1. Model interaksi gravitasi atau spasial:
Ini didasarkan pada hukum gravitasi eceran yang dikembangkan oleh Reilly. Prinsip dasar di balik model ini adalah bahwa pergerakan pelanggan yang tertarik ke gerai ritel tertentu berbanding terbalik dengan jarak dan berbanding lurus dengan daya tarik gerai (sering diukur dengan ukurannya).
Mungkin model yang paling banyak dikutip adalah yang dikembangkan oleh Huff, Ghosh dan Craigh yang menyatakan bahwa ‘probabilitas setiap individu memilih toko ritel tertentu sama dengan rasio utilitas toko itu dengan jumlah utilitas toko lainnya. toko yang dipertimbangkan individu. Dalam konteks ini utilitas dianggap bergantung pada ukuran toko dan jarak antara pelanggan individu dan toko. Mengekspresikan hubungan ini dalam istilah matematika:
P ij adalah probabilitas individu di zona i (i=1,…m) akan bepergian dan berbelanja di fasilitas j (j=1,..,n)
S j adalah ukuran fasilitas belanja j
D ik adalah jarak atau waktu tempuh antara zona i dan fasilitas perbelanjaan k
m adalah jumlah zona
n adalah jumlah fasilitas perbelanjaan
β adalah parameter yang harus ditaksir secara empiris 
Parameter p mencerminkan pengaruh waktu perjalanan pada berbagai jenis pembelian produk, dan disarankan antara 0,5 dan 3,0 mengambil nilai yang lebih besar untuk barang kenyamanan dan di mana jarak memiliki dampak besar: misalnya, belanja makanan.
Contoh berikut akan mengilustrasikan prosesnya:
Saat ini dua supermarket besar yang berlokasi di X dan Y menyediakan layanan untuk enam kota kecil/zona (A, B, C, D, E dan F). Jaringan supermarket nasional sedang mempertimbangkan untuk membuka toko baru di lokasi Z. Lokasi ini, bersama dengan beberapa jalan utama, ditunjukkan pada Gambar 5.4.
Beberapa data mengenai toko disajikan pada Tabel 5.3. Ini menunjukkan jarak perjalanan mereka dari enam kota, luas lantai toko yang ada dan yang diusulkan untuk toko baru, dan populasi kota. Karena jarak memiliki dampak yang signifikan, tetapi tidak dominan dan toko-toko tersebut sebagian besar berurusan dengan makanan cepat saji, nilai P dari 2 akan diambil.
Langkah pertama dalam analisis adalah perhitungan probabilitas. Probabilitas seseorang dari kota A akan berbelanja di fasilitas X diberikan oleh:
Probabilitas yang tersisa ditunjukkan pada Tabel 5.4. Kemudian dimungkinkan untuk mengeksplorasi lebih detail potensi pendapatan penjualan. Titik awalnya adalah populasi (atau rumah tangga) di setiap kota dan pengeluaran rata-rata per rumah tangga.
Mengalikan secara sederhana angka probabilitas pada Tabel 5.4 dengan populasi memberikan perkiraan pelanggan potensial yang mengunjungi setiap fasilitas perbelanjaan. Jadi, misalnya , pelanggan potensial dari zona A ke fasilitas X, Y dan Z masing-masing adalah 8,92, 6,62 dan 4,46 (dalam tahun ‘000-an). Ini memberi organisasi kesempatan untuk mengevaluasi situs yang diusulkan dalam hal potensi penjualannya.
Model ini mungkin paling baik diatur menggunakan spreadsheet. Kemudian dimungkinkan untuk menyelidiki skenario alter native dengan sangat cepat. Lokasi kedua yang diusulkan dapat dipertimbangkan hanya dengan mengubah jarak yang sesuai dari enam kota. Pertukaran antara penjualan ekstra yang dihasilkan di fasilitas perbelanjaan dengan meningkatkan area penjualan dan biaya area penjualan tambahan ini dapat dievaluasi.
2. Model analisis regresi:
Biasanya, model regresi digunakan untuk memprediksi perputaran toko, yang merupakan variabel dependen, dianggap sebagai fungsi linier dari sejumlah variabel independen yang akan digunakan sebagai bagian dari proses peramalan. Dengan demikian perputaran toko dapat dianggap tergantung pada area penjualan toko, jumlah pesaing, biaya parkir, ukuran populasi di area tersebut, dan seterusnya.
Bentuk umum dari model ini adalah sebagai berikut:
Y = a 0 + a 1 x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 + …+ a n x n + Ô’
di mana,
y = perkiraan omzet
x i = variabel bebas ke i
ai = konstanta , koefisien dari variabel bebas ke -i
a 0 = konstanta
Ô’ = istilah kesalahan
Sangat mungkin bahwa kumpulan variabel independen dan kepentingan relatifnya akan bervariasi menurut jenis toko.
Ini ditunjukkan pada Tabel 5.5
3. Daftar periksa dan analog:
Banyak organisasi mengandalkan daftar periksa, analog, dan intuisi untuk mendukung solusi bagi masalah keputusan lokasi mereka. Faktanya, intuisi sering kali memiliki dasar daftar periksa yang tidak terstruktur. Keuntungan mereka adalah bahwa mereka secara sistematis membawa analis melalui apa yang dapat dianggap sebagai semua faktor kunci yang berpotensi penting.
Daftar periksa disajikan di bawah ini pada Tabel 5.6. 
