KI ist derzeit allgegenwärtig. Als ich im Frühjahr an der Analytics Unite-Konferenz in Chicago teilnahm, war KI am Ende der Breakout-Sessions fast schon ein Schimpfwort, und die Speaker entschuldigten sich für „schon wieder eine Erwähnung von KI“. Für mich zeigt das, wie unausweichlich KI in nur wenigen Jahren im Bereich der Daten- und Analyseprozesse im Einzelhandel und Konsumgüterbereich geworden ist.
Teams im Einzelhandel experimentieren mit GenAI-Tools wie ChatGPT, um Dokumente zur Zoneneinteilung zusammenzufassen, Briefings zu erstellen oder interne Aufgaben zu automatisieren. Aber die Wahrheit ist: Während 64 % der großen Einzelhandelsunternehmen angeben, KI implementiert zu haben, und weitere 22 % sie als Pilotprojekt einsetzen (NVIDIA, 2024), bleiben die meisten dieser Aktivitäten am Rande hängen – und erreicht nicht die Kernprozesse, die wirklich entscheidend sind, zum Beispiel für Standort- und Flächenentscheidungen.
Gleichzeitig machen physische Geschäfte immer noch über 81 % des Einzelhandelsumsatzes in den USA aus. Und angesichts der zunehmenden Verbreitung von Formaten wie BOPIS-Hubs, Service-Centern und Showrooming ist die Auswahl des richtigen Standorts – und die Zuweisung der richtigen Rolle zu diesem Standort – so komplex wie nie zuvor.
Doch wenn Ihre Standortdaten noch immer über Tabellenkalkulationen, PDF-Dateien, CRM-Exporte und GIS-Tools verstreut sind, hilft KI nicht weiter. Der erste Schritt ist Struktur. Dann können Sie intelligentere, schnellere und strategischere Entscheidungen über die nächsten Schritte treffen.
GenAI kann nicht mit Datenmüll arbeiten
Um KI bei der Immobilienplanung sinnvoll einzusetzen, benötigen Sie strukturierte, hochwertige Daten. Genau hier scheitern die meisten Workflows zur Standortauswahl.
Daten auf Standortebene sind bekanntermaßen fragmentiert. Mietbedingungen sind in PDFs vergraben. Verkehrsmuster werden in separaten GIS-Dateien gespeichert. Demografische Daten befinden sich in Dashboards von Drittanbietern. Und die interne Vertriebsleistung wird möglicherweise immer noch monatlich über Excel abgerufen. Nichts davon ist standardisiert, synchronisiert oder auf eine Weise zugänglich, die ein KI-Modell nutzen kann.
Genaue Prognosen sind nicht möglich. Sie können keine Vergleiche durchführen. Sie können ein Large Language Model nicht mit aussagekräftigen Eingabeaufforderungen füttern, wenn die Daten, die Sie verwenden, immer noch voller Inkonsistenzen, Lücken oder Widersprüche sind.
KI bereinigt keine unordentlichen Daten. Sie verstärkt sie.
Was Sie wirklich brauchen: eine KI-fähige Standortdaten-Pipeline
Bevor Sie KI bitten, neue Märkte zu empfehlen oder die Ladenleistung zu simulieren, müssen Ihre Daten bereinigt, verknüpft und strukturiert sein. Hier kommt Alteryx ins Spiel.
Alteryx bietet Immobilien- und Strategieteams die Möglichkeit:
- Verbindung zu allen wichtigen Quellen: Snowflake, Salesforce, Excel, APIs zum Laufverkehr, Tools für das Mietmanagement und mehr
- Bereinigung und Geokodierung von rohen Standortdaten, um Adressen zu standardisieren und räumliche Koordinaten zuzuweisen
- Zusammenführung interner und externer Datasets zu einer einheitlichen Ansicht von Standortpotenzial, Kosten, Nachfrage und Leistung
- Automatisierung wiederholbarer Workflows für Standortbewertungen, Handelsbereichsanalysen und demografische Überlagerungen
- Ausgabe KI-fähige Datasets, die Prognosemodelle, LLM-Eingabeaufforderungen oder Dashboards in Tableau oder Power BI einspeisen können
Mit Alteryx bereiten Sie die Daten nicht nur vor. Sie operationalisieren sie, damit Ihre Modelle nicht nur einmal, sondern in großem Umfang ausgeführt werden.
Lassen Sie KI Ihre Data Analysts unterstützen – nicht ersetzen
Sobald die Datenbasis stimmt, wird KI zu einem echten Gewinn. Mit Alteryx können Sie LLMs direkt in Workflows einbetten und Ihrem Team Folgendes ermöglichen:
- Ausführliche Zonen- oder Marktberichte zusammenfassen
- Anomalien in der Standort-Performance oder der Wettbewerbspositionierung frühzeitig erkennen
- Leicht verständliche Erklärungen generieren, die das „Warum“ hinter einer Standortbewertung erläutern
- Benutzerdefinierte Empfehlungen basierend auf strukturierten Dateneingaben entwerfen
Es geht nicht darum, Data Analysts durch Automatisierung zu ersetzen. Es geht darum, ihnen Zeit zu geben, sich auf die strategische Arbeit zu konzentrieren, statt sie mit Tabellenkalkulationen zu belasten.
Alle reden über KI im Einzelhandel. Doch die Gewinner in der Standortwahl sind jene Teams, die KI dort einsetzen, wo sie den größten Unterschied macht: bei der Prognose der Standort-Performance, der Identifizierung neuer Expansionschancen und der Ausrichtung von Filialen auf das veränderte Kundenverhalten.
Alteryx hilft Ihnen dabei. Es verwandelt ungeordnete, inkonsistente Standortdaten in eine saubere, vertrauenswürdige Pipeline, mit der KI tatsächlich arbeiten kann. Das Ergebnis? Bessere Standortentscheidungen. Schnellere Expansionszyklen. Und ein intelligenterer Ansatz für jeden Quadratmeter, in den Sie investieren.
Sind Sie bereit, Ihre Standortdaten KI-fähig zu machen?
Sehen Sie sich für den Einstieg unser Starter-Kit für den Einzelhandel und unser Starter-Kit für Geodaten an. Sie sind vollgepackt mit Workflows, Vorlagen und Tools, die Ihr Team bei der Vorbereitung, Zusammenführung und Aktivierung von Standortdaten für intelligentere Entscheidungen unterstützen.