Predictive Analytics bei der Standortwahl

Predictice Analytics Standortanalyse

Die Data Science, die analytisch rigorosen Vorhersagemodelle umfasst, hat die Fähigkeit, den herkömmlichen Prozess der Standortentscheidung zu unterbrechen.

 

Die Data Science eröffnet neue Möglichkeiten zur Wertschöpfung in allen Unternehmensbereichen. Führungskräfte haben bei der Planung und Ausführung von Businessplänen immer mit Unsicherheiten zu kämpfen gehabt – insbesondere, wenn es darum geht, kritische Entscheidungen rund um die Verlegung oder Erweiterung von Standorten zu treffen – aber mit sich entwickelnden Datenquellen, Analysewerkzeugen und Rechenfähigkeiten können sie nun in die Lage versetzt werden, diese Unsicherheit zu verringern und bessere Entscheidungen als je zuvor zu treffen. Die Entscheidungsträger in der gewerblichen Immobilienbranche können neue Wege finden, um die Ergebnisse zu optimieren und unerwarteten Mehrwert für ihr Unternehmen zu schaffen, indem sie davon lernen, wie die Data Science auf andere Geschäftsfelder übertragen wird.

 

Fortschrittliche Anwendungen neuer Datensätze haben die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen vermarkten, bereits erschüttert. Durch die Kombination deterministischer Kundendaten – die diskrete, überprüfbare Informationen über die angegebenen Präferenzen eines Kunden darstellen – und probabilistischer Kundendaten – die Algorithmen verwenden, um das Kundenverhalten basierend auf ähnlichen Verhaltensmustern über Populationen und mehrere Geräte hinweg vorherzusagen – können Marketer ihren Kunden oft überzeugende Angebote unterbreiten, bevor sie überhaupt wissen, dass sie sie wollen. Die Ergebnisse können atemberaubend sein. Gutscheine für Babynahrung und Windeln kommen vor der Bekanntgabe von Schwangerschaften an. Möbelanzeigen erscheinen, bevor Häuser gekauft werden.

 

Im Bereich der gewerblichen Immobilien ermöglichen ähnliche Techniken einigen Investoren eine bessere Vorhersage von Wertschwankungen in Gebäuden und Quartieren – und damit nützlichere Schätzungen des Wertes als herkömmliche hedonische Analysen. Bis zu diesem Zeitpunkt wurden die meisten Fortschritte bei der Anwendung des Data Sciences in Immobilien von Investoren erzielt, während die meisten Standortauswahlprozesse darauf angewiesen sind, einfache Schichten deterministischer Daten zusammenzufassen und mit qualitativeren Informationen über die Reputation und das Branding des Standorts zu kombinieren.

 

Daten, die die kulturelle Übereinstimmung vorhersagen können

Konventionelle Standortauswahlmodelle wurden in der Vergangenheit durch deterministische Informationen über nachprüfbare Faktoren wie Kosten und Verfügbarkeit von Arbeit und Immobilien, Transport, Lebensqualität, Steuersätze und Anreize beeinflusst. Daten aus diesen Faktoren werden gesammelt, gewichtet und analysiert, um Standortalternativen und Zielstandorte einzugrenzen, die die beste Kombination der Präferenzen eines Unternehmens darstellen. Obwohl die meisten Berater für Standortauswahl heute geografische Informationssysteme verwenden, um schön geschichtete Wärmekarten und Dashboards für die visuelle Führung von Entscheidungsträgern zu erstellen, wenden sie die Datenwissenschaft selten auf die zugrundeliegenden Variablen an, um Lösungen wirklich zu optimieren. Und die statischen deterministischen Faktoren selbst geben nur einen begrenzten Einblick in das, was zum heiligen Gral vieler zeitgenössischer Standortauswahlen geworden ist – die kulturelle Anpassung.

 

Neue Quellen deterministischer und probabilistischer Informationen versprechen, das Spiel für die Standortwahl entscheidend zu verändern. So wie Unternehmen Informationen, die von modernen Datenaggregatoren wie Social Media-Websites, Peer-to-Peer-Börsen, Mobilfunkanbietern und Zahlungsunternehmen stammen, um Marketingalgorithmen voranzutreiben, beginnen Immobilieninvestoren und Gutachter, Informationen aus diesen Quellen zu integrieren, um bisher nicht erkennbare Mikromarktfaktoren in ihrer Größe zu identifizieren.

 

Bis vor kurzem war es äußerst schwierig, sinnvolle Datenwissenschaft über Lifestyle-Trends und inoffizielle Zentren anzuwenden, die sich auf die gezielte Rekrutierung und Bindung auswirken können. Aber jetzt in Echtzeit kann das gesammelte Wissen über die Eröffnung und Popularität von Hotels, Wohnanlagen, Restaurants und Bars, Cafés, Kunstgalerien, kulturellen Veranstaltungen und Festivals einzigartige Einblicke in wechselnde Markttrends und den potenziellen Fluss von Talenten in bestimmte Bereiche geben. Ähnliches Wissen über die Bewegungen, Eigenschaften und Aktivitäten von Menschen kann reichhaltige Messungen liefern, um den aktuellen und zukünftigen Zustand der Arbeit, Beschäftigung, Kultur, Bildung, Unterhaltung, Transport, Umweltverschmutzung und Kriminalität in einem Gebiet zu definieren.

 

Stress-Tested Standort-Optimierungsmodelle

Das transformative Potenzial solcher prädiktiven Analysen für Immobilieninvestitionen und -entwicklung ist enorm, aber diese Fortschritte sollten sich ebenso tiefgreifend im Bereich der Standortauswahl bewähren, so dass die Nutzer die Auswirkungen wichtiger Entscheidungsfaktoren, die sich im Laufe der Zeit ändern können, vorhersagen und Standortentscheidungen algorithmisch optimieren können.

 

Was wäre, wenn ein Unternehmen seine Standortentscheidungen nicht nur auf die historischen Informationen eines Gebietes, sondern auch auf dessen wahrscheinliche zukünftige Eigenschaften stützen könnte? Was wäre, wenn aktuelle, weit verbreitete deterministische Daten mit probabilistischen Informationen von modernen Datenaggregatoren integriert werden könnten, um algorithmische Standortoptimierungsmodelle voranzutreiben, die Stresstests unterzogen werden können, um sowohl Chancen als auch Risiken zu bewerten?

 

Eine Verlagerung hin zu analytisch rigorosen Vorhersagemodellen verspricht trendbestimmende Ergebnisse, die den von herkömmlichen Standortauswahlverfahren erwarteten Wert deutlich übertreffen können. So wie die Datenwissenschaft die Marketingstrategie und die Ergebnisse verändert hat, so kann sie auch die Immobilienstrategie und die Ergebnisse, die durch wirklich optimierte Standortlösungen erzielt werden, verändern.

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