Location Intelligence en site selection zijn termen die je steeds vaker hoort in de retailsector. En terecht: want met het toepassen van deze termen in de strategische keuzes van een organisatie krijg je een hoop nieuwe inzichten. Wat zijn de kansen van Location Intelligence voor commerciële markten?
Datagedreven werken
Location Intelligence is een concept waarbij je eigen data en data van andere databronnen combineert en daarmee inzicht creëert. Met als uitgangspunt een geografische kaart met informatie. En dat is direct het verschil met Business Intelligence: het geografische aspect. Ik zie Location Intelligence als een verlengde van Business Intelligence, waarbij de twee elkaar versterken. Eén van de onderdelen van Location Intelligence is site selection, die je kunt toepassen binnen onder andere retail, vastgoed en risicomanagement. Bij site selection gaan we op zoek naar een witte vlek in de markt: een gebied waar je nog niet gevestigd bent, maar wel potentie zit. Dat doe je op basis van alle beschikbare data en criteria die je mee wilt wegen. Vanaf de witte vlek zoom je steeds verder in op het betreffende gebied, totdat je op basis van de data enkele locaties vindt die het meest geschikt zijn. De data is daarin van essentieel belang. Op dit moment merk ik dat veel retailers nog strategische beslissingen nemen op basis van het onderbuikgevoel en eerdere ervaringen. Maar wanneer er vervolgens vergrijzing optreedt bij een organisatie, vertrekt de ervaring. Om dat te voorkomen is het slim om de switch te maken naar datagedreven werken. Daarbij hoeft de data trouwens niet altijd leidend te zijn bij het nemen van beslissingen. Ervaring of onderbuikgevoel kan ook heel waardevol zijn. Maar data kan een fundamentele bijdrage leveren aan de keuze.
Trends en ontwikkelingen
De retailsector is constant in beweging. Binnen de sector zie ik momenteel drie trends die steeds belangrijker worden. De eerste is dat steeds meer organisaties datagedreven willen werken en op basis hiervan strategische keuzes willen maken. Het is een competitieve markt die veel met elkaar spreken, dus ze triggeren elkaar daarin.
De tweede trend is dat veel organisaties op zoek zijn naar zoveel mogelijk relevante en bruikbare data. Hoewel Esri geen dataleverancier is, bieden wij gebruikers van onze technologie wel veel demografische en psychografische data aan in ons platform. Onze strategie is: gebruikers van GIS succesvol maken, daarom bieden wij de combinatie van de data met onze technologie. Voor veel organisaties heeft dat een grote meerwaarde.
Als derde trend zie ik de behoefte aan ontzorging. Kleine organisaties willen het vinden van nieuwe locaties graag uitbesteden. En daar helpen we graag bij. Het liefst doen we dat op een manier waarbij wij onze technologie configureren naar een eenvoudig informatieproduct, waar organisatie vervolgens zelf mee aan de slag kunnen. Denk aan een marktexplorer waar alle benodigde data over de eigen organisatie en concurrentie in staat of een store performance dashboard waarin je alle vestigingen en marktgebieden in kaart brengt. Welke winkels presteren goed en waarom? Zodra deze informatieproducten staan, is het eenvoudig om hiermee te werken en hebben organisaties veel inzicht in hun eigen business en de markt.
De voorspellende kracht van data
Op het gebied van Location Intelligence is er in de retailsector nog heel veel te winnen. Ik hoop dat retailers echt de kracht van locatie gaan ontdekken, want ik geloof er heilig in dat je met locatiedata, locatieanalyses veel meer inzichten krijgt dan met alleen grafieken en tabellen.
Daarbij is het einde van de mogelijkheden met Location Intelligence nog niet in zicht. Ik denk dat de komende jaren steeds meer organisaties de voorspellende kracht van data gaan inzetten voor hun business. Machine learning is een aspect dat binnen al deze sectoren een gigantische groei doormaakt. Ook bij Esri zijn we daar mee bezig: voorspellende analyses, omzetprognoses. Het zijn geen eenvoudige toepassingen, want er zijn zoveel factoren die meespelen bij de omzet, wat voorspellen erg moeilijk maakt. Niet alle factoren die meespelen zijn te vangen in een machine learning-analyse, zoals wanneer er bijvoorbeeld een steengoede manager in een bepaalde winkel staat waardoor die vestiging een bovengemiddelde goede omzet draait.
Verder is ook ‘Human Movement’ een item dat in de toekomst steeds meer zal gaan spelen. Hoe bewegen de consumenten door de winkelgebieden, waar komen ze vandaan etc. Maar ook demografische ontwikkelingen worden met veel interesse gevolgd in de markt. Bijvoorbeeld: hoe ziet de bevolkingsgroei over 50 jaar er in een bepaalde wijk uit? Daar kun je als retailer enorm op inspelen. Kortom: data biedt enorm veel kansen voor de commerciële sector. En hoewel steeds meer organisaties de kracht van locatiedata inzetten, staat het bij anderen nog in de kinderschoenen.
Ik hoor graag ervaringen en overwegingen uit de markt, zodat we samen de waarde van Location Intelligence nog beter kunnen benutten binnen de retailmarkt. Ik ben benieuwd jullie op dit moment een locatie bepalen en wat jullie visie en ideeën hierbij zijn. Daarnaast vind ik het interessant om te weten welke uitdagingen spelen bij jullie en welk aspect van datagedreven werken jullie in de toekomst willen gaan ontdekken? Laat het weten! Neem contact op via contact@esri.nl.
