Neu: Mit der Kannibalisierungsanalyse den Einfluss von Wettbewerbern und Netzwerkfilialen auf Einzugsgebiete analysieren

Durch die Berücksichtigung der Kannibalisierung erhält ein Expansionsmanager ein genaueres Bild des Einzugsgebiets eines Standorts, da der Effekt anderer Filialen und Wettbewerber berücksichtigt wird.

Wir haben ein großes Update unserer Location-Analytics-Plattform TargomoLOOP veröffentlicht: Unternehmen können nun untersuchen, ob eine neue Filiale die Einzugsgebiete bestehender Standorte kannibalisieren würde. Außerdem können sie sehen, wie sich konkurrierende Standorte auf den potenziellen Kundenstamm der eigenen Filialen im gleichen Gebiet auswirken könnten.

Im Einzelhandel zum Beispiel können Filialen der gleichen Kette miteinander konkurrieren, wenn sie nahe beieinander liegen und sich die Einzugsgebiete überschneiden. Dieser Effekt ist als Kannibalisierung bekannt, aber das gleiche Prinzip gilt auch für die Auswirkungen von Wettbewerbern in der Nähe.

Alle diese umliegenden Standorte haben einen Einfluss auf die Anzahl der Personen, die ein Geschäft voraussichtlich besuchen werden. Die Berechnung des Einflusses dieser Standorte ist jetzt in der Location-Analytics-Plattform TargomoLOOP mit einer neuen Funktion „Cannibalization“ möglich.

Wenn Kannibalisierung das Geschäft beeinflusst

Obwohl die Realität komplexer ist, liegt der Kannibalisierungsanalyse die Annahme zugrunde, dass eine Person nur einen Standort besucht und nicht doppelt oder mehr gezählt wird, wenn sich die Einzugsgebiete überschneiden. Die Kannibalisierungsanalyse ist vor allem für den Anwendungsfall relevant, bei dem ein Verbraucher Produkte nur entweder in Geschäft A oder in Geschäft B kauft. Sie gilt auch für das Geschäft mit Mikro-Fulfillment-Centern, zum Beispiel, wenn Online-Lebensmittelgeschäfte Waren sofort nach Hause des Käufers liefern oder wenn Restaurants ihre Mahlzeiten zu Menschen bringen, die in unmittelbarer Nähe wohnen.In all diesen Fällen möchte ein Unternehmen nicht, dass sich die Einzugsgebiete von Shops, Lieferzentren oder Restaurants überschneiden, denn das würde zu einem Überangebot an Standorten und höheren Betriebskosten führen. Oder es würde zu einem erheblichen Verlust potenzieller Kunden führen, wenn sich rivalisierende Ketten in der gleichen Gegend befinden, die Kunden aber nur eine einzige Kette besuchen wollen, z. B. Heimwerkerzentrum A oder B.

Durch die Berücksichtigung der Kannibalisierung erhält ein Manager ein genaueres Bild des Einzugsgebiets eines Standorts. Wenn ein Ladenbesitzer eine neue Filiale eröffnen möchte, kann er sofort sehen, ob und wie viele potenzielle Kunden dieses neue Geschäft den bestehenden Geschäften in derselben Gegend “stehlen” würde. Sie kann auch sehen, wie viele Kunden sie potenziell von konkurrierenden Geschäften in der Nähe gewinnen könnte. Oder umgekehrt, wie sich der neue Standort eines Konkurrenten auf das Einzugsgebiet ihrer Filialen in der gleichen Gegend auswirken könnte.

Die neue Funktion hilft Unternehmen und Organisationen, ihre Standorte besser zu analysieren und letztlich bessere Entscheidungen zu treffen, wenn es darum geht, eine neue Filiale zu eröffnen, eine bestehende zu verlagern oder auf Wettbewerber zu reagieren.

Einzugsgebiete und Kannibalisierung: Ein Beispiel

Um das Einzugsgebiet eines Standortes und damit die Auswirkungen der Kannibalisierung zu berechnen, können alle Arten von Daten verwendet werden. TargomoLOOP bietet z.B. demografische Daten wie Gesamtbevölkerung, Haushaltsgröße und Altersgruppen, Personen nach Kaufkraft kategorisiert, sowie Besucherdaten.

Nehmen wir das Beispiel von zwei Supermarktketten, die jeweils 3 Geschäfte in Stuttgart haben. Deren Kunden legen typischerweise eine maximal 10-minütige Autofahrt zum Geschäft zurück. In der folgenden Analyse, wenn die Kannibalisierung nicht berücksichtigt wird, ist der Laden, der die meisten Besucher anzieht, Standort C. Wenn das Feature jedoch eingeschaltet ist, steht Konkurrenz-Standort B an erster Stelle.

In TargomoLOOP ist die Durchführung der Analyse sehr einfach: Sie müssen nur den Schalter für die Kannibalisierung oben in der Mitte der Tabelle auf EIN stellen. Ihre Ergebnisse werden “on the fly” berechnet und in der Tabelle angezeigt. Weitere Informationen über die Verwendung der Funktion und die Interpretation der Daten finden Sie auf unseren help pages.

Kannibalisierung ausgeschaltet: Mein Standort C zieht die meisten Menschen an. Quelle: TargomoLOOP

Kannibalisierung eingeschaltet: Mitbewerberstandort B zieht die meisten Leute an. Quelle: TargomoLOOP

Wie die Kannibalisierungsanalyse in TargomoLOOP funktioniert

Für den Verbraucher bestimmen die Reisezeit zu einem Ort und die Attraktivität dieses Ortes – definiert durch z. B. das Produktangebot, die Öffnungszeiten und das Vorhandensein anderer Geschäfte – ob er diesen Ort oder einen anderen besucht.

Die Kannibalisierungsfunktion von TargomoLOOP verwendet die Reisezeit, um zu berechnen, ob eine Person das Geschäft A oder B besucht, wie in der Abbildung 2 oben dargestellt. Es wird erwartet, dass eine Person den Ort besucht, den sie in der kürzesten Reisezeit erreichen kann, wenn die gewählte Reiseart gegeben ist. Für die Zukunft planen wir auch die Möglichkeit, die Attraktivität eines Standortes zu berücksichtigen.

Die Kannibalisierungsanalyse basiert auf einer wissenschaftlichen Methode zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass eine Person einen bestimmten Ort besucht. Als Grundlage der Berechnungen wird das Newtonsche Gravitationsgesetz herangezogen, das unter anderem besagt, dass die Anziehungskraft zwischen zwei Körpern umgekehrt proportional zum quadratischen Abstand zwischen den beiden Körpern ist. Aber statt der Entfernung wird die Reisezeit als die Variable genommen, die bestimmt, ob eine Person zu Standort A oder B “gravitiert”. Wer sich für die Methodik interessiert, kann sich unser Whitepaper ‘Selecting the Ideal Branch Location with Gravitational Models‘ ansehen.

Viele Unternehmen und Organisationen, von Einzelhändlern bis zu Restaurants und Bäckereien, von Immobilien bis zu Mobilitätsdiensten, können von TargomoLOOP und seinen Funktionen profitieren. Sie können detaillierte Analysen von Standorten, Einzugsgebieten und Nachbarschaftseigenschaften durchführen.