{"id":14912,"date":"2022-12-01T13:32:18","date_gmt":"2022-12-01T12:32:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.business-geomatics.com\/?p=14912"},"modified":"2023-07-26T09:32:34","modified_gmt":"2023-07-26T07:32:34","slug":"smarte-entscheidungshilfe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.business-geomatics.com\/smarte-entscheidungshilfe\/","title":{"rendered":"Smarte Entscheidungshilfe"},"content":{"rendered":"

Die WIGeoGIS GmbH aus M\u00fcnchen hat mit dem WIGeo Standortatlas ein neues Produkt vorgestellt, mit dem Standortplaner, Stadtentwickler, Wirtschaftsf\u00f6rderer und Gutachter faktenbasierte Standortentscheidungen auf Basis von OpenStreetMap und K\u00fcnstlicher Intelligenz treffen k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n

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Wie hoch ist die Verkaufsfl\u00e4chendichte in und um Bonn? Wo sind Standorte von Lebensmitteldiscountern? Der WIGeo Standortatlas liefert Antworten auf einen Blick. Bild: WIGeoGIS Gesellschaft f\u00fcr digitale Wirtschaftsgeographie mbH<\/p><\/div>\n

Es ist ein allt\u00e4gliches Szenario in der Wirtschaft: eine Fachmarktkette mit bereits zahlreichen Filialen in verschiedenen deutschen St\u00e4dten will expandieren und erstmals einen Standort au\u00dferhalb Deutschlands er\u00f6ffnen. Das Unternehmen kennt seine Zielgruppe, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen und wei\u00df, welche Standortfaktoren es beachten muss, um Erfolg zu haben. Wie kann der zust\u00e4ndige Planer auf dieser Basis nun eine faktenbasierte Entscheidung bez\u00fcglich eines m\u00f6glichen neuen Filialstandortes treffen \u2013 auch ohne Ortskenntnisse vorweisen zu k\u00f6nnen? Antworten darauf liefert WIGeoGIS aus M\u00fcnchen mit einer neuen L\u00f6sung.<\/p>\n

\u201eUnser neues Produkt, der WIGeo Standortatlas, zeigt Anwendern und Anwenderinnen sozusagen auf Knopfdruck jene Gebiete in der D-A-CH-Region an, auf welche die von den Planern und Planerinnen definierten Standortfaktoren zutreffen \u2013 und erm\u00f6glicht auf dieser Basis eine schnelle und belastbare Standortentscheidung\u201c, berichtet Marc Urner, Senior Manager bei WIGeoGIS. \u201eUnser Ziel ist es, dass unsere Kund:innen auf einen Blick verstehen k\u00f6nnen, wie eine Stadt oder Gemeinde tickt, wo das Hauptzentrum liegt, wo die Nebenzentren sind, wodurch sich die unterschiedlichen Einkaufslagen auszeichnen und welche Art von Angeboten es dort gibt.\u201c<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen St\u00e4dte, Gemeinden und Regionen den Standortatlas nutzen, um Fragestellungen der Stadt- und Raumplanung zu beantworten \u2013 zum Beispiel um herauszufinden, welche Viertel und Quartiere welche Angebote ben\u00f6tigen. \u201eStadtentwickler, Regionalplaner, Wirtschaftsf\u00f6rderer und Gutachter k\u00f6nnen sich mit dem WIGeo Standortatlas einen \u00dcberblick \u00fcber zentrale Versorgungsbereiche, die bestehende Angebotsvielfalt in Stadtteilzentren, die Qualit\u00e4t der Nahversorgung oder die Risiken bei der Ansiedlung gro\u00dffl\u00e4chiger Handelsbetriebe au\u00dferhalb gewachsener Strukturen verschaffen. Das sorgt f\u00fcr Transparenz und Planungssicherheit\u201c, betont Urner.<\/p>\n

Drei Jahre Entwicklungszeit<\/strong><\/p>\n

Insgesamt drei Jahre hat das M\u00fcnchener Geomarketing-Unternehmen in die Entwicklung des Produkts investiert. Unter anderem hat WIGeoGIS daf\u00fcr Machine Learning-Modelle aufgebaut, die mit Millionen von Marktdaten trainiert wurden. Herausgekommen ist eine webbasierte L\u00f6sung, die auf Basis der Faktoren, die Anwender und Anwenderinnen f\u00fcr ihre Standortwahl angegeben haben, den passenden Standort sucht. \u201eDas Ergebnis wird dann kartenbasiert mittels farbigen Heatmaps angezeigt \u2013 so wie sie auch bei der Wettervorhersage verwendet werden\u201c, so Senior Manager Urner.<\/p>\n

WIGeo Standortatlas beruht auf \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Informationen aus der digitalen Weltkarte OpenStreetMap (OSM). \u201eDabei handelt es sich um eine frei nutzbare Geodatensammlung, in der auch sogenannte Points of Interest (POI) gesammelt und eingetragen sind\u201c, f\u00fchrt Urner aus und f\u00fcgt hinzu: \u201eOSM ist ein Datenschatz!\u201c Aus den mehr als 3 Millionen in OSM f\u00fcr die D-A-CH-Region enthaltenen, relevanten POI wurden rund 1,4 Millionen handelsrelevante Datens\u00e4tze aus den Kernbranchen Handel, handelsnahe Dienstleistungen und Gastgewerbe vorselektiert und zum Datenprodukt WIGeo Standortatlas veredelt.<\/p>\n

Nachvollziehbare Kategorisierung als Basis<\/strong><\/p>\n

F\u00fcr den Standortatlas besonders wichtig ist eine nachvollziehbare Kategorisierung der einzelnen POI, um die Eignung der einzelnen Einkaufslagen f\u00fcr bestimmte Betriebsformate treffsicher ermitteln zu k\u00f6nnen. \u201eInsgesamt haben wir f\u00fcr die POI rund 300 Kategorien definiert. So ordnet der Standortatlas die Einzelbetriebe den Branchen Einzelhandel, Gro\u00dfhandel, Kfz-Handel, einzelhandelsnahe Dienstleistungen, Gastronomie und Beherbergung zu und unterscheidet au\u00dferdem je nach Art der verkauften Waren nach 40 Sortimenten, rund 100 Sortimentsgruppen und 230 Untergruppen\u201c, berichtet Urner.<\/p>\n

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Angebote der Nahversorgung (in Gr\u00fcn), des Innenstadtbedarfs (in Blau) und des sonstigen Bedarfs (in Rot). Bild: WIGeoGIS Gesellschaft f\u00fcr digitale Wirtschaftsgeographie mbH<\/p><\/div>\n

Dabei dient der Standortatlas gewisserma\u00dfen als eine Referenzdatenbank zu standortrelevanten Kategorien. Zudem hat WIGeoGIS eine K\u00fcnstliche Intelligenz entwickelt, die anhand von semantischen Mustern weitgehend automatisiert und in Echtzeit erkennt, welche POI welchen Kategorien zugeordnet werden sollen. \u201eNat\u00fcrlich hat es eine gewisse Trainingszeit gebraucht, bis die KI treffsicher wurde\u201c, berichtet der Standortexperte. \u201eSchlie\u00dflich ist es mithilfe der KI aber gelungen, aus den POI-Rohdaten sehr pr\u00e4zise die branchenspezifischen Standortfaktoren abzuleiten.\u201c Wichtig in diesem Zusammenhang sei aber vor allem die vorangehende Qualifizierung der POI durch das menschliche Auge gewesen, so Urner: \u201eDer \u201aHuman in the Loop\u2018 \u00fcberpr\u00fcft die Daten und die von der KI vorgenommen Zuordnungen und greift dann gegebenenfalls korrigierend ein. Denn einerseits sind die OSM-Rohdaten nicht immer zu 100 Prozent korrekt und andererseits kann auch die KI Fehler machen.\u201c Durch diesen \u201eHuman in the Loop\u201c kann die KI mitlernen und wird selbst immer besser und fehlerresistenter.<\/p>\n

Die Standortfaktoren im Detail<\/strong><\/p>\n

Im Ergebnis entstehen interaktive Landkarten, die anzeigen, inwieweit die jeweiligen Standortanforderungen (Verkaufsfl\u00e4chendichte, Filialisierungsgrad, vorherrschende Betriebsformen nach Angebots- und Bedarfskategorien, Angebotsniveau und Trendlagen) in einem Zielgebiet erf\u00fcllt werden. Die Verkaufsfl\u00e4chendichte ist einer der relevantesten Standortfaktoren. So zeigt die dazugeh\u00f6rige Versorgungsdichte-Heatmap im Standortatlas an, wo sich Verkaufsfl\u00e4chen von Handelsunternehmen und handelsnahen Dienstleistern im Zielgebiet ballen. Die Daten beantworten somit, wo in einer Stadt die Einkaufsstra\u00dfen, wo die Fachmarkt- und Einkaufszentren und wo attraktive und stark frequentierte Lagen sind.<\/p>\n

Der Standortfaktor Filialisierung hingegen zeigt in zwei unterschiedlichen Farbskalierungen die Verteilung und Konzentration von inhabergef\u00fchrten Betrieben gegen\u00fcber Filialbetrieben an. \u201eSo wird rasch sichtbar, wo in einer Stadt oder Gemeinde die Haupt- und wo die Nebenlagen sind\u201c, so Urner. Der Standortfaktor Angebots- und Bedarfskategorien unterscheidet Warengruppen nach Kauffrequenz und Zentrenrelevanz. So werden Nahversorgungszentren f\u00fcr den t\u00e4glichen und kurzfristigen Bedarf (mit Superm\u00e4rkten, Drogerien und B\u00e4ckereien) auf einen Blick unterscheidbar von Einkaufslagen mit vornehmlich Anbietern von Artikeln des mittel- bis langfristigen Bedarfs (beispielsweise Schuhe und Bekleidung) sowie Betriebsformen des sonstigen Bedarfs (etwa Baum\u00e4rkte, M\u00f6belh\u00e4user oder Gartencenter).<\/p>\n

Das Angebotsniveau wiederum unterscheidet das Handels-, Dienstleistungs- und Gastronomie-Angebot nach preisorientierten Lagen, Konsum-Lagen, Niveau-Lagen und Luxus-Lagen. \u201eKurz gesagt kaufen in Luxuslagen mit Gucci-, Prada- und Herm\u00e8s-Boutiquen andere Zielgruppen ein als in einfachen Lagen mit Spielhallen, Wettb\u00fcros und Ein-Euro-Shops\u201c, erkl\u00e4rt Standortexperte Urner.<\/p>\n

Die Heatmap Trendlagen zeigt schlie\u00dflich H\u00e4ufungen von Gesch\u00e4ften mit extravaganten Sortimenten aus den Bereichen Bekleidung, Schuh- und Lederwaren sowie Wohn- und Modeaccessoires sowie Mono Label-Stores. Das Angebot hier richtet sich damit nicht an die breite Masse, sondern an Lifestyle- und trendorientierte Zielgruppen. Meist wird das Handelsangebot in Trendlagen au\u00dferdem erg\u00e4nzt durch \u201ehippe\u201c Gastronomie und entsprechende Dienstleistungen.<\/p>\n

Fazit<\/strong><\/p>\n

\u201eEs war nicht leicht, dieses Puzzle aus OSM-Daten, den typischen Betriebsformen und Kategorien zusammenzusetzen und eine Daten-Struktur zu entwickeln, die einerseits den Fragestellungen im Geomarketing und andererseits der g\u00e4ngigen Logik im Handel gerecht wird\u201c, res\u00fcmiert Urner. \u201eAm Ende geht es darum, mit den gewonnenen Informationen die typischen Fragestellungen von Handel und Stadtentwicklung zuverl\u00e4ssig zu beantworten \u2013 und das ist uns mit dem WIGeo Standortatlas gelungen.\u201c (jr)<\/p>\n

www.wigeogis.com\/de\/standortfaktoren_daten<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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