Anwendungsfall
Die Standortauswahl war für Einzelhändler schon immer ein risikoreicher Prozess, bei dem Entscheidungen häufig auf der Grundlage mehrerer isolierter Datenquellen getroffen wurden. Jetzt können Einzelhändler das Risiko bei der Standortauswahl erheblich reduzieren, indem sie Silos überwinden, Geodaten und andere Daten integrieren und On-Demand-Analysen anwenden.
Umsatzwachstum
Eröffnen Sie neue Standorte in Gebieten, in denen Ihr Produkt am stärksten nachgefragt wird.
Umsatzrendite
Optimieren Sie den Produktmix und reduzieren Sie Lagerengpässe.
Risikominderung
Verstehen Sie die Faktoren, die sich auf die Standortleistung auswirken.
Geschäftsproblem
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.
Analyselösung
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:
- Laden Sie das Starter-Kit für Spatial Analytics herunter, um Daten zu Kundenwert, Kundenstandorten und neuen Geschäftsstandorten zu kombinieren, um das Kundenverhalten zu analysieren und den Umsatz zu steigern.
- Erstellen Sie Handelsbereiche basierend auf der Entfernung von Kunden zu Geschäften, um Produkte an mehr Kunden zu bringen.
- Führen Sie Geodaten zusammen, um die Verteilung von Werbegebieten zu berechnen, mehr Kunden zu erreichen und letztendlich den Umsatz zu steigern.
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.
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