Vorteil
Bessere Entscheidung zukünftiger Filialstandorte
Daten
Eigenschaften und KPIs der Filialen, Merkmale der Filialumgebung
Methoden
Random Forest Modelle, Bayes Ansätze
Herausforderung
Ein Retailer beschäftigt sich mit der Frage, welche Faktoren für den Erfolg seiner Filialen verantwortlich sind. Die Ermittlung der potenziellen Erfolgsfaktoren ist dabei komplex. Neben den heterogenen Eigenschaften der Filialen sind auch die individuellen Begebenheiten des Standorts und seiner Umgebung von Bedeutung.
Ziel
Vor dem Hintergrund einer weiteren Expansion gilt es herauszufinden, welche Faktoren bzw. Faktorkombinationen den Erfolg einer Filiale maßgeblich beeinflussen, um auf dieser Basis Standortentscheidungen treffen zu können.
Lösung
eoda hat den Kunden von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung bis hin zur Ableitung von Handlungsempfehlungen unterstützt. Als Variablen sind folgende Informationen eingeflossen:
- Eigenschaften der Filialen (Ladenfläche, Anzahl Parkplätze, Ausstattung etc.)
- KPIs der Filialen (Umsatz, Durchschnittsbon, Anzahl Bons etc.)
- Merkmale der Filialumgebung (Raumart, Mietspiegel, Entfernung zu Wettbewerberfilialen etc.)
Eine besondere methodische Herausforderung dieses Projekts: Relativ wenige Fälle standen vielen Variablen gegenüber. Um der relativ geringen Anzahl an Fällen zu begegnen, hat eoda ein Resampling durchgeführt sowie Random Forest Modelle und Bayes Ansätze eingesetzt. Letztere sind im Bereich „Small Data“ besonders robust.
Ergebnis
Auf Basis der von eoda erstellten Analyse ist es nun möglich, auf empirischer Grundlage einzuschätzen, welche Standorte erfolgversprechend sind und wie neue Filialen ausgestattet werden sollten. Damit verfügt der Retailer über eine belastbare Entscheidungs- und Wissensbasis für die Standortplanung und die Bewertung bestehender Filialen.
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Ihr Experte rund um das Thema Data-Science-Projekte:
Lutz Mastmayer
projects@eoda.de
Tel. +49 561 87948-370
