Bereit für Neues
Branchenveränerungen einen Schritt voraus.
Standortanalysen für Hybrid Shopping online und offline.
Die Kunden erwarten heute ein hochpersonalisiertes Einkaufserlebnis und Click&Collect zur Zeitersparnis.
Wir bauen gemeinsam mit Ihnen Teams und Lösungen für Location Intelligence auf und beraten Sie bei der Nutzung von europäischen Datendienstleistern für ihre Standortanalyse im Einzelhandel.
So können Sie mit unserem Know-How die Standortfindung erweitern. Durch den Aufbau Ihrer eigenen Lösung zur Standortwahl schützen wir Ihre vertraulichen Daten.
Unsere neueste Innovation
Link zu: nioSPOT – Die Standortsoftware für den Einzelhandel
nioSPOT – die Standortsoftware für Retailer
nioSPOT ist unsere Softwarelösung für automatisierte Standortanalysen im Einzelhandel. Die Software kombiniert Daten zu Mobilität, Bevölkerung, Gewerbemietpreise, Umsatzprognosen u.v.m.
Mit nioSPOT passen Sie Ihre Strategie dem lokalen Kundensprektrum an und gestalten die innovative Zukunft der Retailbranche mit.
Mit Standortanalysen im Einzelhandel nutzen Sie das Wachstumspotential von loyalen Kunden mit hoher Kaufkraft
Markt- und Standortanalysen im Einzelhandel sind eine wichtige Entscheidungsgrundlage für die Standortwahl eines Filialisten. Wir unterstützen Sie bei der Kombination Ihrer eCommerce-Welt mit den Filialdaten.
Durch die Kombination von online und offline steigern Sie die Kundenloyalität. Gleichzeitig verraten Ihnen die eCommerce-Daten das Potential des Einzugsgebiets.
Klicken Sie hier, um mehr über unsere weiteren Dienstleistungen in Retail und E-Commerce zu erfahren.
Geodaten für Location Intelligence
Wir verfügen über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Verarbeitung und Nutzung von Geodaten für die Standortanalyse in Einzelhandel und anderen Bereichen.
Für die Standortanalyse nutzen wir Bevölkerungs- und Verhaltensdaten:
- soziodemografische Daten und Arbeitsmarktdaten
- Kaufkraftindikatoren wie Kreditkartenumsätze
- Mobilitätsdaten nach Verfügbarkeit und Use Case
- Bevölkerungsdichte und Altersstruktur
Für die Modellierung nutzen wir auch Sachdaten mit Raumbezug:
- Zentralität der Verkehrsinfrastruktur
- Umkreissuche und Analyse der Einkaufsstruktur vor Ort
- Analyse der Bebauungsstrukturen wie Grundflächen, Gebäudehöhen, Gebäudealter, -typ und weitere
Unser Vorgehen
- Ableitung klassischer Kennzahlen des Bestands aus den Transaktionsdaten
- klassische Gravitationsmodelle als auch Predictive Analytics zur Absatzprognose
- Kannibalisierungsmodelle für den Einfluss auf bestehende Filialen
- Analyse der Erreichbarkeit möglicher Standorte für ÖPNV, Individualverkehr und zu Fuß
- Mathematische Optimierung mit Randparametern
Anwendungsbeispiel: Standortoptionen und Konkurrenzanalyse
Wir unterstützen Filialisten bei der Wahl des optimalen Standorts. Dabei kommen auch geobasierte Analysen der Konkurrenz zum Einsatz. Dies zeigen wir am Fallbeispiel der Kölner Bekleidungsbranche.
- Die Analyse zeigt mögliche Standortoptionen (Blautöne) für Filialisten.
- Die Lage der Konkurrenz ist in Rottönen dargestellt.
- Je tiefer das rot, desto zentraler liegt der Shop der Konkurrenz in der Einkaufsstraße (A-Lage, B-Lage).
Produktivierung und Betrieb
Wir schützen Ihre Betriebsgeheimnisse und Unternehmensdaten. Um den bestmöglichen Schutz mit Agilität im Aufbau Ihrer Geoplattform zu erreichen, hat sich ein mehrstufiges Betriebsmodell bewährt.
Für Filialisten ohne eigenes Team für Geospatial Analytics bieten wir fertige Berichte und interaktive Karten an.
Diese kommen ohne Ihre eigenen Absatzdaten aus und sind dadurch direkt verwendbar für die Standortanalyse Einzelhandel.
Für Supermarktketten und große Filialisten bieten wir den strategischen Aufbau eines eigenen Teams Geospatial Analytics und Data Science an. Gemeinsam mit den Enterprise-Architekten erarbeiten wir eine passende Inhouse-Softwarearchitektur. Auf Wunsch lizensieren wir auch unsere Software-Plattform zum Start.
Wir unterstützen fortgeschrittene Geospatial Analytics Teams durch Modellierung von Spezialfragen in Rechenleistung und Stochastik. Bei Bedarf beraten wir beim Ausbau der Softwarearchitektur und Integration in die Prozesslandschaft.
Lernen Sie unsere Experten für Retail Analytics kennen
Dr. Peter Jung
Principal Data ScientistPeter ist unser Principal Data Scientist. Seine Leidenschaft sind das Design und die Optimierung von komplexen Algorithmen.
Dr. Alexander Nichau
Gründer und GeschäftsführerAlexander ist Gründer von niologic. Er hat mehr als 20 Jahre Berufserfahrung als Softwarearchitekt und Data Scientist.