Use Case
Eröffnen Sie neue Standorte in Gebieten, in denen Ihr Produkt am stärksten nachgefragt wird.
Optimieren Sie den Produktmix und reduzieren Sie Lagerengpässe.
Verstehen Sie die Faktoren, die sich auf die Standortleistung auswirken.
Die meisten Einzelhändler wählen Standorte anhand einer Kombination aus Informationen über Wettbewerber, Marktdaten, Standortplanung und strategischer Eignung aus. Es handelt sich um eine datengesteuerte Entscheidung, da die Investition in einen Einzelhandelsstandort mit den Vorteilen eines erhöhten Marktanteils und den Nachteilen des Immobilienrisikos in einem bestimmten Bereich einhergeht. Obwohl den meisten Einzelhändlern eine Fülle von Daten zur Verfügung steht, befinden sich diese Daten oft in Tabellenkalkulationen oder Silos innerhalb des Unternehmens oder in begrenzten Mapping- und Reporting-Tools. Die Erstellung eines Risikoprofils für einen bestimmten Standort ist ein arbeitsintensiver und fehlerbehafteter Prozess.
Die Geoanalyse (oder auch: räumliche Analyse) ermöglicht es Unternehmen, geografische und beschreibende Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und diese Daten in geografischen Modellen und Visualisierungen zu verwenden. In einer Form von geografischer Business Intelligence erstellen Unternehmen Modelle aus Geodaten zu Standorten, Beziehungen und Attributen. Die Geoanalyse geht über den traditionellen Rahmen von geografischen Informationssystemen (GIS) hinaus, in dem beschreibende Informationen auf einer Karte dargestellt werden, und umfasst jetzt auch Data Science und Machine Learning. Die Kombination aus Cloud Computing, Geodaten, On-Demand-Analysen und umfassender Berichterstellung ermöglicht BI-basierte Erkenntnisse bis auf die Ebene einzelner Geschäfte, Abteilungen und Produktkategorien. Für die Auswahl von Einzelhandelsstandorten bedeutet dies, dass Immobilienmanager Point-of-Sale-Daten in ihre Auswahl- und Prognosemodelle integrieren können. Sie können Daten zu städtischen Ladenfronten, Einkaufszentren, Verkaufsflächen, Parkplätzen, Blickachsen und Bebauungsplänen einbeziehen, was bisher nicht möglich war.
Mit Alteryx ist Folgendes möglich:
1 – Datenverbindung
Wählen Sie mit dem Allocate-Eingabe-Tool relevante geografische Variablen aus Datasets aus.
2 – Aufbereiten und zusammenführen
Verwenden Sie das Laufende-Summe-Tool, um importierte Daten anzureichern.
3 – Datenvisualisierung
Sehen Sie sich optimierte Routen an oder stellen Sie eine direkte Verbindung zu Lieferketten-Software her.