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人々は、広い範囲で見て商業集積力の高い場所へ向かう
行動ベクトルは、商圏構造の一つで、とりわけ、人々の行動の傾向についてシミュレーションしたものです。
本来なら、「人々が日常生活でどこからきて何のためにどこへ向かっているか」、こういった調査が実際にあります(“パーソントリップ調査”と呼んで、昨年の11月に東京都が実施しています)ので、この調査結果を見るほうが、厳密に言えばよいかもしれません。 しかし、それらの調査結果は、研究者などの専門家用のため、簡単に扱えません。 そこで、どうしたら簡単にシミュレーションできるかを考えて発案されたものが、「行動ベクトル」です。 算出は、商業統計をもとに、特別な計算式にしたがって行っています。 (その計算式については、公表しておりません)
ただし、この算出にあたって、人々の行動について次のような仮定をしていることを付け加えておきましょう。 それは、「人々は、距離が近いかどうかは関係無く、広い範囲で見て商業集積力の高い場所、地域に向かって行動する傾向にある」という仮定です。 今まで、「距離が近ければより多く、遠ければより少ない頻度で買い物に出掛ける」ということが広く一般に言われていました。
しかし、消費者の買い物行動は、賢くなり、多少遠いところにあっても、品質が良く、値段が手ごろでサービスも行き届いているなら出掛けるという傾向が増えてきています。 そうなると、距離よりも、実際の商業集積力が高い場所、地域であることのほうが、購買行動に関係していると仮定したほうがよいのです。
それと、もうひとつ、購買行動と、他の行動、例えば通勤・通学やレジャーなどの行動は、大きく見ると似たような方向性を持っていることが多くの経験上わかっています。
もちろん、厳密に言えば、違った場所に行くのですが、「大きく見ると」そういうことだというわけです。
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行動ベクトルは、商圏構造の一つで、とりわけ、人々の行動の傾向についてシミュレーションしたものです。
本来なら、「人々が日常生活でどこからきて何のためにどこへ向かっているか」、こういった調査が実際にあります(“パーソントリップ調査”と呼んで、昨年の11月に東京都が実施しています)ので、この調査結果を見るほうが、厳密に言えばよいかもしれません。
しかし、それらの調査結果は、研究者などの専門家用のため、簡単に扱えません。
そこで、どうしたら簡単にシミュレーションできるかを考えて発案されたものが、「行動ベクトル」です。
算出は、商業統計をもとに、特別な計算式にしたがって行っています。
(その計算式については、公表しておりません)
ただし、この算出にあたって、人々の行動について次のような仮定をしていることを付け加えておきましょう。
それは、「人々は、距離が近いかどうかは関係無く、広い範囲で見て商業集積力の高い場所、地域に向かって行動する傾向にある」という仮定です。
今まで、「距離が近ければより多く、遠ければより少ない頻度で買い物に出掛ける」ということが広く一般に言われていました。
しかし、消費者の買い物行動は、賢くなり、多少遠いところにあっても、品質が良く、値段が手ごろでサービスも行き届いているなら出掛けるという傾向が増えてきています。
そうなると、距離よりも、実際の商業集積力が高い場所、地域であることのほうが、購買行動に関係していると仮定したほうがよいのです。
それと、もうひとつ、購買行動と、他の行動、例えば通勤・通学やレジャーなどの行動は、大きく見ると似たような方向性を持っていることが多くの経験上わかっています。
もちろん、厳密に言えば、違った場所に行くのですが、「大きく見ると」そういうことだというわけです。