Standortrelevante Daten für Portfolioanalysen, Standorte ... / 3.3 Anwendungsfall 3: Optimierung des Vertriebsstandorts mit geografisch basierter Analyse

Der Unterhalt eines umfangreichen Netzwerks von Vertriebsstandorten verursacht enorme Betriebskosten für jedes Einzelhandelsunternehmen. Obwohl die Digitalisierung von Vertriebskanälen und Konsumgewohnheiten unvermeidlich ist, ist es für jeden Einzelhändler immer noch ein Muss, physische Waren oder Dienstleistungen an einem Vertriebsstandort anzubieten. Die Optimierung dieser physischen Berührungspunkte ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die mit effizienten internen und externen Geolokalisierungsdaten und Analysen deutlich verbessert werden kann.

Standortbasierte Analyse – Mittel zur optimalen Entscheidungsfindung

Wenn ein Unternehmen sein Netz von Vertriebsstandorten rationalisieren möchte, ist eine unliebsame, jedoch erforderliche Maßnahme die Schließung von Verkaufsstellen. Die Unternehmen haben in diesem Fall ein massives Abwanderungsrisiko. Wenn eine Zweigstelle/ein Geschäft schließt, sind Kunden möglicherweise nicht bereit, ihren Produkt- oder Dienstleistungslieferanten beizubehalten, und wählen lieber einen anderen Mitbewerber, der eine Verkaufsstelle in der Nähe hat. Eine geografisch basierte Analyse kann helfen, diese Standorte festzulegen, die wahrscheinlich die geringsten Auswirkungen auf die Kundenbindung haben.

3.3.1 Aufgabe: Entscheidung zur Standortschließung unterstützen

Einer unserer Kunden – ein wichtiges Telekommunikationsunternehmen – wollte herausfinden, welche Filiale im westlichen Teil von Ungarn geschlossen werden muss. Das Unternehmen schwankte zwischen einem Geschäft in der Stadt Csorna und einem in der Stadt Kapuvár (ca. 15-20 km voneinander entfernt).

Im 1. Schritt wurde die Marktumgebung jedes Geschäft auf eine ähnliche Weise festgelegt, wie sie im ersten Anwendungsfall beschrieben wurde. Einzugsgebiete auf einer Entfernung von 10, 20 und 30 Fahrminuten wurden visuell dargestellt und alle aktuellen Kunden innerhalb dieses Bereichs analysiert.

Abb. 12: Visuelle Darstellung der sich überschneidenden Kunden

Die Analyse zeigte, dass das Geschäft in Kapuvár über 20 % mehr Kunden im Einzugsgebiet hatte als das Geschäft in Csorna. Gleichzeitig hatten beide Geschäfte eine deutliche Überschneidung in der Kundenreichweite: mehr als 80 % der gesamten Kundenbasis (75.072 Kunden).

Diese Erkenntnis reichte jedoch nicht aus, um herauszufinden, wie hoch der potenzielle Verlust von Kunden wäre, wenn das eine oder das andere Geschäft geschlossen würde. Auf der Grundlage von geografischen Daten und der Abwanderungsmodellierung konnte ermittelt werden, dass das Abwanderungsrisiko mehr als 8.000 Kunden für das Geschäft in Csorna und mindestens 11.000 für das Geschäft in Kapuvár umfassen würde.

Abb. 13: Visuelle Darstellung von Kunden mit einem hohen Abwanderungsrisiko

3.3.2 Konsequenzen der Analyse

Beide Zahlen sind dramatisch; wenn aber diese Maßnahme der Schließung eines Standorts ergriffen werden muss, scheint Csorna die bessere Wahl zu sein. Basierend auf der Analyse können alle 8.080 Kunden mit dem Risiko der Abwanderung identifiziert und zielgerichtet einzeln mit präventiven Marketingaktionen angesprochen werden. Dies mindert das Risiko, dass diese sich für einen Mitbewerber entscheiden und damit das Unternehmen verlassen.

Dies ist jedoch nicht die einzige Auswirkung einer Schließung. Die folgenden Fragen für die Netzwerkoptimierung wurden ebenfalls gestellt und können mithilfe der auf Geoinformation basierenden Analysen beantwortet werden:

• Wie sollten die Dienste individuell auf das überarbeitete Netzwerk der Verkaufsstandorte angepasst werden?
• Sollten sich die Verkaufsziele mit dem Standortwechsel ändern?
• Wie sollten die Arbeitskräfte optimiert werden?
• In welchem Umfang müssen die Lagerbestände überarbeitet werden, um diese an die veränderten Kundenbedürfnisse anzupassen?

Optimierung führt zu vielen Vorteilen

Durch die Beantwortung dieser Fragen können erhebliche Vorteile erreicht werden und somit die Ergebnisse des Unternehmens unter dem Strich verbessern. Die Betriebskosten können gesenkt werden, während der Umsatz durch die Optimierung unserer physischen Berührungspunkte aufrechterhalten bleibt. Die Optimierung bezieht sich nicht nur auf die Standorte dieser Berührungspunkte, sondern hilft auch, eine bessere Entscheidung hinsichtlich der Sortierung (Bestand) und Servicemodelle zu erreichen, die die Kundenzufriedenheit und Verkäufe weiter verbessern können.