Tối ưu hóa lựa chọn điểm bán hàng sử dụng nội suy không gian: Phần 1 – Tổng quan

Tóm tắt

Trong bối cảnh phát triển đô thị nhanh chóng, việc tối ưu hóa mạng lưới điểm bán hàng trở thành một yếu tố sống còn đối với doanh nghiệp nhằm nâng cao khả năng tiếp cận khách hàng, tối đa hóa lợi nhuận và duy trì sức cạnh tranh trên thị trường. Các doanh nghiệp thường đối mặt với thách thức lớn trong việc lựa chọn vị trí chiến lược cho các điểm bán hàng, nơi mà yếu tố thuận lợi về giao thông, mật độ dân cư và thời gian di chuyển đóng vai trò quan trọng trong quyết định của khách hàng.

Hiện nay, sự phát triển của công nghệ thông tin và các phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến đã mở ra những hướng đi mới cho việc tối ưu hóa vị trí điểm bán hàng. Trong số đó, việc áp dụng kỹ thuật nội suy không gian kết hợp với mô hình học máy cho thấy tiềm năng lớn trong việc xác định các vị trí điểm bán hàng tối ưu. Nội suy không gian cho phép tính toán và dự đoán những giá trị chưa biết dựa trên dữ liệu không gian hiện có, giúp doanh nghiệp có thể xác định những khu vực tiềm năng mà trước đây có thể chưa được xem xét.

I – Giới thiệu

Khả năng tiếp cận là gì?

Là khả năng di chuyển của nhóm khách hàng tiềm năng có thể tiếp cận đến các điểm bán hàng trong một khoảng thời gian di chuyển hợp lý,  được đo bằng thời gian hoặc quãng đường với phương tiện đi bộ, xe đạp hoặc ô tô.

Bài toán đặt ra?

  Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt trên thị trường bán lẻ, các doanh nghiệp cần đảm bảo rằng các điểm bán hàng của họ không chỉ thu hút khách hàng mà còn thuận tiện và dễ dàng tiếp cận. Do đó, việc lựa chọn vị trí điểm bán hàng trở thành một bài toán tối ưu hóa quan trọng. Cụ thể, bài toán đặt ra là làm thế nào để xác định các vị trí tối ưu cho điểm bán hàng sao cho:

1. Khả năng tiếp cận tối đa: Đảm bảo rằng các điểm bán hàng có thể tiếp cận được lượng khách hàng lớn nhất trong một khoảng thời gian di chuyển nhất định.
2. Hiệu quả kinh doanh cao nhất: Tối đa hóa doanh thu bằng cách chọn các vị trí có mật độ dân cư cao, phù hợp với hành vi và thói quen mua sắm của khách hàng.
3. Cân bằng giữa chi phí và lợi nhuận: Lựa chọn vị trí không chỉ dựa trên tiềm năng doanh thu mà còn cân nhắc đến chi phí liên quan như thuê mặt bằng, chi phí vận hành, và chi phí tiếp cận giao thông.

II – Phương pháp luận và kết quả dự kiến

Phương pháp luận

Phương pháp tiếp cận của chúng tôi dựa trên các kỹ thuật phân tích và nội suy không gian, chúng tôi sẽ tập trung vào việc phân tích không gian và đề xuất mô hình học máy để đưa ra một phương pháp lựa chọn điểm bán hàng hiệu quả dựa trên mạng lưới giao thông. Phương pháp này không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả hoạt động mà còn đảm bảo khả năng tiếp cận tối đa từ phía khách hàng, từ đó nâng cao sự hài lòng và tăng trưởng doanh thu.

Ý tưởng của chúng tôi là thông qua việc áp dụng kỹ thuật phân tích vùng tiếp cận (isochrone) với sự hỗ trợ từ các công cụ API mã nguồn mở như OpenRouteService để xác định các khu vực dân cư có khả năng tiếp cận tốt nhất đến các điểm bán hàng dựa trên mạng lưới giao thông OpenStreetMap. Trên cơ sở đó, một mô hình toán học tối ưu hóa sẽ được xây dựng nhằm xác định vị trí tối ưu cho các điểm bán hàng dự kiến mở mới, hoặc đánh giá lại các vị trí điểm bán hàng hiện có để giúp doanh nghiệp có kế hoạch kinh doanh phù hợp.

Nghiên cứu về vấn đề tối ưu địa điểm bán hàng cho thấy các yếu tố ảnh hưởng thường được phân thành nhiều loại dữ liệu như sau: 

(1) Dữ liệu nhân khẩu học (khách hàng tiềm năng) như độ tuổi, giới tính, … sử dụng nguồn Meta và WorldPop 

(2) Dữ liệu ranh giới hành chính mới nhất theo tổng cục thống kê công bố năm 2024, đã được eKMap cập nhật và hiểu chỉnh về không gian

(3) Dữ liệu về các điểm bán hàng, các đối thủ cạnh tranh của điểm bán. Với tập dữ liệu này chúng tôi kết xuất từ tập dữ liệu mở OpenStreetMap và Google Map với kỹ thuật Web Scraping để thu thập và chuẩn hóa thông tin

(4) Dữ liệu mạng lưới giao thông đường bộ từ nguồn OpenStreetMap

Kết quả đầu ra dự kiến sẽ là một danh sách các vị trí tối ưu cho điểm bán hàng. Danh sách này bao gồm các địa điểm đã được lựa chọn kỹ lưỡng dựa trên khả năng tối ưu hóa việc tiếp cận khách hàng và hiệu quả kinh doanh. Mỗi vị trí trong danh sách sẽ được đánh giá theo các tiêu chí như khả năng tiếp cận khách hàng tiềm năng tốt nhất, phù hợp với quy mô và số lượng điểm bán hàng cần đánh giá.

Ngoài ra, kết quả cũng sẽ bao gồm các bản đồ chi tiết thể hiện khu vực phủ sóng và khả năng tiếp cận của từng điểm bán hàng. Những bản đồ này không chỉ giúp doanh nghiệp trực quan hóa các vị trí tiềm năng mà còn dễ dàng đánh giá hiệu quả kinh doanh của từng khu vực, hỗ trợ quá trình ra quyết định chiến lược.

(Hình ảnh minh họa cho kết quả đầu ra, các vị trí màu đỏ là vị trí đề xuất)

III – Lợi ích có thể mang lại cho việc tối ưu hóa vị trí điểm bán hàng

1. Trực quan hóa dữ liệu không gian

• Phân bố khách hàng tiềm năng: Sử dụng bản đồ để minh họa sự phân bố dân cư, giúp xác định các khu vực có nhu cầu cao và tối ưu hóa việc đặt các điểm bán hàng.
• Hiểu rõ mạng lưới giao thông: Bản đồ giúp doanh nghiệp nắm bắt được cấu trúc và khả năng tiếp cận của mạng lưới giao thông, từ đó xác định vị trí thuận tiện cho khách hàng.

2. Xác định vị trí chiến lược

• Tối ưu hóa vị trí: Phân tích không gian giúp xác định vị trí phù hợp nhất cho các điểm bán hàng, dựa trên dữ liệu về mật độ dân cư, hành vi mua sắm, và khả năng tiếp cận.
• Cạnh tranh và định vị: Giúp nhận diện sự phân bố của đối thủ cạnh tranh và từ đó lựa chọn các vị trí chiến lược chưa được khai thác.

3. Ra quyết định dựa trên dữ liệu

• Công cụ hỗ trợ quyết định: Cung cấp một công cụ phân tích mạnh mẽ để so sánh, đánh giá các vị trí khác nhau, từ đó đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu cụ thể.
• Dự báo và mô phỏng: Cho phép mô phỏng các kịch bản kinh doanh khác nhau, như mở rộng hoặc điều chỉnh mạng lưới điểm bán, giúp dự báo kết quả và lựa chọn phương án tối ưu.

4. Đánh giá và điều chỉnh chiến lược

• Phân tích vùng phủ sóng: Giúp xác định và điều chỉnh vùng dịch vụ của các điểm bán hàng, tối ưu hóa khả năng tiếp cận khách hàng.
• Quản lý rủi ro: Nhận diện các khu vực có rủi ro, như giao thông khó khăn hoặc vùng cạnh tranh cao, từ đó điều chỉnh chiến lược một cách linh hoạt.

5. Tăng cường hiệu quả giao tiếp và tương tác:

• Truyền đạt chiến lược: Bản đồ và phân tích không gian giúp truyền đạt kế hoạch và mục tiêu kinh doanh một cách rõ ràng và minh bạch hơn đến các bên liên quan.
• Giao tiếp với đối tác và khách hàng: Tăng sự tin tưởng và đồng thuận thông qua việc minh bạch hóa chiến lược vị trí với đối tác và khách hàng.

IV – Kết luận

Với cách tiếp cận mới trong việc đánh giá và tối ưu hóa vị trí địa điểm bán hàng thông qua phân tích không gian, bài viết đã cung cấp những luận điểm mạnh mẽ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc chọn lựa và đánh giá vị trí điểm bán hàng phù hợp. Phương pháp này không chỉ giúp cải thiện khả năng tiếp cận khách hàng và gia tăng doanh thu mà còn mang lại những lợi ích chiến lược bền vững. 

Tuy nhiên, bài viết cũng chỉ ra rằng thách thức lớn nhất trong việc thực hiện phương pháp này là chất lượng của dữ liệu đầu vào, yếu tố quyết định đến độ chính xác của kết quả phân tích. Để đạt được hiệu quả tối ưu, cần phải nâng cao và đảm bảo tính chính xác của dữ liệu sử dụng trong các mô hình phân tích.

V – Định hướng tiếp theo

Trong các bài viết tiếp theo, chúng tôi sẽ đi sâu vào việc đánh giá chất lượng dữ liệu và đề xuất một phương pháp kỹ thuật cụ thể trong phân tích không gian. Mục tiêu là hiện thực hóa các ý tưởng đã được đề cập, đồng thời cung cấp các hướng dẫn chi tiết hơn để giúp doanh nghiệp áp dụng thành công phương pháp này vào thực tiễn. 

Các phần tiếp theo sẽ tập trung vào các khía cạnh cụ thể của quy trình, từ thu thập và xử lý dữ liệu đến việc xây dựng và hiệu chỉnh mô hình, nhằm đảm bảo rằng phương pháp tối ưu hóa điểm bán hàng được triển khai một cách hiệu quả và mang lại kết quả mong muốn.