ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

TRẦN ĐẮC PHI HÙNG

ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HUFF
TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ
SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG SIÊU THỊ
TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN 1 VÀ QUẬN 3,
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám và hệ thống thông tin địa lý

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH - 07/2011


CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH
TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Cán bộ hướng dẫn khoa học: ...

Cán bộ chấm nhận xét 1: ...

Cán bộ chấm nhận xét 2: ...

Luận văn thạc sỹ được bảo vệ tại:
Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh
ngày ………… tháng ………… năm …………
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sỹ gồm:

1. ..
2. ..
3. ..
4. ..
5. ..
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn và Bộ môn quản lý chuyên
ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).
Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn

Bộ môn quản lý chuyên ngành


TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA TP. HCM
PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 11 năm 2010

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SỸ
Họ tên học viên: TRẦN ĐẮC PHI HÙNG

Phái: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 12/1/1985

Nơi sinh: Vónh Long

Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám và hệ thông tin địa lý
MSHV: 01008171

I. TÊN ĐỀ TÀI:
“ ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HUFF TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ
ĐÁNH GIÁ SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN
QUẬN 1 VÀ QUẬN 3, THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ”
II. NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:
- Tìm hiểu thực tế trong và ngồi nước, các vấn đề liên quan đến đề tài, các kết quả đã
đạt được. Từ đó rút ra tính cấp thiết của đề tài.
- Tìm hiểu cơ sở lý thuyết của mơ hình Huff: q trình hình thành, những cải tiến mới
nhằm hồn thiện mơ hình, những hạn chế của mơ hình cần khắc phục.
- Nghiên cứu quy trình chuyển đổi và xây dựng dữ liệu cần thiết cho đề tài dựa trên
phần mềm MicroStation, Famis và dữ liệu bản đồ địa chính thu thập được trên địa bàn.
- Nghiên cứu việc ứng dụng mơ hình Huff trong việc phân tích và đánh giá sự phân bố
của hệ thống siêu thị trên địa bàn.Từ đó xây dựng cơng cụ phân tích (Tool) dựa trên các
Script được viết bằng ngơn ngữ lập trình Python.
- Tìm hiểu chương trình ArcGis 9.3, ngơn ngữ lập trình VBA (Visual Basic
Applycation) hỗ trợ thiết kế chương trình. Giao diện chương trình được “Việt hóa” và
đơn giản hóa nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng.

III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:

25/01/2010

IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:

1/7/2011

V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN:

TS. TRẦN TRỌNG ĐỨC


Nội dung và đề cương Luận văn thạc sĩ đã được Hội đồng Chuyên ngành thông qua.
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

TS. TRẦN TRỌNG ĐỨC

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN
QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH

TS. NGUYỄN NGỌC LÂU


LỜI CẢM ƠN

“Những cây to lớn lên từ những hạt mầm bé nhỏ”. Con xin chân thành tri ân gia
đình đã xây dựng nền tảng vững chắc nhất cho những thành cơng bước đầu của con.
Và hơn hết, tơi kính gửi lời tri ân chân thành nhất đến thầy TS.Trần Trọng Đức
đã tận tình hướng dẫn và khích lệ tơi trong q trình xây dựng luận văn. Những góp ý,
nhận xét về phương pháp nghiên cứu cũng như những kiến thức quý báu được truyền
đạt từ Thầy sẽ là hành trang tốt nhất cho tôi trên con đường nghiên cứu khoa học.
Xin chân thành cảm ơn Quý Thầy Cô giảng dạy lớp cao học GIS 2008 đã trang bị
cho tôi những kiến thức nền tảng và những phương pháp nghiên cứu khoa học để tơi có
thể chủ động trong việc nghiên cứu thực hiện luận văn cũng như những công việc khác
trong thực tế.
Xin gửi lời cảm ơn đến các anh, chị và các bạn học viên lớp Cao học 2008 đã giúp
đỡ, đóng góp ý kiến và cung cấp hỗ trợ tài liệu.
Xin gửi lời cảm ơn đến Quý Thầy Cô và đồng nghiệp đang công tác tại Khoa
Quản lý đất đai và Bất động sản Trường Đại học Nơng Lâm Tp Hồ Chí Minh đã tạo
điều kiện thuận lợi cho tơi trong q trình học tập và nghiên cứu tại trường Đại học
Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh.
Cuối cùng, xin gửi lời cám ơn đến các tác giả của các tác phẩm, các tài liệu đã

được sử dụng trong luận văn này.

Xin chân thành cảm ơn!


TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
Mạng lưới siêu thị và các trung tâm mua sắm phát triển nhanh chóng, ngày càng
trở nên quen thuộc đối với người tiêu dùng và trở thành kênh phân phối quan trọng
trong hệ thống phân phối. Tính đến năm 2010, thành phố Hồ Chí Minh có trên 80 siêu
thị các loại như: CO.OP Mart, Maximart, Big C, Lotte Mart…
Tuy nhiên, một vấn đề đang được đặt ra hiện nay là mặt bằng cho kinh doanh
siêu thị. Hiện nay mặt bằng là một trong những vấn đề lớn đối với các nhà kinh doanh
bán lẻ. Các nhà kinh doanh bán lẻ phải tự tìm kiếm mặt bằng để xây dựng siêu thị và
điều này nảy sinh vấn đề: mạng lưới siêu thị phát triển có nguy cơ lệ thuộc nhiều vào
mặt bằng tìm được và khơng tuân thủ quy hoạch của thành phố. Ví dụ: Trên đoạn
đường Lê Đại Hành có đến 3 Trung tâm thương mại và siêu thị lớn, trên đường Lê
Thánh Tôn quận 1 có 2 Trung tâm lớn là Parson và Vincom đối diện nhau…
Thực trạng trên cho thấy việc phân bố không hiệu quả về mặt địa lý của các cửa
hàng bán lẻ trên địa bàn thành phố. Dẫn đến việc thị trường bị chia nhỏ, hiệu quả kinh
tế sẽ rất thấp.
Hiện nay với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin
địa lý (GIS) cũng đang trong giai đoạn bùng nổ và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều
lĩnh vực khác nhau. Với các công cụ phân tích khơng gian mạnh, GIS rất thích hợp
trong việc phân tích và đánh giá sự phân bố của các cửa hàng bán lẻ.
Các nhà phân tích có thể tìm được câu trả lời cho các vấn đề chiến lược sau:
* Điều gì sẽ xảy ra cho khu thương mại của tôi khi cửa hàng của tôi mở rộng quy
mơ lên 50%?
* Điều gì sẽ xảy ra cho khu thương mại của tôi nếu một đối thủ cạnh tranh hiện
tại rời khỏi thị trường.
* Điều gì sẽ xảy ra nếu đối thủ cạnh tranh giới thiệu một cửa hàng mới trên thị

trường? Thị phần trên thị trường sẽ thay đổi ra sao?
Từ nhu cầu thực tế trên, luận văn nghiên cứu xây dựng một cơng cụ ứng dụng
mơ hình Huff vào q trình phân tích và xây dựng vùng kinh doanh, tính tốn thị phần
của các siêu thị trên địa bàn quận 1 và quận 3 thành phố Hồ Chí Minh. Dựa trên kết
quả nghiên cứu, luận văn tiến hành xây dựng một cơng cụ phân tích tự động với giao
diện tiếng việt, phù hợp với thực tế tại Việt Nam.
Dựa trên những nghiên cứu về Geoprocessing, công cụ được viết bằng ngơn ngữ
lập trình Python dưới dạng Script. Và được thêm vào ArcToolBox như một cơng cụ
phân tích.
Kết quả phân tích của cơng cụ bao gồm: xác suất lựa chọn của khách hàng tại vị
trí i đối với siêu thị tại vị trí j, bản đồ thị phần, bản đồ bề mặt xác suất của từng siêu
thị.
Công cụ được ứng dụng phân tích và xây dựng vùng kinh doanh, tính tốn thị
phần cho 5 siêu thị trên địa bàn quận 1 và quận 3 trước và sau khi có một siêu thị mới
được xây dựng.


MỤC LỤC

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI ................................................................................... 1
1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ ................................................................................................................. 2
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ............................................................................................. 2
1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU............................................................................................. 2
1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU..................................................................................... 2
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG.................... 3
2.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NGỒI NƯỚC .................................................................. 3
2.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC.................................................................. 9
2.3 NHẬN XÉT CHUNG .................................................................................................... 13
CHƯƠNG 3. NGHIÊN CỨU CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................ 14
3.1 NHỮNG HIỂU BIẾT VỀ HOẠT ĐỘNG BÁN LẺ ........................................................ 14

3.2. NHỮNG HIỂU BIẾT VỀ HOẠT ĐỘNG CỦA SIÊU THỊ.............................................. 15
3.3. THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÁC SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN TPHCM........ 17
3.4 CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VÀ PHÂN TÍCH VÙNG KINH DOANH (TRADE AREA)............ 19
3.5 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ARCGIS VÀ GEOPROCESSING ...................................... 24
3.6 NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON VÀ SCRIPT TOOLS........................................... 30
3.7 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM FAMIS ................................................................................ 33
CHƯƠNG 4. THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU ........................................ 34
4.1. THẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU ......................................................................................... 34
4.2. XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU .................................................................................... 39
4.3 XÂY DỰNG DỮ LIỆU THỬA ĐẤT ............................................................................. 43
4.4 XÂY DỰNG LỚP DỮ LIỆU VÙNG NGHIÊN CỨU (STUDY_AREA)........................ 50
4.4 XÂY DỰNG LỚP DỮ LIỆU SIÊU THỊ (SIEU_THI) .................................................... 52
4.5 XÂY DỰNG LỚP DỮ LIỆU GIAO THÔNG (GIAO_THONG) .................................... 53
4.6 XÂY DỰNG LỚP DỮ LIỆU PHƯỜNG (PHUONG)..................................................... 58
CHƯƠNG 5. THIẾT KẾ VÀ VẬN HÀNH CHƯƠNG TRÌNH ....................................... 60
5.1 THIẾT KẾ GIAO DIỆN CỦA CƠNG CỤ PHÂN TÍCH ................................................ 60
5.2 CÁC BƯỚC THỰC HIỆN CỦA CÔNG CỤ .................................................................. 66
5.3 VẬN HÀNH CÔNG CỤ ................................................................................................ 76
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỀN CỦA ĐỀ TÀI ......... 86
6.1KẾT LUẬN .................................................................................................................... 86
6.2 ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỀN CỦA ĐỀ TÀI ......................................................... 87


DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1 Sơ đồ về nhiệm vụ của luận văn .................................................................2
Hình 2.1 Mơ hình phân tích cạnh tranh và dự báo .....................................................3
Hình 2.2 Xác suất lựa chọn của khách hàng thể hiện trên từng pixel .........................4
Hình 2.3 Mơ hình Huff .............................................................................................4
Hình 2.4 Bề mặt thể hiện xác suất lựa chọn của khách hàng ......................................5
Hình 2.5 Chương trình ArcGis Business Analyst .......................................................7

Hình 2.6 Vị trí cửa hàng ............................................................................................8
Hình 2.7 Ví trí khách hàng ........................................................................................8
Hình 2.8 Vùng kinh doanh Simple ring .....................................................................8
Hình 2.9 Vùng kinh doanh dạng Drivetime Polygon .................................................8
Hình 2.10 Vùng kinh doanh dự trên mơ hình Huff ..................................................... 9
Hình 2.11 Báo cáo phân tích thị trường .....................................................................10
Hình 2.12 Bản đồ chi phí vận chuyển .................................................................................. 10

Hình 2.13 Dịch vụ GeoMarketing .............................................................................12
Hình 3.1 Thị phần của các Siêu thị trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh .............17
Hình 3.2 Sơ đồ vị trí của các Siêu thị ........................................................................18
Hình 3.3 Phương pháp phân tích đường trịn đồng tâm ........................................................ 19
Hình 3.4 Phương pháp phân tích mơ hình lực hút ................................................................. 9
Hình 3.5 Phương pháp phân tích thời gian di chuyển ........................................................... 20
Hình 3.6 Thành phần chính của phần mềm ArcGis .............................................................. 25
Hình 3.7 Geoprocessing Tool .............................................................................................. 25

Hình 3.8 ArcToolbox window ..................................................................................26
Hình 3.9 Tool Dialog .......................................................................................................... 27
Hình 3.10 Command Line ................................................................................................... 27

Hình 3.11 Model Builder ..........................................................................................28
Hình 3.12 Cách thức vận hành ModelBuilder ...........................................................28
Hình 3.13 Script Code ..............................................................................................29
Hình 3.14 Thêm một Script vào ArcToolbox ............................................................29
Hình 3.15 Các đối tượng trong ngơn ngữ lập trình Python ................................................... 30
Hình 3.16 Cửa sổ lập trình Python Win ............................................................................... 30

Hình 3.17 Cửa sổ Add Script ....................................................................................31
Hình 3.18 Cửa sổ xác định tên và nhãn cho cơng cụ .................................................31

Hình 3.19 Cửa sổ thêm Script Code ..........................................................................31
Hình 3.20 Xác định Dislay Name .............................................................................32
Hình 3.21 Xác định Data Type ..................................................................................32
Hình 3.22 Xác định Parameter Properties .................................................................32
Hình 3.23 Giao diện phần mềm FAMIS ....................................................................33
Hình 4.1 Sơ đồ vùng nghiên cứu ...............................................................................34
Hình 4.2 Thành phần của cơ sở dữ liệu .....................................................................37
Hình 4.3 Cấu trúc file *.dgn ......................................................................................39


Hình 4.4 Quy trình sửa lỗi và chuyển đổi dữ liệu bằng phần mềm FAMIS ................39
Hình 4.5 Quy trình tạo Personal Geodatabase ..........................................................40
Hình 4.6 Geodatabase “HCM_VN2000” ...................................................................40
Hình 4.7 PRJ file "VN2000_105D45P" ....................................................................41
Hình 4.8 Phương pháp tạo Feature Dataset ...............................................................42
Hình 4.9 Project VN2000_105D45P .........................................................................42
Hình 4.10 Feature Dataset Quan1_Quan3 .................................................................42
Hình 4.11 Quy trình xây dựng dữ liệu thửa đất .........................................................43
Hình 4.12 Chức năng “ Gán thơng tin địa chính” của phần mềm FAMIS ...................44
Hình 4.13 Bản đồ trên nền Microstation ....................................................................45
Hình 4.14 Chứa năng gán mã cho các phường ...........................................................45
Hình 4.15 Chức năng kết nối Cơ sở dữ liệu ...............................................................45
Hình 4.16 Chức năng kết Xuất bản đồ sang Shapefile ...............................................45
Hình 4.17 Kết quả chuyển đổi sang Shapefile ...........................................................47
Hình 4.18 Kết quả chuyển đổi sang Shapefile của Quận 3 ........................................47
Hình 4.19 Kết quả chuyển đổi sang Shapefile của Quận 1 ........................................47
Hình 4.19 Cơng cụ Merge .........................................................................................48
Hình 4.20 Quy trình Merge các loại dữ liệu ..............................................................48
Hình 4.21 Bản đồ địa chính quận 3 ............................................................................48
Hình 4.22 Bản đồ địa chính quận 1 ............................................................................48

Hình 4.23 Bản đồ thửa đất vùng nghiên cứu .............................................................48
Hình 4.24 Chức năng Import/FeatureClass (Single) ..................................................49
Hình 4.25 Quy trình xây dựng dữ liệu Vùng nghiên cứu ...........................................50
Hình 4.26 Cơng cụ Aggregate Polygons Tools ..........................................................50
Hình 4.27 Lớp dữ liệu VUNG_NGHIEN_CUU ........................................................51
Hình 4.28 Quy trình xây dựng dữ liệu Siêu thị ..........................................................52
Hình 4.29 Lớp dữ liệu SIEU_THI .............................................................................53
Hình 4.30 Quy định về trường độ cao .......................................................................53
Hình 4.31 Các trường thuộc tính về giá trị (Cost) ......................................................54
Hình 4.32 Nhóm trường thuộc tính về các hạn chế (Restriction) ...............................54
Hình 4.33 Nhóm trường thuộc tính về hệ thống thứ bậc (Hierarchy) .........................55
Hình 4.34 Nhóm các ký hiệu về thuộc tính (Descriptor) ............................................55
Hình 4.35 Quy trình xây dựng lớp giao thơng ...........................................................56
Hình 4.36 Lớp dữ liệu GIAO_THONG .....................................................................58
Hình 4.37 Quy trình xây dựng dữ liệu Phường ..........................................................58
Hình 4.38 Lớp dữ liệu Phường ..................................................................................59
Hình 5.1 Khởi động cửa sổ Customize ......................................................................60
Hình 5.3 Cửa sổ Visual Basic Editor .........................................................................60
Hình 5.4 Cơng cụ “Market Analysis Tool” ...............................................................61
Hình 5.5 Chức năng Add/Script .................................................................................61


Hình 5.6 Tên và mơ tả của cơng cụ ...........................................................................62
Hình 5.7 Chương trình Python Win ..........................................................................62
Hình 5.8 Thêm Script code vào cơng cụ mới .............................................................62
Hình 5.9 Thuộc tính của tham số ..............................................................................62
Hình 5.11 Quá trình chuyển đổi tham số ...................................................................66
Hình 5.12 Quy trình kiểm tra và mở các Extentsion ..................................................67
Hình 5.13 Các Extensions của ArcMap ....................................................................67
Hình 5.14 Quy trình kiểm tra dữ liệu siêu thị ............................................................67

Hình 5.15 Quy trình tạo ra một Geodatabase .............................................................68
Hình 5.16 Quy trình gộp dữ liệu siêu thị ...................................................................68
Hình 5.17 Quy trình xây dựng lớp dữ liệu điểm đai diện cho khách hàng .................69
Hình 5.18 Lớp dữ liệu siêu thị ..................................................................................69
Hình 5.19 Lớp dữ liệu khách hàng ............................................................................69
Hình 5.20 Quy trình tính khoảng cách từ khách hàng đến siêu thị .............................70
Hình 5.21 Khoảng cách từ khách hàng đến siêu thị ...................................................70
Hình 5.22 Quy trình kết hợp các bảng .......................................................................71
Hình 5.23 Bảng r"in_memory\tbl1" ..........................................................................71
Hình 5.24 Bảng r"in_memory\tbl" ............................................................................71
Hình 5.25 Quy trình tính tốn trường
Hình 5.26 Kết quả tính tốn trường

..........................................72
.............................................72

Hình 5.27 Quy trình tính tốn trường xác suất ..........................................................73
Hình 5.28 Quy trình tính tốn lợi nhuận của siêu thị .................................................74
Hình 5.29 Quy trình tạo ra các bề mặt xác suất .........................................................74
Hình 5.30 Quy trình tạo ra các bản đồ thị phần .........................................................75
Hình 5.31 Tham số đầu vào của cơng cụ ...................................................................76
Hình 5.32 Q trình xử lý của cơng cụ ......................................................................76
Hình 5.33 Kết quả xử lý của cơng cụ ........................................................................76
Hình 5.34 Siêu thị Big C dự kiến xây dựng ...............................................................77
Hình 5.35 Các siêu thị đang hoạt động ......................................................................77
Hình 5.37 Bản đồ thị phần khi không sử dụng dữ liệu mạng lưới đường giao thơng .................80
Hình 5.38 Bề mặt xác suất của Coopmart Nguyễn Đình Chiểu trước và sau khi có Big C ........................81
Hình 5.39 Giao diện của cơng cụ ..............................................................................83
Hình 5.40 Bản đồ thị phần khi sử dụng dữ liệu mạng lưới đường giao thơng ............................83
Hình 5.41 Bề mặt xác suất của Coopmart Nguyễn Đình Chiểu và Coopmart Trường Sa trước và sau khi

có Big C .....................................................................................................................................................................84


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 Dữ liệu thuộc tính của khách hàng trong vùng nghiên cứu .........................5
Bảng 2.2 Dữ liệu thuộc tính của các cửa hàng trong vùng nghiên cứu .......................5
Bảng 2.3 Xác suất lựa chọn của từng khách hàng ......................................................6
Bảng 2.4 Thị phần của các cửa hàng ban đầu ............................................................6
Bảng 2.5 Xác suất lựa chọn của từng khách hàng khi có cửa hàng mới .....................6
Bảng 3.1 Hệ thống phân loại các Siêu thị ..................................................................16
Bảng 4.2 Dữ liệu của các siêu thị ..............................................................................34
Bảng 4.3 Dữ liệu khách hàng ....................................................................................34
Bảng 4.4 Khoảng cách từ vị trí khách hàng đến vị trí các siêu thị ..............................34
Bảng 4.5 Xác suất lựa chọn của khách hàng ..............................................................35
Bảng 4.6 Thị phần của các cửa hàng .........................................................................35
Bảng 4.7 Các lớp cơ sở dữ liệu .................................................................................37
Bảng 4.8 Lớp dữ liệu SIEU_THI ..............................................................................37
Bảng 4.9 Lớp dữ liệu GIAO_THONG ......................................................................38
Bảng 4.10 Lớp dữ liệu THUA_DAT .........................................................................38
Bảng 4.11 Lớp dữ liệu VUNG_NGHIEN_CUU .......................................................38
Bảng 4.12 Lớp dữ liệu PHUONG .............................................................................39
Bảng 4.13 Hệ thống bản đồ địa chính Quận 3 ...........................................................43
Bảng 4.14 Hệ thống bản đồ địa chính Quận 1 ...........................................................43
Bảng 4.15 Quy định về mã phường và quận của thành phố Hồ Chí Minh .................44
Bảng 4.16 Địa chỉ của các siêu thị ............................................................................52
Bảng 5.1 Quy định về tên tham số và thuộc tính tương ứng ......................................64
Bảng 5.2 Dữ liệu về các siêu thị trên địa bàn ............................................................78
Bảng 5.3 Dữ liệu về dân số của các siêu thị trên địa bàn ...........................................78
Bảng 5.4 Thông số đầu vào khi không sử dụng dữ liệu mạng lưới đường giao thông ................79
Bảng 5.5 Thị phần trước và sau khi có cửa hàng Big C .............................................81

Bảng 5.6 Thông số đầu vào khi sử dụng dữ liệu mạng lưới đường giao thông ...........................82
Bảng 5.7 Thị phần trước và sau khi có cửa hàng Big C .............................................84


1

CHƯƠNG 1
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Với dân số trên 80 triệu người, Việt Nam trở thành thị trường bán lẻ hấp dẫn không
những đối với các nhà đầu tư trong nước mà cả những nhà kinh doanh bán lẻ nước ngoài. Tốc
độ tăng trưởng của thị trường bán lẻ ở Việt Nam bình quân từ 15 – 20%/năm. Theo Bộ Công
Thương dự kiến tổng mức lưu chuyển hàng hóa bán lẻ và dịch vụ năm 2010 sẽ đạt 1.440
nghìn tỷ đồng, tăng 20% so với năm 2009. Dựa vào triển vọng này, Cơng ty Nghiên cứu Thị
trường tồn cầu RNCOS (Mỹ) cũng dự báo thị trường bán lẻ Việt Nam sẽ đạt doanh số 85 tỷ
USD vào năm 2012.
Mạng lưới siêu thị và các trung tâm mua sắm phát triển nhanh chóng, ngày càng trở nên
quen thuộc đối với người tiêu dùng và trở thành kênh phân phối quan trọng trong hệ thống
phân phối. Tính đến năm 2010, thành phố Hồ Chí Minh có trên 80 siêu thị các loại như:
CO.OP Mart, Maximart, Big C, Lotte Mart…
Tuy nhiên, một vấn đề đang được đặt ra hiện nay là mặt bằng cho kinh doanh siêu thị.
Hiện nay mặt bằng là một trong những vấn đề lớn đối với các nhà kinh doanh bán lẻ. Các nhà
kinh doanh bán lẻ phải tự tìm kiếm mặt bằng để xây dựng siêu thị và điều này nảy sinh vấn
đề: mạng lưới siêu thị phát triển có nguy cơ lệ thuộc nhiều vào mặt bằng tìm được và khơng
tn thủ quy hoạch của thành phố. Ví dụ: Trên đoạn đường Lê Đại Hành có đến 3 Trung tâm
thương mại và siêu thị lớn, trên đường Lê Thánh Tơn quận 1 có 2 Trung tâm lớn là Parson và
Vincom đối diện nhau…
Thực trạng trên cho thấy việc phân bố không hiệu quả về mặt địa lý của các cửa hàng
bán lẻ trên địa bàn thành phố. Dẫn đến việc thị trường bị chia nhỏ, hiệu quả kinh tế sẽ rất
thấp.

Các nhà kinh tế đã và đang nhận ra điều đó. Cơng tác đánh giá về hiệu quả kinh tế trước
khi xây dựng một Trung tâm mua sắm đã được quan tâm hơn. Cần có một cơng cụ thích hợp
để phân tích và đánh giá sự phân bố của hệ thống siêu thị bán lẻ và tác động của hệ thống này
lên các khu thương mại trên địa bàn thành phố nói riêng và cả nước nói chung.
Hiện nay với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin địa lý
(GIS) cũng đang trong giai đoạn bùng nổ và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực
khác nhau. Đi tiên phong là những ngành liên quan trực tiếp đến phân tích khơng gian địa lý
như: Quản lý đất đai, quy hoạch tài nguyên và môi trường…Không những thế, GIS còn được
mở rộng sang nhiều lĩnh vực khác như y tế, văn hóa, và đặc biệt là kinh tế và đã mang lại hiệu
quả thiết thực.
Với các công cụ phân tích khơng gian mạnh, GIS rất thích hợp trong việc phân tích và
đánh giá sự phân bố của các cửa hàng bán lẻ. Các nhà phân tích có thể tìm được câu trả lời
cho các vấn đề chiến lược sau:
* Điều gì sẽ xảy ra cho khu thương mại của tôi khi cửa hàng của tôi mở rộng quy mô
lên 50%?
* Điều gì sẽ xảy ra cho khu thương mại của tôi nếu một đối thủ cạnh tranh hiện tại rời
khỏi thị trường.
* Điều gì sẽ xảy ra nếu đối thủ cạnh tranh giới thiệu một cửa hàng mới trên thị trường?
Thị phần trên thị trường sẽ thay đổi ra sao?
Nhận thức được nhu cầu trên, tôi thực hiện đề tài “ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HUFF

TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG
SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN 1 VÀ QUẬN 3, THÀNH PHỐ HỒ CHÍ
MINH”


2
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU:
Dựa trên nhu cầu thực tiễn, mục tiêu nghiên cứu của luận bao gồm:
- Ứng dụng mơ hình Huff vào q trình phân tích và xây dựng vùng kinh doanh, tính

tốn thị phần của các siêu thị trên địa bàn quận 1 và quận 3 thành phố Hồ Chí Minh.
- Dựa trên kết quả nghiên cứu, luận văn tiến hành xây dựng một công cụ phân tích tự
động với giao diện tiếng việt, phù hợp với thực tế tại Việt Nam.
1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU:
- Nghiên cứu xây dựng bộ cơ sở dữ liệu vùng nghiên cứu: Dữ liệu giao thơng, thửa
đất, dữ liệu vị trí phân bố của các siêu thị.
- Nghiên cứu ngôn ngữ lập trình Python thiết kế cơng cụ xác định vùng kinh doanh và
tính tốn thị phần của các siêu thị trên địa bàn quận 1 và quận 3.
- Nghiên cứu ngơn ngữ lập trình VBA để thiết kế giao diện của cơng cụ phân tích.

Hình 1.1 Sơ đồ về nhiệm vụ của luận văn
1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:
a. Phương pháp thu thập, phân tích, tổng hợp tài liệu và số liệu: thu thập, phân
tích và tổng hợp các hồ sơ, tài liệu, văn bản pháp quy về kinh doanh siêu thị.
b. Phương pháp phân tích và lựa chọn cơng nghệ: phân tích lựa chọn cơng cụ
phần mềm ứng dụng thích hợp cho việc ứng dụng GIS phân tích hiệu quả kinh doanh
của các siêu thị.
c. Phương pháp phân tích và thiết kế: dựa trên mơ hình đã được nghiên cứu,
chúng ta thiết kế một cơng cụ phân tích có giao diện Tiếng Việt, thân thiện với người
dùng và phù hợp với điều kiện ở Việt Nam.


3

CHƯƠNG 2
TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG
2.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NGỒI NƯỚC:
Trên thế giới, ứng dụng GIS trong việc phân phân tích vùng kinh doanh ( Trade
area analysis) đã hình thành từ rất lâu. Với khả năng xây dựng cơ sở dữ liệu và khả
năng phân tích khơng gian, ngay từ khi ra đời, GIS đã được ứng dụng để mơ hình hóa

vùng kinh doanh, thành lập bản đồ của các khu vực mua bán và xác định hình dạng đại
lý của các vùng này, đánh giá đặc điểm về không gian của khách hàng và thị trường,
thị phần của các cửa hàng trong một vùng.... Từ đó chúng ta xác định được các chỉ số
dự đoán cho việc phát triển của thị trường trong tương lai.
Năm 2006, mơ hình phân tích cạnh tranh và dự báo (Competition Analysis and
Predictive Modelling) ra đời.
Theo Joseph K và cộng sự, các bản đồ thời gian di chuyển (Drivetime map) cho
từng cửa hàng sẽ được tạo ra trên nền phần mềm Mapinfo. Các vùng kinh doanh xung
quanh một cửa hàng hình thành dựa vào khoảng cách từ cửa hàng đó đến một ơ Pixel
ảnh bất kỳ. Sau đó chúng ta tiến hành chồng xếp các bản đồ này lại và lập tỷ số giữ các
pixel, ta sẽ xác định được khách hàng tại pixel i sẽ lựa chọn cửa hàng nào trong vùng
nghiên cứu.

(Nguồn: Joseph.K, Berry and Kenneth L.R , 2006. Retail Sales Competition Analysis)

Hình 2.1 Mơ hình phân tích cạnh tranh và dự báo


4
Mơ hình này đã phản ánh được sự lựa chọn của khách hàng đối với các cửa hàng.
Phương pháp này chính xác hơn các phương pháp truyền thống vì khi chồng xếp các
bản đồ, ta có sử dụng các trọng số đi kèm, thể hiện được sự ưu tiên của khách hàng với
từng loại sản phẩm. Tuy nhiên do ta chia bản đồ ra thành các pixel ảnh nên sẽ có sai
sót khi diện tích pixel q lớn. Và phương pháp này chưa phân tích được các yếu tố
kinh tế sẽ thay đổi như thế nào khi có thêm hoặc mất đi một cửa hàng trong vùng
nghiên cứu.

(Nguồn: Joseph.K, Berry and Kenneth L.R , 2006. Retail Sales Competition Analysis)

Hình 2.2 Xác suất lựa chọn của khách hàng thể hiện trên từng pixel

Cũng trong giai đoạn này, năm 2005, Dr. ElaDramowicz và các cộng sự đã ứng
dụng thành cơng mơ hình Huff vào việc phân tích thị trường bán lẻ.
Trong nghiên cứu, tác giả đã sử dụng mơ hình Huff (Huff model) trong việc phân
tích đánh giá Thị trường bán lẻ (A retail trade area). Vùng kinh doanh sẽ được thể hiện
bởi một bề mặt xác suất, thể hiện sự bảo trợ của khách hàng đối với một cửa hàng cụ
thể. Mơ hình này sẽ trả lời được câu hỏi sau: Xác suất khách hàng quyết định mua sắm
tại một cửa hàng là bao nhiêu? Việc tạo ra bề mặt xác suất này dựa trên mơ hình Huff
và các biến đầu vào như: khoảng cách, hệ số thu hút và cạnh tranh. Các vùng trên bề
mặt này sẽ được phân chia bởi các đường contour thể hiện giá trị xác suất. Và các giá
trị này sẽ được sử dụng như một trong số khi tiến hành tính tốn thị phần cho từng cửa
hàng trong vùng nghiên cứu.
Mơ hình Huff được sử dụng trong nghiên cứu:

(Nguồn: Dramowicz. E, 2005. Retail Trade Area Analysis Using the Huff Model)

Hình 2.3 Mơ hình Huff


5
Hai tập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu gồm: dữ liệu về các trung tâm
mua sắm và thuộc tính của chúng, dữ liệu về dân số. Diện tích kinh doanh (The Gross
Leasable Area – GLA) được chọn làm biến thể hiện sự hấp dẫn của cửa hàng. Bề mặt
xác suất được thể hiện dưới dạng một bản đồ số. Mỗi khách hàng tiềm năng và các cửa
hàng được giả định đặt tại một pixel của bản đồ. Xác suất lựa chọn của mỗi khách
hàng sẽ tỷ lệ thuận với biến thu hút của cửa hàng và tỷ lệ ngịch với khoảng cách giữa
cửa hàng với khách hàng.
 Bề mặt xác suất được tạo cho hệ thống các cửa hàng thuộc Trung tâm mua
sắm Micmac ở Nova Scotia và Halifax Shopping Centre ở Nova Scotia.

(Nguồn: Dramowicz. E, 2005. Retail Trade Area Analysis Using the Huff Model)


Hình 2.4 Bề mặt thể hiện xác suất lựa chọn của khách hàng
 Dữ liệu thuộc tính của các khách hàng tiềm năng.
Bảng 2.1 Dữ liệu thuộc tính của khách hàng trong vùng nghiên cứu

(Nguồn: Dramowicz. E, 2005. Retail Trade Area Analysis Using the Huff Model)

 Dữ liệu về biến thu hút của các cửa hàng.
Bảng 2.2 Dữ liệu thuộc tính của các cửa hàng trong vùng nghiên cứu

(Nguồn: Dramowicz. E, 2005. Retail Trade Area Analysis Using the Huff Model)


6
 Xác suất lựa chọn của khách hàng đối với từng cửa hàng như sau:
Bảng 2.3 Xác suất lựa chọn của từng khách hàng

(Nguồn: Dramowicz. E, 2005. Retail Trade Area Analysis Using the Huff Model)

 Thị phần của các cửa hàng sau khi được tính tốn như sau:
Bảng 2.4 Thị phần của các cửa hàng ban đầu

(Nguồn: Dramowicz. E, 2005. Retail Trade Area Analysis Using the Huff Model)

 Khi có một cửa hàng mới, xác suất lựa chọn của khách hàng sẽ thay đổi.
Bảng 2.5 Xác suất lựa chọn của từng khách hàng khi có cửa hàng mới

(Nguồn: Dramowicz. E, 2005. Retail Trade Area Analysis Using the Huff Model)

 Do đó thị phần của các cửa hàng cũng thay đổi theo.

Bảng 2.6 Thị phần của các cửa hàng khi có cửa hàng mới

(Nguồn: Dramowicz. E, 2005. Retail Trade Area Analysis Using the Huff Model)


7
Nghiên cứu của Dr. ElaDramowicz có những ưu và nhược điểm sau:
- Cũng như nghiên cứu của Joseph K, Berry, Keck Scholar và Kenneth L.
Reed, Dr. ElaDramowicz sử dụng pixel trong việc tính khoảng cách giữa khách
hàng và cửa hàng. Do đó sai số gặp phải khi diện tích thể hiện của một pixel lớn
là không thể tránh khỏi.
- Bề mặt xác suất đã khắc phục được hạn chế của những nghiên cứu trước đây
và mở ra một hướng mới trong việc nghiên cứu thị trường. Mơ hình Huff là một
giải pháp hiệu quả trong việc phân tích thị phần của một vùng kinh doanh.
- Trước sự phát triển của thị trường bán lẻ ở Việt Nam, mơ hình Huff sẽ là một
hướng nghiên cứu thiết thực, đáp ứng được yêu cầu các doanh nghiệp hiện nay.
Đến năm 2007, hãng ESRI chính thức giới thiệu “ArcGis Business Analyst
Tool”, một cơng cụ phân tích Geomaketing hiệu quả.
Theo CaroSmith, ArcGis Business Analyst Tool là một công cụ của phần mềm
ArcGis được hãng ESRI thiết kế để hỗ trợ q trình phân tích hoạt động kinh doanh có
liên quan đến yếu tố khơng gian địa lý. Module này cung cấp cho người dùng rất nhiều
cơng cụ phân tích cũng như một thư viện lớn về dữ liệu không gian liên quan đến việc
kinh doanh.
Thông qua bài viết, tác giả giới thiệu cách thức ứng dụng ArcGis Business
Analyst Tool vào quá trình giải quyết các bài tốn kinh tế: phân tích mơ hình mua sắm
của người tiêu dùng, tối ưu hóa việc phân bố các cửa hàng bán lẻ, xây dựng mạng lưới
phân phối và vận chuyển hàng hóa đạt hiệu quả kinh tế cao….

(Nguồn: CarolSmith, 2007. ESRI ArcGIS Business Analyst: An Assessment of its value for Spatial Marketing Research)


Hình 2.5 Chương trình ArcGis Business Analyst
Để minh họa các chức năng, tác giả đã đưa ra một tình huống cụ thể: Một cơng ty
bán lẻ thiết bị phần cứng tại San Francisco (với 2 cửa hàng sẳn có) hiện đang muốn
mở một cửa hàng thứ 3. Thị phần giữa các cửa hàng sẽ thay đổi như thế nào? Có hiệu
quả hay khơng khi mở một cửa hàng thứ 3?


8
Vị trí của cửa hàng và của các khách hàng tương ứng được thể hiện trên nền bản
đồ San Francisco:

(Nguồn: CarolSmith, 2007. ESRI ArcGIS Business Analyst: An Assessment of its value for Spatial Marketing Research)

Hình 2.6 Vị trí cửa hàng

Hình 2.7 Ví trí khách hàng

Các dạng vùng kinh doanh được xác định bởi ArcGis Business Analyst Tool:
+ A Simple Ring: Đây là dạng căn bản nhất, vùng kinh doanh sẽ là các đường
trịn đồng tâm (có tâm là cửa hàng cần phân tích). Theo bài viết, tác giả chia vùng
nghiên cứu ra làm 3 vùng với bán kính lần lượt là: 0.5, 1, 1.5 miles.

(Nguồn: CarolSmith, 2007. ESRI ArcGIS Business Analyst: An Assessment of its value for Spatial Marketing Research)

Hình 2.8 Vùng kinh doanh Simple ring
+ Drive – time Polygon: Dựa vào thời gian di chuyển từ vị trí của khách hàng đến vị
trí của cửa hàng, các vùng kinh doanh được tạo ra theo các khoảng thời gian: 1, 5, 10
phút.

(Nguồn: CarolSmith, 2007. ESRI ArcGIS Business Analyst: An Assessment of its value for Spatial Marketing Research)


Hình 2.9 Vùng kinh doanh dạng Drivetime Polygon


9
+ Vùng kinh doanh dựa trên dữ liệu khách hàng: Với việc ứng dụng mơ hình Huff,
vùng kinh doanh được hình thành dựa vào xác suất lựa chọn của khách hàng. Có 3
vùng được tạo thành: 40%, 60%, 80%.

(Nguồn: CarolSmith, 2007. ESRI ArcGIS Business Analyst: An Assessment of its value for Spatial Marketing Research)

Hình 2.10 Vùng kinh doanh dự trên mơ hình Huff
Nhận xét:
- Hãng ESRI đã vận dụng rất nhiều phương pháp để xây dựng nên các vùng
kinh doanh cho các cửa hàng, trong đó có mơ hình Huff. Một lần nửa khẳng
định hiệu quả của mơ hình này.
- ArcGis Business Analyst Tool đã giúp các nhà phân tích rút ngắn thời gian và
nâng cao độ chính xác do q trình tính tốn được tự động hóa.
- Hạn chế của phương pháp này là giá thành của bộ công cụ này cịn khá cao
($13,495.00), ngơn ngữ sử dụng chủ yếu là tiếng anh, địi hỏi người sử dụng
phải có một kiến thức nhất định về GIS nên còn rất nhiều hạn chế khi đưa vào
sử dụng rộng rãi, đặc biệt là mơi trường Việt Nam.
2.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC:
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã phát triển từ rất lâu ở nước ta. Cùng với các
phần mềm như Mapinfo, Microstation, ArcGis, chúng ta đã khai thác rất có hiệu quả
GIS trong lĩnh vực trắc địa, quản lý tài nguyên và môi trường... Tất cả các công cụ
phân tích khơng gian và thuộc tính được sử dụng để giải quyết các bài toán cụ thể và
đạt được kết quả cao.
Tuy nhiên, việc ứng dụng GIS vào trong lĩnh vực kinh tế ở Việt Nam còn khá
mới mẽ, mức độ ứng dụng cịn hạn chế. Nhờ có các phần mềm chuyên dụng, việc

thành lập các bản đồ chuyên đề về kinh tế trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, các chức
năng phân tích khơng gian vẫn chưa được chúng ta khai thác hết.


10
Năm 2009, Thạc sĩ Nguyễn Văn Hiệp là một trong những người đầu tiên ở Việt
Nam ứng dụng của GIS vào lĩnh vực kinh tế. Dựa vào các chức năng của GIS, tác giả
đã ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn tại công ty xi măng Holcim Việt Nam:
- Quản lý tìm kiếm và cập nhật dữ liệu: Toàn bộ dữ liệu về vùng bán, cửa hàng
bán lẻ, nhà phân phối đều được quản lý trực quan bằng bản đồ trên nền phần mềm
Mapinfo. Người sử dụng có thể sử dụng các công cụ được hổ trợ trong phần mềm
MapInfo để tìm kiếm, truy vấn thơng tin hình học và thuộc tính dựa trên kết hợp một
hay nhiều bảng biểu.
- Báo cáo phân tích thị trường: Sử dụng các chức năng phân tích và tạo ra
report của phần mềm Mapinfo tạo ra các báo cáo về Phân tích doanh thu, giám sát thị
phần, phân tích các yếu tố theo không gian và thời gian……

(Nguồn: Hiệp. N. V, 2009. Ứng dụng GIS phân tích thơng tin thương mại)

Hình 2.11 Báo cáo phân tích thị trường
- Ứng dụng Logistics trong việc quản lý kho bải, xác định tuyến vận chuyển,
ước tính chi phí vận chuyển, định vị trí kho bãi mới…

(Nguồn: Hiệp. N. V, 2009. Ứng dụng GIS phân tích thơng tin thương mại)

Hình 2.11 Bản đồ chi phí vận chuyển


11
- Xây dựng được bộ cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh về Công ty xi măng Holcim Việt

Nam cùng với mơ hình hoạt động kinh doanh và phân phối hàng.
- Xây dựng được chuỗi các báo cáo dưới dạng các bản đồ chun đề để phân
tích loại hình xi măng theo từng loại hình.
- Xây dựng hồn thiện bản đồ chi phí vận chuyển.
- Xây dựng mơ hình khai thác ứng dụng GIS tại cơng ty từ đó hỗ trợ việc ra
quyết định của nhà quản lý.
Bên cạnh những kết quả đạt được, nghiên cứu còn nhiều hạn chế:
- Do hạn chế về thời gian cũng như kiến thức về kinh tế, nên tác giả chưa thể
phát họa toàn diện các thông tin thương mại.
- Tác giả chủ yếu sử dụng những cơng cụ phân tích có sẳn của phần mềm
Mapinfo để tiến hành phân tích và đánh giá về hiệu quả kinh tế. Để triển khai vào thực
tế, cần tốn một khoảng chi phí để đào tạo và hướng dẩn sử dụng các công cụ này. Tác
giả chưa tạo ra được một cơng cụ phân tích độc lập, đơn giản và thân thiện với người
sử dụng Việt Nam.
- Tác giả đã tiến hành phân tích đánh giá về hiệu quả kinh tế, tuy nhiên chưa đi
sâu vào việc phân tích một mơ hình cụ thể, biến nó trở nên phù hợp hơn với thị trường
Việt Nam.
Đến đầu năm 2011, một hình thức maketing mới được giới thiệu tại Việt Nam.
- Geo marketing (GM) là giải pháp ứng dụng công nghệ Gis (Hệ thống thông tin
địa lý) vào lĩnh vực marketing đã được sử dụng ở nhiều quốc gia trên thế giới.
- Cụ thể hơn, GM là một ngành khoa học trong lĩnh vực nghiên cứu thị trường.
Trong đó, người ta sử dụng các thơng tin về vị trí địa lý để hoạch định và xây dựng hệ
thống marketing chiến lược. Điểm đặc biệt của GM là phân tích vùng miền địa lý để
đưa ra giải pháp tiếp thị phù hợp với đặc điểm văn hóa xã hội của từng vùng kinh
doanh.
- GM bao gồm: Gis (hệ thống thông tin địa lý) như các loại bản đồ số, phần mềm
Gis (Esri, Acrgis, Mapinfo, Moskito…); các loại dữ liệu như dữ liệu khơng gian, dữ
liệu thuộc tính, dữ liệu nền, dữ liệu về sản phẩm, khách hàng, thị trường, đối thủ kinh
doanh…
- Sở dĩ GM được quan tâm ở nhiều quốc gia vì nó là cơng cụ đắc lực giải quyết

các vấn đề về quản lý kênh phân phối, quản lý thị phần và xây dựng bản đồ cạnh tranh
cho các doanh nghiệp, thương hiệu đang có địa bàn kinh doanh ở nhiều vùng địa lý
khác nhau.
- GM có tầm quan trọng đến mức có thể ví như là giác quan thứ sáu của doanh
nghiệp. Vị trí của GM thể hiện một cách rất rõ ràng ở từng khâu:
+ Đối với các nhà quản lý cao cấp, GM sẽ cung cấp các thông tin thị trường
một cách trực quan, giúp dễ dàng ra quyết định mang tính chiến lược cho tương lai
vùng kinh doanh trọng yếu, phân tích thị phần…..
+ Cịn các nhà quản trị tiếp thị có dữ liệu thị trường đa dạng làm cơ sở phân
tích để lập kế hoạch chiến lược, chiến dịch tiếp thị trên nhiều địa bàn kinh doanh.


12
+ Đối với các nhà quản lý trung cấp như giám đốc kinh doanh vùng, giám đốc
logistic, giám đốc nhân sự hay giám đốc sản xuất, GM lại đóng vai trị cung cấp dữ liệu
một cách trực tiếp hay gián tiếp cho việc hoạch định vùng bán hàng, giải quyết các vấn
đề về kênh phân phối, điểm bán hàng, mật độ bán hàng theo vùng kinh doanh.
Dịch vụ GM lần đầu tiên được Công ty Speed Media (SPM) và Công ty Moskito
(một hãng chuyên về phần mềm GIS ở Đức) giới thiệu tại Việt Nam vào đầu tháng
3/2011.
- Các dịch vụ ban đầu SPM bao gồm:
+ Nghiên cứu thị trường
+ Cung cấp các giải pháp tiếp thị theo phương pháp địa lý
+ Xây dựng các bản đồ cạnh tranh cho các sản phẩm/ dịch vụ/ thương hiệu
+ Cung cấp các giải pháp tối ưu cho các bài toán về địa điểm phân phối bán lẻ.
+ Cung cấp các giải pháp quản lí thị phần cho doanh nghiệp có địa bàn kinh
doanh ở nhiều khu vực khác nhau.

(Nguồn: Dịch vụ Geomaketing của cơng ty SpeedMedia tại trang web: />
Hình 2.13 Dịch vụ GeoMarketing

- Với sự am hiểu thị trường Việt Nam, SPM hồn tồn có thể giải quyết các bài
tốn thị trường bằng công cụ Geo marketing. Tuy nhiên, Geo marketing vẫn còn mới
đối với hoạt động tiếp thị của doanh nghiệp với những lí do sau:
+ Hiểu biết chung về giải pháp và dịch vụ của Geo marketing của các doanh
nghiệp chưa cao.
+ Dữ liệu thị trường và dữ liệu kinh doanh (Input) của phần mềm Gis chưa
được thu thập và xây dựng hồn chỉnh, độ chính xác cịn thấp.
+ Geo marketing đặt ra một số yêu cầu nhất định cho người sử dụng: kiến thức
về việc thiết kế và xây dựng cơ sở dữ liệu, kiến thức về việc sử dụng và phân tích số
liệu bằng phần mềm GIS… Đa số các phần mềm GIS có nguồn gốc từ nước ngồi,
ngơn ngữ được sử dụng là tiếng anh nên người sử dụng phải đạt một trình độ ngoại
ngữ nhất định.
+ Các cơng cụ phân tích cịn khá phức tạp, chưa phù hợp với thị trường Việt
Nam. Giá thành phần mềm cao nên các doanh nghiệp sẽ gặp rất nhiều khó khăn trong
việc đầu tư vào lĩnh vực này; chi phí thuê chuyên gia và tư vấn cũng sẽ rất cao.


13
2.3 NHẬN XÉT CHUNG:
- Trên thế giới, mơ hình Huff được sử dụng như một công cụ hiệu quả trong việc
phân tích kinh doanh, xác định vùng kinh doanh và tính tốn thị phần. Bên cạnh đó,
ArcGis Business Analyst Tool ra đời đã mở ra một hướng phát triển và ứng dụng mới
cho ngành địa lý.
- Trong nước, quá trình áp dụng GIS vào kinh tế chưa thật sự mạnh nhưng cũng
đã có những ý tưởng ban đầu về Geo Maketting và có những nghiên cứu ban đầu về
q trình này.
- Từ những thành tựu nghiên cứu của thế giới và yêu cầu thực tế của Việt Nam,
chúng ta cần có những nghiên cứu chuyên sâu, vận dụng kiến thức của nhận loại vào
Việt Nam. Đồng thời để đảm bảo việc ứng dụng GIS vào kinh tế đạt hiệu quả cao, các
nhà quản lý Việt Nam cần có một cơng cụ phân tích mạnh như ArcGis Business

Analyst Tool nhưng với giao diện bằng tiếng việt, đơn giản hơn, dễ sử dụng hơn,
khơng địi hỏi nhiều về kiến thức chun mơn.
- Trước những yêu cầu thực tế trên, đề tài đã đi sâu vào nghiên cứu ứng dụng mơ
hình Huff vào phân tích kinh tế ở Việt Nam. Đồng thời, xây dựng một cơng cụ phân
tích kinh doanh với giao diện tiếng việt, thân thiện với người dùng dựa trên các nghiên
cứu về mơ hình Huff.


14

CHƯƠNG 3
NGHIÊN CỨU CƠ SỞ LÝ THUYẾT
3.1 NGHIÊN CỨU VỀ HOẠT ĐỘNG BÁN LẺ:
a. Khái niệm :
Bán lẻ là một trung gian phân phối, gồm tất cả các hoạt động liên quan tới việc bán
hàng hóa hay dịch vụ trực tiếp cho người tiêu dùng cuối cùng để họ sử dụng vào mục
đích cá nhân, khơng kinh doanh.
b. Phân loại :
Hoạt động bán lẻ rất đa dạng về quy mô và hình thức từ những người bán hàng
rong đến các cửa hàng, siêu thị. Trong đó, siêu thị là một trong những loại hình bán lẻ
phát triển nhanh chóng và thơng dụng nhất.
Các loại hình bán lẻ hiện đại bao gồm cửa hàng tiện dụng(Convenience store),
siêu thị nhỏ (Mini-super), siêu thị(Supermarket), đại siêu thị (Hypermarket), cửa
hàng bách hoá lớn (Department store), cửa hàng bách hố thơng thường, cửa hàng
đại hạ giá (Hard discounter), trung tâm thương mại (Commercial center)...
Trong hệ thống các cửa hàng bán lẻ hiện đại, siêu thị được xếp ở vị trí cao hơn các
cửa hàng tự phục vụ nhỏ, cửa hàng tiện dụng và thấp hơn so với đại siêu thị, cửa hàng
đại hạ giá, cửa hàng bách hoá, trung tâm thương mại xét về mặt quy mơ, diện tích và
phương thức kinh doanh. Những cửa hàng bán lẻ này đã trải qua một quá trình phát
triển lâu dài, có suy thối và có diệt vong tùy theo từng thời kỳ.

c. Vai trò của hoạt động bán lẻ:

* Đối với nhà sản xuất:
+ Hoạt động bán lẻ giúp giải quyết sự khác biệt giữa sản xuất quy mô lớn và tiêu
dùng đa dạng với khối lượng nhỏ bằng cách mua hàng hóa của nhiều nhà sản xuất khác
nhau, bán lại cho nhiều người tiêu dùng tại một địa điểm.
+ Bán lẻ góp phần đẩy mạnh quá trình phân phối hàng hóa đến tay người tiêu
dùng, giúp tái mở rộng sản xuất.
* Đối với người tiêu dùng:
+ Giúp người tiêu dùng có thể lựa chọn những sản phẩm chất lượng, uy tín, đảm
bảo, đa dạng phong phú về chủng loại.
+ Là động lực thúc đẩy sản xuất hàng hóa phát triển và đem lại lợi ích cho người
tiêu dùng.
+ Là cầu nối lấy hàng hóa giữa nhà sản xuất hoặc các đại lý bán buôn về phân phối
đến tận tay người tiêu dùng cuối cùng.


15
3.2. NGHIÊN CỨU VỀ HOẠT ĐỘNG CỦA SIÊU THỊ:
a. Khái niệm:
Tại Hoa Kỳ, “ Siêu thị là cửa hàng tự phục vụ tương đối lớn, có mức chi phí thấp,
tỷ suất lợi nhuận khơng cao và khối lượng hàng hố bán ra lớn, đảm bảo thoả mãn đầy
đủ nhu cầu của người tiêu dùng về thực phẩm, bột giặt, các chất tẩy rửa và những mặt
hàng chăm sóc nhà cửa ” (Philips Kotler ) và cịn có định nghĩa đơn giản hơn như “ Siêu
thị là cửa hàng tự phục vụ bày bán nhiều mặt hàng đáp ứng nhu cầu tiêu dùng hàng
ngày của người tiêu dùng như thực phẩm, thức uống, dụng cụ gia đình và các loại vật
dụng cần thiết khác ”.
Tại Anh, người ta định nghĩa “ Siêu thị là cửa hàng buôn bán tạp phẩm, bán thực
phẩm, đồ uống và các loại hàng hoá khác, thường đặt tại thành phố, dọc đường cao
tốc hoặc trong khu bn bán có diện tích khoảng từ 4.000 đến 25.000 bộ vng. Trong

vịng 10-15 năm trở lại đây, rất nhiều siêu thị đã được xây dựng ở ngoài thành phố hoặc
ngoại ô ”.
Tại Việt Nam, theo Quy chế Siêu thị, Trung tâm thương mại (Ban hành kèm theo
Quyết định số 1371/2004/QĐ-BTM ngày 24/9/2004 của Bộ trưởng Bộ thương mại):
“ Siêu thị là loại hình cửa hàng hiện đại; kinh doanh tổng hợp hoặc chuyên
doanh; có cơ cấu chủng loại hàng hoá phong phú, đa dạng, bảo đảm chất lượng; đáp
ứng các tiêu chẩn về diện tích kinh doanh, trang bị kỹ thuật và trình độ quản lý, tổ
chức kinh doanh; có các phương thức phục vụ văn minh, thuận tiện nhằm thoả mãn
nhu cầu mua sắm hàng hóa của khách hàng ”.
b. Đặc điểm:
Siêu thị là một kênh phân phối ở mức phát triển cao, được quy hoạch và tổ chức
kinh doanh dưới hình thức những cửa hàng quy mơ, có trang thiết bị và cơ sở vật chất
hiện đại, văn minh.
Khối lượng hàng hóa lớn, hàng hóa chủ yếu là hàng tiêu dùng thường ngày như:
thực phẩm, đồ gia dụng… Phục vụ đa số người tiêu dùng, giá rẻ, chi phí thấp.
Thơng thường, một siêu thị có thể đáp ứng được 70-80% nhu cầu hàng hóa của
người tiêu dùng về ăn uống, tiêu dùng... Theo quan niệm của nhiều nước, siêu thị phải
là nơi mà người mua có thể tìm thấy mọi thứ họ cần và với một mức giá "ngày nào cũng
thấp" (everyday-low-price)
Áp dụng phương thức tự phục vụ (self-service hay libre - service): là phương thức
khách hàng xem xét và chọn mua hàng, bỏ vào giỏ hoặc xe đẩy đem đi và thanh tốn tại
quầy tính tiền đặt gần lối ra vào. Người bán vắng bóng trong q trình mua hàng.
Hàng hóa gắn mã vạch, mã số được đem ra quầy tính tiền ở cửa ra vào, dùng máy
quét để đọc giá, tính tiền bằng máy và tự động in hóa đơn. Đặc điểm này được đánh giá
là cuộc “ đại cách mạng" trong lĩnh vực thương mại bán lẻ.
c. Phân loại:
* Theo Quy mô:
Quy chế Siêu thị, Trung tâm thương mại quy định một siêu thị phải đảm bảo các
u cầu chung như sau:
- Cơng trình kiến trúc được xây dựng vững chắc, có tính thẩm mỹ cao, có thiết kế

và trang thiết bị kỹ thuật tiên tiến, hiện đại, đảm bảo các yêu cầu phòng cháy chữa