Wer mit seinem Unternehmen erfolgreich expandieren möchte, sollte neue Produktions- und Verkaufsstandorte zuvor genau auf Wirtschaftlichkeit prüfen. Die richtige Wahl des Standortes steigert den Umsatz und reduziert die Kosten in beträchtlichem Maße.

Finden Sie den richtigen Standort mit System

Mit unseren Methoden des Data Mining bieten wir Ihnen vielfältige Lösungen, Sie bei der Wahl Ihres Standortes zu unterstützen. Nutzen Sie die Chance und steigern Sie das Umsatzpotential Ihres Unternehmens durch intelligente Planung.

Planungsfaktoren

Eine entscheidende Rolle spielen bei der Evaluierung potentieller Standorte zum einen die Anzahl und das Einkommen der Anwohner. Aber auch Faktoren wie etwa die aktuelle Konkurrenzsituation, regionale Besonderheiten oder der Anschluss an das Straßen- und Schienennetz müssen in die Planung miteinbezogen werden.

Unser Angebot

Wir beim Fraunhofer IAIS können Ihnen mit unseren Systemen verlässliche Prognosen über potentielle Standorte liefern:

• Vorhandene Informationen nutzen
  Entscheidende Information finden sich nicht selten in den bereits vorhandenen Datenbeständen von Unternehmen – wertvolle Informationen etwa über die eigenen Kunden und deren Verteilung.
• Informationen mit Data Mining erschließen
  Da die Menge vorhandener Daten stetig anwächst, ist es kaum mehr möglich, alle relevanten Informationen für einen Standortwechsel zu erfassen und zu berücksichtigen. Daher haben wir Methoden entwickelt, um für Sie dieses „verborgene Wissen“ sichtbar zu machen. Unsere Data Mining-Verfahren erkennen automatisch neue und überraschende Zusammenhänge – selbst in großen, mehrdimensionalen Datenbeständen. Die gewonnenen Informationen wertet das System aus und stellt sie als präzise und verständliche Vorhersagemodelle bereit.
• Intelligente und lernfähige Systeme
  Wir verwenden intelligente, adaptive und aktive Lernverfahren, die die relevanten Attribute identifizieren und selbstständig Auffälligkeiten in den Datenbeständen entdecken. Dadurch können wir Ihnen einen optimalen Standort empfehlen.
• Spatial Data Mining
  Das Spatial Data Mining bezieht zusätzlich auch räumliche Daten in den Prozess mit ein, die häufig vorhanden, jedoch ungenutzt sind. Im Gegensatz zu den bislang bestehenden Systemen, die geografische Verteilungen lediglich abbilden, erkennt unser Ansatz des Spatial Data Mining zudem auch weiter gefasste Zusammenhänge, wie zum Beispiel regionale Besonderheiten.

Die REWE GROUP Austria hat sich von der Qualität unserer Dienstleistung bereits überzeugt und mit uns ein Prognosemodell entwickelt, das verlässliche Umsatzschätzungen für potentielle Filialstandorte voraussagt. Mehr Informationen dazu finden Sie hier. Wenn auch Sie interessiert sind oder genauere Informationen wünschen, sprechen Sie uns an. Die Kontaktdaten finden Sie oben links.