House2House-Matrix – Analysemethode räumlicher Distanzen

Von Haus zu Haus…

Die Analyse von Kundendaten ist ein zentraler Bestandteil moderner Unternehmensstrategien. Besonders wertvoll wird sie, wenn zusätzliche (anonymisierte) Informationen über den Wohnort der Kunden und deren Kaufverhalten einfließen. Häufig ist die Analyse auf der Ebene von Postleitzahlen dabei bereits zielführend.

Spezielle Fragestellungen machen die Betrachtung von Einzelgebäuden erforderlich. So wird für Unternehmen, durch eine detaillierte Analyse, das Konsumverhalten in Bezug zur Lagesituation besser verständlich und die zielgenaue Werbung oder Zustellung (Home Delivery) optimierbar.

Räumliche Muster im Einkaufsverhalten

Mit dem Aufkommen digitaler Apps für Kunden, besonders im Lebensmittel-Einzelhandel, sind zunehmend aggregierte Daten über die Adressen und Einkäufe von Kunden verfügbar. Durch die Analyse dieser (anonymisierten) Daten in Bezug auf die Wohnorte der Kunden können interessante räumliche Muster im Einkaufsverhalten sichtbar gemacht werden.

Ein häufig beobachtetes Phänomen ist das Stadt-Land-Gefälle im Konsumverhalten. In städtischen Gebieten ist die Dichte der Geschäfte höher, die Entfernungen zu Einkaufszentren kürzer. Kunden kaufen häufiger ein, tätigen jedoch meist kleinere Einkäufe. In ländlichen Gebieten hingegen gibt es oft weniger Geschäfte, und die Entfernungen sind größer. Dies führt dazu, dass Kunden seltener einkaufen, aber in größeren Mengen.

House2House – Insights auf Gebäudeebene

Mit der House2House-Matrix bietet Nexiga einen umfangreichen Datensatz, der über alle räumlich relevanten Daten auf der Ebene einzelner Gebäude verfügbar ist. So kann ein präzises Routing aus Sicht von PKW-Navigation oder Fußgänger berechnet und das Ergebnis (Distanz) jedem relevanten Gebäude zugeordnet werden.

Um die nächstgelegene Filiale und die Distanz für den kürzesten Weg zu einem bestimmten Gebäude zu ermitteln, können die Daten und Berechnungsmöglichkeiten der House2House-Matrix von Nexiga genutzt werden.

Nexiga Datenbank

Nutzung der House2House-Matrix, die umfassende räumliche Daten auf Gebäudeebene enthält. Diese Datenbank ermöglicht präzise Distanz- und Routing-Berechnungen.

Zuordnung der nächstgelegenen Filiale

Nach der Berechnung der Distanzen werden die Daten analysiert, um die nächstgelegene Filiale für jedes Gebäude zu identifizieren.

Distanz-/Routing-Berechnung

Mithilfe der House2House-Matrix kann das präzise Routing für verschiedene Fortbewegungsmittel (PKW, Fußgänger) berechnet werden. Dabei wird der kürzeste Weg zwischen jedem Gebäude und den Shops/Filialen bestimmt.

Ergebnisdarstellung

Die Ergebnisse werden so aufbereitet, dass für jedes Gebäude die nächstgelegene Filiale und die entsprechende Distanz angezeigt werden können.

Es sind jedoch nicht nur die infrastrukturellen Gegebenheiten, die die räumlichen Muster des Konsumverhaltens beeinflussen.

Soziodemografische Faktoren spielen oft eine noch größere Rolle. Zu diesen Faktoren gehören unter anderem Einkommen, Familiengröße, Alter und das Bildungsniveau. Diese (anonymisierten) Faktoren beeinflussen maßgeblich, welche Produkte bevorzugt werden, wie oft eingekauft wird und ob Online- oder Offline-Shopping präferiert wird.

Location Intelligence mit Nexiga-Daten
Die umfangreichen Nexiga-Daten bieten wertvolle Einblicke in das wirtschaftliche Potenzial von Standorten und Regionen. Diese Daten sind besonders hilfreich für Unternehmen, um ihre Sortimente zu optimieren und fundierte Entscheidungen im Zusammenhang mit Standorten und Märkten zu treffen. Durch die Kombination von Geodaten zur Bevölkerung und zu Gebäuden können Unternehmen präzise Analysen durchführen und ihre Strategien entsprechend anpassen.

Alter und Generation: Verschiedene Altersgruppen haben unterschiedliche Präferenzen und Kaufgewohnheiten. Jüngere Generationen bevorzugen tendenziell den Online-Einkauf, während ältere Generationen eher stationäre Geschäfte aufsuchen.
Einkommen und Bildung: Das verfügbare Einkommen beeinflusst die Kaufkraft und die Bereitschaft, Geld auszugeben. Höher gebildete Personen neigen oft zu informierten Kaufentscheidungen.
Familienstand und Haushaltsgröße: Familien mit Kindern haben andere Bedürfnisse als kinderlose Haushalte. Größere Haushalte kaufen tendenziell größere Packungen.
Beruf und Beschäftigung: Der Beruf kann den Einkaufsstil beeinflussen (z. B. Arbeitskleidung, Arbeitszeiten). Pendler haben möglicherweise unterschiedliche Einkaufsgewohnheiten.
Wohnort und Umgebung: Städtische vs. ländliche Gebiete: Zugänglichkeit zu Geschäften, Verkehrsmittel, etc. Der Wohnort kann auch kulturelle Präferenzen beeinflussen.

USE CASE

Als exemplarischen Anwendungsfall zeigen wir den Nutzen für einen Betreiber von Supermärkten (Lebensmittel-Einzelhandel), der durch die Einführung einer Kunden-App auf eine Vielzahl von Daten zugreifen kann.

Durch die Auswertung des Einkaufsverhaltens der registrierten Anwender, die mit ihrem Wohnort verknüpft sind, kann analysiert werden, ob räumliche Muster vorhanden sind. Folgende Eckdaten sind insbesondere zu berücksichtigen:

Lokale Schwerpunkte, in denen die App überdurchschnittlich häufig eingesetzt wird
Soziodemographisches Umfeld in Bezug der Produkte, die dort bevorzugt eingekauft werden

Die Anwendungsmöglichkeiten sind sehr umfangreich. Die Berechnung der Gebäudematrix (Processing) findet durch Nexiga statt, die Ergebnisse werden als Datenbank bereitgestellt. Auf Seite des Unternehmens können durch Datenbank-Abfragen weitere Analysen durchgeführt werden. Ein Geoinformationssystem (GIS) wird nicht benötigt, dennoch können die Daten anhand hinterlegter Koordinaten mit GIS-Lösungen wie dem Marktanalyst Pro weiterbearbeitet werden. Vorteil, die House2House-Daten können mit internen Unternehmensdaten verknüpft werden.

Unsere Karte (PDF) zeigt ein fiktives Beispiel zu möglichen Clustern für eine Kunden-App.

Zielsetzung

Die Sortiments- und Preispolitik wird aus Sicht des Betreibers (Unternehmen) anhand der Kundendaten und -präferenzen optimiert. (Wo häufen sich Kunden, die Home Delivery bevorzugen, wie können diese optimal beliefert werden etc.)

Bestimmung von Zielgebieten für den Absatz bestimmter Produktgruppen sowie die Bewertung von Einzugsgebieten von Shops und Filialen durch die Analyse räumlicher Distanzen von sozialen Milieus.

Einschätzung von Absatzpotenzialen: Anhand der Gebäudecharakteristik und Merkmalen wie Garten (nach Größe) oder anderen Gebäudedaten kann beispielsweise das Absatzpotenzial von Gartengeräten besser eingeschätzt werden.

Marketing- und Kundenbindungsmaßnahmen wie Sonderangebote, Gutscheine oder Mobile Payment-Angebote können an Kunden (Nutzer der App) direkt in der App zielgenau adressiert werden.

NEXIGA Newsletter

Verpassen Sie keine Neuigkeiten mehr und melden Sie sich für den NEXIGA Newsletter an. Hier werden Sie regelmäßig über unsere Software und Lösungen informiert.