传统的商圈的画法有10分钟理论，把商圈的三个层次界定在步行10分钟、自行车10分钟、开成10分钟的范围内。这是比较粗糙的一个分法，这种方法没有考虑商圈之间的互相影响的因素。确定商圈大小的方法有如下几种：
【雷利法则】
这是商圈吸引力定律，假定某个区域有两个商圈，商圈的规模、经营品类、价格水平、交通状况等都差不多的情况下，顾客会优先选择距离最近的商圈购物。通过雷利法则可以计算出两个商圈之间的临界点，通过距离来量化。雷利法则的公式如下图。
我们可以通过一组实际数据来计算，假设AB两个地区的距离为16公里，A地区有4万人，B地区有9万人，则通过公式可以算出A地区对B地区的临界点是6.4公里。如果该城市还有CD两个地区，我们则需要A地区相对于BCD之间的三个临界点出来，把临界点连在一起就构成了A地区的吸引力范围，如图所示。红色三角区内即为A地区的势力范围。需要注意的是临界点只代表在此点AB商业区的吸引力相同，并不代表临界点以外地区的消费者不会去另一边购物。
雷利法则对于简单的商圈吸引力计算是够了，不过它的弱点是没有考虑交通状况，也没有考虑商圈之间的差异性。而哈夫吸引力模型则解决了这个问题，哈夫模型也叫做时间面积商圈界限模型。
【哈夫吸引力模型】
柯北：一听这个名字就显得高端大气上档次。它的计算公式是什么？
杰克：哈夫认为商圈的吸引力与商圈规模大小、知名度成正比，与消费者到达商圈所感觉的时间距离阻力成反比（注意这里不是直接距离，是消费者的感知，和交通状况密切相关）。所以他的公式如下图所示。
【Pij】住在i地区的消费者到j商圈购物的概率，这是一个相对值
【Sj】j商圈的卖场吸引力，和卖场面积、知名度、促销活动，商圈的成熟度，商圈的经营品类等有关。在实际计算中我们可以用商圈的营业面积或某个品类的营业面积来量化
【Tij】i地区消费者到j商圈的距离阻力，和公共交通的难易程度，自驾车的用时等有关。在实际计算中可以用顾客平均所花交通时间或者交通距离来量化
【µ】表示商圈吸引力或商店规模对消费者选择影响的参变量，也就是根据【Sj】来调整这个变量的数字，一般为1，如果商圈的吸引力确实足够大的化可以考虑提高一些
【λ】表示需要到商圈的时间或距离对消费者选择该商店影响的参变量，也就是根据【Tij】来调整这个变量的数字，一般为2，必要时可以根据经验来调整
【n】i地区消费者愿意去购物的商圈数量。
通过这个公式算出来的【Pij】只是一个概率值，需要再乘以i地区的总人数即可以得到愿意到j商圈购物的人数。将所有地区的有意愿的人数相加就可以最终得到j商圈的意向人口总数