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.).