Bachelor-/ Masterthesis

Klassifikation von Retail-Filialen durch Branchen- und Lage-Indizes als Basis für KPI-Modelle

Der Erfolg von Einzelhändlern im stationären Umfeld ist nicht nur abhängig von der Umschlagshäufigkeit der Kollektionen oder der Platzierung von Produkten auf Verkaufsflächen, sondern zeigt auch Abhängigkeiten zu regionalen und demografischen Gegebenheiten. "Über Geschmack lässt sich nicht streiten", aber kann man den Geschmack der potenziellen Kunden auch auf eine Lage und Branche beziehen? 

Mithilfe von relevanten Merkmalen wie Besucherfrequenzmessungen von geclusterten Filialen, Branchen, Regionen sowie weiterer statistischer Erhebungen, sollen Branchen- und Lage-Indizes konzeptioniert und erstellt werden. So können Marktentwicklungen sichtbar und für überregionale Vergleiche genutzt werden. 

Ziel der Arbeit

Ziel dieser Abschlussarbeitsoll es sein, die Modellierung der aktuell von uns erhobenen Daten so zu vertiefen und zu erweitern, dass die Berechnung von Lage- und Branchen-Indizes möglich ist. Diese Indizes sollen dabei unterstützen, Effekte von Marktveränderungen auf einzelne KPIs von Filialen oder Filialgruppen sichtbar zu machen. 

Inhalt der Arbeit

Folgende Aspekte können im Rahmen dieser Studienarbeit behandelt werden

  • Auffinden von relevanten Merkmalen zur Klassifikation von Retail-Filialen, wie bspw. Größe, Verkaufsfläche, Lage, Branche, Zielgruppe, Angebotszyklen etc. 
  • Definition von Branchen und Lagen als Basis für Indexbildung
  • Entwicklung von Branchen-/Lagen-Indizes als Basis für Forecasting
  • Bewertungssystem für einzelne Filialen oder Branchen in bestimmten Lagen 
  • Nutzung von Branchen-/Lagen-Benchmarks zur Erstellung von Trends und Forecasts 

 

Stichworte: Clusteranalyse Machine Learning Modellierung

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