雷利零售引力法則
美國學者威廉·J·雷利利用三年時間調查了美國150個城市在1931年根據牛頓力學的萬有引力的理論，提出了「零售引力規律」，總結出都市人口與零售引力的相互關係，被稱為雷利法則或雷利零售引力法則。他認為一個城市對周圍地區的吸引力，與它的規模成正比，與它們之間的距離成反比。用以解釋根據城市規模建立的商品零售區.
雷利零售引力法則以牛頓萬有引力為核心，城市人口取代物體質量，城市之間的距離取代物體之間的距離，兩個城市從其間某—點吸引顧客的能力與兩城市的人口成正比，與各城市至該點的距離的平方成反比，用公式表示力：
Ba / Bb = (Pa / Pb)(Db / Da)
其中，Ba為城市A對A、B城市中間某地C處顧客的吸引力；
Bb城市B對C處顧客的吸引力；
Pa為城市A的人口；
Pb為城市B的人口；
Da為城市A與C處的距離；
Db為城市B與C處的距離。
雷利零售引力定律的假設前提：(1)兩城市主要道路交通易達性一樣。(2)兩城市之零售店經營績效無多大差異。(3)兩城市人口分布相似。如此才能求得完整商而不變形。
雷利零售引力定律的局限：(1)只考慮距離,未考慮其他交通狀況(如不同交通工具、交通障礙等),若以顧客前往商店所花費的交通時間來衡量會更適合。(2)顧客的「認知距離」會受購物經驗的影響,如品牌、服務態度、設施等,通常會使顧客願意走更遠的路。(3)因消費水準的不同,人口數有時並不具代表性,改以銷售額來判斷更能反映其吸引力。
康帕斯法則
1943—1948年間，美國的伊利諾大學的經濟學者康帕斯依據雷利的法則，進一步研究兩個都市的行商勢力範圍，找出兩都市之間的商圈均衡點(康帕斯法則也遵循雷利法則成立的3個假設前提)。
求均衡點的公式為：
式中：Db為B都市所見的A都市與B都市間的商圈均衡點；Dab為A都市與B都市間的距離；Pa為A都市的人口數；pb為由B都市的人口數。
例如：以X都市為中心(如圖)，求出X與A、B、C各個城市之間商圈均衡點(即各自行商的界限)。
據以上例子，由X都市見到的X與A、B、C三都市間的行商均衡點距離Da、Db、Dc分別：
從以上計算和圖示可以看出，康帕斯法則可找出多個零售商鋪或商業街或都市相互間的行商界限，由此，確定各類零售商鋪的商圈範圍。
零點商圈模型
零點商圈模型是由商圈研究的研究方法及模型所組成。包括HBC都市商圈模型與HBC商圈模型，這兩個模型是在雷利和哈夫模型的基礎上進行的二次修正得到的。
在HBC整體研究思路中，運用了HBC模型，該模型包括HBC都市商圈模型與HBC商圈模型，這兩個模型是在雷利和哈夫模型的基礎上進行的二次修正得到的。
1、HBC都市商圈模型：在都市商圈研究中，雷利模型假設了人口的高低是吸引消費者的關鍵因素，考慮到各地商業水平的不均衡發展，簡單地用人口衡量城市商圈的購買力不是非常準確的。在HBC中以城市的商業發展水平來測量某城市對消費者的吸引力，而城市年度實際零售經營總額是衡量一個城市零售商業發展水平的重要指標，同時這個指標也包含了該城市人口影響。因此，選用城市年度零售經營總額能更加準確地衡量一個城市的商業吸引力，特別是零售商業的吸引力。在分析多城市之間相互影響時，以兩兩相互配對進行研究，確定各自的商圈邊界，經由配對分界曲線的割集確定各城市的商圈範圍。
2、HBC商業項目商圈模型：在HBC商圈模型中，對哈夫模型進以商業面積來衡量商業項目吸引力進行了修正，變更為該商業設施的全年營業額或每月營業額。營業額的高低可以直接反映商業中心的最終市場表現，以最終結果為導向可以反映商業設施的綜合吸引力。
商圈飽和度
商圈飽和度是判斷某個地區同類商業競爭激烈程度的一個指標，通過計算或測定某類商品銷售的飽和指標，可以了解某個地區同行業是過多還是不足，以決定是否選擇在此地開店。
商家決定是否進入某市場前，首先要測算該市場是否已經飽和，也就市場是否還有進一步拓展的空間。當飽和度較高時，剩餘空間有限，不宜進人，但當飽和度較小時，說明市場空間很大，有很大的拓展機會。
飽和度計算必須基於同一個產品市場或者替代性很大的產品市場。不同產品的飽和度不具有可比性。商圈飽和度測算方法是：
IRS=(C)×(RE)/RF
其中，IRS是某地區某類商品商業圈飽和指數；C是某地區購買某類商品的潛在顧客人數；RE是某地區每一顧客平均購買額；RF是某地區經營同類商品商店營業總面積。
飽和度實際上是單位商業面積平均營業額。如果已知A區域飽和度為20000元/平方米，另一類似B區域飽和度為13000元/平方米，說明B區域還有進一步拓展的空間，商家需要加大推廣力度。
在競爭店分析的基礎上，通過進一步的消費調查，預估商圈內顧客購買本店所經營商品類別的全部數額，並計算出商圈範圍內經營同類商品的營業總面積，從而得出每平方米營業額，即為飽和指數。
例如：某公司計劃在某一地區開辦一家服裝專業店，場地積金每日每平米10元，共200平方米。商圈範圍內居民每天用於服裝用品的支出額為10萬元，而各店經營服裝的總營業面積為2000平方米(包括待建的200平方米)。
飽和指數(服裝每天每平方米營業額)=
假設服裝純利率為50％，那麼每日每平方米利潤額為25元，去除積金10元，淨賺15元，僅從飽和度方面看，有一定的建店可行性。
零售飽和指數理論
零售飽和指數理論是指通過計算零售市場飽和指數來測定特定的商圈內假設的零售商店類型的每平方米的潛在需求[1]。該理論由哈佛商學院於20世紀80年代提出。
該理論實質上是通過計算某一地區內零售飽和指數的大小，來確定該地區零售店鋪數量的情況，進而確定是否適合開店。
飽和指數是通過需求和供給的對比測量商圈內零售商店的飽和程度。需求和供給的相互影響及作用創造市場機會。其公式為：
IRS＝需求/賣場面積＝(H·RE)/RF
式中：
IRS：某商圈內某類商品的零售飽和指數；
H：商圈內的家庭數量；
RE：商圈內每個家庭對某類商品的年支出金額；
RF：某類商品的現有營業面積。
零售企業必須對所擬選的地區進行比較評估，觀察飽和指數的高低。一般來說，飽和指數高，意味著零售潛力大，而飽和指數低意味著零售潛力小。
例如，某一零售商計劃開設一家連鎖店，經過初步調查分析，擬選了三個地區，決定從三個地區中選擇一個適合建5000平方米的連鎖店的地區。根據預測，它所建的連鎖店每平方米必須帶來20元的銷售額，以實現盈利。在這樣的條件下，它對三個地區的零售飽和指數進行了測算，見下表。
表：三個地區的零售飽和指數測算表
零售飽和指數越高，表明市場未飽和程度越高，從計算結果看，C區的零售潛力高於A、B兩地區，是零售商開設連鎖店較為理想的地區。
哈夫模型
在哈裡斯的市場潛能模型的基礎上，美國加利福尼亞大學的經濟學者戴維·哈夫（D．L．Huff）教授於1963年提出了關於預測城市區域內商圈規模的模型--哈夫概率模型 。
哈夫概率模型基本法則依然是引用萬有引力原理。它提出了購物場所各種條件對消費者的引力和消費者去購物場所感覺到的各種阻力決定了商圈規模大小的規律。哈夫模型區別於其他模型的不同在於模型中考慮到了各種條件產生的概率情況。
哈夫認為：從事購物行為的消費者對商店的心理認同是影響商店商圈大小的根本原因，商店商圈的大小規模與消費者是否選擇該商店進行購物有關，通常而言，消費者更願意去具有消費吸引力的商店購物，這些有吸引力的商場通常賣場面積大，商品可選擇性強，商品品牌知名度高，促銷活動具有更大的吸引力；而相反，如果前往該店的距離較遠，交通系統不夠通暢，消費者就會比較猶豫，根據這一認識，哈夫提出其關於商店商圈規模大小的論點：
哈夫論點：商店商圈規模大小與購物場所對消費者的吸引力成正比，與消費者去消費場所感覺的時間距離阻力成反比。商店購物場所各種因素的吸引力越大，則該商店的商圈規模也就大；消費者從出發地到該商業場所的時間越長，則該商店商圈的規模也就越小。
哈夫從消費者的立場出發，認為消費者前往某一商業設施發生消費的概率，取決於該商業設施的營業面積、規模實力和時間三個主要要素。商業設施的營業面積大小反映了該商店商品的豐富性，商業設施的規模實力反映了該商店的品牌質量、促銷活動和信譽等，從居住地到該商業設施的時間長短反映了顧客到目的地的方便性。同時，哈夫模型中還考慮到不同地區商業設備、不同性質商品的利用概率，這個模型的公式表現如下：
（μ表示賣場魅力或商店規模對消費者選擇影響的參變量，λ表示需要到賣場的時間對消費者選擇該商店影響的參變量，通常μ = 1，λ = 2）
哈夫提出，一個零售商業中心 J 對消費者的吸引力可與這個商場的賣場魅力（主要用賣場面積代替）成正比 (J=1,2, … n) ，與消費者從出發地 I 到該商場 J 的阻力（主要用時間距離來代替）成反比。
利用哈夫模型設定地點 I 的消費者選擇商場 J 的概率 PIJ ,
【PIJ】 = I 地區消費者到 J 商店購物的概率；
【SJ】 = J 商店的賣場吸引力（賣場面積、知名度、促銷活動等）
【TIJ】 = I 地區到 J 商店的距離阻力（交通時間、交通系統等）
【λ 】 = 以經驗為基礎估計的變數；
【n】 = 互相競爭的零售商業中心或商店數
由此可以推導出以下概率公式：
I 地區消費者光顧 J 商店概率=
I 地區消費者光顧 J 商店的人數 = I 區消費者光顧 J 商店的概率× I 地區消費者的數量
阿普波姆法則
阿普波姆法則是從不同地區零售商鋪面積的角度，界定商圈分界點，求取商圈大小。
式中：Da：a地到商圈分界點的時間距離(小汽車行使時間)
Da + Db——兩地之間的距離(小汽車行使的時間)。
Pa——a地的銷售面積
Pb——b地的銷售面積
例：兩地距離時間為60分鐘，Pa=2000m2，Pb=8000m2，
則
分鐘即商圈分界點在距a地20分鐘行車距離的地方。