Sistema de área de comércio

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Princípios do sistema de negociação.
Os acordos da OMC são longos e complexos porque são textos jurídicos que cobrem uma ampla gama de atividades. Eles lidam com: agricultura, têxteis e vestuário, bancos, telecomunicações, compras governamentais, padrões industriais e segurança de produtos, regulamentações de saneamento de alimentos, propriedade intelectual e muito mais. Mas vários princípios simples e fundamentais são executados em todos esses documentos. Esses princípios são a base do sistema comercial multilateral.
Um olhar mais atento a esses princípios:
Mais informações introdutórias.
Comércio sem discriminação.
1. A nação mais favorecida (NMF): tratar as outras pessoas igualmente De acordo com os acordos da OMC, os países normalmente não podem discriminar entre seus parceiros comerciais. Conceda a alguém um favor especial (tal como uma taxa de direitos aduaneiros mais baixa para um dos seus produtos) e terá de fazer o mesmo para todos os outros membros da OMC.
Este princípio é conhecido como tratamento da nação mais favorecida (MFN) (ver caixa). É tão importante que é o primeiro artigo do Acordo Geral sobre Tarifas e Comércio (GATT), que rege o comércio de mercadorias. A NMF é também uma prioridade no Acordo Geral sobre Comércio de Serviços (GATS) (Artigo 2) e no Acordo sobre Aspectos dos Direitos de Propriedade Intelectual Relacionados ao Comércio (TRIPS) (Artigo 4), embora em cada acordo o princípio seja tratado de forma ligeiramente diferente . Juntos, esses três acordos abrangem as três principais áreas de comércio tratadas pela OMC.
Algumas exceções são permitidas. Por exemplo, os países podem estabelecer um acordo de livre comércio que se aplique somente a bens comercializados dentro do grupo - discriminando bens de fora. Ou podem dar aos países em desenvolvimento acesso especial aos seus mercados. Ou um país pode levantar barreiras contra produtos que são considerados como sendo negociados injustamente de países específicos. E nos serviços, os países são autorizados, em circunstâncias limitadas, a discriminar. Mas os acordos só permitem essas exceções sob condições estritas. Em geral, MFN significa que toda vez que um país reduz uma barreira comercial ou abre um mercado, tem que fazê-lo pelos mesmos bens ou serviços de todos os seus parceiros comerciais - sejam eles ricos ou pobres, fracos ou fortes.
2. Tratamento nacional: Tratar estrangeiros e moradores da região igualmente Os bens importados e produzidos localmente devem ser tratados igualmente - pelo menos depois que as mercadorias estrangeiras tenham entrado no mercado. O mesmo se aplica aos serviços estrangeiros e domésticos e às marcas comerciais estrangeiras e locais, direitos autorais e patentes. Este princípio de “tratamento nacional” (dando aos outros o mesmo tratamento que os próprios nacionais) também é encontrado em todos os três acordos principais da OMC (Artigo 3 do GATT, Artigo 17 do GATS e Artigo 3 do TRIPS), embora mais uma vez o princípio é tratado de forma ligeiramente diferente em cada um deles.
O tratamento nacional só se aplica quando um produto, serviço ou item de propriedade intelectual entrar no mercado. Portanto, a cobrança de um imposto alfandegário sobre uma importação não é uma violação do tratamento nacional, mesmo que os produtos produzidos localmente não recebam uma taxa equivalente.
Comércio livre: gradualmente, através da negociação.
A redução das barreiras comerciais é um dos meios mais óbvios de incentivar o comércio. As barreiras em causa incluem direitos aduaneiros (ou tarifas) e medidas como proibições de importação ou quotas que restringem as quantidades de forma seletiva. De tempos em tempos, outras questões, como a burocracia e as políticas cambiais, também foram discutidas.
Desde a criação do GATT, em 1947-48, houve oito rodadas de negociações comerciais. Uma nona rodada, no âmbito da Agenda de Desenvolvimento de Doha, está em andamento. Inicialmente, eles se concentraram na redução de tarifas (taxas alfandegárias) sobre bens importados. Como resultado das negociações, em meados da década de 1990, as tarifas dos países industrializados sobre produtos industriais caíram de forma constante para menos de 4%.
Mas, na década de 1980, as negociações se expandiram para abranger as barreiras não-tarifárias sobre mercadorias e para as novas áreas, como serviços e propriedade intelectual.
Abrir mercados pode ser benéfico, mas também requer ajustes. Os acordos da OMC permitem que os países introduzam mudanças gradualmente, através de “liberalização progressiva”. Os países em desenvolvimento geralmente recebem mais tempo para cumprir suas obrigações.
Previsibilidade: através de vinculação e transparência.
Às vezes, prometer não levantar uma barreira comercial pode ser tão importante quanto diminuir uma, porque a promessa dá às empresas uma visão mais clara de suas oportunidades futuras. Com estabilidade e previsibilidade, o investimento é incentivado, empregos são criados e os consumidores podem desfrutar plenamente dos benefícios da concorrência - escolha e preços mais baixos. O sistema multilateral de comércio é uma tentativa dos governos de tornar o ambiente de negócios estável e previsível.
A Rodada Uruguai aumentou as ligações.
Percentagens das tarifas consolidadas antes e depois das conversações de 1986-94.

Sistema de área de comércio
Para definir os limites da sua área de comércio, você precisa de: Um site de negócios ou uma pequena amostra de sites de negócios em potencial. Informações de endereço eletrônico do cliente, como transações de ponto de venda, registros de cartão de crédito, clientes de cheques, entrevistas de saída ou cartões de garantia. Esta informação é usada para produzir um relatório de análise da área de negociação com mapas.
A tabela abaixo mostra uma amostra de análise da área de comércio para o novo local de loja da Companhia ABC. A taxa de penetração do cliente é o número de clientes dividido pelo número de domicílios. A tabela abaixo mostra que 25 por cento dos clientes estão dentro de uma milha do site a uma taxa de penetração de 24,7 por cento; e 50 por cento dos clientes estão dentro de 2.32 milhas do site com uma taxa de penetração de 6,7 por cento. O plano de ação para a empresa ABC é concentrar a penetração de prédios no segundo nível de 6,7% para uma taxa mais alta.
A seguinte tabela ilustrativa mostra o cliente para a distribuição à distância ainda mais claramente. Veja uma versão maior da tabela. Veja uma versão maior do gráfico.
A partir desses dados, você pode identificar e mapear sua área comercial ideal. Veja uma versão maior do mapa.
Área de Comércio: 13,49 milhas Número de Clientes: 1.871 Total de Famílias: 250,486 Taxa de Penetração no Mercado: 0,7% das famílias Mercado Aberto (clientes potenciais): 99,3% das famílias.

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Desinformação na ordem DVD.
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Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que como ele não faz e agora eu obter a nova política aparecer em cada turno - as empresas costumam pagar muito caro pela demografia que os usuários fornecem para você, sem custo, pois não sabem o que você está fazendo - está lá, mas não está bem escrito - e ninguém pode responder a menos que concordem com a política. Já é ruim o suficiente você empilhar o baralho, mas depois não fornece nenhuma opção de lidar com ele - o velho era bom o suficiente - todas essas mudanças para o pod de maré comendo mofos não corta - vou relutantemente estar ativamente olhando - estou cansado do mudanças em cada turno e mesmo aqueles que não funcionam direito, eu posso apreciar o seu negócio, mas o Ameri O homem de negócios pode vender-nos ao licitante mais alto por muito tempo - desejo-lhe boa sorte com sua nova safra de guppies - tente fazer algo realmente construtivo para aqueles a quem você serve - a cauda está abanando o cachorro novamente - isso é como um replay de Washington d c
Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que isso acontece e agora eu recebo a nova política em cada turno - as empresas costumam pagar muito pela demografia que os usuários fornecem para você ... mais.

Análise do Mercado do Centro.
University of Wisconsin-Extension em colaboração com a Ohio State Extension e Minnesota Extension.
Análise da Área de Comércio.
Conteúdo Relacionado.
Definir uma área comercial no centro ou no distrito comercial é um primeiro passo importante em qualquer análise de mercado. Este passo é crucial porque define os limites que servirão de base para um estudo mais aprofundado. Também ajuda empresas individuais a identificar oportunidades de expandir sua própria área de comércio.
No desenvolvimento econômico da comunidade, uma área de comércio é a área geográfica da qual uma comunidade gera a maioria de seus clientes. Essa geralmente é a área geográfica que representa 75% dos clientes atuais. Às vezes, uma comunidade pode ter mais de uma área comercial (como conveniência e área de destino). Conhecer o tamanho e o formato de cada área comercial é extremamente importante, pois seus limites permitem a medição do número de clientes potenciais, sua demografia e seu potencial de gastos. Essas informações fornecem informações valiosas sobre a base de clientes da sua comunidade e permitem calcular a demanda de lojas, produtos e serviços.
Esta seção inclui informações sobre como definir sua (s) área (s) de comércio. Você poderá aplicar esses métodos para definir os limites geográficos mais apropriados usando CEPs, limites políticos ou designações do Censo dos EUA.
Saber mais.
Fatores que influenciam as áreas de comércio.
As áreas de comércio geralmente se estendem além das fronteiras da cidade ou do bairro e vêm em uma variedade de formas e tamanhos, dependendo do poder de atração de uma comunidade e da geografia local (veja o exemplo do mapa da área de comércio abaixo). Um distrito de negócios pode atender a várias áreas de comércio diferentes, dependendo de diversos fatores, como tipos de produtos vendidos ou segmentos de mercado do cliente atendidos.
Fatores Importantes.
Vários fatores determinam a (s) área (s) comercial (is), incluindo a comunidade populacional da comunidade e sua proximidade com outros distritos comerciais concorrentes (veja a Lei de Reilly abaixo). Esses fatores incluem:
População da sua comunidade: Geralmente, quanto maior a população da sua comunidade, maior é a sua área de comércio. Proximidade de outros distritos comerciais concorrentes: Normalmente, há um ponto de corte em que os clientes são atraídos para o centro concorrente em vez de sua comunidade. Mix de negócios em sua comunidade: uma massa crítica de negócios atrai clientes de uma distância maior do que um mix mais limitado de negócios. Atracções de destino: um negócio de destino significativo (como uma grande loja de departamentos com desconto) ou uma atracção da comunidade pode expandir a sua área de comércio - atraindo clientes de uma longa distância. No entanto, não atribua uma única área de negócios para toda a comunidade. Raramente outras empresas combinam com a atração de um importante negócio de destino. Padrões de tráfego: cada região possui padrões de tráfego distintos fortemente impactados por sua rede de ruas e rodovias, bem como grandes formas de relevo, como rios, lagos e montanhas.
Reilly's Law of Retail Gravitation.
Reilly's Law of Retail Gravitation é um meio teórico que define uma área de comércio. Baseia-se na premissa de que as pessoas são atraídas por comunidades maiores para fazer suas compras, mas o tempo e a distância que devem percorrer influenciam sua disposição para fazer compras em uma determinada cidade. Em outras palavras, é mais provável que as pessoas percorram distâncias menores quando possível. Além disso, é mais provável que os clientes comprem em comunidades maiores, pois normalmente oferecem mais produtos e serviços.
A lei de Reilly fornece uma fórmula matemática que pode ser usada para calcular os números reais que relacionam a distância que as pessoas vão viajar. No entanto, você também pode combinar um mapa simples e um bom senso para aplicar os conceitos por trás da Lei de Reilly para definir os limites gerais da área de comércio.
Considere o mapa do Waupaca, Wisconsin (mapa de exemplo acima). O mapa mostra a localização de Waupaca junto com as comunidades vizinhas. As populações de cada uma dessas cidades são fornecidas abaixo do nome da comunidade. Com base nas populações da comunidade e sua distribuição, você pode desenhar uma área de comércio simples (mostrada pela linha vermelha) usando os conceitos da Lei de Reilly.
Por exemplo, os moradores de Amherst ou Nelsonville vivem mais perto de Stevens Point do que Waupaca. Além disso, a área de Stevens Point é maior em população. Portanto, as pessoas que vivem nestas comunidades provavelmente irão viajar para Stevens Point do que Waupaca. Em contraste, os moradores de Ogdensburg estão mais próximos de Waupaca e provavelmente irão comprar de acordo. A partir dessas observações, você pode estimar toda a área comercial.
Embora teórica, usar a lei de Reilly fornece um senso geral da área de comércio da comunidade como um todo. Esse método requer pouco esforço e poucos recursos. No entanto, a Lei de Reilly não captura possíveis variações na área de comércio. Além disso, a Lei de Reilly é menos apropriada se você estiver definindo tanto as áreas de compras quanto as de conveniência e destino. No entanto, existem maneiras de superar essas deficiências, inclusive uma baseada nos dados reais do cliente, discutidos no final desta seção.
Tipos de áreas de comércio.
Os distritos comerciais das áreas de comércio se enquadram em duas grandes categorias: áreas de comércio de conveniência e áreas de comércio de destino. A maioria das pequenas comunidades abrange apenas um tipo de área de comércio (área de comércio primário). No entanto, comunidades com mais de 10.000 residentes podem achar útil definir tanto uma área de conveniência quanto uma de comércio de destino.
Uma área de comércio de conveniência é baseada na compra de produtos e serviços necessários em uma base regular, como gasolina, mantimentos e cuidados com os cabelos. Como essas compras são relativamente frequentes, as pessoas geralmente acham mais conveniente comprar esses produtos e serviços de empresas localizadas perto de sua casa ou local de trabalho. A área de comércio de uma mercearia muitas vezes pode ser usada para representar a área de comércio de conveniência de uma comunidade. Uma área de comércio de destino é baseada na compra de & ldquo; major & rdquo; produtos e serviços, como eletrodomésticos ou móveis, ou de produtos e serviços diferenciados, como produtos e serviços com grandes descontos. As pessoas estão dispostas a viajar longas distâncias para fazer compras comparativas e comprar esses itens. Uma grande área de comércio de uma loja de departamentos com desconto pode ser usada para representar uma área de comércio de destino da comunidade.
Além de diferir por tipos de bens e serviços, um distrito comercial difere nos tipos de clientes que compram lá. Três segmentos de mercado comuns são:
Residentes locais dentro da área de comércio. Como eles residem localmente durante todo o ano, eles fornecem a maior parte do potencial de gastos para a maioria das empresas. & ldquo; Funcionários diurnos que podem morar na área de comércio ou outros que se deslocam de outras comunidades. Eles têm o potencial de fazer compras dentro da área de comércio durante o dia de trabalho. Turistas e donos de segundas residências podem oferecer uma grande quantidade de gastos potenciais. Enquanto eles não são residentes permanentes, os turistas obviamente fazem compras enquanto visitam a área. A análise da origem geográfica dos clientes não residentes é discutida no apêndice desta seção.
Definindo áreas de comércio usando grupos de foco.
Definir áreas de comércio é, às vezes, mais uma arte do que uma ciência e nenhum método é sempre correto. Seja qual for o método que você escolher para definir uma área de comércio (incluindo áreas de comércio de conveniência e de destino), certifique-se de que a área que você delinear definitivamente represente todo o distrito comercial ou comunidade. Se uma área de negociação for muito pequena ou muito grande, seus cálculos demográficos e de gastos baseados nessa área serão irrealistas e de valor questionável. Os grupos de foco ajudam você a garantir que sua área de comércio seja amplamente representativa. Dois métodos para definir áreas comerciais usando grupos de foco são descritos abaixo.
Abordagem de grupo de foco de empresários.
Proprietários experientes geralmente conhecem bem seus clientes. Pedir a um grupo de empresários ou operadores para realizar um exercício de mapeamento de grupos focais é uma maneira eficiente de definir sua área de comércio.
Etapas para conduzir um exercício de área de comércio do grupo de foco de proprietários de empresas:
Distribua mapas impressos da região geral com dois anéis desenhados no mapa (normalmente raios de 5 e 10 milhas) para dar uma sensação de distância. Explique aos participantes que uma área de comércio local é a área em que a maioria dos clientes locais mora (geralmente definida como a área onde vivem 75%). As comunidades podem ter um número significativo de clientes que são clientes sazonais, turistas ou outros visitantes, mas o foco aqui é nos residentes locais. Explique que empresas individuais têm sua própria área de comércio. Um negócio de destino como uma loja de móveis geralmente tem uma área de comércio maior do que um negócio de conveniência, como um posto de gasolina ou mercearia. Para este exercício, os participantes não devem pensar em termos de seus negócios individuais, mas sim em termos de toda a comunidade de negócios. Outra maneira de enquadrar a ideia de uma área de comércio comunitário é pedir aos participantes que visualizem várias áreas comerciais de empresas individuais colocadas em camadas no mesmo mapa e tentem desenhar uma abordagem “típica”. área comercial para empresas de conveniência e uma para empresas de destino. Peça aos participantes individuais que sombrearem o mapa onde acharem que as áreas de conveniência e de destino estão. Novamente, pequenas comunidades podem ter uma área comercial. Levar o grupo a um consenso sobre a (s) área (s) de comércio para o distrito comercial em geral. Considere a possibilidade de usar um mapa exibido em um projetor de computador para discussão e sombreamento nessa cópia mestra à medida que você obtém feedback do grupo. Comece por obter um acordo sobre uma área central e trabalhe por consenso, trabalhando em torno da área central para definir a extensão da área de comércio em cada direção (norte, sul, leste e oeste). Faça perguntas como "Em que ponto um cliente escolheria viajar para a comunidade A em vez de sua comunidade?" Algumas armadilhas potenciais da abordagem do exercício de mapeamento são o potencial de um ou dois participantes com força de vontade de dominar o exercício e a tendência de os comerciantes comunitários inflarem sua (s) área (s) de comércio. O principal obstáculo a essas questões é enfatizar que a finalidade do exercício é definir uma área de comércio razoável para toda a área comercial (não um ou dois comerciantes).
O mapa a seguir ilustra o desenvolvimento de uma única área comercial para a comunidade rural de Barnesville, Minnesota. Os mapas fornecidos aos grupos de foco geralmente incluem: estradas principais; limites de código postal; distâncias do centro da comunidade; e nomes de comunidades próximas. Esses elementos estão incluídos no mapa para fornecer um contexto geográfico suficiente para que os participantes possam tomar uma decisão informada. Este é um exemplo de como os participantes usaram alguns dos elementos do mapa, como um anel de 10 milhas ou uma rede de rodovias, para determinar a melhor área de comércio de CEP.
Abordagem do Grupo de Focalização do Consumidor.
Como as comunidades de uma região competem umas com as outras pelos clientes, uma abordagem é pedir aos consumidores que definam sua área de comércio em relação à concorrência regional. Para fazer isso, você pode perguntar a um grupo de foco de consumidores de sua comunidade sobre seus padrões de compras na região. O processo de encontrar as preferências relativas das áreas de comércio concorrentes ajudará você a entender o fluxo de dólares dentro e fora de sua comunidade. A planilha de exemplo a seguir pode ajudá-lo a determinar centros concorrentes, áreas de comércio (conveniência e destino) e padrões de compras regionais.
A planilha reflete uma variedade de mercadorias para que toda a região possa ser mapeada (consulte a seção Avaliando oportunidades de negócios de varejo e serviços para obter mais informações sobre produtos de varejo e sua hierarquia). Também sugerimos que o facilitador traga um mapa da região para orientar os membros do grupo de foco. O facilitador também deve instruir os participantes do grupo focal a pensar não apenas sobre seus próprios hábitos de compra, mas também sobre onde outras pessoas que vivem em sua comunidade provavelmente comprarão esses itens. Baseado em participantes & rsquo; respostas às perguntas, o facilitador pode obter uma melhor percepção dos padrões de compras dentro e fora da comunidade.
Etapas para conduzir um exercício de área de comércio do grupo de foco do consumidor:
Reúna um grupo de foco de consumidores que residem em sua comunidade. Explique aos participantes que o objetivo do exercício é identificar a região geral em que eles fazem a maioria de suas compras e determinar as áreas de conveniência e de destino do seu distrito comercial. Exibe um mapa para sua orientação. Explique que a planilha inclui uma série de produtos de conveniência, como gasolina, para produtos de destino, como móveis. Instrua-os a preencher a planilha com base em seus próprios hábitos de compras, bem como no que eles acreditam ser os hábitos de compras predominantes de outras pessoas em sua comunidade. Dê aos participantes algum tempo para concluir a planilha por conta própria antes de passar para uma discussão em grupo onde os participantes possam comparar suas respostas. Compile o feedback do grupo para definir uma área de conveniência e de destino para sua comunidade. Para cada tipo de área de comércio: Identifique os principais centros de varejo na região que competem com o seu centro. Desenhe uma linha delineando uma área de comércio em torno de cada um dos centros de varejo concorrentes. (Veja o exemplo do mapa abaixo.) Lembre-se de que centros comerciais maiores (em vendas ou número de estabelecimentos) geralmente possuem áreas comerciais maiores.
Ilustração de áreas de comércio em uma região como identificado pelo grupo de foco do consumidor.
Definição de áreas de comércio usando dados geográficos.
A definição da área de comércio é inerentemente geográfica. Ou seja, uma área de comércio define onde os clientes vivem e até onde eles podem viajar para um determinado negócio ou distrito comercial. Assim, dados básicos de mapas, como distâncias, rodovias e barreiras físicas, podem ser úteis na definição de áreas de comércio. Além disso, o uso do software do Sistema de Informações Geográficas (Geographic Information System - GIS) para análise da área de negociação oferece várias vantagens sobre as técnicas de mapeamento geradas manualmente.
O software GIS combina uma variedade de dados com localizações geográficas específicas e exibe os resultados em mapas, e não em tabelas ou gráficos. O GIS permite combinar facilmente uma variedade de dados de várias origens e formatos diferentes para criar mapas que ajudam a ilustrar tendências importantes nos dados. O SIG também ajuda no reconhecimento de tendências importantes do mercado que muitas vezes passam despercebidas sem a capacidade de visualizar os dados em um mapa.
Embora muitos usuários dessa caixa de ferramentas possam não ter seu próprio software GIS baseado em desktop, os avanços em aplicativos baseados na Web estão tornando essas técnicas de mapeamento mais acessíveis. Além disso, há muitos consultores, planejadores urbanos e provedores de dados de marketing que podem oferecer assistência técnica ou analítica ao usar o software GIS.
A seguir estão as descrições de cinco técnicas de GIS usando dados geográficos básicos: anéis simples, anéis acionados por dados, polígonos em tempo de acionamento, áreas de competição iguais e modelagem por gravidade. Muitas dessas técnicas foram extraídas da documentação que suporta o software ArcGIS Business Analyst GIS da ESRI.
Anéis Simples.
Mapas com anéis de distância (isto é, anéis de 1, 2 e 3 milhas) são o método mais simples e mais amplamente usado para definir uma área de troca. Embora possam ser desenhados a partir de qualquer ponto, o meio de um centro da cidade costuma ser o ponto mais apropriado para criar anéis de distância. Veja o seguinte mapa de exemplo:
Essa abordagem pode funcionar para uma análise rápida ou para comunidades localizadas em geografia razoavelmente uniforme. Por exemplo, se você estiver definindo uma área de comércio para uma pequena comunidade cercada por comunidades de tamanho semelhante que estão todas espaçadas 20 milhas uma da outra, um anel simples de 10 milhas pode ser uma área de comércio razoável para análise.
Embora os anéis sejam um método fácil de usar, eles não reconhecem as barreiras de viagem, como características naturais (montanhas, rios, lagos, etc.) e elementos feitos pelo homem (redes viárias, etc.). Posteriormente, os anéis são úteis apenas para uma análise simples. Essa fraqueza é demonstrada no mapa de exemplo anterior.
Anéis orientados por dados.
Anéis controlados por dados são baseados nos valores do distrito comercial - como volume de vendas, tamanho da loja ou número de lojas - em vez de distância, assim como anéis simples. Anéis acionados por dados podem ser usados ​​para definir áreas comerciais ajustando o tamanho do anel por um dos valores do distrito comercial. Quanto maior o valor dos dados, maior o anel - o que afeta o tamanho da sua área de troca. Você pode usar esse método para comparar seu distrito comercial com outros na região. Veja o seguinte mapa de exemplo:
No entanto, embora os anéis acionados por dados sejam úteis na comparação de distritos comerciais competitivos, eles podem não ter um relacionamento direto com uma área de comércio definida pela origem do cliente (consulte Definição de áreas comerciais usando dados reais do cliente abaixo). Além disso, dados como vendas no varejo ou tamanho da loja podem ser difíceis de obter.
Polígonos do tempo de acionamento.
Os mapas que ilustram os tempos de deslocamento para o seu distrito comercial fornecem um método útil para determinar as áreas comerciais com base no tempo de viagem e nas redes rodoviárias. Esses mapas usam as distâncias ao longo das ruas e rodovias reais, combinadas com suas respectivas velocidades de deslocamento, para calcular o tempo de viagem. Os polígonos de tempo de viagem (um termo GIS para uma área) são importantes, pois os consumidores tomam decisões com base em ruas e rodovias ao decidir onde comprarão.
O mapa a seguir ilustra uma análise de tempo de percurso usada para calcular tempos de viagem de 5, 10 e 15 minutos no centro de Madison, Wisconsin. O mapa também exibe a distribuição geográfica de outros destinos de compras ao redor do centro de Madison.
Áreas de competição igualitária (polígonos de Thiessen)
Outro tipo de área de comércio é chamado de área de competição igual (também conhecida como polígonos de Thiessen em homenagem a Alfred Thiessen, um meteorologista que foi pioneiro no método de criação de áreas a partir de dados espacialmente distribuídos). Este tipo de área de comércio pressupõe que os consumidores viajarão para o distrito comercial mais próximo em sua região com base em "as-crow-flies". distâncias A área de comércio é formada por linhas traçadas exatamente a meio caminho entre cada um dos distritos comerciais concorrentes. Qualquer ponto dentro da área de competição igual está mais próximo do distrito de negócios do que qualquer um dos distritos de negócios vizinhos. Veja o seguinte mapa que ilustra este método.
Uma vez que as áreas de igual competição se baseiam em distâncias de vôo de corvo, essas áreas de comércio não se ajustam à forma como as pessoas realmente viajam no solo. Além disso, eles não se ajustam ao poder de atração de cada distrito empresarial concorrente. Assim, é útil usar mapas da área de competição igual, juntamente com o tempo de percurso e outros mapas.
Modelagem Gravitacional.
A modelagem por gravidade fornece um método adicional para examinar a concorrência e possíveis padrões de compras em um distrito comercial. Em termos simples, um modelo de gravidade tenta prever a probabilidade de um cliente fazer compras em um determinado centro comercial. O modelo explica a distribuição e atratividade de distritos comerciais concorrentes, juntamente com a distância que um cliente terá que viajar para cada distrito. Para esta análise, estimativas de vendas no varejo para concentrações de varejo existentes podem ser usadas como uma proxy para a atratividade de um distrito de negócios.
O exemplo de mapa de modelagem por gravidade mostra os resultados de uma análise de gravidade no centro de Milwaukee. Especificamente, o mapa mostra a probabilidade (ou seja, a chance percentual) de que um consumidor que vive em uma determinada área escolha o centro de Milwaukee em vez de outro distrito comercial concorrente. Como seria de se esperar, os moradores que vivem em áreas próximas ao centro de Milwaukee têm a maior probabilidade de fazer compras no centro da cidade.
Definindo Áreas Comerciais Usando Dados Reais do Cliente.
As áreas de comércio baseadas em dados reais do cliente têm várias vantagens distintas. A combinação de endereços reais de clientes ou CEPs com o GIS permite que você descubra relacionamentos e realize cálculos indisponíveis com dados tabulares. Um GIS pode exibir visualmente de onde os clientes estão vindo, mostrar como as concentrações dos clientes são relacionadas em uma área e realizar cálculos avançados baseados em distância. Consulte Definindo Áreas de Negociação usando Dados Geográficos.
Você pode coletar dados de endereço ou código postal usando uma variedade de métodos e fontes. No entanto, independentemente de como os dados são obtidos, esse método oferece várias vantagens, incluindo:
A coleta de informações dos clientes permite que a área de negócios seja baseada em dados reais de negócios, em vez de ser criada a partir de estimativas. A comparação dos mapas da área de comércio de diferentes empresas pode identificar oportunidades para aumentar o tamanho do mercado e a penetração. Por exemplo, as áreas de comércio para empresas que vendem itens de conveniência principalmente podem ser comparadas entre si para identificar a variação. Essas diferenças podem indicar oportunidades potenciais de expansão de mercado para alguns dos negócios. O mesmo pode ser feito para empresas de compras de comparação. As áreas de comércio para diferentes segmentos de mercado podem ser comparadas. As empresas que atendem os residentes podem ser comparadas às origens (ou endereço residencial) dos funcionários de um importante empregador. Além disso, endereços ou códigos postais são ideais para rastrear as origens dos turistas.
Embora o uso de endereços de clientes ou códigos postais para analisar uma área comercial tenha a capacidade de capturar a variabilidade da área de comércio, uma amostra apropriada de listas de clientes das empresas participantes deve ser incorporada. Por exemplo, as lojas que atendem aos segmentos de compras de conveniência e destino são necessárias para entender o mercado local. Empresas que atendem turistas devem ser incorporadas em sua análise para examinar o segmento de mercado turístico. As listas de funcionários dos principais empregadores são necessárias para explorar o segmento de mercado de população diurna.
Área de comércio com base nos endereços da rua do cliente.
Idealmente, as origens do cliente são definidas por um endereço de rua. Embora os códigos postais possam ser usados, o conhecimento do endereço da rua permitirá uma definição mais precisa da área de troca. Usando o endereço e um processo conhecido como geocodificação, o software GIS pode mapear a origem de cada cliente. Depois de mapear cada endereço, outra técnica GIS pode ser usada para definir anéis com base na porcentagem de clientes em geral. Esses anéis, ou polígonos de penetração do cliente, podem ser desenhados de acordo com porcentagens de clientes diferentes. Além disso, esses polígonos de penetração de clientes ajudam a contabilizar a área de comércio de lojas no contexto de demografia, barreiras de viagem e outras características do mercado.
Por exemplo, um SIG poderia desenhar um polígono de penetração de clientes com base em uma porcentagem de clientes pré-determinada (por exemplo, 75%). Este polígono poderia então ser usado como limite da área de comércio para uma empresa. Usando dados reais, o exemplo de mapa de Origens do Cliente por Endereço da Rua abaixo mostra um exemplo de definição da área de troca com base nos endereços dos clientes. O mapa mostra as origens dos clientes de uma loja em Milwaukee com amostras de polígonos de penetração de 25, 50 e 75 por cento.
Área de comércio com base nos CEPs do cliente.
Embora os endereços dos clientes sejam vantajosos, os códigos postais são uma alternativa viável. Embora não sejam tão precisos ao identificar as origens dos clientes quanto os endereços das ruas, os CEPs são mais fáceis de coletar e funcionam bem em áreas rurais, onde a precisão da geocodificação costuma diminuir. Você pode categorizar códigos postais do cliente pela porcentagem de clientes (patrocinando um distrito comercial) originários de cada código postal. Essas porcentagens podem então ser mapeadas para mostrar as origens relativas dos clientes.
Isso permite examinar as relações entre os clientes (áreas de alta e baixa porcentagem, natureza direcional dos clientes, padrões de origem contígua vs. fraturada etc.) O exemplo de origens de clientes por mapa de código postal abaixo mostra um exemplo de uma área de comércio definida para Tomah, Wisconsin. Observe como as origens dos clientes são tendenciosas em direção ao leste devido à proximidade de uma rodovia principal e à presença da comunidade de tamanho similar, Sparta, a oeste. Esses são os tipos de relacionamentos que não seriam facilmente aparentes em uma tabela de códigos postais de clientes.
Conforme observado, você pode coletar códigos postais do cliente de várias maneiras. Algumas empresas, como hotéis e mercearias, já coletam essas informações para suas operações diárias. Muitas vezes, a coleta de CEPs pode ser incorporada em máquinas de ponto de venda (caixas registradoras). O código postal de um cliente pode ser inserido em uma caixa registradora e depois baixado em um programa de planilha pronto para uso, como o Microsoft Excel. Se esse método não estiver disponível, uma folha de coleta de dados de definição de área de troca, como a que está na exibição abaixo, pode ser usada para gravar códigos postais manualmente. Como os balconistas conferem os clientes, eles podem inserir seus códigos postais na folha. Embora seja mais trabalhoso, a planilha de definição da área de negociação também oferece a capacidade de registrar informações adicionais com o código postal (como data, hora, sexo, faixa etária e quantidade de vendas).
Exemplo de uma folha de coleta de dados de definição de área de negociação.
Uma vez que os códigos postais tenham sido coletados, eles podem ser inseridos em um programa de planilhas como o Microsoft Excel. A planilha permite categorizar os clientes pelo número e porcentagem de pessoas originadas em cada CEP. As porcentagens de CEP podem ser agrupadas para construir uma área de troca. Na maioria das vezes, a área de comércio é definida como aqueles com códigos postais que abrangem cerca de 75% do total de clientes. Se você estiver criando áreas de conveniência e de destino, precisará criar duas tabelas separadas.
Apêndice: Áreas Comerciais que Representam Clientes Não Locais.
Geralmente, os residentes locais fornecem a maioria das vendas em uma comunidade, já que a maioria das lojas da cidade (ou da região) funciona o ano todo. No entanto, algumas comunidades têm segmentos de clientes importantes que não vivem localmente, como funcionários durante o dia, residentes sazonais e turistas. Como esses clientes vivem a alguma distância, a adição de "clientes não locais" as áreas de comércio podem ser úteis se você quiser incluir seus dados demográficos e o potencial de gastos em sua análise. Nós nos concentramos nos turistas neste apêndice, mas as técnicas são úteis para analisar todos os tipos de clientes residentes locais.
Análise de Agrupamento Turístico.
A definição de uma área de comércio para turistas apresenta desafios especiais, pois as origens turísticas podem ser amplamente distribuídas e uma única área de comércio não representa totalmente a origem desses clientes. Em vez disso, os turistas podem se agrupar em várias áreas de comércio para melhor representar os bolsos geográficos onde estão concentrados. Veja o seguinte mapa de exemplo:
Conforme observado, você pode usar uma abordagem semelhante para clusters mais exigentes de outros clientes residentes locais, como pessoas comuns, residentes sazonais ou qualquer outro segmento cujos gastos afetem seu distrito comercial, mas que vivam (o ano todo) fora de sua comunidade.
Perfilaria e Prospecção Turística.
Ao mapear as origens de seus turistas, você também pode analisar a demografia de seus bairros de origem como base para atrair turistas de outros bairros com dados demográficos semelhantes. Aqui, novamente, você pode usar o software GIS com listas de endereços de clientes existentes para gerar um perfil ou suas origens e dados demográficos de suas vizinhanças. O GIS então usa essas informações para pesquisar (prospectar) potenciais clientes novos.
Perfil Geográfico.
O processo de criação de perfil começa criando uma planilha com endereços de clientes de mapeamento de software GIS. O processo de mapeamento inicial mostra a distribuição da comunidade de origem de todos os clientes turísticos e indica onde os clientes estão agrupados. Enquanto o mapa fornece uma visão geral, o SIG também pode ser usado para calcular o número de turistas por área geográfica e distâncias que geram mais clientes. Veja o seguinte exemplo:
Normalmente, o perfil geográfico dos turistas divide-os por tempo de viagem e por áreas geográficas, como condados ou áreas metropolitanas. Esses cálculos fornecem informações sobre até onde os clientes estão dispostos a viajar, bem como as áreas que produzem mais clientes.
Perfil Demográfico.
Além de identificar a origem geográfica dos clientes turísticos, o SIG também fornece sua composição demográfica. Ao conhecer os endereços dos clientes, informações demográficas podem ser obtidas sobre os bairros onde vivem. Isso ocorre porque as vizinhanças predefinidas, como grupos de bloco de censos ou códigos postais, possuem informações demográficas robustas associadas aos seus limites. O GIS pode ligar as informações demográficas da vizinhança a cada endereço do cliente. A combinação gera um perfil demográfico de bairro que descreve todos os clientes provenientes desse local. O perfil pode conter informações como visitantes & rsquo; renda, profissões, estado civil, idade e níveis de escolaridade. Usando dados de segmentação de clientes de firmas de dados privadas, os métodos de criação de perfis GIS também podem ser usados ​​para descrever os clientes turísticos & rsquo; estilos de vida e atividades de lazer preferidas, bem como produtos que podem comprar.
Prospecção de novos clientes.
O SIG também pode levar a análise um passo adiante e identificar áreas geográficas semelhantes àquelas identificadas nos perfis de onde os novos clientes turísticos podem vir. Dependendo do escopo da análise, várias categorias demográficas podem ser usadas como critérios de pesquisa do cliente. O GIS é usado para pesquisar ou prospectar bairros que atendem a esses requisitos demográficos. Os bairros que foram "prospectados" can then be combined with the geographic profile to determine the best areas for new marketing efforts. See the following example map:
About the Toolbox and this Section.
The 2011 update of the Downtown and Business District Market Analysis toolbox is a result of a collaborative effort involving University of Minnesota Extension, Ohio State University Extension, and University of Wisconsin Extension. The update was supported with funding from the North Central Regional Center for Rural Development.
The toolbox is based on and supportive of the economic restructuring principles of the National Trust Main Street Center. The Wisconsin Main Street Program (Wisconsin Department of Commerce) has been an instrumental partner in the development of this toolbox.
This section builds on work originally completed by Matt Kures, Bill Pinkovitz and Bill Ryan of University of Wisconsin Extension. This update includes new methods added by Jill Clark of Ohio State University Extension, and Ryan Pesch of University of Minnesota Extension. Edited by Mary Vitcenda of the University of Minnesota Extension.

Who is TAS.
About Trade Area Systems.
TAS was founded to address two huge industry problems. Joe Rando, a Shopping Center Developer, was frustrated with the technology tools available to identify leasing opportunities. Bill Dakai was equally frustrated with the available tools to perform retail site selection. They both decided to do something about it, and TAS was born in 2003.
Since then, they’ve been realizing the dream to build technology to give people access to all the relevant data they need to make smarter retail real estate decisions.
The TAS Mission.
To help our customers thrive with technology and support that enables them to accelerate their retail site selection and leasing decisions (and have fun doing it!).
TAS Co-founder & Presidente.
Meet Team TAS.
Since the early 1990s, Joe Rando has developed almost 1 million square feet of retail based on the results of GIS and analytical tools. He is passionate about the intersection of technology and people to enhance and improve retail site selection and deal making. He lives in Sharon, MA with his wife and has three grown daughters. When not working, he likes to ski, jog, and travel.
Bill is responsible for TAS day to day operations. Previously, he was Director of Market Research for CVS Pharmacy, where he was instrumental in the company’s nationwide expansion. Bill is happiest when he is left alone to code. This hasn’t happened since early 2008. Bill currently lives in Millville, MA, with his wife and two children. His hobbies include mountain biking, hiking, and coding.
Vice President of Software Engineering.
Coder, pro-wrestling enthusiast, Johnny Depp doppelgänger. Omar enjoys programming as a hobby, and fancies turning ideas into reality. When not donating money to Supercell, he enjoys traveling and caring for his family, Anna-Maria, Chopper and Cassie.
Client Solutions Engineer.
In addition to being a member of the Client Solutions team, Tyler doubles as the TAS IT expert as he holds a BS in Network Engineering. Tyler is also a singer, dog lover, gamer, Star Wars fan, soccer coach, LEGO master builder, comic book lover, and all around nerd. Fun Fact: Tyler and Batman have never been seen in the same place at the same time.
Client Solutions Engineer.
Customer Service is Amy’s passion. She’s a team player that loves solving problems. She also loves cooking, listening to podcasts, and summer beach days. Amy’s currently working toward her BS in Cyber Security at New England Institute of Technology.
Director of Client Success.
When not geeking out over all things maps, Glenda enjoys traveling, music festivals, and participating in obstacle course races. Like most of TAS, Glenda has a dog. Except, she has the best dog.
Director of Client Solutions.
Rob works with our clients to develop and implement our technology into their corporate environment while meeting their individual needs. He also developed some of the core software products at TAS. Rob received his B. S. in Computer Science from the University of Rhode Island. On the weekends, if he’s not at work, he can usually be found lifting weights at the gym.
Diretor de Marketing.
Seamus is a progressive, sometimes annoying marketer, frequently inserting himself into conversations he wasn’t invited to. Lately, he can be seen and heard extolling the virtues of human-centered communication and design, account-based marketing, and other hot topics he read about five minutes ago on some blog. He is nothing without his Beagle Mix Ripley, whose namesake is that badass lady who hunts Xenomorphs. Seamus loves startups but hates cults, which he realizes is an insurmountable paradox.
Manager, Professional Services & Sr Software Engineer.
Programmer, debugger, algorithm writer, traveler. Disney fanatic above all else. Kevin and his wife, Melissa, are always looking for their next travel destination, ticking off as many checkboxes as they can before going home to their four-legged kids, Bailey and Duggy.
Technical Lead, Client Solutions.
During the week Jesse leads the Client Solutions team, but on the weekends you’ll find him at local D. I.Y. house shows. When he’s not being a punk, Jesse is a nerd. From comic books and video games, to Magic the Gathering and Dungeons & Dragons, Jesse loves it all.
Tricia wears many hats… sometimes all at once! This seems to be her character both inside and outside the office. She enjoys attending and supporting her family in their various activities, watching Boston Bruins hockey, and working seasonally at Gillette Stadium in support of the Patriots. Tricia is also an active volunteer with a local charitable foundation which is dear to her heart.
Vice President of Client Success.
As a child, my mother wallpapered my bedroom with National Geographic maps. Now I’m an applied geographer and tech geek with over 20 years of experience in customer analytics, business intelligence, retail location analysis, and geographic information systems. Thanks Ma.
Human Resources Specialist.
HR guru, raised in family of 18, learned from the best, MOM! Donna is a creative, kind, loyal, “get beside you” working enthusiast, grateful to see beauty in all things! While her husband & kids explore nature for physical exercise, she often lags behind to snap a pic of that diamond in the rough.
Client Solutions Engineer.
In his downtime, Gregory enjoys watching movies, listening to music, eating junk food, and playing video games. A paragon of healthy lifestyle choices and unueness, he brings a special joy to any environment.
Shelley has been with TAS since its founding in 2003. A busy mom of two, her favorite time is spending summers at her family beach house in CT. An advocate for healthy and active lifestyle, Shelley practices what she preaches by being active in her local triathlon club and completing ironman competitions. She is known as a serial celebrator of the holiday season, so please ready to receive her cheer and good tidings, or else.
The organizational glue between TAS departments, Ashley acts as the point of contact within TAS for contract extensions or renewals, professional service discussions with our resources, and advocates for the customer’s needs within TAS, whether it be for training, new features, or escalating an existing support request to a higher priority. Ashley is also a recreational shopper, morning gym going all-star, and dessert eater.
Vice President of Sales.
Described as a problem solver, compassionate colleague, client advocate, office contrarian and occasionally “that guy”, Greg puts all his energy into growing TAS and embarrassing his children. Greg’s wife, Diane enjoys travel and sometimes takes him with her.
Anthony oversees all implementations at TAS, interacting with new customers to make sure that everything goes smoothly. Before TAS, Anthony worked at Hasbro in the Global Operations department in between serving as a Captain America model. He also enjoys being a foodie, golfing, and traveling.
Client Solutions Engineer.
Scott loves his family, doggo, coworkers, and friends. Hobbies include playing guitar, collecting vinyl records, LEGO building, and writing computer code. In his free time, Scott is forming an indie-folk band.

The EU is the world’s biggest trader, accounting for 16.5% of the world's imports and exports. Free trade among its members was one of the EU's founding principles, and it is committed to liberalising world trade as well.
Trade - a global system.
World trade is founded on rules laid out by the World Trade Organisation that help ensure that trade agreements and obligations between countries are open and fair.
EU trade policy is made exclusively at EU level . The Commission negotiates agreements on behalf of the EU within WTO rules and works closely with national governments and the European Parliament to maintain the global system and enable it to adapt to worldwide changes.
Trading as a world leader.
The EU is the world's biggest exporter of manufactured goods and services, and it is the biggest import market for over 100 countries.
It is also the world's largest single market area. Both European and international consumers and investors enjoy the many benefits of a simplified system – in an area where people, goods, services and money can move freely.
Building a fair and open playing field.
The EU negotiates agreements through its world-wide network of trade relations. It engages with a huge range of partners, mostly through free trade agreements .
These partnerships seek to create growth and jobs for Europeans by opening new markets with the rest of the world. Transatlantic markets, for example, represent transactions worth around 2 billion euros every day.
EU trade policy also aims to reduce child and forced labour, environmental destruction and price volatility. Schemes which ensure transparency and traceability in supply chains are one example.
For the world's poorest countries, EU trade policy looks to combine trade and development . Allowing lower duties, supporting small export businesses, and advising on improvements to governance are just some of the ways trade and development can work hand in hand to ensure the neediest benefit from trade-led growth.

Downtown Market Analysis.
University of Wisconsin-Extension in collaboration with Ohio State Extension and Minnesota Extension.
Demographics & Lifestyle Analysis.
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Does your trade area population include more homeowners or renters? Baby Boomers, Gen-Xers, or Millenials? Which ethnic groups are represented in the population? If they are home owners, how likely are they to purchase home furnishings, renovate their homes, or spend leisure-time landscaping their yards?
To analyze market opportunities for your downtown, you need to examine data and ask questions like the above about residents of your trade area(s). This data must include the absolute number of residents, as well as their household characteristics. Current and projected demographic, lifestyle and consumer spending data about your trade area from secondary sources can provide this information.
Demographic and lifestyle data about your trade area can give you a starting point for an in-depth analysis of specific business and real estate development opportunities. This data also can help the broader community understand how it is changing.
Demographic Data.
It is well understood that product preferences vary across different groups of consumers. These preferences relate directly to consumer demographic characteristics, such as household type, income, age, and ethnicity. For this reason, it is not only the amount of demand that truly matters to a local economy. The mix of consumers also has a major impact on a local economy, and therefore must be thoroughly examined in all trade area analyses. Unfortunately, far too much information often is included in these studies. An enormous amount of data is readily available from a variety of private and public sources, leaving the reader with tables and tables of demographic information overload.
Relevant Data Categories.
Interpretation of demographic data is often missing in market analysis. What does the data say about how the market is changing and how consumers spend their time and money? Specifically, what does the data suggest about new business or real estate opportunities downtown? The following provides a starting point in your understanding and interpretation of demographic data in relative to retail spending.*
Population and households data allow you to quantify the current market size and extrapolate future growth. Population is defined as all persons living in a geographic area. Households consist of one or more persons who live together in the same housing unit—regardless of their relationship to each other (this includes all occupied housing units Households can be categorized by size, composition, or their stage in the family life cycle. Typically, demand is generated by the individual or the household as a group. So, the entire family influences a household purchase, such as a computer or TV. Individual purchases, on the other hand, are personal to the consumer. Anticipated household or population growth may indicate future opportunities for a retailer. An analysis of household and/or overall population growth provides the “big picture” of potential retail demand in a community. However, further analysis is necessary to identify retail preferences within a community. Household income data is a good indicator of residents’ spending power. Household income positively correlates with retail expenditures in many product categories. When evaluating a market, retailers look at the median or average household income in a trade area and will seek a minimum number of households within a certain income range before establishing a business or setting prices. Another common practice is to analyze the distribution of household incomes. Discount stores may avoid extremely high or low-income areas. Some specialty fashion stores target incomes above $100,000. A few store categories, such as auto parts, are more commonly found in areas with lower household incomes. See the following box for more details on household income. Remember, though, that using income as the sole measure of a market’s buying preferences can be deceptive. You need to consider all categories of demographic data when analyzing a market.
White, J. R., & Gray, K. D. (Eds.). (1996). Shopping centers and other retail properties: Investment, development, financing and management. Hoboken, NJ: John Wiley & amp; Filhos.
Waldfogel, J. (2010). Who benefits whom in the neighborhood? Demographics and retail product geography. In Glaeser, E. L. (Ed.), Agglomeration economics (pp.181-209). Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research..
Comparing the Primary Trade Area with Other Areas.
Demographic statistics are especially useful if they are presented in comparison with other places. To see how your trade area differs from other places, it is useful to provide two comparison sets of data: comparable communities and the state or United States as a whole.
Comparing your trade area with other communities and the state allows demographic baselines to be established. These baselines will help determine whether your trade area has low, median, or high values in each demographic category. For instance, after examining demographics for your trade area, it may appear that there is a high proportion of white-collar workers. However, this observation cannot be verified until you know what constitutes an average number of white-collar workers.
Comparable communities can include five or six cities of similar size in the same region or state. The cities chosen should reflect similar distances from metropolitan statistical areas (MSAs) of the region. Depending on the geographic size of your primary trade area, you will need to select similar-sized trade areas.
In addition to comparable communities, adding state or U. S. statistics will provide a broader benchmark for comparing your community. State and U. S. data will include a blend of urban and rural areas. Accordingly, it will not be limited to “similar places.” However, differences between the trade area and the state or United States (such as per capita income) will be used later in your analysis of retail or service business opportunities.
Demographic Data Sources.
Detailed local census data is readily available free via the Internet through the U. S. Bureau of Census at census. gov/. Census data can be retrieved at several geographic levels (county, city/village, census tract, zip code, etc.). The U. S. Census website includes a link to its user-friendly data-filled website called American FactFinder at factfinder2.census. gov. Use American FactFinder to view, print, and download statistics about population, housing, industry, and business. Using FactFinder, you can also find U. S. Census Bureau products; create reference and thematic maps; and search for specific data.
In addition to the Census Bureau, there are numerous, nationally recognized data firms that can provide demographic estimates for a particular trade area. While much of these firms’ data is based on the U. S. Census and other public sources, they add value by providing annual updates. They also package the data in user-friendly comparative formats that make it easy to compare one geographic area with another. Furthermore, you are able to tap into the knowledge of skilled demographers who have designed data products centered on particular industry needs. These firms provide a way to order reports by simply calling a toll free number or downloading the data directly using their software. Prices charged by these firms have become more and more affordable as competition has increased.
Following is an example of a demographic comparison report assembled for a sample community from a private data source. The “subject trade area” column reflects demographics data on the trade area. The “Comparable communities” column reflects the demographic averages of five or six other places and the “State” column provides a third level of comparison.
Sample Demographic Comparison Report.
Lifestyle Data.
Adding consumer lifestyle data takes the market analysis a step further. This data recognizes that the way people live (lifestyle) influences what they purchase as much as where they live (geography) or their age, income, or occupation (demography). Lifestyle data enables you to include people’s interests, opinions, and activities and the effect these have on buying behavior in our analysis.
Theory behind Lifestyle Segmentation.
In his 2010 paper “Who Benefits Whom in the Neighborhood: Demographics and Retail Product Geography,” Joel Waldfogel examines the relationship between a community’s lifestyle characteristics and its product preferences. He concludes that retail is stimulated by large concentrations of populations of similar characteristics and tastes. As a result, a community can develop product mixes targeted to specific high-potential customer segments.
Concentrations of lifestyle segments create demand for specific products or services. This tendency to clusteris based on the premise that “birds of a featherflock together.” Did you ever notice that the homes and cars in any particular neighborhood are usually similar in size and value? If you could look inside the homes, you’d find many of the same products. Neighbors also tend to participate in similar leisure, social, and cultural activities.
The quality of a segmentation system is directly related to the data that goes into them. High quality and useful systems allow you to predict consumer behavior. In a retail business targeting tourists, for example, the systems allow the business to identify products and services that appeal to this market segment. The usefulness of a segmentation system depends on how well the data incorporates lifestyle choices, media use, and purchase behavior into the basic demographic mix. This supplemental data comes from various sources, such as automobile registrations, magazine subscription lists, and consumer product-usage surveys.
Lifestyle Data Sources.
Several private data firms offer lifestyle cluster systems. The firms use data from the U. S. Census and other sources to separate neighborhoods throughout the United States into distinct clusters. They utilize sophisticated statistical models to combine several primary and secondary data sources to create their own unue cluster profiles. Most models start with data from U. S. Census block groups that contain 300-600 households. In rural areas, the data is more typically clustered by zip code.
One example of a cluster system used in modern demographic analysis is ESRI’s Tapestry Segmentation esri/data/esri_data/tapestry. html. The system divides every U. S. neighborhood into one of 65 unue market segments based on socio-economic and demographic characteristics.
Sample Lifestyle Segment Summary.
As an example, qualitative information provided by ESRI for its “College Towns” designation includes:
Demographic: Most residents are between the ages of 18 and 34, and live in single-person or shared households. The racial profile is typically similar to the nation as a whole, with three-fourths of college town residents being white. Socioeconomic: Because many students only work part-time, the median household income ranks near the low end of ESRI’s measurements. Most of the employed residents work in the service industry, holding on-again, off-again campus jobs. Consumer Behavior : Convenience dictates food choices. With their busy lifestyles, residents in college towns frequently eat out at fast-food restaurants and pizza outlets during the week. Because many college students are new residents to a town, bedding, bath, and cooking products are popular purchases. Music and nightlife venues are extremely popular in college towns.
The Tapestry Segmentation also includes quantitative data, such as the purchase potential index that measures potential demand for specific products or services. The index compares the demand for each market segment with demand for all U. S. consumers and is tabulated to represent a value of 100 as the average demand. Values above 100 indicate residents are more likely to purchase that product or participate in the respective activity. Conversely, values below 100 indicate residents are less likely to purchase the given product. For example, an index of 120 means that the spending potential in the tapestry segment is 20 percent higher than the nation as a whole. Sample data for the “College Town” segment is as follows:
From this data, a clear picture of the important demographic, socioeconomic, and consumer behavior of residents in college towns emerges. ESRI’s Tapestry Segmentation system provides similarly useful information in all 65 unue market segments it identifies.
Cautions Regarding Lifestyle Segmentation.
Lifestyle segmentation generalizes the types of customers in your trade area, which is helpful in making sense of a complex market. This simplification, however, may not fully capture the particular traits of your customer base or may overlook the richness of groups in your area. Furthermore, since data are not continually updated, lifestyle segments are based on a snapshot in time. This works well if social and economic conditions remain constant; however, significant changes may make the segment less representative of reality. Therefore, although lifestyle segments can greatly help you understand customers in your trade area, you should take care not to place too much weight on segmentation systems. Instead, regard the information as a part of the mix of demographic data.
Spending Potential Data.
Estimates of household spending give a sense of the size of a market in dollars. For example, secondary data are available that allow you to estimate the size of the local food or restaurant market, based on the number of households in your trade area. Private data are also available to provide refined estimates based on local demographics. It is important to remember that these estimates measure the amount of spending by households residing in your trade area, not necessarily spending within your trade area that also includes non-residents. Conversely, residents of your trade area may choose to spend outside your trade area.
Consumer Expenditure Survey.
The two-part Consumer Expenditure (CEX) Survey is the primary data source for spending-potential estimates that covers a whole range of household spending from dining to travel expenditures. The Bureau of Labor Statistics conducts the survey of American households continuously throughout the year and has been doing so since 1980. The results of the survey provide a comprehensive snapshot of household spending and are used to revise the important Consumer Price Index (CPI), which significantly influences both national markets and policy.
The CEX survey includes a Diary Survey of daily purchases and an Interview Survey of general purchases over time. The Diary Survey reflects record-keeping by consumer units (individual and household shoppers) for two consecutive week periods. This component of the CEX collects data on small, daily purchases that could be overlooked by the quarterly Interview Survey. The Interview Survey collects expenditure data from consumers in five interviews conducted every three months. The data from both surveys is integrated to provide a comprehensive database on all consumer expenditures.
Private Data Providers.
Although the Consumer Expenditure Survey data alone provides valid and reliable estimates for your market, some private data companies refine the CEX survey data for more sophisticated estimates that may prove useful.
For example, ESRI uses Tapestry Segmentation lifestyle segments (see above), together with CEX data to estimate household spending. A conditional probability model links spending by the consumers surveyed to all households with similar socioeconomic characteristics. The results are spending estimates based on the demographics of a particular trade area, which are reported together with the average spending per household and a spending - potential index. The index compares the spending of the trade area’s households to the national average (see the following Sample Spending Potential Report).
Sample Spending Potential Report.
Using GIS to Analyze Your Market.
Demographic analysis is useful in understanding purchasing characteristics for different market segments. While demographics can be collected and analyzed without the use of geographic information systems, GIS often aids and enhances the analysis. Since most downtown professionals may not be experts in GIS, you will probably want to enlist consultants, planners and/or marketing data providers to offer technical mapping assistance. Following are two examples of using GIS to assist in demographic analysis.
Using GIS to Visualize Trade Area Demographics.
Demographic data for a trade area are often reported as single values for each demographic category. For example, the trade area income is reported as one value, even though income can vary across the trade area. GIS, however, can display demographic values in finer detail by geographic unit (zip code, census block group, etc.). Mapping these variations may reveal valuable, visual information that can be used to show the attractiveness of a downtown location and aid in business recruitment and expansion.
Effective demographic mapping requires an understanding of some basic cartographic concepts. Perhaps the most important concept is an understanding of the problems associated with demographic densities. By nature, downtown population density is usually higher than a similar-sized area on a community’s fringe. Moreover, many business owners would view the large concentration of customers as a competitive advantage over a non-downtown location. However, a map showing the number of people in each geographic unit (e. g. census block group) does not always show this relationship.
As a real world example of this problem, consider the following of the La Crosse, Wisconsin, area depicting the population by census block group. Why does this type of map fail to accurately represent the number of customers in downtown? The problem is that the sizes of census block groups differ. While the U. S. Census Bureau tries to control the number of households in each block group, it is not always possible to make the units the same size. Problems associated with geographical barriers (rivers, mountains, etc.), the nature of population distribution (sparse or concentrated), and household size can cause wide variations in geographic sizes and population numbers in census block groups.
As a result, census block groups covering large geographic areas tend to dominate the viewer’s eye on a map. When these large census block groups are located away from downtown, it appears that downtown has a small population compared to the outlying urban areas. Additionally, there may be many more block groups with smaller populations located in a smaller area. However, their small size and small population values can become obscured on a map. Consequently, the larger number and grouping of these smaller block groups need to be addressed. GIS can tackle this problem by creating a map that accurately depicts population density.
Sample Map Showing Population by Block Group.
The following map illustrates the same La Crosse, Wisconsin, area with an equivalent color scheme. However, this new map has undergone a transformation and now accurately depicts the area’s population density. Here, the viewer sees that there is a large population clustered around the downtown and a relatively small population toward the urban fringes. The story told by the population density map would not be seen in a single population value representing the entire trade area. As a result, the new map aids in showing the potential of downtown as a business location and can be used as a valuable business recruitment tool.
Sample Map Showing Population Density.
Using GIS to Analyze Visitor Demographics.
The previous section discussed how GIS could create a useful visual representation of demographics. However, GIS is not limited to producing maps and graphics. GIS can also be used as an analytical tool in demographic analysis. As an example, consider the problematic nature of assembling demographics for non-local visitors. Profiling visitors is essential in the study of tourists, commuters and other market segments. While collecting demographics for the surrounding resident market is a straightforward process, visitors can come from a wide area. Obtaining and analyzing demographics for every area that produced a visitor is unrealistic using traditional methods. In these instances, GIS can be used to profile demographics of the non-local market.
Many businesses dependent on visitors, such as hotels, maintain customer address lists. These addresses are useful in market analysis because knowing where visitors live provides information about their neighborhood demographics. What’s more, starting with a visitor’s address, GIS can be used to quickly identify the census block group, or neighborhood, where a customer lives. Each census block group is accompanied by rich demographic information available through the U. S. Census Bureau or through private data providers. Specifically, each census block group, or neighborhood, includes information on income, population, occupation, education, age and housing. This information can be entered into a GIS and used as a surrogate for demographic information on each individual visitor.
Using this neighborhood demographic information as a surrogate is based on the premise that “birds of a feather flock together.” As discussed in the section on lifestyle segmentation systems, people with similar demographics tend to live near one another. Therefore, the demographics of a neighborhood as a whole can be used to represent the demographics of an individual visitor from that neighborhood. Using addresses, GIS can determine every neighborhood that produced a visitor and extract the demographics of these neighborhoods. The demographics extracted from each visitor neighborhood can be combined to produce a useful demographic profile of the visitor market.
The demographic profile is even more useful when it is given some perspective. Similar to the comparable communities analysis discussed earlier in this section, the visitor demographic profile can be used to determine what makes visitors demographically different from the general population. Instead of comparing local community demographics to those of other communities, the visitor demographics can be compared to the demographics of a larger region. For instance, if visitors primarily originate from a three-state area, the visitor demographic profile can be compared to the demographics for the entire population of those three states. These demographic profiles of the community visitors and the larger region can be compared on a category by category basis.
The following example explains the steps used in GIS analysis of visitor demographics.
Passo 1 . GIS is used to map the locations of visitor addresses. As an example, the following shows a map of visitor origins for a sample community.
Sample Map Showing Place of Visitor Origin.
Step 2. Once the visitor origins have been mapped, GIS is used to determine the neighborhoods containing each visitor and extract the associated neighborhood demographics. These neighborhood demographics are used as a surrogate for the demographics of an individual visitor. The following is a map of one sample neighborhood showing visitor origins, as well as some of the demographics associated with the neighborhood.
Sample Map Showing Neighborhood and Demographic Attributes.
Step 3. GIS is used to combine all of the demographics extracted from every visitor neighborhood. Combining the neighborhoods creates a demographic profile of the visitors. To aid in the analysis, GIS also creates a demographic profile of the larger region. The regional demographic profile includes every neighborhood in the region instead of just those neighborhoods that produced visitors. These two profiles are then used to examine differences in visitor demographics. For instance, the table shown below compares several demographic categories. The first column contains the demographic category; the second column shows the visitor demographic profile; and the third column depicts the profile created for the larger region. In this example, GIS was able to demonstrate that visitors originated in neighborhoods that had higher incomes, a greater proportion of college-educated residents, more executive and professional employees, a higher rate of home ownership, and more vehicles per household than the overall three-state region.
Sample Table Comparing Demographics of Visitor Neighborhoods Compared to Region.