دراسة حالة
مقاهي براغ 2: حيث يفوق السكن عدد المقاهي
في نطاق 2 كم من ساحة Náměstí Míru تذكر OpenStreetMap 520 مقهى. وعند مقارنتها بأماكن سكن الناس نجد توزيعها متفاوتا جدا: في Vršovice يوجد نحو 21 ضعفا من السكن لكل مقهى مقارنة بالمدينة القديمة، والمواقع الثلاثة التي يجذب فيها مقهى جديد أكبر عدد من الزبائن تقع كلها شرق الساحة وجنوبها الشرقي، باتجاه Vršovice. تعرض هذه الصفحة البيانات والمنهجية وحدودها.
الخريطة
بيانات الخرائط © مساهمو OpenStreetMap، 23 أكتوبر 2026. عرض كل مربع نحو 140 مترا.
كم من السكن يوجد لكل مقهى في كل حيّ؟
يُحسب كل مربع سكني وكل مقهى في أقرب حيّ إليه. ويجمع مؤشر السكن المباني السكنية، وتُحسب العمارات أكثر من المنازل؛ وهو للمقارنة بين المناطق وليس عددا للسكان.
| الحي | المقاهي | مؤشر السكن | السكن لكل مقهى |
|---|---|---|---|
| Vršovice | 17 | 13,103 | |
| Vyšehrad | 30 | 11,813 | |
| Vinohrady | 106 | 34,327 | |
| Florenc | 77 | 10,200 | |
| المدينة الجديدة (Nové Město) | 165 | 15,395 | |
| المدينة القديمة (Staré Město) | 125 | 4,516 |
في Vršovice 17 مقهى لمؤشر سكن قدره 13,103، أي نحو 771 لكل مقهى. أما المدينة القديمة ففيها 125 مقهى لمؤشر قدره 4,516، أي نحو 36 لكل مقهى. ولا يعني هذا الفارق أن في المدينة القديمة مقاهي أكثر من اللازم: فزبائنها في الغالب زوّار وموظفون لا يقيسهم السكن. لكنه يعني أن سكان Vršovice وVyšehrad لديهم مقاه أقل بكثير قرب بيوتهم.
أين يجذب مقهى جديد أكبر عدد من الزبائن؟
اختبرنا مواقع مرشّحة واحدا واحدا بنموذج Huff، الذي يقدّر احتمال أن يختار الساكن مقهى معيّنا حسب المسافة وحسب كل منافس قريب. المواقع الثلاثة ذات الحصّة المتوقعة الأعلى:
- الموقع 1: على بعد 1.7 كم إلى الجنوب الشرقي من Náměstí Míru (50.06219, 14.44817). الحصّة المتوقعة من طلب المقاهي في المنطقة: نحو 0.7%.
- الموقع 2: على بعد 1.6 كم إلى الجنوب الشرقي من Náměstí Míru (50.06752, 14.45646). الحصّة المتوقعة من طلب المقاهي في المنطقة: نحو 0.6%.
- الموقع 3: على بعد 1.7 كم إلى الشرق من Náměstí Míru (50.07151, 14.46061). الحصّة المتوقعة من طلب المقاهي في المنطقة: نحو 0.6%.
وللمقارنة، يحصل مقهى جديد في ساحة Náměstí Míru نفسها على نحو 0.26%، لأن 20 مقهى تقع أصلا على بعد نحو 5 دقائق مشيا و71 على بعد 10 دقائق. أي أن الموقع 1 أفضل بنحو 2.7 مرة. ويحتاج القرار الحقيقي أيضا إلى معرفة الإيجار وحركة المارة والظهور ونوع المقهى، وهي أمور لا يراها هذا النموذج.
كم ساكنا يستطيع مقهى واحد الوصول إليه مشيا؟
لدى مقهى في Náměstí Míru 16% من سكن المنطقة على بعد نحو 10 دقائق مشيا. وأربعة مقاه في مواقع جيدة تغطي 55%، ما يبيّن أن المنطقة تعتمد على مقاه صغيرة كثيرة في الأحياء أكثر من مقاه كبيرة قليلة.
ماذا يعني هذا لصاحب مقهى؟
- الافتتاح: قارن العناوين المرشّحة حسب الزبائن الذين تضيفهم، لا حسب ازدحام الشارع.
- الملف على Google Business Profile: اذكر كمناطق خدمة الأحياء التي تكون فيها الخيار الأقرب لمعظم المساكن.
- الصفحات المحلية: بالتشيكية والإنجليزية، للأحياء التي تخدمها، مع الاتجاهات وساعات العمل وما يميّز مقهاك.
- مساعدات الذكاء الاصطناعي: تحقّق مما إذا كانت تذكرك لمنطقتك، مثلا «kavárna Vršovice» أو «café near Náměstí Míru»، بالطريقة الموضّحة في دليل الظهور في الذكاء الاصطناعي.
المنهجية والحدود
- البيانات: المقاهي (amenity=cafe) والمباني السكنية وأسماء الأحياء من OpenStreetMap، قُرئت في 23 أكتوبر 2026 في نطاق 2 كم من Náměstí Míru.
- النموذج: نموذج Huff بأسّ جاذبية 1 وتناقص مع المسافة قدره 2 (دالة قوّة)، مع اعتبار كل المقاهي متساوية الجاذبية؛ وزمن المشي مقدّر من المسافة بسرعة 4.8 كم/ساعة ومعامل التفاف 1.25.
- الطلب: المباني السكنية مرجّحة حسب نوعها. ولا يشمل الزوّار والطلاب والموظفين، ولهذا تبدو المناطق المركزية وكأن فيها فائضا.
- الأحياء: تُنسب المربعات والمقاهي إلى أقرب نقطة حيّ، فالحدود تقريبية وليست الحدود الإدارية الرسمية.
- الاكتمال: بيانات OpenStreetMap كاملة جدا في براغ، لكن المقهى غير المسجّل على الخريطة لا يُحسب.
- الحصص تقديرات للمقارنة بين الأماكن، وليست توقّعات للمبيعات.
ويصلح التحليل نفسه للعيادات والصيدليات والنوادي الرياضية والمتاجر، ويصبح أدقّ بكثير مع بيانات زبائنك المجهولة الهوية. اطّلع على تحليل الموقع ومنطقة الجذب.
فحص منطقة الجذب المجاني: فحص منطقة الجذب المجاني: كم منافسًا على مسافة المشي منك؟
أسئلة وأجوبة
هل يمكنكم إجراء هذا التحليل لنشاطي؟
نعم. أخبرنا بنوع نشاطك وعنوانك أو المنطقة التي تفكّر فيها، وبالقرار الذي تريد اتخاذه. نردّ عليك بما يشمله التحليل وبعرض سعر.
هل يصلح خارج براغ؟
نعم، حيثما تذكر OpenStreetMap الأنشطة التجارية بشكل جيد. وحيث لا يكون الأمر كذلك، كما في بعض مناطق دبي، نضيف المنافسين الذين تعرفهم قبل الحساب، ويذكر كل تقرير مدى اكتمال البيانات.
هل تُستعمل بيانات شخصية؟
لا. نستعمل بيانات خرائط مفتوحة ومجمّعة فقط، أو رموزا بريدية ومناطق مجهولة الهوية إذا شاركت بيانات زبائنك.