Use Case 15: Standort- und Filialnetzoptimierung

Was macht den idealen Standort aus? Warum schneiden einige Geschäfte besser ab als andere? Wie kann ich den Erfolg auf andere Filialen replizieren? In unserem Deep Dive Künstliche Intelligenz erläutern wir einen datenbasierten Ansatz, um die richtigen Standortentscheidungen zu treffen und ein Netzwerk von Geschäften zu optimieren.

Die Leistung eines Geschäfts hängt von vielen Faktoren ab wie dem demografischen Umfeld, der Anzahl der erreichbaren Personen, dem angebotenen Sortiment oder zusätzlichen Dienstleistungen wie kostenlosen Parkplätzen oder einer Bäckerei. Das macht die Wahl eines Standortes oder gar eines ganzen Filialnetzes sehr komplex. Eine Big Data Analyse bietet Auskunft. Sie ermöglicht es, eine Vielzahl von Variablen zu berücksichtigen und Korrelationen zu Umsatz, Personalkosten und Fläche zu finden. Alle Datensätze werden auf einer Plattform zusammengeführt, analysiert und visualisiert. Dank einer KI-gestützten Erreichbarkeitsanalyse wird deutlich, welche Standorte die höchste Reichweite in der Bevölkerung und bei relevanten Zielgruppen bieten. KI und Machine Learning können die Erfolgsfaktoren eines Filialnetzes identifizieren und ein Predictive Analytics Modell aufbauen. Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, die Leistung bestehender Geschäfte zu verbessern und Fehlentscheidungen bei der Standortwahl neuer Filialen zu vermeiden. Predictive Analytics prognostiziert auch das Umsatzpotenzial neuer Standorte.

Daraus ergeben sich verschiedene Vorteile aus Sicht der Händler*innen und Kund*innen: 

• Dank der präzisen demographischen Analyse kann das Sortiment auf die Bedürfnisse der Kund*innen im Einzugsgebiet angepasst werden.
• Mehr Kund*innen werden die Möglichkeit haben, die Filiale zu besuchen, wenn die Erreichbarkeitsanalyse als Grundlage für neue Standorte oder Umsiedlungen genommen wird.
• Die Erfolge der besten Läden können gegebenenfalls von bestehenden und neuen Standorten repliziert werden.
• Die Eröffnung neuer Standorte findet dort statt, wo die Zielgruppen am besten erreicht werden können und wo das Umsatzpotential am höchsten ist.
• Standortentscheidungen können stark beschleunigt werden, wenn die Analyse dynamisch über eine webbasierte Plattform stattfindet

Herausforderungen: 

• Daten müssen granular auf Filialebene vorliegen
• Für ein aussagekräftiges Predictive Analytics Modell sollte das Filialnetz eine substanzielle Größe haben 
• Für eine sehr präzise Zielgruppenanalyse sind gegebenenfalls externe Daten zu beschaffen 
• Nach großen Änderungen im Marktumfeld oder beim Einkaufsverhalten ist eine Neuanalyse für Predictive Analytics empfohlen