Handel
Data Science beschleunigt die Welt.
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Wir haben für unseren Kunden ein interaktives Tool für eine Standortanalyse entwickelt, mit dem potenzielle Standorte evaluiert werden können: Auf Basis der Performance aktueller Standorte macht unser Modell Vorhersagen für das Potenzial dieser neuen Standorte. So können Standortentscheidungen datengestützt getroffen und neuen Filialleitern transparent Ziele mitgegeben werden.
Unser Kunde aus dem Bereich Handel betreibt in Deutschland bereits jetzt mehrere, erfolgreiche Standorte. Bisher wurden neue Standorte auf Basis rein praktischer Überlegungen ausgewählt und evaluiert. Es gab keine datengestützte Standortanalyse.
Die Eröffnung einer neuen Filiale war dabei immer mit viel Unsicherheit verbunden: Der zu erwartende Umsatz wurde rein auf Basis der Verkaufsfläche geschätzt, wobei die individuellen Gegebenheiten an diesem Standort jedoch völlig außer Acht gelassen wurden.
Bestehende Kennzahlen zu Filialen
Standort-Daten
Die Datenübertragung von Nielsen in die bestehenden Excel-Reportings erfolgte bei unserem Kunden bislang manuell, was Ressourcen bindet, einen Zeitversatz nach sich zieht und fehleranfällig ist. Nach der Definition der benötigten Daten, automatisierten wir diesen Schritt mittels einer modernen ETL-Pipeline (Extract, Transform, Load) und einer Datenmanagement-Lösung, die auch für weitere Marktdaten flexibel genutzt werden kann.
Das Herzstück sind aber die neu entwickelten Marktdaten-Dashboards. Hier finden sich alle Daten und Informationen, thematisch sortiert, an einem Ort. Mit den ansprechend visualisierten Dashboards sind Antworten auf Fragen rund um Marktentwicklungen nur einen Klick entfernt. So können alle Stakeholder (ca. 70 aus Geschäftsführung, Marketing, Vertrieb, Controlling und Supply Chain) effizient mit den Daten arbeiten, Ergebnisse daraus ableiten und in die Praxis umsetzen. Mehrere Tage Arbeit, die ansonsten auf Seiten unseres Kunden für die Erstellung von verschiedenen Reports entstanden ist, fallen durch unsere Dashboard-Lösung weg. Außerdem ist das Unternehmen so auch unabhängig von einzelnen Personen und kann jederzeit auf alle Ergebnisse zugreifen.
Mit dieser neuen Report-Lösung ist damit der Grundstein für eine effizientere, datengetriebene Arbeit gelegt. Im Detail sieht das Reporting dabei wie folgt aus:
Zu Beginn des Projektes stimmten wir mit unserem Kunden intensiv die Anforderungen an die Lösung ab: Welche Einsatzgebiete gibt es für das Modell? Was soll das Standortanalyse-Modell leisten können? Wie wird mit den Ergebnissen weitergearbeitet? Darüber hinaus arbeiteten wir uns in die Branche und Produktpalette des Kunden ein, um zu verstehen, in was für einem Umfeld er operiert. Das half uns bei der Identifikation von möglichen Kandidaten-Kennzahlen, die wir bei einem Geodaten-Anbieter hinzukaufen würden.
Zusammen mit den zur Verfügung stehenden Daten zu den Filialen haben wir die Kandidaten in mehreren Schritten auf eine Auswahl von Variablen reduziert, die tatsächlich den Umsatz an den Standorten vorhersagen konnten.
Nach Entwicklung und Prüfung des Modells haben wir es in ein interaktives Tool integriert, sodass unser Kunde nun bestehende Filialen genauer unter die Lupe nehmen und neue Standorte evaluieren kann.
Die wichtigste Ausgangsbasis für jede Standortanalyse sind die richtigen Daten. Um im Retail den Erfolg einer Filiale zu beurteilen, sind Geodaten essentiell: Nur unter Berücksichtigung der Bedingungen vor Ort kann die Performance des Standorts verlässlich eingeschätzt werden. Diese Daten sind sowohl frei verfügbar als auch kommerziell erwerbbar. Die Auswahl eines Geodaten-Anbieters will aber wohlüberlegt sein. Nur professionelle Anbieter bieten Daten in ausreichend hoher Qualität und Aktualität an und wahren dabei überall die Privatsphäre der Bürger. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Auswahl des Anbieters und der Beschaffung und Integration der Daten.
Geografische Daten sind in der Statistik das Lehrbuch-Beispiel für hierarchische Datenstrukturen: Filialen befinden sich in einem Straßenzug, der in einer Stadt liegt, die wiederum einem Landkreis angehört. Während Standortdaten klar einer Filiale zuzuordnen sind, sind Standortdaten häufig nur für eine andere Ebene verfügbar. Um das statistisch zu berücksichtigen, entwickeln wir ein Mehrebenen-Modell. Für die Entwicklung eines solchen Modells ist die Auswahl der richtigen Variablen entscheidend und stellt einen wesentlichen Schritt in der Analyse dar. Durch „Cross Validation“ stellen wir ein robustes und transparentes Vorgehen sicher.
Unsere Analysen entfalten ihren Mehrwert, wenn unsere Kunden mit den Ergebnissen arbeiten. Das gelingt besonders gut, wenn Kunden selber in die Ergebnisse eintauchen können. In unserem interaktiven Dashboard kann unser Kunde also die Ergebnisse der Standortanalyse genauer unter die Lupe nehmen: Bestehende Standorte genauer betrachten („Warum ist dieser Standort überdurchschnittlich gut?“) und neue Standorte evaluieren („Wäre diese Adresse ein guter Standort?“).
Dr. Christopher Harms
Co-Founder & Managing Director
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