KI-unterstütztes Datenprodukt wertet Standortanalysen auf

Dank Machine Learning wertet WIGeo Standortatlas Standortanalysen auf und erleichtert Handel, Gastronomie und Dienstleistern die Standortwahl.

“Gleich und Gleich gesellt sich auch im Handel gern”, sagt Marc Urner, Senior Manager bei WIGeoGIS, einem der f?hrenden Anbieter von Geomarketing und GIS-Software in Europa. “So wird man zum Beispiel in einer Luxusmeile keinen Hermes Paketshop finden, daf?r aber einen Herm?s Paris”, erkl?rt er. Anders gesagt:Handel, Gastronomie und konsumnahe Dienstleister suchen f?r ihre Filialnetzoptimierung nach jenen Einkaufslagen, in denen die eigene Zielgruppe bereits unterwegs ist.

Damit das jetzt besser gelingt und die Standortsuche noch schneller und treffsicherer wird, hat ein Team von WIGeoGIS das neue Datenpaket WIGeo Standortatlas geschn?rt: Die Marktdaten im WIGeo Standortatlas erm?glichen es, jeden beliebigen Ort in Deutschland, ?sterreich und der Schweiz auf digitalen Landkarten nach den wichtigsten Standortfaktoren zu durchleuchten. WIGeo Standortatlas bildet somit die Grundlage f?r Standortbewertungen in St?dten, Stadtteilen, Stadtvierteln oder Stra?en – und hebt die Standortanalyse auf ein neues Niveau.

Drei Jahre Entwicklung mit Machine Learning
Im WIGeo Standortatlas stecken drei Jahre Entwicklungszeit. Ausgangsmaterial sind ?ffentlich zug?ngliche Daten aus OpenStreetMap (OSM). WIGeoGIS kategorisierte Millionen sogenannter Points of Interest (POI) aus der digitalen Weltkarte OSM. POI sind “interessante Punkte” wie zum Beispiel Handelsstandorte, gastronomische Angebote, konsumnahe Dienstleister, Geldautomaten, Tankstellen, Sehensw?rdigkeiten oder ?ffentliche Einrichtungen. Zus?tzlich zu den OSM-Hauptkategorien erg?nzte das WIGeoGIS-Team zahlreiche geeignete Nebenkategorien, zum Beispiel Herren-/Damenmode oder Bio-Laden/Bio-Supermarkt.

Um Millionen von POI korrekt zu kategorisieren, war auch der Einsatz von maschinellem Lernen notwendig. So entwickelte WIGeoGIS eine Referenzdatenbank mit standortrevelanten Kategorien und programmierte dann eine K?nstliche Intelligenz (KI) so, dass sie anhand semantischer Muster weitestgehend selbst erkennt, welche POI welchen Kategorien zugeordnet werden sollen. Diese Informationen dienten als Trainingsdaten f?r das konzipierte Modell des maschinellen Lernens. “Nat?rlich mussten wir nachbessern, bis die K?nstliche Intelligenz treffsicher wurde”, sagt Urner ?ber die Notwendigkeit menschlicher Intelligenz: “Auf diese Art ist es uns schlie?lich gelungen, aus den POI-Rohdaten sehr pr?zise Standortfaktoren abzuleiten und so die Daten aus OpenStreetMap zu veredeln und den Datenschatz besser interpretierbar zu machen.”

Nutzen f?r FIlialnetzoptimierung
Das Ergebnis sind interaktive Landkarten, die anzeigen, wie folgende Standortfaktoren in einem Zielgebiet verteilt sind:
– Versorgungsdichte: Verkaufsfl?chendichte von Handel, Gastronomie und konsumnahen Dienstleistern
– Filialisierungsgrad: Filialbetriebe vs. inhabergef?hrte Betriebe
– Angebots- und Bedarfskategorien: Warengruppen unterschieden nach Kauffrequenz und Zentrenrelevanz
– Angebotsniveau: Standortlagen unterschieden nach Qualit?ts- und Preisniveau
– Trendlagen: Lagen f?r lifestyle- und trendorientierte Zielgruppen

Handelsexperten bis Stadtentwickler
In erster Linie profitieren Handelsexperten wie Standortentwickler, Expansionsleiter und Analysten aus dem Einzelhandel, der Gastronomie oder der konsumnahen Dienstleistung von den Vorteilen des WIGeo Standortatlas. F?r sie ist die Wahl von zukunftssicheren Standorten die wichtigste Voraussetzung, um erfolgreich zu sein. WIGeo Standortatlas ist zudem eine wertvolle Datenquelle f?r Vertreterinnen und Vertreter der ?ffentlichen Daseinsvorsorge, welche ihre St?dte und Gemeinden proaktiv weiterentwickeln. So k?nnen sich Stadtentwickler, Regionalplaner, Wirtschaftsf?rderer und Gutachter mit WIGeo Standortatlas einen ?berblick ?ber zentrale Versorgungsbereiche, die bestehende Angebotsvielfalt in Stadtteilzentren, die Qualit?t der Nahversorgung oder die Risiken bei der Ansiedlung gro?fl?chiger Handelsbetriebe au?erhalb gewachsener Strukturen verschaffen und so f?r Transparenz und Planungssicherheit sorgen.

Schon jetzt profitieren Unternehmen vom WIGeo Standortatlas, darunter die staatliche Toto-Lotto GmbH Baden-W?rttemberg mit aktuell rund 3.150 Annahmestellen.Stefan Laderer, Mitarbeiter der Zentralen Vertriebssteuerungen bei Lotto Baden-W?rttemberg, sagt:
“Die Dynamik des terrestrischen Einzelhandels erfordert eine kontinuierliche Standort?berpr?fung, da es in jeder Region pro Monat Verschiebungen gibt: Es fallen Annahmestellen weg oder m?ssen neu besetzt werden, andere werden neu er?ffnet.” Deshalb nutzt Lotto Baden-W?rttemberg – neben anderen WIGeoGIS-Angeboten – den WIGeo Standortatlas speziell f?r die Gebietsoptimierung und Gebietsentwicklung.

Erfahren Sie hier mehr ?ber WIGeo Standortatlas: https://www.wigeogis.com/de/standortfaktoren_daten
Und lesen Sie hier die Hintergr?nde zum Einsatz von K?nstlicher Intelligenz und zur dreij?hrigen Entiwcklung des innovativen Datenprodukts: https://www.wigeogis.com/de/standortfaktoren_ki_daten

Keywords:Standortfaktoren, Standortanalyse, Standortwahl, Geomarketing, Machine Learning, K?nstliche Intelligenz