Standortanalyse für eine optimale Standortwahl im Einzelhandel
Die Standortwahl im Einzelhandel entscheidet über den Geschäftserfolg
Das Problem der Standortwahl ist eines der grundlegendsten Probleme für wachsende Unternehmen und Neulinge im Markt. Die Eröffnung eines neuen Geschäftsstandorts kann entweder zum Durchbruch führen, wenn sich dieser in einer günstigen Lage befindet, oder kann von vornherein bereits zum Scheitern verurteilt sein, wenn die Lage nicht genügend Kunden anlockt. Ein hohes Risiko besteht darin falsche Investitionsentscheidungen zu treffen. Es gibt viele Faktoren, die diese wichtige Entscheidung beeinflussen, so dass das Thema zu einem der schwierigsten für jedes Unternehmen wird. Daher stellen wir in diesem Post die Vorteile einer auf Big Data fundierten Standortanalyse dar.
Das Problem der traditionellen Standortentscheidung
Neben geobasierten Faktoren wie Verkehrsanbindung, Immobilienpreisen und Verfügbarkeit von qualifizierten Arbeitskräften spielen auch soziodemografische Faktoren eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung. Die soziodemografischen Merkmale des Zielgebiets bestimmen die Größe und Verteilung des potenziellen Kundenstamms. Anhand von Daten über Bevölkerung, Kaufkraft und Konsumgewohnheiten können Nachfrageprognosen erstellt werden, um ein realistisches Bild von potentialen Verkaufszahlen zu kreieren.
Bei den etlichen Variablen, die den Umsatz eines Standorts beeinflussen, wird der herkömmliche Ansatz, einen Standort durch manuelle Datenerfassung und Wettbewerbsanalyse zu bewerten jedoch zu kostspielig, zeitaufwändig und letztlich zu komplex.
Machen Sie Ihr Investment zum Erfolg
Glücklicherweise ist es aufgrund von Big Data keine Herausforderung mehr eine Vielzahl verschiedener Faktoren gleichzeitig in der Standortanalyse zu berücksichtigen. Durch die Nutzung öffentlich verfügbarer geobasierter und soziodemografischer Daten und der Integration von Umsatzzahlen aus bestehenden Standorten, wird die Auswahl von Einzelhandelsstandorten wesentlich effizienter und weniger riskant.
Mit Hilfe von Simulationen können die voraussichtlichen Marktanteile in verschiedenen Isochronen unter Berücksichtigung der vorhandenen Wettbewerber, der Substitutionsprodukte und der Preisgestaltung modelliert werden. Darüber hinaus lassen sich Kannibalisierungseffekte des neuen Geschäfts auf bestehende Filialen berechnen, indem die Auswirkung von sich überschneidenden Einzugsgebieten gemessen wird.
Durch die Einbeziehung von Big Data und Geo-spatial Information Systems (GIS) öffentlich zugänglicher Daten kann das Investmentrisiko, das mit dem Eröffnen neuer Filialen verbunden ist, minimiert und neues Wachstumspotenzial erschlossen werden. Dies ist besonders wertvoll für Einzelhändler, Lieferdienste und Versicherungen. Darüber hinaus profitieren Unternehmen in der Private Equity Branche von Standortbewertung bei einer Marktpotentialanalyse des Targets.
So finden wir den perfekten Standort für Ihr Unternehmen
Als führende Data Science Beratung im Handel zeichnen wir uns durch unser Know-How aus Zusammenarbeit mit den größten Lebensmittelhändlern in Deutschland und Standortoptimierungsprojekten in anderen Branchen aus. In unserer Standortanalyse kombinieren wir neue Technologien wie Big Data und Machine Learning mit GIS und Risikomodellen. Selbstverständlich werden auch Ihre individuellen Präferenzen und Unternehmensleitlinien im Vorfeld kommuniziert und bei der Optimierung berücksichtigt.
Dabei unterstützen wir Sie mit folgenden Dienstleistungen:
- Aus einer Liste potentieller Standorte wählen wir anhand unseres Scoring Models den besten Standort für Ihre Filiale aus
- Wir schlagen Standorte mit ähnlichen Charakteristika wie Ihre erfolgreichsten Filialen vor
- Wir erstellen einen Umsatzprognose- und Risikomodell als interaktive Karte (siehe Bild)
Als Ergebnis liefern wir eine Umsatzprognose für potenzielle Standorte und visualisieren die Ergebnisse in einer Karte, um Führungspersonen entscheidungsrelevante Erkenntnisse zu liefern.
In unserer Analyse nutzen wir GIS, Big Query und Machine Learning, um Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und analyisere. Ihre Unternehmensdaten werden gemeinsam mit externen Faktoren (u.a. Wetter, Kreditkartentransaktionen und Bewegungsdaten) betrachtet. Selbstverständlich werden dabei individuelle Präferenzen und Geschäftsvorschriften wie kommuniziert beachtet und bei der Optimierung berücksichtigt.
Sehen Sie sich unsere Erfolgsgeschichten in der folgenden Referenz an oder sprechen Sie mit einem unserer Data Science-Experten.
Jetzt neu: nioSPOT – die Standortsoftware für Retailer
nioSPOT ist unsere Softwarelösung für die Standortanalyse im Einzelhandel.
Auch das Sortiment muss individuell auf den Standort angepasst werden
Um das Maximum aus Ihrem neuen Standort herauszuholen, beraten wir Sie auch gerne im Category Management. Wir helfen Ihnen bei der Erstellung eines idealen Sortiments für die Käuferschicht im Einzugsgebiet der neuen Filiale.
