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Location Intelligence für strategische
Planungen in Handel & Gewerbe
Precisely & thaltegos
Partner-Webinar
Katja Englberger Sebastian GroesslerBurchard Hillmann-Köster
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
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
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
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
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
07.07.2020 7
II. Die Stärken von
Location Intelligence
 Direkt
 Umfassend
 Global
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
07.07.2020 9
Mio.
Lebenswelten
Mio.
Bewegungsdaten
/Verkehrsfrequenzen
Tage
Vergleichshistorien
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
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
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
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
07.07.2020 14
III. Strategische Anwendungsfälle
mit Location Intelligence
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
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
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
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
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
07.07.2020 20
IV. Best Practice:
Standortbewertung &
Wettbewerbsvergleich
bei einem Kaufhaus in
zentraler Innenstadtlage
21
SHOPPING JOURNEY
Mit vorrätigen Daten zum Kaufverhalten werden Lebens- und
Konsumwelten der Kunden im Hybrid-Commerce interpretiert.
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
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
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
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
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
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
Analyse-Ergebnis in Form eines Management-Reports:
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
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
www.thaltegos.de/location-intelligence
Kontakt:
katja.englberger@thaltegos.de
sebastian.groessler@thaltegos.de
burchard.hillmann-koester@precisely.com
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Location Intelligence ermöglicht strategische Planungen zu Standort-Performance & die Auswahl der richtigen Produkte, Services und Partner

  • 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
  • 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

Hinweis der Redaktion

  1. Thaltegos steht seit über 10 Jahren für das beste aus den zwei Welten Datenanalyse und Management-Beratung. Wir arbeiten für Kunden in den Bereichen Retail, Manufacturing, Automotive und MINT. Dabei arbeiten wir systemunabhängig/ agnostic und suchen und für die Themen Datenstrategie/ Governance, Datenqualitätsmonitoring, Big Data Analytics, Process Mining, Location Intelligence mit den jeweiligen Marktführern als Partner zusammen. Wir begleiten unsere Kunden ende-zu-ende von der Strategie, Konzeption bis hin zur Implementierung alles aus einer Hand.
  2. Die Stärken von Location Intelligence – der Antwort auf das wo/wer/was - liegen im Besonderen ihr ihrer Ausprägung externer/unternehmensunabhängiger Art: Direkter Zugang zu den Daten, da sie frei verfügbar am Markt von Drittanbietern erhältlich sind Umfassende Bewertungsmöglichkeiten durch die Verknüpfung diverser Datensätze auf basierend auf Geocodierung Global verfügbar und vergleichbar damit weltweit Unternehmen ihre Standorte bewerten und mit internen Daten anreichern können.
  3. Vor COVID-19 fand die Standort-Optimierung überwiegend auf Basis weniger datenbasierter Einflussfaktoren wie z.B. historischen Transaktionswerten statt. Mit den Daten, auf die wir durch unsere Partner zugriff haben mit denen wir arbeiten, können wir das Kundenverhalten datenseitig analysieren um strategische und operative Ableitungen zu treffen. Und dies alles DSGVO konform ohne Rückschlüsse auf einzelne Nutzer bzw. Kunden.
  4. 82 Mio. Deutsche lassen sich nicht zur Sozio-demografisch segmentieren, auch deren Konsumbedürfnisse und Lebenswelten lassen sich abbilden Bewegungsdaten aus 9 Mio. Mobiltelefonen lassen sich anonymisiert nutzen, um z.B. die Laufwege, Aufenthalte und deren Zuhause zu tracken Dynamische Verkehrsfrequenzdaten werden 24h an 7 Tagen die Woche live in die Systeme gespielt damit Catchment-Areas und Lieferzonen sichtbar werden Und dies alles lässt sich aktuell bis auf zwei Jahre zurückverfolgen um Vorher/Nachher-Vergleiche z.B. für das Wiederhochlaufen nach dem Shutdown
  5. Und mit diesen Daten können wir sehr genau ihre Kunden segmentieren, so dass wir bis auf eine anonyme Clustergröße von 15 Haushalten genau sagen können, Welcher ihrer Kunden > Wo wohnt & woran interessiert bzw. Konsumiert. Meine Kollegin Katja wird ihnen nun unsere wichtigsten Daten kurz vorstellen bevor wir zu den damit möglichen strategischen Anwendungsfällen kommen.
  6. Vielen Dank Katja. Kommen wir nun zu den strategischen Anwendungsfällen, die mit den vorgestellten Datensets sowie weiteren Daten wie Live-Bewegungs-Sensordaten, Mobility-Fleet etc. möglich sind.
  7. Mit externen Location Intelligence Daten sind für strategische wie operative Herausforderungen und Unternehmensziele frühe Betrachtungen möglich. Dies nicht nur im Einzelhandel sondern eben auch im Gewerbe wie z.B. im Automobilsektor Ausgehend von der Standortbewertung lassen sich – wenn ich meine Kunden & Anforderungen kenne - auch die Standortwahl/ Expansion oder neue Innovationsformate wie Pop-up/Pick-up-Standorte evaluieren. Oder aber ich suche für meine Flächen die genau passenden Partner, die mehr Frequenz aber auch Mitnahmekäufe der Neubesucher generieren. Operativ lassen sich davon ableitend regionale Kampagnen gezielter & effizienter aussteuern, das Produktportfolio an die Zielgruppen vor Ort anpassen, denn in einer Fußgängerzone lässt sich das Publikum nicht auswechseln oder aber ich passe dynamisch & flexibel mein Pricing an.
  8. Das heißt essenziell ist zunächst, meinen Standort und meine Kunden zu kennen, um diese dann zielgruppengerecht zu bespielten. Die Location Intelligence Kundensegmentierung aus den CAMEO-Daten ermöglicht eine Segmentierung, die mit bestehenden Zielgruppen-Personas verknüpft gezielte Ableitungen von verschiedenen strategischen und operativen Anwendungsfeldern möglich machen.