Ein Vortrag von und mit Thomas Mönkemeier atinar consulting GIS-Marketing Ein Vortrag von und mit Thomas Mönkemeier atinar consulting

Marketing Teil 1

Marketing Marketing richtet alle Unternehmens-aktivitäten konsequent an den Anforderungen des Markts aus Arbeitsmarkt Kapitalmarkt Beschaffungsmarkt Absatzmarkt Marketing dient dazu, Unternehmensziele zu realisieren

Marketing-Mix Die Instrumente des Marketings ergeben den Marketing-Mix Kombinierter Einsatz zur Erreichung der Ziele des Unternehmens Ausrichtung auf Bedürfnisse des Kunden gewinnt immer mehr an Bedeutung Strategien zur Kundenbindung und –neugewinnung sind das Top-Thema!

Micromarketing Kunde ist das kleinste Marktsegment Das Induviduum: Spezielle Produkte Bestimmte Vertriebswege Bringt gewissen Ertrag Loyalität Konservativ oder flippig? Und fürs GIS: Wo wohnt es?

Direktmarketing Direkte Kundenansprache: Relativ aufwendig, daher: Mailing Call-Center Relativ aufwendig, daher: Streuverluste vermeiden Targeting verwenden Direktmarketing lohnt sich um so mehr, je besser die Daten sind!

Beziehungsmarketing CRM-Systeme (=Customer Relationship) Kundenbindung = den Kunden kennen! Alle Transaktionen werden gespeichert Ideale Quelle für das Data Mining! Aber auch: Quelle für GIS-Marketing Kartografische Darstellung Verknüpfung mit Marktforschungsdaten

ABC-Analyse Das Spektrum der Kunden: Pareto-Verteilung (80/20-Regel) „Starkunden“ (Key-Account) rechtfertigen hohen Aufwand „Verzichtskunden“ (geringer Umsatz) können aufgegeben werden Pareto-Verteilung (80/20-Regel) Erfolgsfaktoren daher: Differenzierung Selektion

Data Mining CRM produziert Mengen an Kundendaten Daten der Kunden Daten über Einkaufsverhalten Data Mining = „schürfen in Datenminen“ Beispiel: Mobilfunkanbieter Will wissen: Wer wechselt? Demografische Merkmale ansetzen Passende Angebote dafür erstellen Verfeinerung: GIS-Einsatz!

GIS und Geodaten Teil 2

Geokodierung GIS verknüpft raumbezogene Daten Adressdaten müssen geokodiert werden Metadaten (Daten über Daten, z.B. EXIF) Zusätzliche Datenfelder (WGS84) Automatisierte Lösungen existieren Google Maps API erlaubt Entwicklung

MOSAIC-Daten Creditreform-Daten für Unternehmen Demografische Informationen: Kaufkraft Wohnsituation Soziale Struktur Lebenseinstellung In Datenpaketen erwerbbar Hierarchische Raumeinheiten „bottom-up“

Zielgruppensegmentierung Kunden lassen sich einteilen Eigene Festlegung oder Typologien? Übliche Zielgruppenbeschreibungen wenig hilfreich da zu allgemein: Alter Einkommen Familienstand

Typologie Typologie geht weiter: Was isst der künftige Kunde zum Frühstück? Wieviel Alkohol, Raucher oder Nichtraucher? Welche Zeitungen und Zeitschriften? Welche Automarke, welche Kleidung? Und: Was für einen Job hat er? Der Kunde wird als Zielgruppe greifbar!

SINUS-Milieus Basis-Segmentation der Sinus Socovsion Instrument für das strategische Marketing Einteilung in Media-Zielgruppen Annahme: Interessenlage der Verbraucher ist durch das soziale Umfeld bedingt! Zuordnung von Zeitschriften zu Zielgruppen: Welt am Sonntag = B1:Etabliert

MOSAIC-Milieus und Scoring Angabe einer bestimmten Wahrscheinlichkeit für eine Typologie Quelle: Scoring, also zählen von Punkten Haus als minimale Einheit, hochrechenbar Analytisch-statistisches Verfahren Perfekt für GIS-Einsatz! Einsatz z.B. zur Neukundengewinnung

Anwendungsbereiche Teil 3

Werbemaßnahmen Streuverluste minimieren! Kriterien im GIS könnten sein: Kaufkraft Sozialer Status Anonymitätsbedürfnis Straßenabschnittsgenaue Verteilung Straßenabschnitte mit hohem Zielgruppenanteil lokalisieren!

Potentialanalyse Wo befindet sich meine Zielgruppe? Penetrationsdichte visualisieren Welche Produkte, welche Kunden? GIS-Verschneidung mit Typologien Und: Wo ist noch Potential? „Weiße Stellen auf der Landkarte“

Öffentlicher Nahverkehr Daten über: Pendlerströme Nahverkehrs-Frequenzen Frequenzpotentiale Planung und Prognose: Haltestellen Routen Taktung

Filialplanung Wachstum nur durch Filialen möglich Filialerfolg hängt von Standortwahl ab! Standortvergleich mit Wettbewerb Routingfähiges Straßennetz „Umkreis 10 Minuten Fußweg“ Entscheidung darf kein Zufall sein! GIS macht: Entscheidung kaufmännisch nachvollziehbar Durch viele Daten überhaupt erst möglich

Logistik Verschiedene Daten auf einer Karte: Disposition Auftragsmanagement Tourenplanung GPS-Tracking Fehler in der Planung sind schnell erkennbar und zu beheben Spart Kosten und schon die Umwelt!

Konzept: Vertrieb Teil 4

GIS-Marketing im Vertrieb 80% der Daten in einem Unternehmen mit Raumbezug Meist unzureichend verwendet Beispiel: Zuordnung von Außendienstlern zu Vertriebsgebieten Einsparungen liegen üblicherweise bei 9% (Quelle der Zahlen: ESRI GeoBusiness)

Datenzusammenstellung Interne Daten: z. B. CRM Externe Daten: z. B. Marktforschung Zentrale Datenbank oder GIS Alle möglichen Daten einbeziehen! Sonst keine Berücksichtigung Spätere Einbindung in das Modell schwierig

Klassifikation Erster Schritt: ABC-Analyse Grundsätzliche Methode des Marketing Klassifikation nach Zielen Abbildung in Layern im GIS Grundlage für spätere Verschneidung

Bewertung Erste Ist-Analyse durchführen Hier hilft das GIS: Marketing-Gebiete zueinander bewerten Hier hilft das GIS: Regionale Besonderheiten Penetrationsdichte Außendienstler-Abdeckung Produkt-Abdeckung Zielgruppen-Verteilung

GIS-Auswertung Grafische Auswertungen am PC Fragestellungen entwickeln Antworten mit dem GIS suchen Potentialdaten visualisieren Arbeit mit Layern erleichtert das Erkennen von Zusammenhängen „Was wäre wenn“-Experimente

Reformen Problem erkannt? Fast gelöst! Nur fast. Geschäftsleitung und Vertrieb überzeugen Ansprechende Visualisierung Nachvollziehbare Argumentation Neue Aufteilung der Vertriebsgebiete Kriterien müssen offengelegt werden Entscheidungen nachvollziehbar Überzeugte Mitarbeiter tragen die Reformen Qualifizierte Rückmeldungen

Aufmerksamkeit Vertrauen Geduld Danke! Aufmerksamkeit Vertrauen Geduld