The aim of the thesis was to develop a model for JM that can be used in the establishment of large housing projects. The model must be able to provide answers to what is economically possible to deliver the projects in form of retail and service. Using reference projects, which are built under other circumstances, may give a poor result and lead to large vacancies in the finished development. To develop this model, we have built upon a proven and tested model of Appraisal Institute, Buying Power segmentation method. Two case studies were done in order to apply it to the Swedish market. The model has been followed step by step but was also complemented with additional analyzes that were considered necessary for JM’s purposes. The case studies that took place were done in two new districts that JM has been involved in, Frösunda in Solna and Liljeholmskajen in Liljeholmen. In Frösunda Frösunda Torg was examined while in Liljeholmen it was Liljeholmskajens retail area. These two areas are of different characters, which is also what the results showed. In Liljeholmskajen there is a better retail structure and it is considered to be more lively area than Frösunda. Based on today's retail space Frösunda has a leakage of 70 % in their primary area and 85 % in their secondary area to their competitors. In Liljeholmen these were 50 % and 80 % respectively. One reason for these large leakages is the nature of the competitors, major shopping centers in Solna and Liljeholmstorget. Frösunda Torg and Liljeholmskajens retail area can therefore not compete against them in the same way since they are not shopping malls. Analyzes that completed the model were shop distribution in both housing areas. They have been analyzed using statistics from SCB and HUI. The statistics show Sweden’s and Stockholm’s store allocation for daily goods, seldom goods and restaurants. The analysis shows that the retail distribution in Liljeholmen was much better and closer to the statistics than of Frösunda. Frösunda was further analyzed in a scenario analysis where Liljeholmen’s input of sales retention was used as a reference. The result of this was that Frösunda could have had considerably larger retail area, particularly within seldom goods category. The statistics from SCB and HUI remains debatable as it is general and based on the entire country or Stockholm. Afterwards there has been a further analysis where the existing households were analyzed with data from SCB and Conzoom. It turned out that Frösunda and Liljeholmen consisted more or less out of the same type of customers, Lyxlirarna as Conzoom call them. The household preferences and preferred stores are now known with Conzooms mapping of customer profiles. This can be of great use in order to meet the residential area’s requirement for retail and service. Housing companies have a large social responsibility when developing new areas. The model which calculates the demand in the area was proved to be a good start. The analysis has shown that it is important to create added values for residents by choosing the right kind of shops, services, meeting places and green spaces. It is important to create an attractive area that appeals to individuals and companies to run their business there. / Syftet med examensarbetet har varit att ta fram en modell åt JM som kan användas vid etableringar av större bostadsprojekt. Den skall kunna ge svar på vad som är ekonomiskt möjligt att tillföra projekten i form av detaljhandel och service. Att använda sig av referensprojekt, med andra förutsättningar, kan ge ett dåligt resultat och leda till stor vakansgrad av sådana ytor i det färdiga området. För att ta fram denna modell har vi utgått från en beprövad och erkänd modell av Appraisal Institute, Buying power segmentation method. För att kunna applicera denna på den svenska marknaden har det genomförts två fallstudier. Modellen har följts så långt det går för att slutligen kompletteras med fler analyser som ansetts vara nödvändiga för JMs syften. Fallstudierna gjordes i två nya stadsdelar som JM varit inblandade i, Frösunda i Solna och Liljeholmskajen i Liljeholmen. I Frösunda var det Frösunda Torg som undersöktes medan i Liljeholmen var det Liljeholmskajens köpområde. Dessa två områden är av olika karaktärer vilket även resultatet visade. I Liljeholmskajen finns det en bättre butiksstruktur och det anses vara ett mer livligt område än Frösunda. Baserat på dagens detaljhandelsyta så har Frösunda ett läckage på 70 % i sitt primärområde och 85 % i sitt sekundärområde till sina konkurrenter. I Liljeholmen var dessa 50 % respektive 80 %. En anledning till dessa stora läckage kan dock förklaras med att konkurrenterna har varit stora köpcentrum i form av Solna Centrum och Liljeholmstorget. Frösunda Torg och Liljeholmskajens köpområde kan inte hävda sig gentemot dessa på samma sätt då de inte är några köpcentrum. De analyser som kompletterat modellen är butiksfördelningen i områdena som analyserats med hjälp av statistik från SCB och HUI. Statistiken visar Rikets och Stockholms butiksfördelning utav dagligvaruhandel, sällansköpsvaror och restauranger. Analysen visar att butiksfördelningen i Liljeholmen var mycket bättre och närmare statistiken än vad Frösunda var. Frösunda analyserades vidare i ett scenario där Liljeholmens indata av erövringsgraden använts som referens. Resultatet från detta var att Frösunda kunde ha byggts ut betydligt mer, särskilt gällande sällanköpvaruhandeln. Statistiken från SCB och HUI kan dock diskuteras då den är generell och baserad på hela Riket eller Stockholm. Sedan har det skett ännu en analys där de befintliga hushållen analyserats med hjälp av beställd data från SCB och Conzoom. Det visade sig att Frösunda och Liljeholmen bestod mer eller mindre utav samma typ av kunder, Lyxlirare som Conzoom kallar dem. Med Conzooms kartläggning av kundprofiler kunde sedan hushållens preferenser och efterfrågade butiker tas fram. Detta kan vara till stor användning för att uppfylla bostadsområdes krav på detaljhandel och service. Bostadsföretag har ett stort samhällsansvar när de utvecklar nya områden. Modellen som beräknar efterfrågan i ett område visade sig vara en bra början. Analysen har dock visat att det är viktigt att skapa mervärden för de boende genom att välja rätt sorts butiker, service, mötesplatser och grönområden.  Det handlar om att skapa ett attraktivt område som lockar privatpersoner och företag att driva sin verksamhet där.