Upotreba geoinformacijskih sustava u upravljanju maloprodajnim poduzećem

1. DEFINICIJA I RAZVOJ GEOINFORMACIJSKIH SUSTAVA
Geoinformacijski sustav (GIS) je sustav za prikupljanje, spremanje, provjeru, integraciju, upravljanje, analiziranje i prikaz podataka koji su prostorno povezani s planetom Zemljom. U taj sustav obično je uključena baza prostornih podataka i odgovarajuća programska rješenja bazirana na obradi, pohrani i korištenju baze prostornih podataka. (HMSO, 1987).
Prema Sufiyan et al. (2015), geografski informacijski sustav (GIS) je sustav namijenjen za prikupljanje, pohranu, obradu, manipulaciju, prikazivanje te isporuku georeferenciranih podataka. GIS sustav je prilagođen za implementaciju organiziranog skupa podataka koji se transformira iz varijabilnih podataka u smislene informacije za donošenje odluka.
Glavna ideja geoinformacijskih sustava je prikupljanje geografskih podataka, njihova obrada te njihovo vizualiziranje putem karata koje služe kao podloga za donošenje odluka pri upravljanju pojedinim poduzećem i to u različitim djelatnostima. Djelatnosti koje koriste GIS i način na koji ga koriste bit će opisane u ovom radu.
Mogućnost digitalnog snimanja geoinformacijskih podataka poboljšala je razvoj GPS-a, otvorenih i slobodnih izvora GIS softvera i računalne kartografije. U GIS analizi ishod je predvidiva karta koja se koristi za prikazivanje rezultata potrebnog za donošenje odluka. GIS kao tehnologija koju koristi poduzeće ima sposobnost stvaranja baze podataka.
Prema Tutić et. al, (2002) GIS objedinjuje tehnologiju (hardware i software) te prostorne podatke koristi kao podlogu za donošenje odluka koje su važne za upravljanje poduzećem ili nekom organizacijom. GIS se zapravo koristi za upravljanje geografskim informacijama unutar organizacije te shodno tome za donošenje nekih strateških odluka.
Kako navode Tutić et. al, (2002) podaci koje obrađuje GIS su različitog tipa i svaki od njih ima svoje karakteristike. Podaci se dijele na prostorne i neprostorne. Podaci se mogu prikazati u grafičkom ili negrafičkom obliku. Iako su geografske karte osnovni izvor podataka za GIS, važno je istaknuti da karte ipak nisu jedini izvori prostornih podataka. Tako na primjer, poduzeća imaju lokacije svojih prodavaonice, skladišta ili sjedišta označena na papiru ili zemljovidima. Potrošači imaju imena, adrese i ono što kupuju. Poštanski broj može pomoću geokoda, prodajnog mjesta i njegovog telefonskog broja kao i rute za isporuku od prodavaonice do domova kupaca također biti pohranjen i analiziran u GIS-u (Sufiyan et al. 2015).
Geoinformacijski sustavi (u daljnjem tekstu GIS) razvili su se krajem 1960-ih godina (Yeh, 1999). Tehnologija za GIS se razvila iz dva neovisna područja: digitalne kartografije i CAD-a (Computer Aided Design, računalom podržano oblikovanje) i sustava za upravljanje bazama podataka (Data Base Management Systems) Singleton et. al (2004), izdvajaju nekoliko ključnih trenutaka pri važnih za razvoj GIS-a:
1. Razvijen Kanadski geoinformacijski sustav CGIS 1960-ih godina kao računalni sustav mjerenja za karte
2. 1970. godine Američki ured za popis stanovništva razvija program DIME za popis stanovništva
3. Laboratorij za računalnu grafiku i prostornu analizu Sveučilišta Harvard razvija GIS naziva ODYSSEY krajem 1970-ih
4. Jedinica za eksperimentalnu kartografiju Ujedinjenog Kraljevstva razvijala je računalnu kartografiju od 1968. do sredine sedamdesetih godina
5. Razvoj računalne kartografije u nacionalnim agencijama za kartografiju
6. Razvoj daljinskog očitavanja uključujući vojne satelite, Landsat i GPS
7. Suvremena povijest GIS-a datira iz ranih 1980-ih, kada je cijena računala dovoljne snage pala su ispod kritičnog praga
S druge strane, Clark (1998) GIS-a izdvaja tri razvojne faze GIS-a, i to:
1. razdoblje preteča geoinformacijskih sustava 1970-ih i ranih 1980-ih kada se analiza lokacije uglavnom temeljila na intuiciji, kontrolnoj listi i analognim tehnikama.
2. razdoblje GIS revolucije kada je, sredinom i krajem 1980-ih godina počeo intenzivno koristiti prostornog modeliranje u svrhu strateškog razvoja poduzeća unutar poduzeća.
3. Spoznaja i rješavanje problema koji proizlaze iz uporabe GIS sustava 1990-tih godina kada se postavljaju brojna pitanja i nude različita programska rješenja za unaprjeđenje analiza temeljenih na uporabi geoinformacijskih podataka, ponajprije implementacije različitih metoda rudarenja podataka (induktivne metode prostornog planiranja) i metoda optimizacije (deduktivne tehnike prostornog modeliranja).
Danas se geoinformacijski sustavi integriraju s ostalim dijelovima informacijskog sustava poduzeća, te se u različitim područjima poslovanja mogu poslužiti kao vrijedan izvor informacija. Nadalje, oni se integriraju i s društvenim mrežama pa se ponašanje potrošača može vezati za lokacije i primijeniti lokacijski usmjeren marketing.

2. PRIMJENA GEOINFORMACIJSKIH SUSTAVA PRI UPRAVLJANJU MALOPRODAJOM
Birkin et. al, (1999), izdvajaju četiri problema koji se javljaju u maloprodaji, a u čijem rješavanju može pomoći upotreba GIS-a. Prva dva problem se odnose na svakodnevne aktivnosti vezane uz mreže poslovnica kao i planiranje prodaje, preostala dva se javljaju rjeđe i odnose se na rješavanje prostornih (geografskih) problema.
Problemi koji se javljaju u maloprodaji, a mogu koristiti GIS u rješavanju su:
1. Predviđanja prihoda od prodaje i same prodaje
2. Lansiranje novog proizvoda
3. Spajanja i pripajanja
4. Optimizacija maloprodajne mreže
Geoinformacijski sustavi, također, imaju pružaju potporu u poslovanju m-trgovine temeljene na lokaciji (engl. L-Commerce, Location based commerce). M-trgovina temeljena na lokaciji odnosi se na obavljanje mobilnih transakcija potrošačima na određenoj lokaciji, u određeno vrijeme (Mahatanankoon et al., 2005).

2.1. Procjena prihoda od prodaje i same prodaje
Kako objašnjavaju Birkin et. al, (1999), maloprodajna poduzeća u svom upravljanju danas pokazuju veliki interes za provođenje analize lokalnih i regionalnih tržišta kako bi razumjela postojeće performanse te kako bi mogla predvidjeti što će se dogoditi ako dođe do promjena u distribucijskoj mreži. Najčešće se koriste jednostavne procedure preklapanja kako bi se definirali ciljevi. Prvo što se izračunava i analizira su prihodi za postojeće i potencijalne (nove) prodavaonice. To se radi tako da se prvo procjenjuje koliko daleko su potrošači spremni putovati do prodavaonice (postojeće ili potencijalne). Rezultati ove analize se iskazuju trajanjem putovanja (na primjer u minutama) ili udaljenošću (na primjer u metrima).
Drugi korak je ograničiti područje oko prodavaonice temeljem faktora vremena ili udaljenosti iz prvog koraka i to u svim smjerovima od prodavaonice. Prihodi prodavaonice tada se mogu procijeniti preklapanjem razine potrošnje pojedinog potrošača i poštanskog područja odnosno određenog područja koje ima određeni poštanski broj.
Problem koji se javlja kod ovog modela i ovakve procjene je to što se kreće od pretpostavke da će kupci koji žive na rubnom dijelu područja za koje se smatra da gravitira toj prodavaonici i koje se uzima u analizu ići kupovati u prodavaonicu isto kao i oni kupci koji su bliže prodavaonici. Ako na području koje se uključuje u analizu postoje prodavaonice koje su direktni konkurenti, procjena prodaje je izrazito složena i problematična (Beaumont,1991).
Bez obzira na to za procjenu se koristi ukupan iznos prihoda generiranih od strane svih prodavaonica na određenom području (području uzetom u analizu kako je objašnjeno u prvom koraku postupka) i taj iznos se jednostavno podijeli s brojem prodavaonica na tom području. To se dodatno može precizirati ako se na primjer udjeli uspoređuju i s veličinom prodavaonice. Međutim, čak i kod takvih preciznijih procjena, procjene prihoda su pune opasnosti. U slučaju kada se gravitacijska područja pojedine prodavaonice preklapaju jedna s drugim, GIS ih spaja u jedan poligon zajedno sa svim prostornim karakteristikama koje se odnose na područje uključeno u analizu, odnosno na zonu gravitacije.
Jasno je da je problem veći ako postoje dvije ili više prodavaonica koje se nalaze blizu jedna drugoj te stoga imaju vrlo sličnu zonu gravitacije (Davies i Rogers, 1984). Modeliranje prostornih interakcija idealno je za rješavanje problema definiranja realnih zona gravitacije i procjene prihoda od pojedine prodavaonice. Prostorno područje dijeli se u skup stambenih zona poštanskih sektora ili poštanskih brojeva, te definiranih centara i izlaza. Modeli pokušavaju kvantificirati koliko točno korisnika u svakoj od zona će posjećivati svaku prodavaonicu u regija.
Budući da će kupci u različitim prodavaonicama doći iz različitih zona potražnje, očekuju se i eksplicitno rješavaju područja preklapanja. Budući da će kupci u različite prodavaonice doći iz različitih zona potražnje, očekuje se da su zone gravitacije očekivane i eksplicitno određene. Model je kalibriran za postojeći tok podataka nakon kojeg se može uvesti novi izlaz te se može procijeniti njegov utjecaj. Iako su ovi modeli bili poznati dugi niz godina, puni potencijal ostvarili su kada su postali dostupni bolji prostorni podaci te bolja računala veće snage. Iako bi takva razina analize trebala biti sofisticirana, ostaje opći problem nedostatka fleksibilnosti u dizajnu modela i izlaza kao i niz praktičnih problema.
Također se javlja i razumno pitanje novih investitora koji su nedavno kupili GIS paket, koji model je potrebno koristiti? Uz to je potrebno osmisliti vlastite metode jer metoda kalibracije koja se daje potencijalnom korisniku obično nije korisna ili povezana metoda. Taj specifičan problem se čini izrazito teškim maloprodajnom menadžmentu koji inicijalno mora shvatiti što učiniti kod analize vlastite prodavaonice, osim u slučaju ako menadžment ima opsežno znanje o modeliranju maloprodaje.
Međutim, ovdje je važno naglasiti prednost GIS-a. Budući da se modeli bave prostornim interakcijama, ne predviđa se samo točnost prihoda, već se analizira sam tok prihoda. Ovo zauzvrat olakšava izračunavanje širokog raspona pokazatelja uspješnosti temeljenih na području stanovanja i objektima, a uz to omogućava analitičaru kreiranje područja ili regionalnih “tipologija”.

2.2. Plasiranje novog proizvoda
Poseban slučaj analize odnosi se na analizu vezanu uz plasiranje novog proizvoda na tržište (Renko,2010). U tom slučaju također se javlja niz pitanja na koja je potrebno naći odgovore.
GIS može istaknuti područja koja sadrže najbogatije potrošačke skupine, a to se može koristiti kao polazna točka.
Što na primjer s novim motornim vozilom vrijednosti 30.000 funti? Postojeća mjesta zastupnika mogla bi biti analizirana kako bi se moglo izdvojiti dilere koji su na najprikladnijim mjestima za prodaju automobila u vrijednosti većoj od 30.000 funti. Koliko automobila svaki dealer zapravo prodaje je puno teže pitanje za odgovoriti putem GIS-a. Ako poduzeće ima više od 1000 dealera i nada se da će prodati 10.000 vozila, onda se radi na deset po dealeru. Međutim, realno je da neki trgovci vjerojatno prodaju 50, a drugi manje od 5. To sugerira da nam je potrebna politika selektivne distribucije koja uključuje precizno procjenjivanje koliko će svaki dealer prodati te koji dealeri trebaju imati prioritet.

2.3. Spajanja i pripajanja
Povijesno gledano, spajanja i akvizicije ključne su metode korporativnog rasta. Većina maloprodajnih organizacija razvila je svoje mreže i njihove tržišne udjele putem stjecanja regionalnih igrača na ovaj način (Rupčić, 2003). Postoji nekoliko eksplicitno geografskih pitanja koja su uključena u takvo djelovanje. Prvi je relevantan pri odlučivanju o tome koje organizacije mogu biti zrele za spajanje ili preuzimanje. Različite organizacije imaju različite regionalne i lokalne tržišne udjele (Anić et.al, 2012). Razmatrajući te varijacije prije akcije, moguće je brzo rasti postizanjem visokih tržišnih udjela u regijama gdje je ranije tržišni udio bio vrlo nizak. Kada takvo djelovanje završi, pojavljuje se drugi skup problema. Je li kombinirana mreža prodavaonica sada najbolja ili barem dobra distribucijska mreža za tu organizaciju? S mnogim spajanjima novonastala organizacija je ostavljena s mnogo konkurentskih prodajnih mjesta na istim mjestima. Ako postoji slučaj prostornog dupliciranja, organizacija će vjerojatno htjeti racionalizirati svoju mrežu putem zatvaranja prodavaonica. Ključna pitanja su; koje grane zatvoriti te gdje bi se trebali prenijeti računi, dok bi se istovremeno istodobno trebalo uzeti u obzir učinke tih zatvaranja na željeni tržišni udio. Iako bi inteligentni GIS mogao biti korišten za procjenu takvih zatvaranja prodavaonica, učinkovitiji akcijski plan bi uključivao sustavnu procjenu svih mogućnosti za organizaciju.

2.4. Optimizacija maloprodajne mreže
Pri optimizaciji maloprodajne mreže GIS može pomoći pri identifikaciji lokacije. Jedna od metoda koja je već uvedena u GIS je model raspodjele lokacije koji pronalazi optimalne lokacije za izvore nabave (opskrbne točke) (Ghosh i Harche,1993). Kriterij optimizacije je obično minimiziranje udaljenosti. Model se može izvoditi za bilo koji broj izvora nabave (opskrbne točke). Ovakav model je ograničen u primijeni, jer su najčešće postojeće opskrbne točke vjerojatno sub-optimalno smještene i izuzetno teške ili skupe za preseljenje. Međutim, to daje neke pokazatelje idealiziranog obrasca poslovne aktivnosti, a posebno je vrijedno gledati najbolje lokacije za prodajne predstavnike ili voditelje područja. S obzirom na to da je primarni problem za voditelje područja dostupnost, onda su ovi modeli vrlo korisni za optimizaciju lokacija unutar maloprodajne mreže.
Uz prethodno navedeno Clarke, I., i Rowley, J. (1995) objašnjavaju važnost GIS-a kao alata za planiranje maloprodajne lokacije i važnost njegove postupne primjene u maloprodaji. Ističu i kako su trgovci dosta sporo istražili i prihvaćali mogućnosti koje im pruža GIS. Kao glavne razloge za postupno uvođenje GIS-a u maloprodaji navode sljedeće: (1) relativna ravnoteža između troškova i prednosti GIS-a, (2) povijesni razvoj lokacije i marketinške strategije unutar maloprodajnih poduzeća, (3) GIS trebaju biti promatrani kao sustav za podršku donošenja odluka vezanih uz lokaciju, drugim riječima treba biti prepoznat kao sustav koji će (4) organizacije koje imaju razvijen GIS dobro razumiju konkurentnost prednost koju ostvaruju zbog primjene GIS-a.

4. PRIMJERI ALATA ZA MAPIRANJE I GEOGRAFSKU ANALIZU
Kako smo već naveli, važne komponente geoinformacijskih sustava su programi za mapiranje i geografsku analizu. Takva programska rješenja koriste podatke iz sustava za vizualiziranje prostornih podataka i omogućuju njihovu upotrebu pri donošenju poslovnih odluka. U nastavku su prikazane mape koje su produkt softverske analize određenih prostornih podataka.

Na slici 1 je geografska karta koja prikazuje identificirane lokacije. Ovakav tablični i zemljopisni alat može pronaći i identificirati lokacije bilo gdje na Zemlji.

  Slika 1. Primjer geokodiranja-mapa lokacije

                 Izvor: http://www.caliper.com/Maptitude/GIS_Software/default.htm

Slika 2 prikazuje područja utjecaja (tj. Thiessen Polygons ili Voronoi dijagrami) koji su snažan GIS alat primjenjiv za razvoj maloprodajne mreže jer je proučavano geografsko područje temeljem broja stanovnika nekoga triangulirano u nepravilne mreže. Temeljem ovih prikaza maloprodavač može predvidjeti snagu geografske lokacije po pitanju gravitacije potrošača prodajnom objektu.

Slika 2. Mapa područja utjecaja

Izvor: http://www.caliper.com/Maptitude/GIS_Software/default.htm

Geografsko prekrivanje ili agregacija podržano je i omogućava dodjelu atributa nekoj lokaciji na temelju postotka preklapanja temeljem demografskih podataka teritorija, područja utjecaja i sl. (Slika 3).

Slika 3. Mapa geografske agregacije
Izvor: h
ttp://www.caliper.com/Maptitude/GIS_Software/default.htm

Mreže gustoće mogu se stvoriti pomoću kvartalnih, trokutastih, jednolikih ili računanih metoda i omogućiti “hot-spot” mapiranje „vrućih“ područja (engl. „hot-spot“) kao što prikazuje Slika 4.

Slika 4. Mapa „Hot spot-ova“

Izvor: http://www.caliper.com/Maptitude/GIS_Software/default.htm

Kako prikazuje Slika 5, geoinformacijski programi, temeljem izračuna udaljenosti lokacija te zadanih socio-demografskih obilježja stanovnika (potencijalnih potrošača) omogućuje identifikaciju centara “gravitacije” među zadanim geografskim točkama. Ovi podaci vrijedna su informacija za optimizaciju maloprodajne mreže kako prodavaonice unutar istoga trgovačkog lanca ne bi počele biti konkurenti jedne drugima.

Slika 5. Mapa ponderiranih centara

Izvor: http://www.caliper.com/Maptitude/GIS_Software/default.htm

5. ZAKLJUČAK
Ključna područja unutar maloprodaje za koja je važna primjena GIS-a su predviđanje prihoda od prodaje i same prodaje, lansiranje novog proizvoda, spajanja i pripajanja, optimizacija maloprodajne mreže, te određivanje lokacije. Budući da su GIS programska rješenja danas sve dostupnija, sve veći broj maloprodajnih poduzeća geoinformacijske podatke koristi za taktičko i strateško upravljanje. Osim ovdje spomenutih načina primjene GIS sustava u maloprodaji, potrebno je usmjeriti pozornost i na intenziviranje korištenja GIS-a pri optimizaciji distribucijske mreže i skladišnih lokacija te razvoju lokacijski usmjerenog marketinga prema potrošačima gdje se GIS sustavi integriraju s podacima prikupljenima iz društvenih mreža te telekomunikacijskih podataka koje potrošači ostavljaju kao digitalne tragove.

Petra Škrobot, mag.oec
Izv. prof. dr. sc. Blaženka Knežević

Literatura:
1. Anić, I., D., Budak, J., Pecotić Kaufman, J., Radas, S., Rajh, E. i Slijepčević, S. (2012) Mjerodavno tržište i tržišni udjeli u trgovini na malo u Hrvatskoj i EU, Ekonomski institut, Zagreb.
2. Beaumont, J. R. (1991) An introduction to market analysis. Concepts and Techniques in Modern Geography.
3. Birkin, M., Clarke, G.P. i Clarke, M., (1999), GIS for business and service planning. https://www.geos.ed.ac.uk/~gisteac/gis_book_abridged/files/ch51.pdf
4. Clark, I., Rowley, J. (1995), A case for spatial decision-support system sin retail location planning, International Journal of Retail & Distribution Management, vol. 23 (3), pp. 4-10.
5. Clarke, G. (1998) Changing methods of location planning for retail companies. GeoJournal 45: 289–298, Kluwer Academic Publishers, Netherlands.
6. Davies, R.L. i Rogers, D. S. (1984) Store location and store assessment research. Chichester, John Wiley & Sons.
7. Ghosh, A. i Harche, F. (1993) Location–allocation models in the private sector: progress, problems and prospects. Locational Science 1, str. 81–106.
8. Handling Geographic Information. Report of the Committee of Enquiry Chaired by Lord Chorley, Department of the Environment. (London: HMSO, 1987.) [Pp. 208. ]
9. Mahatanankoon, P., Wen, H.J. i Lim, B. (2005), Consumer-based m-commerce: exploring consumer perception of mobile applications, Computer Standards & Interfaces, 27 (4), str. 347-357.
10. Maptitude, Geographic Information System, http://www.caliper.com/Maptitude/GIS_Software/default.htm
11. Renko, N. (2010) Marketing malih i srednjih poduzeća. Naklada Ljevak, Zagreb, str. 143-146.
12. Rupčić, N., (2003) Trendovi spajanja i preuzimanja u svjetskom poslovnom sustavu. Ekonomska istraživanja. 16, (2); 94-104.
13. Singleton, A.D., D.J., Unwin, D., Kemp, K. (2004) GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS AND SCIENCE: TEACHING MANUAL, University College London http://www.science.earthjay.com/instruction/CR_eureka/2014_fall/FNR_65/bolstad/full_book.pdf
14. Sufiyan, I., Salisu, I .D. i Bawa, I., (2015) Application of GIS Functionalities in Library to Determine Marketing of Goods and Services, Journal of Environmental Science, Toxicology and Food Technology ,Vol. 9, (12), 34-42.
15. Tutić, D., Vučetić, N. i Lapaine, M. (2002) Uvod u GIS, Sveučilište u Zagrebu, Geodetski fakultet.
16. Yeh, A. (1999) Urban planning and GIS, Applications, and Management 2nd edition.