Location Intelligence gewinnt in vielen Bereichen des Handels gerade in Krisenzeiten an Bedeutung – allesamt mit dem Ziel, Kunden authentischer zu erreichen und mit ihnen zu interagieren – abhängig von präzisen Standortinformationen nach einem Shutdown. Verknüpfte Location Intelligence Daten können wichtige Beziehungen zwischen Ort und Faktoren wie Markttrends, Verbraucherverhalten und Bevölkerungswachstum aufzeigen. Unsere Partner von thaltegos werden im Webinar anhand von Umsetzungsbeispielen aus der Praxis erläutern, wie sich mit strategischen Location Intelligence Analysen zielgerichtete Planungen von Standorten ableiten und durch gezielte Kunden-Ansprache effektive Wettbewerbsvorteile umsetzen lassen. Themen unseres Webinars: 1. Wie sich mit dem Verständnis der Kunden- und Zielgruppen und die damit verknüpften Lebenswelten mit Informationen zu Alter, Bildungsstand, Einkommen, Konsuminteressen und Freizeitaktivitäten wertvolle Rückschlüsse auf zukünftige Umsätze, Produktinteressen und Kundenentwicklungen ableiten lassen. 2. Wie Sie durch das Sammeln, Filtern und Verknüpfen von Kundendaten mit Standorten sie als Unternehmen zielgerichtete Marketingstrategien und -angebote besser an das Verhalten und die Kaufpräferenzen ihrer Kunden anpassen können. 3. Wie Sie effektiv Ihre Standorte, Zielgruppen und Interessenten in der physischen und digitalen Welt im Zuge der Krise erreichen können.

1. Location Intelligence für strategische
Planungen in Handel & Gewerbe
Precisely & thaltegos
Partner-Webinar
Katja Englberger Sebastian GroesslerBurchard Hillmann-Köster

2. 2
Organisatorisches
Webinar Audio
 Der Ton des heutigen Webinars wird über Ihre Computerlautsprecher
gestreamt
 Wenn Sie technische Hilfe mit der Webschnittstelle oder Audio
benötigen, wenden Sie sich bitte über Q&A Bos an uns
Fragen Willkommen
 Reichen Sie Ihre Fragen zu jeder Zeit während der Präsentation mit
Hilfe der Q&A-Box ein
Aufzeichnung und Slides
 Dieses Webinar wird aufgezeichnet. Sie erhalten im Anschluss an das
Webinar eine E-Mail mit einem Link zur Aufzeichnung und zu den Folien

3. 07.07.2020 3
I. precisely & thaltegos
Zwei Partner, die sich
ergänzen & bestärken.
II. Die Stärken von
Location Intelligence
III. Strategische An-
wendungsfälle mit
Location Intelligence
IV. Best Practice

4. 4
Der weltweit führende Anbieter
für Datenintegrität
Vertrauen Sie Ihren Daten. Bauen Sie Ihre
Möglichkeiten auf.
Unsere Datenintegritätssoftware und Datenanreicherungsprodukte
liefern Genau-
igkeit und Konsistenz, um zuverlässige Geschäftsentscheidungen zu
ermöglichen.
Marken denen Sie vertrauen, vertrauen uns
Führende Datenunternehmen arbeiten mit uns
zusammen
der Fortune 100
90
Kunden in mehr als
100
2.000
Mitarbeiter
Kunden
12.000
Ländern

5. 5
thaltegos Management Consulting.
Der Precisely Partner für Datenstrategie, Datenanalyse und Implementierungen.
Diese Unternehmen sind unsere Kunden
Diese Technologieführer sind unsere Partner
Deeper Insight. Higher Impact
thaltegos begeistert Kunden mit interdisziplinären Teams
von Datenanalysten und digitalen Managementberatern.

6. 6
Warm up.
Zwei Fragen vor dem Start ins Webinar.
Wie intensiv werten Sie in Ihrem Unternehmen aktuell Kundendaten aus?
a) Gar nicht
b) Wenig bis moderat
c) Moderat bis viel
d) Sehr intensiv
In wieweit sind Sie mit der Auswertung von Standortdaten bereits vertraut?
a) Gar nicht
b) Wenig bis moderat, wir haben uns bereits ein wenig damit beschäftigt
c) Wir planen die Vorteile von Location Intelligence im Unternehmen zu nutzen
d) Wir analysieren bereits Standortdaten

7. 07.07.2020 7
II. Die Stärken von
Location Intelligence
 Direkt
 Umfassend
 Global

8. 07.07.2020 8
KUNDENVERHALTEN
Das Einzige, das sich schneller als die Technologie verändert,
ist das Kaufverhalten und die Bedürfnisse Ihrer Kunden.*
*Wunderman & Thompson: The Hybrid Future of Retail 2019

9. 07.07.2020 9
Mio.
Lebenswelten
Mio.
Bewegungsdaten
/Verkehrsfrequenzen
Tage
Vergleichshistorien

10. 07.07.2020 10
KUNDENVERSTÄNDNIS
Kunden kommen aus unterschiedlichen Lebenswelten
Finanzielles Risiko
Familen Status
Einkommen
Anzahl an Kindern
Wohnsituation
Konsumbedürfnisse
Shopping Verhalten
Alter
Bildung
Produkt Interessen
Politische Einstellung
Lebenswerte
Marken Präferenzen
Digitale Affinität

11. 11
Sozio-Demographische CAMEO Daten
Wer sind meine Kunden?
Durchschnittliche Haushalte
Knappe Haushalte
4
5
6
7
8
9
Anzahl an
Kindern Einkommen Bildung
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Attraktivere
Kunden-
gruppen
Cameo Kategorien
Demographien
Alter, Familien Status,…
Nachbarschaft
Wohnsituation,
Wohngegend,…
Finanzielle
Situation
Einkommen, Finanzielles
Risiko,
Beschäftigungsindex,…
Mobilität
Fahrzeugmarke,
Fahrzeuganzahl/Haushalt,
Motorisierung,…
Konsum
Interessen
Bildung, Energie, Bücher,
Luxuskleidung, Gourmet,
Garten, Technologie,
Reisen, Sport,…
• Demographische Daten
• Verfügbar in 36 Ländern
Wohlhabende Haushalte
Vermögende Haushalte
Aufblühende Haushalte
Komfortable Haushalte
Niedergelassene Haushalte
Hart arbeitenden Haushalte
Unterbeschäftigte Haushalte
1
2
3
CAMEO Gruppen

12. 12
Mobile Bewegungsdaten
Wo sind meine Kunden?
• Mobile Bewegungsdaten von standortbasierten Apps ​auf dem
Smartphone mithilfe von GPS-Koordinaten​
• Enthaltene Daten: Gerätekennung (6,2 Millionen Benutzer in
D), Betriebssystem, Quell-App-ID, Längengrad, Breitengrad,
Zeitstempel, GPS-Genauigkeit​
• Daten sind vollständig GDPR-compliant
• Ableitungen: Verweildauer, Geschwindigkeit (Unterscheidung
zu Fuß von im Fahrzeug), Heimatort ​der Benutzer, Menschen
am Arbeitsplatz

13. 13
Die Verschneidung externer Daten ermöglicht eine umfangreiche,
daten-basierte Betrachtung von Standorten
Sozio-demographische CAMEO Daten
Welche Besuchergruppen finden sich in der Immobilie oder ihrer Umgebung?
• Demographisches Profil
• Konsuminteressen
• Kaufkraft etc.
Point of Interest Daten
Welche Orte befinden sich in der Umgebung der Immobilie? Wie sieht die
Infrastruktur aus?
• Restaurants, Geschäfte, Geldautomaten,…
• Parkplätze, Tankstellen,…
Verschneidung von Datensätzen
5%
12%
17%
7%
4%13%
9%
19%
14%
Mobile Bewegungsdaten
Wie viele Besucher finden sich in der Immobilie/Umgebung?
Wie lange ist die durchschnittliche Verweildauer am/im Standort?
Welche Eingänge des Standorts werden am stärksten genutzt?
Zu welcher Tages-/Wochenzeit herrscht am meisten Frequenz (Heatmaps)?
Verkehrsdaten
Wie viel Verkehr ist zu welcher Tageszeit in der Umgebung?
Wie ist der Standort erreichbar?
Welche Verkehrsanbindungen sind vorhanden?
Daten-basierte Standort
Bewertung

14. 07.07.2020 14
III. Strategische Anwendungsfälle
mit Location Intelligence

15. 15
Location Intelligence ermöglicht zahlreiche strategische, als auch
operative Use Cases.
Omnichannel
Management
Flexibles
Preisgestaltungs-
Management
(KI)
Standortwahl/
-expansion
Location
Intelligence
Produktportfolio
Management
Strategisches
Partner-
Management
Ressourcen-
Planung
Kampagnen
Optimierung
Standort-
bewertung
Operativ
Strategisch
Wettbewerbs-
beobachtung
Pick-up-/
Pop-up Store-
Planung
Aktions-
Management/
Next-best-offer
(KI)
Sortiments-
Management
(KI)

16. 16
Location
Intelligence
Analytische Kundensegmentierung
Demographien
Wohnverhältnisse
Finanzielle Situation
Mobilität
Konsuminteressen
Zielgruppen
Personas
 Segmentierung der Besucher/-Käufergruppen
 Wer
 Wo
 Wann
 Was
 Wie
 Analytische Verknüpfung
Die Verknüpfung von Location Intelligence Daten mit Zielgruppen-
Segmenten ermöglicht eine analytische Kundensegmentierung.
Wechselnde Kundenpräferenzen frühzeitig erfassen und verstehen.
Nutzen: Durch eine analytische Kundensegmentierung können Kundenpräferenzen für strategische und operative Anwendungsfälle betrachtet werden.
Wo? Wer? Was?

17. 17
Use Cases: Standort Expansion, Verlagerung, Performance
Vergleich und Bewertung von Standorten auf Basis externer Daten.
Verschneidung von
Datensätzen
Standort Analyse
 Richtige Kundenzielgruppe
vorhanden
 Anzahl und Art der umliegenden
POIs
 Umsatzprognosen
 Mietpreis-/Immobilienpreisindex
 Besucherfrequenz
AnwendungsfälleDaten-basierte
Standort Bewertung
 Umfangreiche Bewertung und
Performance Prognose eines
Standorts
 Leichtere Entscheidungsfindung auf
Basis von Daten
 Darstellung in Form von Dashboard
oder Reportings
Standort Expansion
(Eröffnung neuer Geschäfte,
Investition in Immobilien)
Standort Verlagerung
Pop-up Store Planung
Standort Performance
(Analyse bestehender Geschäfte z.B. aufgrund von
Umsatzschwierigkeiten)

18. 18
Use Cases: Strategisches Partner Management
Screening und Vergleich von potentiellen strategischen Partnern.
Verschneidung von
Datensätzen
 Passgenaue Abstimmung der Kundenzielgruppen und der damit verbundenen
Konsuminteressen
 Zielgerichtete Anpassung und Ergänzung des Produktportfolios
 Erheblich beschleunigter Screening Prozess
 Daten-basierte Entscheidungsfindung für perfekten Partner Fit
AnwendungsfälleDaten-basierte Bewertung von strategischen
Partnern
Optimale Partnerauswahl
zur Flächenoptimierung
Produktportfolio
Optimierung
Gemeinsame
Kundenanspielung

19. 19
Use Cases: Omnichannel Management
Mehrwert Generierung durch Hybrid Commerce
Verschneidung von
Datensätzen
Anwendungsfälle
Click & Collect
Pick-up Store Definierung
Standortfestlegung für Online-Offline
Schnittstellen
Vergleich von potentiellen Geschäftsstandorten:
 Drive-time Analyse: wie gut ist der Standort erreichbar
 Analyse des Einzugsgebiets
 Ermittlung der Besucherfrequenzen und
Besuchersegmentierung
 Abgleich von vorhanden Besuchergruppen und (Click &
Collect) Zielgruppen
Click &
Collect
Zielgruppe
1. Einordnung
CAMEO
2. Benchmarking

20. 07.07.2020 20
IV. Best Practice:
Standortbewertung &
Wettbewerbsvergleich
bei einem Kaufhaus in
zentraler Innenstadtlage

21. 21
SHOPPING JOURNEY
Mit vorrätigen Daten zum Kaufverhalten werden Lebens- und
Konsumwelten der Kunden im Hybrid-Commerce interpretiert.

22. 07.07.2020 22
SHOPPING JOURNEY DATEN
AUFMERK-
SAMKEIT
INTERESSE
KAUFLOYALITÄT
DISPLAY
VIDEO
SOCIAL
SEARCH
CONTENT
SHOPPING
ONLINE
MARKETPLACE
STORE
REWARDS
NEWSLETTER
EVENTS
INTERN
EXTERN
MOBILE DATEN
LOCATION DATEN
TRAFFIC DATEN
DEMOGRAFISCHE DATEN
SENSOR DATEN KONSUMAUSGABEN

23. 23
Best Practice: Standort-Performance Analyse mit externen LI-Daten
Dreistufige Bewertung eines Kaufhaues in zentraler Münchner Innenstadtlage
 Bereitstellung eines automatisierten Reports für Entscheidungsträger
oder Befüllung eines Tools mit den Analysemodellen und Datensätzen
I. Analyse der Besucherfrequenzen
Ableitung von Besuchsfrequenzen vor/mit COVID-19 Maßnahmen
II. Analyse der Besuchergruppen
Ableitung der Zielgruppen-Entwicklung
III. Analyse der tatsächlichen Wettbewerber & Besucher
Ableitung von Ähnlichkeit, Partnerpotenzial,
Produktportfolio-Abgleich etc.

24. 24
I. Analyse der Besucherfrequenzen auf Basis von Bewegungsdaten.
Ableitung von Besuchsfrequenzen vor und mit COVID-19 Maßnahmen.
Bewegungsdaten der Besucher des Kaufhauses
Besucher/Tag
Analyse der Bewegungen, Kundenfrequenzen & Verweildauern im Zeitvergleich
Minuten Ø
März – Mai 2019
vs.
März – Mai 2020
 Standort-Adresse
 Fußgängerzone
bzw. Straßenzug
 Monatliche Sicht
über den Zeitverlauf
 Wöchentl. Sicht
über den Zeitverlauf
Einzugsgebiet
Wettbewerber
 Innerstädtisch vs.
Umland (</>10 km)
 Anteile der Besuche
bei Wettbewerbern

25. 25
II. Analyse der Besuchergruppen im Verschnitt mit CAMEO Daten.
Ableitung der Zielgruppen-Entwicklung vor und mit COVID-19 Maßnahmen.
Sozio-Demografie der Besucher des Kaufhauses (in %)
Verknüpfung mit
best. Zielgruppen
Analyse der Zielgruppen-Entwicklung & regionalen Verteilung im Zeitvergleich
Segmentierung
& Fokussierung
der Besucher-
gruppen
 Soz. Milieu, Kaufkraft,
Konsumbedürfnisse,
Kauf-/Lebensinteressen
 KPI-Definition (Affinität)
 Persona-Abgleich
 Persona-Anreicherung
Regionale
Verortung der
Zielgruppen
 Innerstädtisch vs.
Umland (</>10 km)
 Anteile der Segmente
in Woche/Monat/Jahr
8
9
8
8
15
9
12
21
11 Wohlhabende Haushalte
Vermögende
Haushalte
Aufblühende
Haushalte
Komfortable
Haushalte
Niedergelassene
Haushalte
Durchschnittliche
Haushalte
Hart arbeitenden
Haushalte
Knappe Haushalte
(inkl. Studenten
& Schüler)
Unterbeschäftigte
Haushalte

26. 26
III. Analyse der tatsächlichen Wettbewerber und deren Besucher.
Ableitung von Ähnlichkeit, Partnerpotenzial oder Produktportfolio-Ausrichtung.
Identifizierung der Wettbewerber des Kaufhauses Analyse der Wettbewerber, deren Besucherfrequenzen/-gruppen und Ähnlichkeit
Identifikation
tatsächlicher
Wettbewerber
 Wettbewerber-Adressen
 Fußgängerzone
bzw. Straßenzug
 Soz. Milieu, Kaufkraft,
Konsumbedürfnisse,
Kauf-/Lebensinteressen
 KPI-Definition (Affinität)
Vergleich der jew.
Besuchergruppen
und Ableitungen
 Ähnlichkeits-Faktor
(Mobile/ CAMEO)
 Partnerpotenzial
 Produktportfolio
Analyse der
Besucher-
frequenzen/-
gruppen

27. 27
Anreicherung der Analysen mit internen Daten.
Optionale Analysestufe für die Ableitung operativer Maßnahmen zu COVID-19.
Analyse der Kundenkarten-Daten zur Verifizierung und operativen Ableitung
Verifizierung
der Analysen
durch Abgleich
 Abgleich mobile
Bewegungsdaten &
CAMEO Gruppen vs.
Transaktionsdaten
 Präferierte Produkte
 Nachgefragte Services
 Zielgruppenaffinitäten
Regionale
Präferenzen
der Produkte
 Regionales Marketing
 Portfolioanpassung
 Eventorganisation
 Verkaufsphasenplanung
Analyse des
Portfolios &
der Services
Analyse-Anreicherung internen Kundenkarten-Daten
 Operative Ableitungen für Sales, Marketing
Kommunikation und Service
IV. Anreicherung mit Kundenkarten-Daten

28. 28
Analyse-Ergebnis in Form eines Management-Reports:

29. 29
Standardisierte, einfach zu
bedienende, robuste und
wiederholbare Analyse
Benchmarking
Optimisation
Store
Performance
What-If
Scenarios
Customer
Insight
Activity LevelsReporting
Detailliertes Datenverständnis
Überprüfung und Aufbereitung der Daten
Externe Datenanreicherung
Geodemographie, mobile Aktivität, Verkehr, Wettbewerber,
Fahr-/Laufzeit, Einkommen, POIs, OpenData etc.
Mehrstufige Modellierung
Definition der Analyse-Modellierung
Verbreitung von Standortdaten und
Analysen in der gesamten Organisation
Immobilien Operations Franchise Marketing
Schlüsseltreiber-Analyse
Was, wann und wer den Verkauf nach Standorten
vorantreibt - Verkaufsprofil, Gewerbeflächengröße,
Format, Öffnungszeiten, Produktangebot, Wettbewerb etc.
Precisely Location Analytics.

30. 30
Umsetzung und Vorteile einer datenbasierten Standort-Performance.
Flexibilität und Unabhängigkeit mit thaltegos als Analysepartner.
Vorteile einer Datenbasierten Standort-Performance:
 Standardisierter Auswahlprozess mit statistischer
Modellierung prädiktiver Aussagen & Prognosen
auf Basis eines skalierbaren Prozesses
 Strategische Ableitungen zur Kundenentwicklung mit
Rückschlüssen auf zukünftige Umsätze, Produktinteressen
 Operative Ableitungen für zielgerichtete Sales-/Service-
/Marketingaktionen und -angebote mit dem Verständnis
der Kaufpräferenzen und Lebenswelten der Kunden
Managed Service
Thaltegos als
strategischer &
operativer
Analysepartner
Analytical Service
Thaltegos als
System-/
Prozessmodel- und
Analysepartner
Self Service durch
Unternehmen
als Lizenznutzer
für eigenständige
Standortabfragen
Bereitstellung der
Ergebnisse in Form
von Reports
oder einer
Bereitstellung
im System

31. www.thaltegos.de/location-intelligence
Kontakt:
katja.englberger@thaltegos.de
sebastian.groessler@thaltegos.de
burchard.hillmann-koester@precisely.com
Fragen & Anregungen