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ハフ モデルは、空間解析で確立されている理論です。 このモデルは、指定した顧客が指定したサイトを訪問し購入する確率が、そのサイトへの距離、魅力度、および競合サイトの距離と魅力度の関数によって表されるという原則に基づいています。
この具体的なモデルは、40 年近く前に空間的相互作用の研究分野において、テキサス大学の David Huff 博士によって改良され、実用化されました。 処理能力に優れたデスクトップ コンピューターの登場によって、モデルの適用が可能になりました。
重力モデルでの基本的なハフ モデルの公式は、次のとおりです。
要素:
Pij = 顧客 j が店舗 i で買い物をする確率。
Wi = 各店舗またはサイト i の魅力度を表す尺度。
Dij = 顧客 j から各店舗またはサイト i までの距離。
a = 遠く離れたサイトの確率を低くするために、距離に適用される指数。 通常 1.5 から 2 までの値を指定します。
実務上、国勢調査ポリゴン (ブロック グループなど) は個別の顧客の代わりとなります。 各ポリゴンに対して計算された確率に、ポリゴン データベース内のデータ エレメント (世帯数や食料品への支払い額など) が掛けられます。 この測定値を集計して、合計値の概算を得ることができます。 GLA (総賃貸面積) などのサイズに関する値は、魅力度の代わりによく使用されます。
サイトには、顧客に魅力を感じさせる多くの属性があります。 魅力度は、多くの属性の関数として計算できます。 小売店の場合、属性は売場面積、駐車スペース数、製品の価格などです。 車のディーラーの魅力度は、展示スペースの面積、間口、広告などの関数になります。 オフィス ビルの魅力度は、現在入居しているオフィス数などの関数になります。 魅力度は、施設を魅力的にしているすべての要因を組み合わせた 1 つの数値で表されます。 この 1 つの数値は通常、インデックスと呼ばれています。 このインデックスは、対象のサイトに訪れる顧客数の調査や消費者調査の実施による方法でも計算できます。
ハフ モデルの広がりを制御することができます。 すべての競合店を含む値を入力します。 [計測] ツールを使用して、距離を推定できます。 距離の単位には、マイルまたはキロメートルを選択できます。
重力モデルでよく使用される用語とその意味を次に示します。
距離減衰関数
目的地までの距離の認識は、その距離の一次関数では表せない場合があります。 顧客は、自宅から遠い場所にある店舗よりも、自宅に近い場所にある店舗で買い物をする傾向があります。 距離は、人の動きを非直線的に抑制するものとして表されます。 この現象は、距離減衰関数を使用してモデル化できます。 距離減衰関数の使用は、重力モデルの由来となるニュートンの万有引力の法則を流用したものです。 距離減衰パラメーターは、ギリシャ文字のベータでシンボル表示され、目的地までの距離を強調するために使用されます。 食料品の購入などの消費行動では高い指数となり、これらの消費行動では顧客は近くまでしか足を運ばないことを表しています。 家具の購入などの消費行動では低い指数となり、家具を購入する際は、顧客は遠くまで足を運ぶことを表しています。
指数関数は、通常、市内などの短い距離における相互作用を計算するのに使用されます。
すべてのハフ モデルの入力、指数、商圏サイズ、および結果には、これらのモデルを操作した経験のある人間による詳細な分析が必要になります。 顧客の漏れ (一部の食料品をスーパーマーケットで購入せずに、コンビニエンス ストア、ファーマーズ マーケット、郵送といった他の商圏で購入すること) などの要因を考慮に入れるためには、常にキャリブレーションが必要になります。