Warum die Standortanalyse der Schlüssel für Ihren Erfolg ist

Im stationären Einzelhandel gilt ebenso wie in der Gastronomie oder im Dienstleistungsgewerbe: Die wichtigste Voraussetzung für den Erfolg eines Unternehmens ist die Standortwahl. Ein gut gewählter Standort mit zukunftsweisendem Konzept ist ein Wettbewerbsvorteil, den die Konkurrenz nur schwer imitieren kann.

Ein Weg zum perfekten Standort führt über den WIGeo Standortatlas, mit dem sich Städte, Gemeinden und Regionen nach unterschiedlichen absatzorientierten Standortfaktoren durchsuchen lassen. Rasch finden Sie jene Viertel und Straßenzüge, die am besten zu Ihrem Angebot passen.

WIGeoGIS hat drei Jahre in die Entwicklung des WIGeo Standortatlas gesteckt und dafür Machine-Learning-Modelle aufgebaut, die mit Millionen von Daten trainiert wurden. Jetzt können Sie im Handumdrehen jene Gebiete identifizieren, die Ihren Standortfaktoren am besten entsprechen.

Haupteinkaufsstraßen leicht an der Dichte der Filialbetriebe erkennen

Wie findet man die optimale Region für neue Standorte?

Mit WIGeo Standortatlas finden Sie schnell heraus,

  • wo in einer Region welche Handelsschwerpunkte und trendige Stadtteile liegen
  • wo Filialisten und wo inhabergeführte Geschäfte überwiegen
  • wo Qualitätslagen mit exklusiven Geschäften und wo Konsumlagen und einfache Lagen sind
  • wo sich Geschäftslokale mit großen (oder kleinen) Verkaufsflächen befinden
  • wo Haupt- und Nebenzentren einer Stadt oder Gemeinde liegen

Wien: Die Haupteinkaufsstraßen (in Rot) sind leicht an der hohen Dichte der Filialbetriebe zu erkennen.

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Was ist das Besondere an der Standortanalyse im WIGeo Standortatlas?

Sie wählen die Standortfaktoren aus, die für Ihre Standortwahl wichtig sind und der WIGeo Standortatlas sucht nach jenen Straßenabschnitten, die Ihre individuellen Ansprüche an einen idealen Standort erfüllen. Das Ergebnis wird mittels farbigen Heatmaps angezeigt, wie sie auch bei der Wettervorhersage verwendet werden. So ist auf einen Blick ersichtlich, in welchem Umfeld es für Sie am meisten Sinn macht, nach einem geeigneten Ladenlokal zu suchen!

Mit dem WIGeo Standortatlas lassen sich auch bestehende Standorte überprüfen: So erkennen Sie rasch und datenbasiert, wenn sich die Gegend um einen Standort – und damit die Kundschaft – verändert hat und die Standortwahl nicht mehr optimal ist.

Das WIGeoGIS-Team hat drei Jahre lang an der Entwicklung des WIGeo Standortatlas gearbeitet und damit die Standortanalyse auf ein bisher unerreichtes Level gehoben! Künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Verfahren spielten dabei eine wichtige Rolle - ebenso wie die Erfahrung, das Fachwissen und die Leidenschaft der WIGeoGIS-Entwickler.

Innenstadtangebot, Nahversorgungszentren und Gewerbegebiete

Hamburg: Das typische Innenstadtangebot (in Blau) findet sich vor allem in der City und in den Stadtteilzentren. Nahversorgungszentren (in Grün) verteilen sich hingegen fußläufig gut erreichbar in Wohnortnähe über die gesamte Stadt. Bevorzugte Standorte großflächiger Fachmärkte (in Rot) befinden sich eher in Gewerbegebieten.

Standortwahl leicht gemacht

„Gleich und Gleich gesellt sich auch im Handel gern", sagt Marc Urner, Key Account Manager bei WIGeoGIS, über WIGeo Standortatlas. So wird man in einer Luxusmeile keinen Hermes Paketshop finden, dafür aber einen Hermès Paris. Wir wollten es daher unseren Kunden ermöglichen, auf einen Blick zu verstehen, wie eine Stadt oder eine Gemeinde tickt, wo das Hauptzentrum liegt, wo die Nebenzentren sind, wodurch sich diese Einkaufslagen auszeichnen und welche Art von Angeboten es dort gibt."

Mit dem WIGeo Standortatlas ist es jetzt also möglich, sich einen raschen Überblick über die Nuancen in der Mikrolage zu verschaffen. Urner: So können etwa Handelsunternehmen auf der digitalen Landkarte schnell erkennen, wo ihre nächsten Standorte am besten hinpassen. Auf diese Weise heben wir die Standortanalyse auf ein neues Level.“

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Auf welchen Daten basiert die Standortanalyse mit dem WIGeo Standortatlas?

Der WIGeo Standortatlas beruht auf öffentlich zugänglichen Informationen aus der digitalen Weltkarte OpenStreetMap (OSM). Dabei handelt es sich um eine frei nutzbare Geodatensammlung, in der auch sogenannte Points of Interest (POI), also „interessante Punkte“ gesammelt und eingetragen sind.

Ein POI entspricht einem einzelnen Punkt auf einer Landkarte und ist ein vereinfachtes Abbild des entsprechenden Objekts der realen Welt.

Wie viele POI umfasst der WIGeo Standortatlas für die Standortanalyse?

Aus mehr als 3 Millionen in OSM enthaltenen POIs wurden 1,4 Millionen handelsrelevante Datensätze für Deutschland, Österreich und die Schweiz vorselektiert. Diese POI sind den relevanten Kernbranchen (Einzelhandel, Kfz-Handel, Großhandel, einzelhandelsnahe Dienstleistungen, Gastronomie, Beherbergung) zuzurechnen.

Darüber hinaus sind im WIGeo Standortatlas POI aus den Bereichen Regierung und Verwaltung, Bildung, Soziales, Gesundheitswesen, Freizeit und Sport, Kultur, Religion, öffentlicher Verkehr, Sehenswürdigkeiten, Gewerbe und Industrie sowie Unternehmensdienstleistungen enthalten.

Was sind typische Points of Interest (POI)?

  • Handelsstandorte und einzelhandelsnahe Dienstleistungen
  • Gastronomie, Unterkünfte, Geldautomaten
  • Tankstellen, Parkhäuser, Autowerkstätten
  • Ärzte, Kliniken, Apotheken
  • Sehenswürdigkeiten und Erholungsangebote wie Freizeit- und Kulturbetriebe, zum Beispiel Museen, Kinos oder Sportstätten
  • öffentliche Einrichtungen aus Verwaltung, Bildung und Kultur, aus dem Gesundheits- und Sozialwesen

Berlin: Die Zuordnung von POIs zu Handelsketten und Untergruppen ermöglichte die Ermittlung durchschnittlicher Verkaufsflächen je Betriebstyp.

Verkaufsflächen nach Betriebstyp in Berlin

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Über die Entwicklung von WIGeo Standortatlas

  • Zielsetzung

WIGeo Standortatlas ist ein einheitliches Datenprodukt für Deutschland, Österreich und die Schweiz, das auf Straßenebene unterschiedliche absatzrelevante Standortfaktoren beinhaltet und verständlich darstellt. Lesen Sie hier die Zusammenfassung über den Weg zum Produkt.

  • Phase 1: OpenStreetMap (OSM) als Basis

OpenStreetMap (OSM) ist ein großartiger Datenschatz. Die POI werden in OSM von weltweit sage und schreibe acht Millionen freiwilligen „Mappern“ eingetragen und mit Zusatzinfos versehen. Damit ist die Datenlage – ähnlich wie bei der Wissens-Plattform Wikipedia – naturgemäß nicht immer zu 100 Prozent konsistent. Je nachdem, wie aktiv die lokale OSM-Community ist, sind die POI nicht überall gleichermaßen vollständig und aktuell.

  • Phase 2: Kategorisierung

Für den WIGeo Standortatlas besonders wichtig ist eine nachvollziehbare Kategorisierung der einzelnen Points of Interest, um die relevanten Standortfaktoren zu erhalten. Die von den „Mappern“ zugeordneten OSM-Kategorien bilden zwar eine gute Grundlage, doch es war noch sehr viel Feinarbeit zu tun, um WIGeoGIS-Kunden einen echten Mehrwert zu bieten.

„Die Daten in OpenStreetMap sind zwar sehr gut strukturiert, doch es gibt ein gewisses Manko bei der Kategorisierung. So stuft zum Beispiel der eine OSM-Mapper ein Geschäft als Friseur ein, ein anderer sieht darin ein Kosmetikstudio“, sagt Marc Urner, Key Account Manager WIGeoGIS

Standortanalyse - Internationale Filialisten bevorzugen Bestlagen

München: Gleich und Gleich gesellt sich gern: Internationale Filialisten (in Pink) bevorzugen Bestlagen und zahlen entsprechende Ladenmieten.

  • Phase 3: Machine Learning und Künstliche Intelligenz

WIGeoGIS hat eine Referenzdatenbank mit standortrevelanten Kategorien entwickelt und dann eine Künstliche Intelligenz (KI) so programmiert, dass sie anhand semantischer Muster weitestgehend selbst erkennt, welche POI welchen Kategorien zugeordnet werden sollen. Diese Informationen dienten als Trainingsdaten für das konzipierte Modell des maschinellen Lernens.

  • Phase 4: Human in the Loop

„Natürlich mussten wir nachbessern, bis die Künstliche Intelligenz treffsicher wurde. Auf diese Art ist es uns schließlich gelungen, aus den POI-Rohdaten sehr präzise Standortfaktoren abzuleiten“, meint Marc Urner über die Notwendigkeit menschlicher Intelligenz.

Einerseits sind die Rohdaten nicht immer zu 100 Prozent korrekt. Andererseits kann auch die KI „Fehler“ machen: Wenn zum Beispiel eine Drogeriemarktkette so heißt wie eine Bäckerei, kann es sein, dass die KI aus der Bäckerei einen Drogeriemarkt macht.

Deshalb braucht es auch in Machine-Learning-Verfahren immer den „Human in the Loop“, der die Daten und die von der KI vorgenommenen Zuordnungen überprüft und gegebenenfalls korrigierend eingreift. Die KI kann so mitlernen und wird selbst immer besser.

  • Ergebnis

„Es war nicht leicht, dieses Puzzle zusammenzusetzen, also zuerst einmal eine Kategorie-Struktur zu entwickeln, die einerseits den Fragestellungen im Geomarketing und andererseits der gängigen Logik im Handel gerecht wird. Am Ende geht es darum, mit den gewonnenen Informationen tatsächlich die typischen Fragestellungen von Handel oder Stadtentwicklung zuverlässig zu beantworten", fasst Marc Urner zusammen.

Marc Urner und seine Kollegen konnten während der dreijährigen Entwicklungszeit des WIGeo Standortatlas beobachten, wie der Datensatz immer aussagekräftiger wurde, sodass heute das finale Datenprodukt für den Einsatz in der Standortanalyse verfügbar ist.

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Benchmark für Ihre Standortwahl: WIGeo Standortatlas

Um den größtmöglichen Nutzen für WIGeoGIS-Kunden zu gewährleisten, wurden die POI in der Entwicklung rund 300 Kategorien zugeordnet. WIGeoGIS hat hier gängige branchenspezifische Begriffe aus dem Handel und der amtlichen Statistik verwendet.

So ordnet der WIGeo Standortatlas die Einzelbetriebe den Branchen Einzelhandel, Großhandel, Kfz-Handel, einzelhandelsnahe Dienstleistungen, Gastronomie und Beherbergung zu, unterscheidet weiters je nach Art der verkauften Waren nach 40 Sortimenten, rund 100 Sortimentsgruppen und 230 Untergruppen.

Das Ergebnis sind absatzorientierte Standortfaktoren flächendeckend für die gesamte DACH-Region:

  • Geschäfte unterschieden nach Betriebstypen: Filialbetriebe vs. inhabergeführte Betriebe
  • Geschäfte unterschieden nach Flächenstruktur: geschätzte durchschnittliche Verkaufsflächen in Quadratmetern
  • Warengruppen unterschieden nach Kauffrequenz, also der Häufigkeit ihres Erwerbs: z.B. periodischer Bedarf, also Grundbedarfsgüter der Nahversorgung und Verbrauchsgüter mit hoher Kauffrequenz wie Backwaren, Fleisch und Wurst, Lebensmittel, Genussmittel, Drogerieartikel, Schnittblumen etc. versus aperiodischer Bedarf, also Gebrauchsgüter mit mittel- bis langfristigem Beschaffungsrhythmus wie Bekleidung, Schuhe, Foto, Uhren, Schmuck, Unterhaltungselektronik, Möbel etc.
  • Waren unterschieden nach Zentrenrelevanz: Nahversorgungsbedarf (z.B. Bäcker, Kiosk, Drogerie), Innenstadtbedarf oder nicht zentrenrelevanter Bedarf (z.B. Fachmärkte, Möbelhäuser, Autohäuser, Tankstellen, Betriebsformen mit Autokunden-Orientierung an großen Ein- und Ausfallsstraßen, am Stadtrand und auf der grünen Wiese)

Standortfaktor - Trendlage Beispiel Berlin

Berlin: Hip, hipper, Neukölln: Der aktuelle Berliner Hot Spot der Gentrifizierung hat sich vom sozialen Brennpunkt zur Ausgeh- und Flaniermeile gewandelt.

Die kategorisierten Daten bilden die Grundlage für die Bewertung von Städten, Stadtteilen, Straßenzügen oder Stadtvierteln (auch Kiez, Grätzel, Quartier) auf interaktiven Landkarten: Dort erkennen Sie auf einen Blick, welche Zielgebiete die für Sie relevanten Standortfaktoren am besten erfüllen. Die detaillierte Kategorisierung der POI ist somit die Voraussetzung für die übersichtliche Darstellung der für Ihre Anforderungen relevanten Ergebnisse.

„Wir haben die Daten aus OpenStreetMap durch unsere Kategorisierung veredelt und den Datenschatz besser interpretierbar gemacht. Zusätzlich zu den OSM-Hauptkategorien haben wir geeignete Nebenkategorien ergänzt, zum Beispiel Herren-/Damenmode oder Bio-Laden/Bio-Supermarkt. Ein Datensatz wie OpenStreetMap ist zwar nie vollständig, hat aber aufgrund der Vielzahl an POIs eine sehr hohe Aussagekraft“, meint Marc Urner über den Nutzen des WIGeo Standortatlas.

Falls die standardisierten Karten die Fragestellungen für Ihre individuelle Standortanalyse nicht zu 100 Prozent beantworten, können wir detailliertere Erhebungen individuell für Sie durchführen. Beispielsweise wäre es möglich, alle italienischen Restaurants auszuheben. Die Experten von WIGeoGIS beraten Sie bei Bedarf gerne!

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  • GRATIS Testzugang*
  • Unverbindlich, ohne weitere Verpflichtungen
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Möchten Sie mehr über die Standortanalyse mit dem WIGeo Standortatlas erfahren? Ich unterstütze Sie gerne. Kontaktieren Sie mich!

Marc URNER

Key Account Manager mu@wigeogis.com
+49 89 321998 44

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* Die Produkte der WIGeoGIS richten sich an Unternehmen, nicht an Privatpersonen. Benötigen Sie eine einmalige Analyse, stellen wir Ihnen gerne ein Angebot.

FAQ

  • Welche Standortfaktoren bildet WIGeo Standortatlas ab?

    WIGeo Standortatlas bildet Standortfaktoren zur Lage, Verkehrsanbindung, Infrastruktur und Absatzmöglichkeiten flächendeckend für Deutschland, Österreich und die Schweiz ab.


  • Wie kann ich WIGeo Standortatlas nutzen?

    WIGeo Standortatlas ist ein einheitliches Datenprodukt für Deutschland, Österreich und die Schweiz, das auf Straßenebene unterschiedliche absatzrelevante Standortfaktoren beinhaltet und verständlich darstellt. Sie können die Daten in Ihrem GIS-System oder online mit WIGeoWeb oder WIGeoStandort nutzen.

  • Wie unterstützt OpenStreetMap die Standortanalyse im WIGeo Standortatlas?

    OpenStreetMap (OSM) ist ein großartiger Datenschatz. Die Points of Interest (POI) werden in OSM von weltweit acht Millionen freiwilligen „Mappern“ eingetragen und mit Zusatzinfos versehen. Damit ist die Datenlage – ähnlich wie bei der Wissens-Plattform Wikipedia – naturgemäß nicht immer zu 100 Prozent konsistent. Je nachdem, wie aktiv die lokale OSM-Community ist, sind die POI nicht überall gleichermaßen vollständig und aktuell.

    Für den WIGeo Standortatlas besonders wichtig ist eine nachvollziehbare Kategorisierung der einzelnen POI. Die von den „Mappern“ zugeordneten OSM-Kategorien bilden die Basis von WIGeo Standortatlas.

  • Sind die POIs von OpenStreetMap vollständig?

    Nein, aber eine Vollständigkeit ist nicht notwendig. Die Daten sind so umfangreich und decken alle Bereiche breit ab. Durch Machine Learning wird der generelle Charakter einer Einkaufslage ermittelt, der auf digitalen Landkarten abgebildet wird. Heatmaps, auch Dichtekarten genannt, zeigen die räumliche Konzentration unterschiedlicher Standortfaktoren, ob Betriebsformen, Einkaufslagen oder Verkaufsflächen.