치킨 게임 - 두번째

주말이나 휴일에 비가 오면 배달 음식점은 대박이다.
외출하기 번거롭고, 꿀꿀한 기분도 전환할겸 그리고 어린 자녀가 있는 가구라면
애들 입막음용으로 시켜 먹는 것을 고려하지 않을 수 없게 마련이다.

지난 번 '땅따먹기'에서 다룬 점포는 체인슈퍼였다.
점포간 규모 차이가 좀 심하긴 했지만, 슈퍼가 다루는 품목이야 대동소이 할  것이고,
소비자가 슈퍼에 뭐 엄청난걸 바랄 것도 아니며,
또 슈퍼가 소비자에게 제공하는 서비스의 질이 달라봤자 얼마나 다르겠는가.

그런 생각으로 허프 확률 모형을 차용했는데, 치킨 전문점에 허프 확률 모형을 적용하는게
타당한지는 고민을 해봐야될 사항일거 같다.

다루는 품목이야 치킨과 몇몇 간식거리 그리고 술일테지만...
맛과 서비스의 차이가 암만 생각해도 슈퍼와는 다르게 접근해야 되지 않나 하는 생각이 든다.

그럼에도 허프 확률 모형을 또다시 무식하게 차용하련다.
단순한 구조라 계산이 손 쉬워 보이기 때문.
만약 경험이 쌓인다면 블랙박스라는 미명하에 나만에 모형도 만들 수 있겠지만... -_-;;

셀별 최대값을 갖는 점포를 확인하면...

 

점포가 많은 만큼 면적은 일일히 구하진 못하겠고 해서, 점포간 면적비(ratio)로 적용했다.
이때 면적비 최소값은 1이고 최대값은 5이다.
대부분에 점포의 면적비는 1이다.
규모 있는 치킨 전문점도 몇몇 있으나, 내 눈에는 다들 고만고만하게 보여서이다.

그리고 '땅따먹기'에서 처럼 셀별 주된 주택형태를 가중치로 부여했다.

그럼 나오는 자료는 점포별 추정 매출자료가 된다.
이를 대충 정리하면...

체인점포의 전체 점포%는 56.2%, 셀 분활 M/S에서는 62.2% 였으나
셀 가중 M/S에서는 62.1%로 추정됐다.
역시나 이번에도 가중치가 별볼일 없었다는 얘기를 안 할 수 없겠다.

그러나 체인점포의 전체 셀 분할 M/S는 점포%에 비해 약 6%p 가량 상승한 것으로 봐서,
체인점포의 입지 전략(?)이 독립점포에 비해 우위를 나타내고 있다는 추정이 가능할 것이다.
(모든 가정이 적절했고, 허프 확률 모형의 적용 또한 적절했다는 전제하에.)

물론 많은 독립점포들이 주당들을 타겟으로 삼고 있기에
위와 같은 해석은 적절하지 않을 수 있다.
그럼에도 독립점포 중 술이 주력인 점포의 셀 분할 M/S는 점포%이 비해 5%p나
낮게 나왔다.
역시나 입지 전략에서 밀린다.

그러나 여기서 주의해야 할 것은 유동 인구 및 점포 선호도, 임대료 등
여러 상황을 가정하기엔 어물쩍 뚝딱한 시장조사만으론 부족하고,
그럴 능력도 현재로써는 내겐 없다는 것.
즉 앞 글에도 밝혔듯이, 수많은 오류가 곳곳에 박혀있으니 재미로만 봐야한다는 얘기.

만약 실제 매출을 확인할 수 있다면 정말 재밌을텐데...
아쉽다.