Основные факторы развития материально-технической базы торговли 3 страница

Торговая зона, очерченная этой изохроной, скорее всего, обеспечит магазину 80-90% покупателей. За­тем, для уточнения границ торговой зоны, компании используют демо­графические характеристики местного населения, сведения о конку­рентах и так далее.

Рис. 1. Торговая зона крупного супермаркета

3. Определение торговой зоны.Для определения торговой зоны используются два основных метода: ме­тод «точечного обозначения» местожительства покупателей и метод математического моделирования. Первый метод ритейлоры используют для расчета размеров торговых зон уже существующих магазинов, а вто­рой — для расчета размеров торговых зон новых магазинов. Используя метод «точечного обозначения» местожительства покупателей, ритейлор наносит на карту место, из которого покупатель прибывает в его ма­газин. Этот метод позволяет ритейлорам определить размеры своих торговых зон и выявить подзоны, из которых к ним приезжают боль­шинство покупателей. В качестве источников информации, необходи­мых для того чтобы очертить торговую зону точками-обозначениями местожительства каждого из покупателей, ритейлоры используют ре­зультаты опросов клиентов, различные внутренние отчеты (например, записи о кредитовании покупатели и об их обслуживании и доставке им товаров), записи о владельцах карт лояльности, анкеты на участие в конкурсах и лотереях. Среди методов математического моделирования, используемых для определения торговых зон магазина, наиболее попу­лярны так называемые модели притяжения, с помощью которых изме­ряют привлекательность каждого потенциального местоположения магазина. Наиболее распространена модель, основанная па законе Рейлли (Reilly), и вероятностная модель Хаффа (Huff).

Закон Рейлли.Этот закон назван в честь Уильяма Рейлли, предложившего в 1931 году для определения торговой зоны магазинов математическую формулу, которая получила название «Закон притяжения в розничной торговле». По закону Рейлли можно определить степень способности двух центров розничной торговли привлекать в свои магазины жителей кварталов, расположенных между ними. Peйлли исходил из предположения, что способность центра розничной торговли привлекать покупателей зави­сит от его размера и расстояния от центра до дома покупателя: объем продаж жителям кварталов, лежащих между двумя центрами розничной торговли, прямо пропорционален размеру этих центров и обратно про­порционален расстоянию между ними.

Конверс (Converse. 1949) переформулировал закон Рейлли, введя понятие переломной точки — места на карте, до которого доминирует один центр розничной торговли, а после которого — другой. Иными словами, это место между двумя центрами розничной торговли, из кото­рого покупатели могут с равной вероятностью отправиться и в тот, и в другой центр. Это выражается следующей формулой :

ВРa= D / 1 + (2)

где ВР –расстояние от переломной точки до центра А (то есть до границы торговой зоны центра А)

D – расстояние от А.до В

Рb – размер центра В (население)

Рa – размер центра А (население)

Например, определим сферы притяжения (торговые зоны) двух городов, расстояние между которыми составляет 12,8 км., в городе А проживает 10 тыс. человек, а в городе В – 40 тыс.

Расстояние от переломной точки до города В = 12,8 / 1+ 10/40 = 8,5 км.

Итак, с помощью этой модели торговая зона центров розничной тор­говли определяется путем расчета переломных точек, лежащих между центром розничной торговли и всеми его конкурентами (показатели численности населения городов заменяются показателями размера тор­говых центров). Закон Рейлли (привлекательность центра розничной торговли определяется его размерами, а расстояние до него отпугивает покупателей) подчеркивает, что чем дальше от покупателя находится магазин, тем больше вероятность, что покупатель не будет его посе­щать. Связано это главным образом с расходами на дорогу.

Модели притяжения (их еще называют моделями гравитации) предпо­лагают, что оба центра розничной торговли являются равно доступными, а магазины, располагающиеся в них, не имеют значительных конкурент­ных преимуществ друг перед другом. С помощью этих моделей можно оп­ределить расстояние до переломной точки, лежащей между центрами розничной торговли, заменив расстояние на время, проводимое покупа­телями в пути (вследствие широкого распространения личных транспорт­ных средств и дефицита времени у покупателей последние почти наверня­ка будут оценивать расстояние по времени, необходимому, чтобы его преодолеть). За размер центра розничной торговли рекомендуется при­нимать его полную торговую площадь (этот показатель лучше отражает привлекательность центра для потенциальных покупателей).

По мнению Хаффа (Huff, 1964), основной недостаток моделей при­тяжения состоит в том, что они не дают интервальных оценок вероят­ности того, что центры розничной торговли привлекут к себе покупате­лей, находящихся по обе стороны от переломной точки. А такие оценки особенно важны, поскольку сама формула определения переломной точки может изменяться в зависимости от цели поездки покупателя в магазин. Например, за товарами особого спроса потребители чаще всего готовы ехать гораздо дальше, чем за повседневными покупками, и намереваются посетить не один магазин, чтобы сравнить различные предложения. Размер торговой зоны центра ритейла зависит от типа этого центра, от интенсивности конкуренции, от мобильности покупателей и от их готов­ности посещать центр. Размер торговой зоны обусловливается также рас­стоянием от центра до дома покупателя или временем, которое покупа­тель тратит на то, чтобы добраться до центра. На форму же торговой зоны влияет конфигурация транспортных сетей, географические особенности местности и расположение магазинов конкурентов. Магазин может при­влекать часто проезжающих мимо покупателей, которые заглядывают в него либо просто потому, что оказались поблизости, либо из любопытст­ва, либо из-за своей личной привязанности именно к этому магазину.

Вероятностная модель Хаффа.Чтобы исправить недостатки модели Рейлли, Хафф предложил модель, позволяющую вычислять размер торговой зоны отдельных магазинов, а не целых центров розничной торговли. Хафф предположил, что торговая зона магазина определяется его относительной привлекательностью (от­носительной — в сравнении со всеми аналогичными магазинами данного района). Таким образом, чтобы оценить торговую зону, например, магази­на «сделай сам», следует сравнить его привлекательность с привлекатель­ностью всех других находящихся в данном районе магазинов формата «сделай сам». Далее Хафф следует логике моделей притяжения: ценность, или привлекательность, магазина для покупателя зависит от размеров ма­газина и расстояния, которое покупателю приходится преодолевать, что­бы совершить в нем покупку. В этой модели привлекательность магазина для покупателя определяется следующим образом:

А_ij = S_j^a / D_ij^b (3)

где А_ij — привлекательность магазина /для покупателя i; Sj— размер магазина;

D_ij— расстояние, отделяющее покупателя i от магазина j, или время, ко­торое покупатель тратит на дорогу до магазина;

а — показатель значимости для покупателя размеров магазина;

b — показатель значимости для покупателя расстояния до магазина.

Р_ij— вероятность того, что конкретный магазин привлечет к себе поку­пателя; ее можно выразить как отношение показателя привлекательнос­ти данного магазина к сумме показателей привлекательности всех кон­курирующих с ним магазинов:

Р_ij = (4)

Если количество конкурирующих магазинов равно п,, эту формулу можно представить в следующем виде (формула 5 ):

Р_{ij =} (5)

Показатели а и b выражают значимость для покупателя размера ма­газина (а) и расстояния до него (b) при определенной цели поездки по магазинам. Высокое значение показателя b отражает сдерживаю­щее воздействие расстояния в случае покупок продуктов питания и хозяйственных товаров. Если же покупателю нужен товар особого спроса, значение показателя b будет, скорее всего, ниже, значения по­казателя а. Следовательно, для точного определения торговой зоны магазина необходимо знать значения этих показателей. Обычно их определяют по данным о продажах в магазинах аналогичного форма­та. Можно использовать и информацию о работе магазинов со схо­жим местоположением.

Коэффициент насыщения рынка.В процессе принятия решения относительно месторасположения одной из важнейших переменных является число предлагающих схожие товары магазинов и их тип. Например, характеризующаяся широким рассеиванием магазинов рыночная область, вероятно, открывает принципиально иные возможности, чем небольшая зона, в которой сконцентрировалось множество конкурирующих торговых предприятий. Крупные сетевые компании тщательно рассматривают уровень концентрации конкурентов. Эмпирическое правило измерения концентрации состоит в оценке расстояния, которое клиенты готовы пройти до магазина, которое зависит от местоположения, экономического климата, типа розничного бизнеса и степени мобильности потребителей. Значение этого показателя состоит в том, что он дает ориентир для определения прибыльности розничного участка. Привлекательность для ритейлора той или иной торговой зоны зави­сит не только от потенциального спроса в ней, но также и от степени насыщения данного локального рынка. Торговая зона, характеризующаяся высоким спросом, может оказаться непригодной для конкретной компании - ритейлора из-за того, что в ней слишком мно­го конкурентов. Более точный метод измерения степени конкуренции по местоположению предлагает индекс розничной насыщенности. Данный показатель измеряет уровень рыночного спроса исходя из данных о населении, потребительских расходах, конкурирующем розничном пространстве и определенном товаре или товарной области. Коэффициент насыщения рынка (Index of Retail Saturation — IRS) — это отношение показателя спроса на товары опреде­ленной категории к площади, отведенной для продажи этих товаров. Расчет индекса розничной насыщенности (ИРН) осуществляется по следующей формуле(6):

ИРН = (НОТ РСХ) / ТРП , (6)

где НОТ— количество покупателей (население области) товарной категории в торговой зоне;

РСХ— розничные расходы на приобретение товара в расчете на душу населения области или средние расходы покупателя торговой зоны на товары данной ка­тегории;

ТРП – текущее розничное пространство (кв. м.), на котором продаются товары или средняя площадь, отведенная в торговой зоне под магазины, в ко­торых продаются товары данной категории (данный показатель вклю­чает в себя также площадь магазина, для определения местоположения которого и производятся расчеты).

Низкое значение IRS указывает на то, что товарами данной катего­рии торгуют слишком многие магазины или что торговая зона насыщена предлагающими схожие товары конкурентами, а высокое — на то, что магази­нов этой товарной специализации в рассматриваемой торговой зоне недостаточно и перед розничным торговцем открываются перспективные возможности. Относительную привлекательность различных торговых зон можно оценить по их IRS как переполненные, недостаточно наполняемые или насыщенные.. Однако для того чтобы новый магазин мог обеспечить компании ожидаемый минимум продаж, необходимо сравнить IRS с нормой компании по продажам. IRS показывает средний объем продаж всех ритейлоров на единицу измерения их общей торго­вой площади. Реальные объемы продаж на единицу площади, которых добивается каждый из ритейлоров, зависят от их конкурентных преиму­ществ (размеров магазинов, их расположения, ценовых стратегий и то­му подобного). Кроме того, по IRS можно судить о соотношении спроса и предложения в данной торговой зоне.

Системы обработки геодемографической информации.Для того чтобы выбрать оптимальное место для магазина, ритейлору необходимо не только знать размеры торговой зоны, но и иметь точную информацию о местонахождении и демографических характеристиках потенциальных покупателей. Эти сведения предоставляются системами обработки геодемографической информации, которые классифицируют покупателей путем сопоставления их демографических данных с геогра­фическими зонами их проживания. Последние все чаще определяются по почтовым индексам, которые дают более точные сведения о место­положении, чем районы переписи населения (один почтовый индекс может охватывать 14-15 домов, а и район переписи населения входит в среднем 148 домов). В компьютер вводятся данные переписи населения и почтовые индексы домов, расположенных в выбранной ритейлором торговой зоне. Результаты обработки этих данных выводятся на цифро­вые карты местности, которые дают дополнительную информацию о транспортных сетях, о потоках передвижения покупателей, о местах их скопления и позволяют ритейлорам уяснить особенности выбранной ими торговой зоны (Приложение карты схемы районов г. Владивостока).

Информация о демографических характеристиках покупателей — данные, полученные в ходе переписи населения и рыночных исследова­ний, — используется для разделения жилых районов на группы по социо -экономическому принципу (по сходству уровня доходов и образова­ния их жителей, типов домохозяйств, покупательских предпочтений и так далее). В целях такой сегментации жилых районов на группы было создано немало информационных систем. Одна из самых ранних — сис­тема ACORN (A Classification of Residential Neighborhoods — классифика­ция жилых районов), разработанная компанией CACI, — разбивает торго­вые зоны па 54 группы (hup:/' www.caci.co.uk). Широко применяется также система MOSAIC компании Experian (ht.lp://www.experian.co), ко­торая делит торговые зоны на 52 группы. Принцип работы всех подоб­ных систем основывается па предположении о том, что люди, живущие в схожих районах, скорее всего, обладают схожими структурами поведе­ния и стиля жизни, а стало быть и аналогичными структурами покупа­тельского поведения. Ритейлоры могут повысить качество работы та­ких информационных систем, помогающих им с большей точностью выбирать целевые рынки, добавив к геодемографическим данным ин­формацию, получаемую розничными торговцами, например, с помо­щью карт лояльности и опросов покупателем.

Существует много методов оценки потенциальных мест расположения магазинов и выбора наилучшего из них.

Метод контрольных таблиц. Чаще всего для оценки потенциального места расположения магазина используется метод контрольных таблиц. С его помощью определяются наиболее важные факторы успеха магазина, связанные с его месторасположением. Перечень этих факторов, как правило, основывается на предшествующем опыте компании и / или на суждениях менеджеров торговых точек. Чаще всего в контрольные таблицы входят такие факторы, как демографические особенности населения, доступность магазина, интенсивность конкуренции и различные издержки. В более сложных случаях каждый из выявленных факторов получает оценку «качества» и значимости для ритейлора. Умножая одну оценку на другую, ритейлор составляет рейтинг перечисленных в контрольной таблице факторов. Общий рейтинг данного места расположения магазина — это сумма рейтингов всех факторов. Затем все подходящие для расположения магазина места ранжируются по их общим рейтингам. Для принятия решения о местоположении магазина компании розничной торговли могут понадобиться также минимальные суммы общих очков каждого из мест. Контрольные таблицы удобны своей простотой и тем, то их использование не требует особой квалификации. Главный же их недостаток состоит в том, что характер взаимоотношений между различными факторами обычно неизвестен и оценить воздействие каждого из них на успех магазина, расположенного в каком-то конкретном месте, довольно сложно. Поэтому контрольные таблицы обычно используются на начальных этапах процесса оценки местоположения магазина.

Метод пропорции.Данный метод оценки местоположения магазина основан на предполо­жении том, что объем продаж в магазине должен быть пропорциональным его доле данной торговой зоны. Это довольно грубый метод, который следует использовать лишь при отсутствии надежных данных, для того чтобы он был точным и эффективным, производительность работы всех ритейлоров данной торговой зоны должна быть одинаковой. Но это почти невозможно, поскольку все компании розничной торговли позиционируют себя по-разному.

Метод аналогий.Метод аналогий, который впервые предложил Аппельбаум (Appelbaum), используется для оценки потенциала нового магазина в области продаж. Он заключается в измерении рыночной доли одного или не­скольких аналогичных магазинов торговой зоны, в которой предпола­гается разместить новую торговую точку, и в последующем использова­нии этих данных для экстраполяционных оценок товарооборота новой торговой точки. Опишем процедуру применения метода аналогий.

Этап 1. Выявление такого магазина данной торговой зоны, который аналогичен новой торговой точке по размерам, демографическим характеристикам целевой аудитории, особенностям мерчандайзинга, ценовой и конкурентной политики.

Этап 2. Разделение торговой зоны на подзоны по изолиниям време­ни, которое покупатели тратят на то, чтобы добраться до этого мага­зина.

Этап 3. Оценка объема продаж, генерируемых каждой подзоной, по внутренним данным магазина или результатам опросов покупателей.

Этап 4. Расчет покупательских расходов на душу населения каждой из подзон (объем продаж, генерируемых каждой подзоной, делится на численность ее населения).

Этап 5. Прогнозирование продаж нового магазина: показатели поку­пательских расходов на душу населения каждой подзоны умножают­ся на численность населения каждой подзоны.

Этап 6. Корректировка полученного прогноза с учетом специфики местоположения нового магазина.

Основное преимущество метода аналогий состоит в том, что оценка выбранного местоположения нового магазина основывается на данных о реальной структуре потребительских расходов в конкретной торго­вой зоне. Кроме того, этот метод относительно прост в реализации. Од­нако для точности прогнозов, которые делаются по методу аналогий, решающее значение имеет выбор магазинов, аналогичных новой торго­вой точке. А этот выбор неизбежно оказывается в какой-то мере субъек­тивным. Впрочем, степень субъективности можно снизить, рассматри­вая не один аналогичный магазин, а несколько, и усредняя оценки их товарооборота при прогнозировании продаж новой торговой точки. Другой недостаток этого метода - сложность прогнозирования объема продаж новой торговой точки в случае, если в выбранной торговой зо­не много аналогичных магазинов и если между ними установились сложные взаимоотношения. В таких условиях более уместным будет ис­пользование метода множественной регрессии.

Метод множественной регрессии.Регрессия - это статистическая процедура изучения зависимости, существующей между зависимой переменной (такой как товарооборот) и набором независимых переменных (например, численностью населе­ния торговой зоны, интенсивностью конкуренции, размерами магази­нов и так далее). В отличие от метода аналогий, при использовании ме­тода множественной регрессии для прогнозирования продаж новой торговой точки рассматривается информация о работе не одного - двух, а гораздо большего числа магазинов - как минимум, 30-40 (каждая вы­бранная для регрессионного анализа переменная тестируется по край­ней мере на 15-20 торговых точках). Поэтому регрессионные модели применяют в основном владельцы крупных розничных сетей.При использовании метода множественной регрессии необходимо первым делом идентифицировать все воздействующие на продажи фак­торы (независимые переменные), в качестве которых можно приме­нять только те, что не подвержены влиянию других факторов. (Напри­мер, уровень дохода и владение автомобилем слишком сильно связаны друг с другом, чтобы их можно было использовать в качестве независи­мых переменных при регрессионном анализе). Если связанными между собой оказывается слишком много переменных, можно провести факторный анализ и выявить общий для этих переменных фактор (ключевую переменную). В дальнейшем при прогнозировании объема продаж следует учитывать лишь ключевые переменные.

Общая формула регрессионной модели такова (формула 7 ):

Y=a + b₁X_l + b₂X₂ + b₃X₃ ... + b_nX_n + E, (7)

где Y— зависимая переменная (например, объем продаж);

Х₁, Х₂, ... Х_п — различные независимые переменные (например, интенсивность конкуренции, размер магазина и так далее);

a— постоянная величина (определяется экспериментально);

b₁, Ь₂, ... Ь_п — коэффициенты регрессии;

Е—погрешность.

Коэффициенты регрессии — это показатели степени воздействия независимых переменных на зависимые. Знак коэффициента показывает, положительное или отрицательное воздействие оказывают независимые переменные на зависимую переменную. Независимые переменные могут быть различными, поскольку все торговые точки отличаются друг от друга. Например, на объемы продаж в продуктовом магазине влияет в основном численность населения торговой зоны и количество магазинов - конкурентов, расположенных в этой торговой зоне. А для магазина «сделай сам» более существенными переменными могут стать род занятий покупателя и уровень его доходов. Однако, несмотря на то что переменные у магазинов, использующих различные форматы, могут различаться, в большинстве регрессионных моделей, предназначенных для прогнозирования объемов продаж, переменными являются особеннос­ти магазинов и их расположения (характеристики центров розничной торговли), демографические данные о покупателях и информация о конкурентах.

Преимущество метода множественной регрессии состоит в том, что он позволяет рассматривать множество факторов, воздействующих на эффективность работы магазина, одновременно. С помощью регресси­онных моделей можно определить факторы, наиболее сильно влияю­щие на объем продаж торговой точки, что позволит менеджерам мага­зинов решить, куда им следует направить свои усилия. А анализ причин расхождений между прогнозируемым и реальным объемом продаж поз­воляет оценивать уровень производительности существующих магази­нов и устанавливать причины их успеха или, наоборот, неудачи. Основ­ной недостаток регрессионных моделей состоит в том, что разработка их сложна и сопряжена с большими затратами, причем для того чтобы правильно составить спецификации модели, менеджеры магазинов должны обладать глубокими статистическими и практическими знания­ми в области розничной торговли. Кроме того, эти модели нуждаются в регулярных ревизиях, при которых учитываются рыночные измене­ния, — точность регрессионного анализа в значительной мере обуслов­ливается качеством используемых в ходе этого анализа данных. Преиму­щества и недостатки регрессионных моделей представлены в таблице 4.

Все описанные методы применяются обычно в сочетании друг с дру­гом, а не по отдельности, — это дает возможность сопоставлять получае­мые с их помощью прогнозы. Использование контрольных таблиц сокращает материальные и временные затраты, которых требует оценка большого числа магази­нов, и предваряет собой применение метода аналогий и метода регрес­сионных моделей. Последние два метода обеспечивают более точные оценки, однако они сопряжены с весьма значительными затратами. Единственного, «самого лучшего», метода оценки местоположения ма­газина не существует. Выбор метода оценки обусловливается объемом доступной информации и требуемыми затратами времени и средств.

Таблица 4

Преимущества и недостатки регрессионных моделей, используемых для прогнозирования объема продаж

Преимущества	Недостатки
• Систематичность работы / упоря­доченность задач • Использование количественных показателей • Соответствие цели • Возможность построения сценария типа «что будет, если» • Возможность выявить сверхпроизводительность/недостаточную производительность работы магазинов	• Сложность и высокая стоимость разработки • Статистическое обоснование требует выборки как минимум из 30 объектов • Необходимость повторной разработки при изменении рыночных условий • Непригодность в случае большого разнообразия магазинов • Точность прогнозов ограничена

Выбор места для магазина в пределах центра розничной торговли — задача очень важная, поскольку смещение на несколько метров в ту или иную сторону может стать причиной успеха или неудачи данной торговой точки. Связано это с тем, что потоки покупателей очень переменчивы и движение их может быть различным на разных сторонах одной и той же проходящей через торговый центр улицы.

В любом торговом центре есть определенное место, через которое проходит наибольший поток покупателей. В этом-то месте обычно и располагаются наиболее успешные магазины, поскольку в него проще всего попасть с автостоянки, к тому же рядом с ним могут находиться другие привлекающие посетителей объекты. Эта зона именуется обычно «первой площадкой» и имеет рейтинг в 100%. Рейтинги других местоположений определяются путем сравнения с этой зоной: место, обладающее рейтингом в 60%, характеризуется потоком покупателей, составляющим 60% потока покупателей на «первой площадке».

Перечислим факторы, которые следует принимать во внимание при оценке конкретного места размещения магазина.

• Расстояние между этим местом и ближайшим крупным центром розничной торговли (или особенности местоположения магазина на его территории).

• Способность магазина привлекать внимание покупателей, прогуливающихся по территории центра розничной торговли. Магази­ны, расположенные на популярных среди покупателей маршрутах (например, на пути от автомобильной парковки, автобусной оста­новки или железнодорожной станции к центру розничной торгов­ли), привлекают к себе больше покупателей.

• Возможность возникновения благоприятного эффекта агломерации схожих и/или дополняющих друг друга ритейлоров, а именно: по­вышение «притягательности» магазина. Наличие рядом с магазином образовательных, деловых учреждений и развлекательных заведе­ний также усиливает его привлекательность.

• «Совместимость» нового магазина с уже существующими — возмож­ность «обмениваться» покупателями. Такой взаимообмен происхо­дит, как правило, когда товарный ассортимент магазинов оказыва­ется взаимодополняющим, как это бывает в случае магазинов, торгующих одеждой, обувью и бижутерией. Степень совместимос­ти возрастает, если магазины используют одинаковые ценовые стратегии. Даже конкурирующие магазины могут рассматриваться как дополняющие друг друга, если они удовлетворяют потребность покупателей в том, чтобы сравнить товары разных марок, прежде чем купить их.

• Особенности конкурентной ситуации. Не всякая конкуренция бла­готворна, поэтому важно принимать во внимание размеры и коли­чество аналогичных магазинов в выбранной торговой зоне, рас­стояние между ними и новым магазином, а также типы конкуренции между всеми торговыми точками данной зоны, по­скольку все это будет, скорее всего, влиять па объем продаж нового магазина.

• Удобство проезда. Это ключевой фактор лояльности покупателей, поэтому расположение магазина необходимо оценивать на пред­мет близости торговой точки к автостоянке, остановкам транспор­та и основным транспортным «артериям». Необходимо оценивать и степень безопасности покупателей — многих из них отпугнет бли­зость крупных автомобильных трасс и отсутствие пешеходных переходов.

• Степень соответствия требованиям компании. Стоимость участков в черте города зависит от расстояния, ко­торое отделяет их от центра этого города. Несмотря на то, что большой поток покупателей способствует увеличению продаж, вы­сокая арендная плата, стоимость земли для строи­тельства в центре города могут сделать невыгодным для компании открытие магазина в таком месте.

4 ТИПЫ И ФОРМАТЫ РОЗНИЧНЫХ МАГАЗИНОВ

В настоящее время к рассмотрению рекомендованы следующие типы магазинов:

Универмаг является магазином, имеющим торговую площадь в городской торговле от 2500 кв.м и в сельской торговле от 650 кв.м, осуществляющий реализацию непродовольственных товаров универсального ассортимента.

Универмаг «Детский мир» - магазин, имеющий торговую площадь от 2500 кв.м, осуществляющий реализацию непродовольственных товаров универсального ассортимента для детей.

Универсам (супермаркет) – магазин, имеющий торговую площадь от 400 кв.м, осуществляющий реализацию продовольственных товаров универсального ассортимента и непродовольственных товаров частого спроса преимущественно методом самообслуживания (например, сеть супермаркетов ОАО «Владхлеб»: «Магистраль», «Скалка»; магазин компании ТТПК «Золотой век» и др.).