb ideig marad fenn. Az is kiderült, hogy sikeresebbek a sokszínű környezetekben változatos termékpalettát kínáló üzletek.

A tíz város több hasonlóságot, de eltéréseket is mutatott, azaz a tényezők hatása más, például az üzlet gyors megközelítése csak New Yorkban és Tokióban igazán szignifikáns.

A modell előrejelzéséhez egy meghatározott üzletet vizsgáltak az adatsor időintervallumán belül. Más üzletekre vonatkozó kisebb adatsoron gyakorolt, majd egy újabb kisebb adatsoron tesztelték.

A modell rávilágított, hogy egy üzlet nyitási időpontjához és a helyszín kiválasztásához a környék statikus jellemzőin kívül más tényezőket is figyelembe kell venni, például hogy különböző napszakokban hogyan közelíthető meg stb.

A kutatók e tényezők különféle környékeken történő vizsgálatával akarják pontosítani a modellt.