Analysen einzelner Standorte und ihrer Einzugsgebiete sind die Basis für datengestützte Standortentscheidungen, lassen aber oft einen wichtigen Aspekt außer Acht: Wie wirken sich benachbarter Geschäfte und Wettbewerber auf den Standort aus? Um dieses Problem anzugehen, müssen wir Netzwerkanalysen durchführen, so dass wir die Wechselwirkungen und die Anziehungskraft zwischen Geschäften besser verstehen.
Die Statistics Context API von Targomo verfügt über einige tiefgreifende Funktionen. Eine davon ist eine Implementierung unserer Multigraph API mit Statistik-Datensätzen als Aggregationsgeometrien. Damit können wir komplexe Aggregationen durchführen – in diesem Fall das Huff-Modell. So können wir die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass bestimmte demografische Gruppen an einen Standort kommen, und die Wahrscheinlichkeit, dass ein Standort das Umsatzpotenzial einer Region anzieht.
Interaktive Demo: Wahrscheinliche Besucher des Filialnetzes
Im folgenden Beispiel simulieren wir zwei Filialnetze: unser Netz (schwarze Pins) und das der Konkurrenz (graue Pins). Der Einfachheit halber gehen wir davon aus, dass alle Standorte gleich attraktiv sind, abgesehen von der Entfernung.
Die Farbe der Statistikzellen gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass die Einwohner an diesem Standort ein Geschäft in unserem Netz besuchen. Da die Zellen Bevölkerungsdaten enthalten, können wir die Wahrscheinlichkeit mit dem statistischen Wert multiplizieren, um die Gesamtzahl der potenziellen Besucher zu erhalten.
So funktioniert’s:
- Bewegen Sie die Pins, um die Lage der Standorte zu ändern (dunkel = eigene Filialen)
- Wählen Sie die Zielgruppe aus
- Lesen Sie ab, wie viele relevante Personen Sie erreichen
- Ändern Sie das Farbschema für verschiedene Visualisierungen
Hintergrund: Gravitationsmodell und Huff-Modell
Ein wichtiges Ziel von Netzwerkanalysen ist zu bestimmen, wie sich die Nachfrage auf die vorhandenen Standorte verteilt, einschließlich der eigenen Filialen und die der Konkurrenz. Hier kommen häufig Gravitationsmodelle zum Einsatz, die die “Anziehung” zwischen den Knoten in einem Netzwerk messen. Im Kontext von Analysen für den Einzelhandel bezieht sich das Konzept der Gravitation auf die Attraktivität eines Einzelhandelsstandorts für potenzielle Kunden. Wir messen also, welche Attraktivität die einzelnen Standorte haben und mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Kunde welchen Laden besucht.
Durch den Einsatz von Netzwerkanalysen und Gravitationsmodellen können wir wertvolle Erkenntnisse über das Kundenverhalten gewinnen und fundierte Entscheidungen über Standortstrategien treffen. Das Verständnis über die Wechselwirkung zwischen benachbarten Geschäften und der Attraktivität der einzelnen Standorte kann Unternehmen dabei helfen, ihre Präsenz zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Das Huff-Modell (oder Huff-Modell) wurde 1963 von David B. Huff entwickelt und baut auf dem Gravitationsmodell auf. Es ist eine weit verbreitete Methode zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Besucher einen Ort besucht, als Funktion der Entfernung des Ortes, seiner relativen Attraktivität (im Vergleich zu anderen Orten) und der relativen Attraktivität von Alternativen. Mit anderen Worten, es prognostiziert die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen einen Standort gegenüber einem anderen bevorzugen, basierend auf Faktoren wie Entfernung, Attraktivität und Wettbewerb.
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