KI-Analyse von Einzugsgebieten für Gewerbeimmobilien
Treffen Sie fundierte Standortentscheidungen für Handel und Logistik durch eine präzise Analyse von Bewegungs- und soziodemografischen Daten
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Für den Erfolg einer Gewerbeimmobilie (z.B. Supermarkt, Logistikzentrum, Arztpraxis) ist das Einzugsgebiet entscheidend. Wie viele Menschen leben oder arbeiten hier? Welche Kaufkraft haben sie? Woher kommen sie und wohin gehen sie? Traditionelle Standortanalysen, die auf veralteten statistischen Daten basieren, können diese dynamischen Fragen nur unzureichend beantworten.
Eine KI-gestützte Geo-Analyse-Plattform wertet riesige Mengen an anonymisierten und aggregierten Mobilfunk- und GPS-Daten aus. Sie kann dadurch präzise "Bewegungsströme" und "Aktivitäts-Hotspots" in einer Stadt erkennen. Die Plattform reichert diese Daten mit soziodemografischen Informationen (Kaufkraft, Alter, Haushaltsgröße) und Points-of-Interest (Wettbewerber, ÖPNV-Haltestellen) an. Für einen potenziellen neuen Supermarkt-Standort kann die KI so genau vorhersagen, wie viele potenzielle Kunden im 5-Minuten-Fahrzeit-Radius leben, wie viele täglich auf dem Weg zur Arbeit vorbeikommen und wie stark die Konkurrenz in der Nähe ist. So lassen sich Umsatzprognosen erstellen und Standorte objektiv vergleichen.
Quelle: Laut GdW Bundesverband deutscher Wohnungs- und Immobilienunternehmen - Offizielle Quelle (GdW Bundesverband deutscher Wohnungs- und Immobilienunternehmen)
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Analyse von Bewegungsdaten
Visualisiert Passanten- und Verkehrsfrequenzen auf Straßenebene
Soziodemografisches Profiling
Analysiert die Kaufkraft, Altersstruktur und Lebensstile im Einzugsgebiet
Erreichbarkeits-Analyse (Isochronen)
Zeigt die Einzugsgebiete basierend auf Fahr- oder Gehzeiten an
Wettbewerbs-Analyse
Identifiziert die Standorte und Einzugsgebiete der wichtigsten Konkurrenten
Umsatzprognose-Modelle
Erstellt datengestützte Umsatzvorhersagen für neue Standorte
Zeitersparnis
Durchschnittliche Reduzierung des manuellen Aufwands in diesem Bereich.
Implementierung: 1-2 Wochen (SaaS)
Kosteneinsparung
Messbare Reduzierung der operativen Betriebskosten.
Amortisation: Abhängig vom Projekt
Einzelhandel
Einzelhandelskette
Herausforderung
Die Kette wollte 50 neue Filialen in Deutschland eröffnen, war aber unsicher, welche Standorte das größte Umsatzpotenzial hatten. Bisherige Entscheidungen basierten stark auf dem Bauchgefühl der Expansion-Manager.
Lösung
Einsatz einer KI-Geo-Analyse-Plattform zur Bewertung von über 200 potenziellen Standorten.
Ergebnisse
- Die KI identifizierte mehrere Standorte in schnell wachsenden Pendler-Städten, die bisher nicht im Fokus waren.
- Für einen bereits geplanten Standort konnte die KI nachweisen, dass das prognostizierte Umsatzpotenzial 30% unter der Annahme lag, was zu einer Neubewertung und letztlich zur Ablehnung des Standorts führte.
- Die Genauigkeit der Umsatzprognosen für die neu eröffneten Filialen lag bei über 90%.
Implementierung in 7 Schritten
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