Распределение числа заведений, включенных в выборку, в зависимости присвоенного ранга характеристики Качество обслуживания
| Ранг | Кол-во, шт | Процент, % |
| 2 | 1 | 1,3 |
| 4 | 2 | 2,6 |
| 5 | 3 | 3,9 |
| 6 | 9 | 11,7 |
| 7 | 10 | 13,0 |
| 8 | 16 | 20,8 |
| 9 | 25 | 32,5 |
| 10 | 11 | 14,3 |
| Итого | 77 | 100,0 |
Полученные данные (см. Табл. 6) показали, что самый распространённый ранг – 9, который соответствует описанию «официанты в форме, есть свой фирменный стиль, есть уборная». Таких заведений 25 из 77, что составляет 32,5%.
При этом 67,5% исследуемых объектов имеют официантов (8,9,10), наивысший ранг представлен у 14,3% объектов, рангов 1 и 3 нет в выборке.
Таблица 7.
Статистические характеристики выборки касаемо показатели качества обслуживания
| Показатель | Сервис |
| Среднее | 7,95 |
| Медиана | 8,00 |
| Мода | 9 |
| Стд. отклонение | 1,661 |
| Дисперсия | 2,760 |
| Размах | 8 |
| Минимум | 2 |
| Максимум | 10 |
Среднее значение качества среднего у исследуемых объектов составило 7,95, стандартное отклонение – 1,661, мода 9 (см. Табл.7).Данные показатели показывают высокий уровень качества обслуживания с самым повторяющимся значением 9, что является очень высоким результатом.
Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что качество сервиса исследуемой выборки на высоком уровне, где 67% объектов имеют официантов, из них 32,5% в форме, а 14,3% имеют также хостес и дополнительные услуги, столы подготовлены к приходу гостей. Это означает, что преимущественно на ул. Покровка представлены заведения, нацеленные на средний и высший сегменты рынка.
|
|
|
Месторасположение
Месторасположение заведения на этой улице имеет очень большую роль.
Выбранная локация – улица Покровка, Улица на которую приходят с двух разных сторон: со стороны Метро Китай-Город по улице Маросейка и со стороны метро Чистые пруды по Бульварному кольцу. Есть основание полагать, что в точке, где эти два потока пересекаются, будет наибольший поток посетителей.
Выдвижение такой гипотезы вызвано следующими соображениями. Основная часть посетителей заведений приезжает из других районов Москвы. В связи с отсутствием достаточного числа парковок в этом районе и наличия односторонних, часто стоящих в пробке дорог, можно предположить, что люди преимущественно приезжают на Покровку на метро.
При большой конкуренции ресторанов на этой улице, чем ближе заведение к точке «входа» на нее, тем больше его шанс «перехватить» клиента. Поэтому месторасположение заведения превращается в ценное конкурентное преимущество. Бородаенко В.И. и Лазаренко Л.А., как было сказано в Главе 2, также говорят о зависимости успеха заведения от месторасположения.
Рисунок 9. Улица Покровка
Расстояние до метро Курская не учитывалась по следующим причинам:
|
|
|
1. Метро Курская находится дальше от заведений, чем метро Китай Город и Чистые пруды.
2. Путь от метро Курская до Покровки идет через Садовое кольцо, улице, не предназначенной для прогулок из-за большого количества машин. Маросейка и Чистопрудный бульвар – напротив, относительно тихие и оборудованные для пешеходов, хорошо отремонтированные улицы.
3. Основная часть заведения находится в первой (ближней к центру города) половине Покровки.
Таким образом, в нашей работе используется два показателя:
• Расстояние до ближайшего метро
Берется расстояние до ближайшего метро (либо до Метро Китай-Город, либо до метро Чистые пруды).
• Расстояние до пересечения Бульварного кольца и улицы Покровка
Берется расстояние до Покровки, дом 17.
Считается в метрах с помощью google карты (https://www.google.ru/maps). Данный показатель для всех заведений считался вручную.
Таблица 8.
Статистические характеристики выборки касаемо показателей месторасположения заведения
| Расстояние до пересечения Чистопрудного бульвара и Покровки | Расстояние до ближайшего метро | |||
| N | 77 | 77 | ||
| Размах | 848 | 950 | ||
| Минимум | 2 | 450 | ||
| Максимум | 850 | 1400 | ||
| Среднее | 258,60 | 797,40
| ||
| Стд. отклонение | 219,221 | 261,561 | ||
| Дисперсия | 48057,954 | 68414,217 |
Расстояние до пересечения Чистопрудного бульвара варьируется от 2 до 850 м со средним значением 259 м и стандартным отклонением 219 м (см. Табл.8). При этом больше 50% заведений находится не дальше 250 м от заданного перекрёстка.
Расстояние до ближайшего метро изменяется от 450 до 1400 м со средним значением 797 м и стандартным отклонением 262. 41,6% заведений находится на расстоянии 800-900 м до метро, что ровно столько же, сколько от любой из выбранных станций метро до перекрёстка Чистопрудного бульвара и Покровки.
Полученные данные позволяют сделать вывод о том, что около рестораны тяготеют к выбору места своей локации у перекрёстка ул. Покровка и Бульварного кольца, что в частности, свидетельствует о возможном влиянии этого показателя на успешность заведения.
Результативность
Для полноценного исследования следовало бы рассматривать эффективность работы ресторанов, однако понятие эффективность требует оценки вложенных средств и полученной прибыли. Здесь появляются следующие препятствия, связанные с получением необходимой информации:
1. Поиск отчета для каждого заведения требует больших усилий. Чтобы найти отчеты о финансовых результатах, которые должны выкладываться в открытый доступ, следует знать юридическое название заведения, а не представленное на его вывеске.
|
|
|
2. При оценке следует учитывать стадию развития заведения (стадию выхода на рынок, роста и т.д.). В противном случае сравнительный анализ некорректен. Следовательно, финансовые отчеты надо рассматривать с момента открытия заведения и с учетом его качественных преобразований. Тем самым, чтобы узнать эффективность ресторана необходимо провести крайне объемную работу.
3. Многие из заведений выборки входят в сети, и найти финансовые отчеты по определенному заведению становится невозможно.
4. Ресторанный бизнес отличается несоответствием сданных финансовых отчетов и существующих на самом деле. Это можно объяснить затратами, которые уходят на порчу продуктов, кражу персонала и многим другим.
Из-за данных сложностей было принято решение говорить именно о результативности заведения. Для оценки данной характеристики было решено использовать следующие показатели.
Взвешенная оценка посетителей
Для оценки результативности в работе используется оценка заведения посетителей на платформах: google (https://www.google.ru), yandex (https://yandex.ru), афиша рестораны (https://www.afisha.ru/msk/restaurants/), zoon (https://zoon.ru/), facebook (https://www.facebook.com/). Данные платформы были выбраны из-за наличия на них именно такой оценки, выражающей общее мнение посетителей относительно каждого заведения.
Первоначально планировалась одна оценка - Афишы Рестораны, однако значимая доля ресторанов оказалась не представлена на данной площадке. Кроме того, даже при наличии ресторана в системе, голосов для выставления оценки могло быть недостаточно.
Поэтому были еще взяты распространённые сервисы. Самым успешным из них оказался google, который зачастую насчитывал максимальное количество проголосовавших пользователей.
При этом многие заведения имели все равно недостаточное количество проголосовавших для выставления объективной оценки. Поэтому было принято решение взять среднее всех оценок на указанных сервисах, взяв за веса количество проголосовавших на каждом сайте.
Это было сделано исходя из предположения, что пользователи, как правило, оставляют оценку ресторану только на одном сервисе. Отчасти это подтверждают и разные величины оценок, которые могут быть вызваны различиями в контингенте сервисов, и разным количество голосов. Поэтому, по нашему мнению, ошибка, связанная с многократным учетом мнения одних и тех же посетителей ресторанов сведена к минимуму.
Порядковая шкала от 0.0 до 5.0.
Число проголосовавших
В ходе сбора информации было замечено, что, хотя некоторые заведения имеет невысокую оценку других показателей, они могут иметь экстремально большое количество голосов. С нашей точки зрения, это доказывает большое количество посетителей, а, следовательно, успех. Поэтому сумма проголосовавших посетителей на сайтах также будет использоваться как показатель данной результирующей характеристики.
Для поиска данных показателей был запрограммирован робот в программе Robin от АйТи Бизнес-Решения. Робот был создан для поиска оценок заведения и числа проголосовавших на https://www.google.ru/. Данным способом были получены оценки и количество проголосовавших с Google, а также оценки и количество проголосовавших с дополнительных источников, представленные в сводке от Google. К сожалению, данные из остальных источников приходилось собирать вручную, так как такие сервисы, как https://yandex.ru пытаются ставить блоки для такого типа программ.
Таблица 9.
Дата добавления: 2019-07-17; просмотров: 251; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!