Modello di gravità: come valutare vendite, negozi e mercati

Nel marketing e nella pianificazione, il modello di gravità aiuta a stimare dove andranno clienti e ricavi. Con un approccio “modello gravitazionale”, spesso associato al metodo di Huff, si combina l’attrattività dei punti di offerta con la distanza per mappare il bacino d’utenza. È uno strumento utile per valutare aperture, rilocalizzazioni e investimenti.

In questa guida spieghiamo come funziona, quali dati servono, come leggere gli output e quali sono i limiti. Copriremo anche esempi d’uso, alternative e consigli pratici per una previsione della domanda più robusta.

In breve: il modello di gravità stima la probabilità che i clienti scelgano una sede combinando attrattività e distanza. Servono dati su punti vendita/servizi, territorio e mobilità. Con una buona calibrazione offre scenari rapidi e interpretabili per decisioni di rete, marketing locale e pianificazione.

Perché il modello di gravità è utile nel business?

Perché rende esplicito il trade-off tra “quanto è attraente un punto” e “quanto è scomodo raggiungerlo”. In molte categorie localizzate (retail, sanità privata, logistica last-mile, servizi pubblici), questa relazione spiega gran parte della quota di afflusso e aiuta a ridurre l’incertezza prima di investire.

Quanto conta la distanza?

Molto, ma non da sola: la distanza percepita include tempo di viaggio, congestione e barriere (fiumi, pedaggi, parcheggi). La sensibilità alla distanza varia per categoria e formato: spesa quotidiana alta, acquisti rari o premium più bassa. Per questo si usa un parametro di deterrenza calibrato sui dati locali.

Quali dati servono per usare il modello?

Bastano pochi insiemi, purché puliti e aggiornati. La qualità dei dati conta più della quantità: con poche variabili ben scelte si ottengono stime trasparenti e replicabili, utili a iterare velocemente.

• Punti di offerta: indirizzo/coordinate, metrature o capacità, servizi, orari.
• Attrattività: proxy come superficie, assortimento, rating, prezzo medio, brand.
• Domanda: popolazione residente e diurna, famiglie, imprese, reddito.
• Mobilità: tempi/distanze stradali o pedonali, trasporto pubblico, zone ZTL.
• Storico: vendite/visite per sede, redemption di campagne locali.
• Contesto: concorrenza, cannibalizzazione interna, vincoli urbanistici.

Passaggi essenziali

• Definisci l’obiettivo decisionale e il perimetro geografico.
• Raccogli dati su attrattività, vendite storiche, popolazione e distanze.
• Scegli la formula (Huff o varianti) e la funzione di deterrenza.
• Calibra i parametri con casi reali e verifica l’errore.
• Mappa bacini d’utenza e quote previste; controlla cannibalizzazione.
• Itera, testa scenari e prendi decisioni operative.

Formule, varianti e parametri

Nella forma più nota (Huff), la probabilità che un’area i scelga la sede j cresce con l’attrattività Aj e decresce con una funzione della distanza dij, spesso una potenza con esponente β. Varianti usano logit, costi generalizzati (tempo, prezzo, sforzo) o distanze multimodali. La scelta dipende dalla categoria e dalla disponibilità di dati.

Il modello di gravità del commercio internazionale mostra un’analogia: i flussi tra due paesi crescono con “massa economica” e diminuiscono con la distanza. L’idea, resa celebre da Tinbergen, ha ispirato molte applicazioni spaziali nel business moderno. Calibrare il parametro β significa “quanto penalizzare la distanza”: valori alti implicano clienti molto sensibili, valori bassi mercati più disposti a spostarsi.

Qual è la differenza tra Huff e il modello di gravità del commercio?

Il primo stima probabilità di scelta tra sedi concorrenti per singole aree e produce bacini d’utenza; il secondo spiega volumi di scambio tra regioni/paesi. Condividono la logica “massa vs distanza”, ma hanno obiettivi, dati e unità di misura differenti.

Casi d’uso concreti nel retail e oltre

Il modello è utile quando la componente spaziale è forte e misurabile. Di seguito esempi tipici, con decisioni e metriche suggerite per ciascun caso.

• Apertura di un nuovo punto vendita: confronta siti candidati stimando bacino incrementale e cannibalizzazione sul network esistente. Prioritizza le location con ROI atteso più robusto.
• Rilocazione/chiusura: valuta quanto traffico verrebbe riallocato verso sedi vicine. Considera la fidelizzazione locale e i costi di transizione per minimizzare perdite.
• Ottimizzazione assortimenti: aree con alta competizione richiedono maggiore attrattività non-prezzo (servizi, velocità). Usa la quota di mercato potenziale per calibrare profondità e ampiezza.
• Marketing di prossimità: indirizza campagne dove piccoli miglioramenti di attrattività muovono più domanda. Misura uplift su visite o scontrini per CAP/quartiere.
• Sanità privata e servizi pubblici: posiziona cliniche/ambulatori per coprire il territorio, bilanciando tempi d’accesso e capacità. Definisci soglie massime di distanza.
• Logistica last-mile: assegna zone di consegna, valuta micro-hub. Una migliore copertura riduce tempi e aumenta la qualità del servizio.
• Reti B2B: per centri assistenza o dealer, individua gap territoriali e extra-coperture; coordina esclusività e saturazione per evitare conflitti di canale.

Come leggere gli output su mappa

Le mappe evidenziano aree di forza e shadow zones. Zone con probabile cannibalizzazione segnalano dove l’apertura di nuove sedi richiede maggiore attrattività o un perimetro più ampio. Confronta sempre scenari “base” e “post-intervento”.

Errori comuni e come evitarli

Molti errori derivano da ipotesi troppo rigide o da dati eterogenei. Qui sotto i più frequenti e come mitigarli senza complicare eccessivamente il modello.

• Usare una sola metrica di attrattività: combina almeno dimensione, assortimento e reputazione. Pondera con pesi semplici e testa la sensitivity.
• Distanze non realistiche: preferisci tempi di viaggio reali e aggiorna per lavori/traffico stagionale. Verifica la funzione di deterrenza su casi noti.
• Nessuna validazione out-of-sample: tieni da parte aree per test, monitora l’errore (MAE/MAPE) e fai backtesting periodico.
• Ignorare i vincoli locali: ZTL, parcheggi, barriere fisiche cambiano la fruibilità. Aggiungi penalità semplici quando necessario.
• Overfitting dei parametri: privilegia modelli parsimoniosi e stabilità nel tempo. Documenta ipotesi e range plausibili.

Domande frequenti

In breve, cosa conta

• Il modello di gravità combina attrattività e distanza per stimare scelte spaziali.
• Dati puliti e parametri calibrati determinano l’affidabilità delle stime.
• Huff è pratico per retail e servizi con domanda locale.
• Mappe e scenari aiutano a comunicare e decidere con chiarezza.
• Valida sul campo e aggiorna periodicamente il modello.

Il modello di gravità non sostituisce l’analisi commerciale, ma la completa: è veloce, trasparente e comunicabile. Parti dal semplice, valida su casi concreti e solo dopo aggiungi complessità mirata. Una roadmap di test chiara, con metriche e soglie condivise, accelera i cicli decisionali e riduce il rischio operativo.

Se la tua rete è in evoluzione, inizia con un pilota su un’area limitata, misurando l’impatto su vendite e copertura. Con evidenze progressive e feedback di campo, il modello diventa un alleato quotidiano per allocare risorse, pianificare aperture e migliorare il servizio.