Kuidas valida ettevõttele võimalikult edukat asukohta?
Blogi
Kuhu on kõige mõttekam oma ettevõtet rajada? Kust ma teada saan, kus asub just minu ettevõtte sihtrühm? Nendele ja paljudele teistele sarnastele küsimustele vastuse leidmisel tuleb appi Statistikaamet asukohapõhise statistikaga.
Kuhu on kõige mõttekam oma ettevõtet rajada? Kust ma teada saan, kus asub just minu ettevõtte sihtrühm? Nendele ja paljudele teistele sarnastele küsimustele vastuse leidmisel tuleb appi Statistikaamet asukohapõhise statistikaga.
Et tänavuse Tallinna Ettevõtluspäeva teema oli „Äri kui elamus“, valis Statistikaamet oma analüüsiks just maitseelamuse näite – kuidas valida Tallinnas käsitööõlle pruulikoja ja degusteerimissaali võimalikku asukohta, kui sihtrühma puhul on ette antud järgnevad parameetrid: „mehed ja naised, 18–55-aastased, kenad, vabad ja abielus, võib lapsi olla, elab pigem linnas, töö on hea, loominguline ja tasuv, auto on „räim“, pigem sõidab rattaga, puhkavad tihti ja palju, rõivad on disainerid ja kaltsukast, hobid on discgolf, rattasõit ja käsitööõlu, haridustase on kõrgharidus“? Lisaparameetrina tuli arvestada ka turistide osatähtsust Tallinnas.
Etteantud parameetrite alusel kaardistas Statistikaamet sisendandmed, mille tulemus on toodud lisatud tabelis 1. Mustaga märgitud parameetrid on Statistikaametil kõige detailsemal tasemel (ehk hoone aadressi täpsusega) olemas. Sinise kirjaga parameetrid on n-ö tuletatud parameetrid, mida kasutati analüüsile lisandväärtuse andmiseks. Punasega märgitud parameetrid on sellised mida Statistikaametil ei ole, kuna need põhinevad kas subjektiivsel hinnangul või on sellised andmed, mida Statistikaamet otseselt ei kogu. Seepärast jäid need parameetrid ka analüüsist välja.
Nii 2011. aasta rahva ja eluruumide loenduse (REL 2011) kui ka eesseisva registripõhise loenduse põhjal saame päris hea ülevaate rahvastiku sotsiaal-majanduslikust taustast. Et nimetatud andmed on seotud konkreetsete aadressidega, saame suurema osa inimesi ruumis väga täpselt paika panna. Mis omakorda võimaldab Statistikaametil teha detailseid ruumianalüüse, kus rahvastiku paiknemist kombineeritakse teiste valdkondade andmetega.
REL 2011 andmete põhjal arvutati pruulikoja analüüsi esimeseks sisendiks sotsiaal-majanduslik komponent (kaart 1), mis sisaldas tabelis 1 toodud viite sotsiaal-majanduslikku parameetrit. Tulemused on kujutatud Tallinna 500m x 500m ruutkaardil, millelt eristuvad peamised magalapiirkonnad Lasnamäel, Mustamäel, Õismäel ja Stroomi kandis ning mõned üksikud kõrgema inimeste osatähtsusega ruudud Kesklinna ning Kristiine linnaosas. Et nimetatud piirkondades ongi rahvastiku paiknemine tihedam just suurte kortermajade paiknemise tõttu ning sihtrühma sisendparameetrid kitsendasid kogurahvaarvu kõigest suhteliselt laia vanuserühma, haridustaseme ning töö iseloomu kaudu, on selline tulemus igati loogiline.
Analüüsi sisendparameetrites mainiti korduvalt jalgratta osatähtsust, seega arvutati teiseks komponendiks just jalgrattateede osatähtsus konkreetses ruudus (kaart 2). Andmete kiire kättesaadavuse kaalutlustel kasutati Tallinna jalgrattateede kihti, mille alusel arvutati jalgrattateede kogupikkus konkreetses ruudus. Mida tumedam on ruut, seda tihedamalt/rohkem on jalgrattateid konkreetses ruudus. Tegelikult kajastab selline komponent pigem jalgrattaga sõitmise võimalust, mitte otseselt seda, kui palju jalgrattaga sõidetakse. Seega võiks edaspidi sarnase sisendi arvutamisel kaaluda näiteks Statistikaameti tööjõu-uuringu andmete kasutamist, mis kajastavad teiste hulgas näiteks ka seda, kui palju hõivatutest käib tööl jalgratta, mopeedi, mootorrattaga.
Kolmanda komponendina arvestati turistide arvu Tallinnas, mis tuletati Statistikaameti kogutavatest Tallinna majutusasutuste andmetest. Antud näite puhul võeti arvesse kõikide välismaalaste ööbimiste koguarvu Tallinna majutusasutustes. Et algandmed on punktipõhised ja kajastavad pelgalt turistide ööbimiskohti, mis aga ei võrdu üldjuhul turistide kogu liikumistrajektooriga, siis oli vaja nende alusel tuletada ruutudele väärtused sõltuvalt sellest, kui palju majutuskohti konkreetse ruudu lähenduses asus. Selleks kasutati kauguse pöördväärtusel põhinevat interpoleerimise meetodit ning eeldust, et mida tihedamalt asuvad suure ööbimiste arvuga majutusasutused, seda tõenäolisem on turistide liikumine antud piirkonnas. Saadud tulemusi kajastab kaart 3, mis näitab, et Kesklinn sh Vanalinn ning Kalamaja vanalinna poolne osa eristuvad oma kõrgemate väärtuste poolest selgelt teistest piirkondadest.
Et jalgrattateede komponenti ei peetud lõpliku sihtrühma asukoha määramisel niivõrd oluliseks kui teisi komponente, lähtuti koondindikaatori arvutamisel järgnevast:
Lõpptulemust kajastab kaart 4, kus on kombineeritud eespool kirjeldatud kolme komponendi väärtused kokku üheks sihtrühmaindikaatoriks. Lisaks on tulemuste tõlgendamise lihtsustamiseks kuvatud pruulikoja praegused müügipunktid koos 500m teeninduspiirkondadega ja suuremad kaubanduskeskused. Mis me antud kaardist välja loeme?
Nii 2011. aasta rahva ja eluruumide loenduse (REL 2011) kui ka eesseisva registripõhise loenduse põhjal saame päris hea ülevaate rahvastiku sotsiaal-majanduslikust taustast. Et nimetatud andmed on seotud konkreetsete aadressidega, saame suurema osa inimesi ruumis väga täpselt paika panna. Mis omakorda võimaldab Statistikaametil teha detailseid ruumianalüüse, kus rahvastiku paiknemist kombineeritakse teiste valdkondade andmetega.
REL 2011 andmete põhjal arvutati pruulikoja analüüsi esimeseks sisendiks sotsiaal-majanduslik komponent (kaart 1), mis sisaldas tabelis 1 toodud viite sotsiaal-majanduslikku parameetrit. Tulemused on kujutatud Tallinna 500m x 500m ruutkaardil, millelt eristuvad peamised magalapiirkonnad Lasnamäel, Mustamäel, Õismäel ja Stroomi kandis ning mõned üksikud kõrgema inimeste osatähtsusega ruudud Kesklinna ning Kristiine linnaosas. Et nimetatud piirkondades ongi rahvastiku paiknemine tihedam just suurte kortermajade paiknemise tõttu ning sihtrühma sisendparameetrid kitsendasid kogurahvaarvu kõigest suhteliselt laia vanuserühma, haridustaseme ning töö iseloomu kaudu, on selline tulemus igati loogiline.
Analüüsi sisendparameetrites mainiti korduvalt jalgratta osatähtsust, seega arvutati teiseks komponendiks just jalgrattateede osatähtsus konkreetses ruudus (kaart 2). Andmete kiire kättesaadavuse kaalutlustel kasutati Tallinna jalgrattateede kihti, mille alusel arvutati jalgrattateede kogupikkus konkreetses ruudus. Mida tumedam on ruut, seda tihedamalt/rohkem on jalgrattateid konkreetses ruudus. Tegelikult kajastab selline komponent pigem jalgrattaga sõitmise võimalust, mitte otseselt seda, kui palju jalgrattaga sõidetakse. Seega võiks edaspidi sarnase sisendi arvutamisel kaaluda näiteks Statistikaameti tööjõu-uuringu andmete kasutamist, mis kajastavad teiste hulgas näiteks ka seda, kui palju hõivatutest käib tööl jalgratta, mopeedi, mootorrattaga.
Kolmanda komponendina arvestati turistide arvu Tallinnas, mis tuletati Statistikaameti kogutavatest Tallinna majutusasutuste andmetest. Antud näite puhul võeti arvesse kõikide välismaalaste ööbimiste koguarvu Tallinna majutusasutustes. Et algandmed on punktipõhised ja kajastavad pelgalt turistide ööbimiskohti, mis aga ei võrdu üldjuhul turistide kogu liikumistrajektooriga, siis oli vaja nende alusel tuletada ruutudele väärtused sõltuvalt sellest, kui palju majutuskohti konkreetse ruudu lähenduses asus. Selleks kasutati kauguse pöördväärtusel põhinevat interpoleerimise meetodit ning eeldust, et mida tihedamalt asuvad suure ööbimiste arvuga majutusasutused, seda tõenäolisem on turistide liikumine antud piirkonnas. Saadud tulemusi kajastab kaart 3, mis näitab, et Kesklinn sh Vanalinn ning Kalamaja vanalinna poolne osa eristuvad oma kõrgemate väärtuste poolest selgelt teistest piirkondadest.
Et jalgrattateede komponenti ei peetud lõpliku sihtrühma asukoha määramisel niivõrd oluliseks kui teisi komponente, lähtuti koondindikaatori arvutamisel järgnevast:
- komponent: sotsiaal-majanduslik indikaator – indikaatori väärtus*1
- komponent: jalgrattateede indikaator – indikaatori väärtus*0,3
- komponent: Turismiindikaator – indikaatori väärtus*1.
Lõpptulemust kajastab kaart 4, kus on kombineeritud eespool kirjeldatud kolme komponendi väärtused kokku üheks sihtrühmaindikaatoriks. Lisaks on tulemuste tõlgendamise lihtsustamiseks kuvatud pruulikoja praegused müügipunktid koos 500m teeninduspiirkondadega ja suuremad kaubanduskeskused. Mis me antud kaardist välja loeme?
- Esiteks seda, et turismiandmete lisamisel sai kaalu juurde Kesklinna, Vanalinna ja Kalamaja piirkond, kus reaalselt liigubki palju turiste ning seeläbi on seal ka reaalne nõudlus suurem;
- Teiseks seda, et praeguste müügipunktide ja nende teeninduspiirkondadega on pruulikoda katnud suurema osa kõrgema sihtgrupi indikaatori väärtusega ruutudest Kesklinna, Vanalinna ja Kalamaja piirkonnas;
- Kolmandaks seda, et nii Mustamäel, Lasnamäel kui ka Stroomi kandis esineb kõrge sihtrühma indikaatori väärtusega ruute, aga pole ühtegi toodangu müügipunkti;
- Uurida oma toodangu müügivõimalusi näiteks ka Mustamäe ja Lasnamäe mõnes suuremas keskuses. Kui nimetatud keskustes on juba olemas mõni pood, mis näiteks käsitööõlut müüb, siis proovida oma toodangut sinna poodi müügile saada. Kui päevakorras oleks enda müügipunkti avamine, siis oleks vaja teha veel põhjalikum analüüs tarbija ostueelistuste kohta nimetatud piirkondades.
- Arvestades praeguseid müügipunkte ja neid kõrge sihtrühma indikaatoriga ruute, mis ei lange praeguste müügipunktide teeninduspiirkondadesse, võiks üks potentsiaalne pruulikoja ja degusteerimissaali asukoht olla Pelgulinna/Stroomi kant. Konkreetsem asukoht sõltub juba seal olevate vabade rendipindade olemasolust.
- Teostada praeguste müügipunktide teeninduspiirkondade raames eraldi turuanalüüs, et saada teada, kas Kesklinna-Kalamaja piirkonnas oleks turgu veel ühele müügipunktile (antud juhul siis pruulikoda ise koos oma degusteerimissaaliga);
- Kombineerida sihtgrupi indikaatori väärtusi tühjade rendipindade andmetega (rendipinna suurused, hinna ja seisukorra suhe jne).
Kas leidsid, mida otsisid?