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Optimierung von Werbemitteln anhand von GIS-Techniken am Beispiel eines Textilkonzerns

Diplomarbeit 2005 149 Seiten

BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media

Leseprobe

INHALTSVERZEICHNIS

I. Abbildungsverzeichnis

II. Tabellenverzeichnis

III. Abkürzungsverzeichnis

1 Inhalt und Aufbau der Arbeit

2 Überblick über den Aufbau von Geomarketing und Geoinformatik
2.1 Definition Geomarketing und Geoinformatik
2.2 Datenbasis
2.2.1 Raumbezogene Daten
2.2.2 Attributbezogene Daten
2.2.3 Demographische Daten
2.3 Mikrogeographische Marktsegmentierung als Grundlage des Geomarketing

3 Grundlagen von Geographischen Informationssystemen
3.1 Definition geographischer Informationssysteme
3.2 Methodik Geographischer Informationssysteme
3.3 Generalisierung von Geometrie- und Attributedaten
3.4 Abfrageschemata
3.4.1 Raumbezogene Abfragen
3.4.2 Attributbezogene Abfragen
3.4.3 Kombinatorische Abfragen
3.5 Analysen
3.5.1 Räumliche Zuordnung
3.5.2 Nachbarschaftsanalysen
3.5.3 Verschneidungen
3.5.4 Pufferzonen und Korridore
3.5.5 Analyse von Attributedaten
3.5.6 Das Abfragen von Attributedaten
3.6 Kritik an GIS

4 Database Marketing und Data Warehouse in Hinblick auf GIS-Anwendungen
4.1 Definition Database Marketing
4.2 Definition und Nutzen eines Data Warehouse
4.3 Kundenbindungsmanagement und Kundenpotential unter Berücksichtigung von GIS-Systemen
4.4 Anwendungen von Database Marketing für das Unternehmen DON GIL
4.4.1 Scoring-Modelle
4.4.2 Zielgruppenspezifisches DBM
4.4.3 Event Based Marketing

5 Marktanalyse und Standortstruktur des Unternehmens DON GIL Textilhandel GmbH in Österreich
5.1 Geschichte von DON GIL Textilhandelsges.m.b.H. und Co. KG
5.2 Überblick über den österreichischen Bekleidungshandel
5.2.1 Betriebstypen
5.2.2 Entwicklungen des Bekleidungshandels in Österreich
5.3 Standortstruktur und strategische Positionierung von DON GIL Textilhandel GmbH am Österreichischen Bekleidungsmarkt
5.4 Überblick über die Formen des Direktmarketing bei DON GIL
5.5 Exkurs: Internationale GIS-Studie „Integration rank correlation with GIS for marketing analysis“

6 GIS-Analysen und geodemographisches Profil der DON GIL Donna Kundinnen
6.1 Geokodierung (Adressverortung) der DON GIL Donna Kundinnendaten
6.2 Demographie der Zielgruppe „DON GIL Donna Kundin“
6.3 Grundlage zu den Analysen
6.4 Potentialanalyse ausgewählter Marktgebiete
6.5 Dichteanalyse für den Raum Wien, Linz und Salzburg
6.6 Umsatzanalysen absolut bezogen auf den Raum Wien, Linz und Salzburg
6.7 Penetrationsanalysen ausgewählter Marktgebiete
6.7.1 Penetrationsanalysen bezogen auf Donna Kundinnen für den Raum Wien, Linz und Salzburg
6.7.2 Umsatzpenetrationsanalysen bezogen auf Donna Kundinnen für den Raum Wien, Linz und Salzburg
6.8 Entfernungsanalysen bezogen auf Donna Kundinnen für den Raum Wien, Linz und Salzburg
6.9 Definition eines geodemographischen Profils
6.10 Geodemographisches Profil: Vergleich des Zielgebietes zu ganz Österreich
6.11 Geodemographisches Profil Vergleich Zielgebiet zum Wiener Raum

7 Weiterführende Werbemaßnahmen in definierten Hoffnungsgebieten am Beispiel der DON GIL Donna Filialen
7.1 Definition „Hoffnungsgebiete“
7.2 Relevante „Hoffnungsgebiete“ für den Raum Wien, Linz und Salzburg
7.3 Methoden der Bewerbung von Hoffnungsgebieten
7.4 Geographische Informationssysteme in Werbemitteleinsatzprozessen
7.5 Weiterführendes Beispiel einer Werbemitteleinsatzplanung unter Zuhilfenahme von GIS

8 Zusammenfassung und Ausblick

9 Quellenverzeichnis
9.1 Literaturverzeichnis
9.2 Verzeichnis der sonstigen Quellen und Hilfsmittel

10 Anhang

I. Abbildungsverzeichnis

Abb. 2.1: Wie funktioniert Geomarketing?

Abb. 2.2: Verknüpfung der PLZ-4 Gebiete mit der Attributetabelle anhand der PLZ_ID

Abb. 2.3: Verknüpfung der Kundinnendaten mit raumbezogenen Daten anhand der Zählsprengel_ID

Abb. 2.4: Österreichische Geo-Daten Infrastruktur für Business-GIS und Geomarketing

Abb. 2.5: Darstellung eines Layer Modells

Abb. 2.6: Ablauf der Zielgruppenanalyse

Abb. 3.1: Basismodule eines GIS

Abb. 3.2: Selektionsmöglichkeiten (a) = innerhalb, (b) = außerhalb, (c) = nahe, (d) = berührend

Abb. 3.3: Kombinierte Abfrage zur Ermittlung von ausgewählten Kundinnen

Abb. 3.4: Nachbarschaftsanalyse, Linzer Raum PLZ_4 Gebiete

Abb. 3.5: Schema einer logischen Verschneidungsoperation

Abb. 4.1: Data Warehouse Architektur

Abb. 4.2: Nutzen eines Data Warehouse Ansatzes

Abb. 4.3: Die Hauptaufgaben der Kundenbindung

Abb. 5.1: Penetrationskennzahl der Autoverkäufe

Abb. 6.1: Anforderungen an Geokodierungssysteme: Manuelle Editoren

Abb. 6.2: DON GIL Donna Kundinnen und Standorte der DON GIL Donna Filialen, geokodiert

Abb. 6.3: Dichteanalyse DON GIL Donna Kundinnen, Raum Wien, Innere Bezirke

Abb. 6.4: Dichteanalyse DON GIL Donna Kundinnen, Raum Linz, Innere Stadt

Abb. 6.5: Dichteanalyse DonGIL Donna Kundinnen, Raum Salzburg

Abb. 6.6: Boxplot der absoluten Umsätze der 1 DON GIL Donna Kundinnen im Raum Wien

Abb. 6.7: Umsatz (absolute Werte) der DON GIL Donna Kundinnen im Raum Wien

Abb 6.8: Umsatz (absolute Werte) der DON GIL Donna Kundinnen im Raum Linz

Abb. 6.9: Umsatz (absolute Werte) der DON GIL Donna Kundinnen im Raum Salzburg

Abb 6.10: Penetrationsanalyse, DON GIL Donna Kundinnen, Raum Wien

Abb. 6.11: Penetrationsanalyse DON GIL Donna Kundinnen, Raum Linz

Abb. 6.12: Penetrationsanalyse, DonGIL Donna Kundinnen, Raum Salzburg

Abb. 6.13: Umsatzpenetration, Raum Wien sowie der Süden von Wien

Abb. 6.14: Umsatzpenetrationsanalyse, Raum Linz

Abb. 6.15: Umsatzpenetrationsanalyse, Raum Salzburg

Abb. 6.16: Entfernungsanalyse, DON GIL Donna Kundinnen, Raum Wien

Abb. 6.17: Anzahl der DON GIL Donna Kundinnen vs. Reichweite

Abb. 6.18: Entfernungsanalyse, DON GIL Donna Kundinnen, Raum Wien und Raum Vösendorf

Abb. 6.19: Entfernungsanalyse, Don GIL Donna Kundinnen, Raum Linz

Abb. 6.20: Entfernungsanalyse, Don GIL Donna Kundinnen, Raum Salzburg

Abb. 6.21: Entfernungsstatistik der Wiener DON GIL Donna Kundinnen, Raum Wien

Abb. 6.22: Zählsprengel mit dem höchsten Prozent-Anteil der DON GIL Donna Kundinnenpenetration von allen erfassten Zählsprengeln Österreichs

Abb. 6.23: Geodemographisches Profil, Alter der Zielgruppe im Vergleich zu jener der österreichischen Gesamtbevölkerung

Abb. 6.24: Geodemographisches Profil, Bildung der Zielgruppe im Vergleich zu jener der österreichischen Gesamtbevölkerung

Abb 6.25: Geodemographisches Profil, Alter der Zielgruppe im Vergleich zu jener der Wiener Wohnbevölkerung

Abb. 6.26: Geodemographisches Profil, Vergleich der Haushaltstypen der Zielgruppe zu jener der Wiener Gesamtbevölkerung

Abb. 7.1: Österreich Karte mit allen Zählsprengeln der DonGIL Donna Kundinnen sowie den Hoffnungsgebieten

Abb. 7.2: Definition und Darstellung der Hoffnungsgebiete im Raum Österreich

Abb. 7.3: Hoffnungsgebiete im Raum Wien und Umgebung

Abb. 7.4: Hoffnungsgebiete im Raum Linz und Umgebung

Abb. 7.5: Hoffnungsgebiete im Raum Salzburg

Abb. 7.6: Hoffnungsgebiete, Umgebung von Salzburg

Abb. 7.7: Hoffnungsgebiete, Innere Bezirke Wiens

Abb. 7.8: Zieloptimierte Verteilgebiete

Abb. 7.9: Erstellung eines Streuplanes, Österreich

Abb. 7.10: Mediaplanung, Layout

II. Tabellenverzeichnis

Tabelle 2.1: Beispiele von selektierten Attributedaten

Tabelle 2.2: Markt-Segmentierungsmerkmale

Tabelle 3.1: Systemkomponenten eines GIS

Tabelle 3.2: Klassifikation mathematisch statistischer Methoden

Tabelle 4.1: Beispiel für ein Scoring-Modell

Tabelle 5.1: Betriebstypen im Bekleidungshandel

III. Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Inhalt und Aufbau der Arbeit

Durch die räumliche Trennung zwischen Textilhandelsunternehmen und Kunden fehlt es Unternehmen in der Regel an Informationen über ihre Kunden. Direktmarketing-Aktionen, wie Werbemittelverteilung von qualitativ hochwertigen Informationsbroschüren oder Mailings, tragen dazu entscheidend bei, die fehlende Kundennähe zu verringern.

Im Vordergrund absatzpolitischer Überlegungen steht nicht mehr allein das Produkt oder nur der Konsument, sondern der effiziente, strategisch geplante Kommunikations- und Marketing-Mix unter Berücksichtigung von räumlichen Aspekten. Die Veränderungen wesentlicher Grundwerte und Verhaltensweisen der Konsumenten, welche in der modernen Gesellschaft, besonders in den westlichen Industrieländern schon seit Jahrzehnten zu beobachten ist, erfordert weit reichende Anpassungen an das Marketing eines Unternehmens.

Die allgemeine Beobachtung der Gewohnheiten und Bedürfnisse von Käufergruppen (z.B. DON GIL Donna Kundinnen) reichen für die Bestimmung einer Zielgruppe nicht mehr aus. Exakte Daten über die demographische Situation in einer Gesellschaft (z.B. die Bevölkerungsentwicklung und die Ausbildungsstandards), sowie deren räumliche Verteilung lassen in bestimmten Regionen neue Marktpotentiale erkennen und erlauben in weiterer Folge die genaue Analyse von räumlich differenzierten Marketingaktivitäten. Der Einsatz Geographischer Informationssysteme (GIS) ermöglicht derartige räumliche Marktbearbeitungen durchzuführen.

Dieser Entwicklung zufolge ist das „Geomarketing“ entstanden. Ziel ist es, betriebsinterne Daten, wie z.B. interne Kundendaten, auf der Grundlage raumbezogener Strukturen realitätsnah abzubilden und mit betriebsexternen Marktdaten zu verknüpfen, um unternehmerische Entscheidungen vorzubereiten und zu unterstützen. Geomarketing bezieht sich dabei auf alle vier Elemente des klassischen Marketing-Mix, die so genannten „4P“: Place (Distribution), Promotion (Kommunikation), Price (Preis) und Product (Produkt) [vgl. Sche96, 23 f.]. Jedoch kommt der Aspekt der räumlichen Darstellung hinzu. Dadurch wird es möglich eine genaue Zielgruppenanalyse von Kunden (z.B. demographische oder räumliche Aspekte der relevanten Zielgruppe) durchzuführen.

Eine wesentliche Voraussetzung für die Realisierung des Geomarketing besteht darin, dass die Unternehmen mit computergestützten Warenwirtschaftssystemen ausgestattet sind. Bei mittleren und größeren Einzelhandelsunternehmen (z.B.: bei DON GIL Textilhandel GmbH) ist das mittlerweile der Fall, da in der Regel große Datenmengen (z.B. Artikel-, Lieferanten- und Kundendateien) zu verwalten sind auf die rasch und direkt zugegriffen werden kann [vgl. HaNe01, 138]. Des Weiteren ist vorauszusetzen, dass valides Datenmaterial zur Verfügung steht, um die aktuelle Situation des Unternehmens genau beschreiben zu können.

Die dieser Diplomarbeit zugundeliegende Fragestellung lautet:

Inwieweit ist die Anwendung von Analysen mittels GIS eines Textilkonzerns dazu geeignet, die Werbemittelverteilung mit Methoden des Direktmarketings hinsichtlich des Streuverhaltens zu optimieren und in weiterer Folge die richtige Zielgruppe im jeweiligen (mikrogeographischen) Gebiet anzusprechen. Das heißt die Zielsetzung dieser Arbeit ist, darzulegen wie GIS die Profitabilität von Direktmarketing steigern können – sei es in Form einer höheren Responserate im zu untersuchten (mikrogeographischen) Gebiet, einer Minimierung der benötigten Ressourcen oder eines generellen Informationszuwachses hinsichtlich der regionalen Streuung der untersuchten Zielgruppe.

Dargestellt wird dies anhand einer empirischen Fallstudie der Filialkette „DON GIL Donna“ des Unternehmens DON GIL Textilhandel GmbH. Der größte Nutzen von GIS besteht in der Minimierung der – im Vergleich zum klassischen Marketing – sehr hohen Kosten von Direktmarketing-Aktionen. Dies wird durch die auf die jeweilige Zielgruppe genaue Verteilung der Werbemittel und der daraus resultierenden Reduktion von Streuverlusten erreicht. Des Weiteren rationalisieren GIS den Ablauf von Direktmarketing-Aktionen aufgrund des konsequenten Einsatzes von räumlichen Visualisierungs- und Analysemöglichkeiten sowie der Zunahme des Informationsgehaltes der untersuchten Daten.

Das zweite Kapitel behandelt den Überblick von Geomarketing und Geoinformatik. Es wird auf die Grundstruktur von Geomarketing eingegangen und die Datenbasis, d.h. die Eigenschaften der Daten und deren räumliche Darstellung beschrieben. Anschließend wird auf das Konzept der mikrogeographischen Marktsegmentierung und deren Methodik genauer eingegangen. Am Schluss dieses Kapitels werden grundlegende Ansätze der mikrogeographischen Marktsegmentierung und einer Zielgruppenanalyse beschrieben.

Das dritte Kapitel widmet sich einer eingehenden Auseinandersetzung mit GIS. Es wird die Grundstruktur und Methodik dieser IS-Technologie beschrieben sowie genauer auf die Anwendungsmöglichkeiten von GIS in Form von Abfragen und Analysen eingegangen. Der Abschluss dieses Kapitels befasst sich mit der kritischen Auseinandersetzung mit GIS.

Der Beginn des vierten Kapitels beschäftigt sich mit den Grundlagen des Database Marketing. In weiterer Folge werden die Definition und der Nutzen eines Data Warehouse, insbesondere in Hinblick auf GIS-Systeme, beschrieben. Darauf folgend werden die Thematiken des Kundenbindungsmanagements und des Kundenpotentiales beschrieben. Daraus resultierend werden die Hauptaufgaben der Kundenbindung erläutert. Am Schluss dieses Kapitels wird auf ausgewählte Anwendungen von Database Markteting, wie z.B. dem Scoring-Modell, näher eingegangen.

Die empirische Fallstudie „DON GIL Donna“ auf die in Kapitel fünf, sechs und sieben genauer eingegangen wird, stellt den Kernteil dieser Arbeit dar. In Kapitel fünf wird ein kurzer Überblick über den Bekleidungsmarkt in Österreich gegeben. In weiterer Folge wird auf die Entstehungsgeschichte und die Standortstruktur von DON GIL Textilhandel GmbH eingegangen und deren strategische Positionierung am österreichischen Bekleidungsmarkt erläutert. Zudem werden die derzeitigen Formen von Direktmarketing bei DON GIL Textilhandel GmbH erläutert. In diesem Zusammenhang wurde ein Experten-Interview, mit dem Marketingleiter der „DON GIL Donna“ Linie, Herrn Hahn geführt. Die Ergebnisse des Experten-Interviews werden im Kapitel fünf angeführt. Am Ende des Kapitels fünf wird auf eine internationale Fallstudie im Bereich GIS eingegangen.

Anhand ausgewählter empirischer Analysen der Fallstudie „DON GIL Donna“, die insbesondere in Kapitel sechs beschrieben werden, wird gezeigt wie Marktpotentiale erschlossen werden können. Diese Marktpotentiale sowie deren räumliche Verteilung lassen bestimmte Regionen als neue Märkte hervortreten. In weiterer Folge können diese Märkte, die mit Hilfe von GIS visualisiert und im Hinblick auf eine Werbemitteleinsatzplanung, die näher im Kapitel sieben beschrieben wird, als Informationsbasis dienen [vgl. 7.5 Weiterführendes Beispiel einer Werbemitteleinsatzplanung unter Zuhilfenahme von GIS, 118 ff.]. Die Analysen werden durch zahlreiche Abbildungen in Kapitel sechs und sieben veranschaulicht und kommentiert.

Zu Beginn des siebenten Kapitels werden die Lösungen der empirischen Fallstudie, so genannte „Hoffnungsgebiete“ definiert und räumlich dargestellt. Darauf folgend werden Methoden der Bewerbung der „Hoffnungsgebiete“ beschrieben. Anschließend wird der konzeptionelle Verlauf einer Werbemitteleinsatzplanung unter Zuhilfenahme der erarbeiteten Analysen der Fallstudie „DON GIL Donna“ vorgestellt. Durch die Anwendung von „GIS-Techniken“ in einem Unternehmen wie bei DON GIL Textilhandel GmbH ist es möglich, im Rahmen einer Werbemitteleinsatzplanung die Marketingaktivitäten räumlich genau zu differenzieren und aufeinander abzustimmen. Dies wurde von Beaumont veranschaulicht [vgl. Beau91, 140].

Kapitel acht gibt eine umfassende Zusammenfassung des empirischen Teils dieser Arbeit und fasst die Resultate der Analysen der Fallstudie “DON GIL Donna” zusammen. In weiterer Folge wird ein Ausblick gegeben, wie das Unternehmen DON GIL Textilhandel GmbH von GIS-Techniken und Geomarketing profitieren und somit die Kommunikationspolitik genauer auf den Kunden und seine Bedürfnisse ausrichten kann um in Zukunft Streuverluste zu vermeiden und somit Kosten im Bereich der Werbemitteleinsatzplanung zu minimieren.

2 Überblick über den Aufbau von Geomarketing und Geoinformatik

Ziel des zweiten Kapitels ist es, einen umfassenden Überblick über Geomarketing und Geoinformatik sowie die Definition der Begriffe wiederzugeben. In weiterer Folge wird die Datenbasis, d.h. die zum Einsatz kommenden Datentypen, erklärt. Die mikrogeographische Marktsegmentierung, die im Schlussteil dieses Kapitels behandelt wird, soll veranschaulichen wie Geomarketing in der Praxis eingesetzt werden kann.

2.1 Definition Geomarketing und Geoinformatik

Die erste deutschsprachige Definition des Begriffes „Geomarketing“ findet sich bei Kothe wieder. Kothe definiert Geomarketing als ein „bewusst auf bestimmte Standorte oder Räume unter Kenntnis der Standort- bzw. raumspezifischen Strukturen fokussiertes Marketing“ [vgl. Koth95, 2 ff.]. In dieser Arbeit wird der Begriff Geomarketing gemäß unten angeführter Definition von Schüssler verwendet. Grund dafür ist, dass in der deutschsprachigen Literatur bislang keine weiteren allgemeingültigen Definitionen dieses Begriffes entwickelt wurden.

„Geomarketing bezeichnet die Planung, Koordination und Kontrolle kundenorientierter Marktaktivitäten von Unternehmen mittels Geographischer Informationssysteme. Es werden Methoden angewendet, die den Raumbezug der untersuchten unternehmensinternen und –externen Daten herstellen, analysieren und visualisieren sowie diese Daten in weiterer Folge zu entscheidungsrelevanten Informationen aufbereiten“ [siehe Schu00, 9].

Diese Definition gliedert sich in zwei Teile: der erste Teil lehnt sich an bestehende Definitionen des Begriffes „Marketing“ an und beschreibt die drei Stadien desselben [vgl. KoBl01, 23 f.; vgl. Sche96, 34]: Planung, Koordination und Kontrolle. Ferner wird im ersten Teil erläutert, dass unter „Marketing“ der Einsatz von kundenorientierten Marktaktivitäten zu verstehen ist. Der zweite Teil obiger Definition lehnt sich an Definitionen von GIS an und stellt die Besonderheiten dieses Ansatzes dar, nämlich den räumlichen Bezug der untersuchten Daten [vgl. StEs90, 2 f.; Bart95, 12].

Im internationalen Sprachgebrauch, vor allem in der englischen Sprache, wird der Begriff „Geomarketing“ nicht als Oberbegriff für die oben genannten Aktivitäten, Methoden und Ziele verwendet, vielmehr wird dieser Ansatz zumeist mit „Business GIS“ umschrieben [vgl. Long95, 4 f.].

Geomarketing liegt gemäß obiger Definition am Überschneidungsbereich zahlreicher Disziplinen, wie Geographie, Informatik, Statistik, Ökonomie, Soziologie und Psychologie. Der methodische Rahmen des Geomarketings wird hierbei von Teilgebieten der Geographie, Statistik und Informatik (z.B. Herstellung, Analyse und Darstellung des Raumbezuges) definiert, während Teilbereiche der Ökonomie, Soziologie und Psychologie die wichtigsten Beiträge zu dessen Anwendung (z.B. Planung, Koordination und Kontrolle kundenorientierter Marktaktivitäten) liefern [vgl. Schu00, 10].

Die Abbildung 2.1 setzt sich mit den grundlegenden Komponenten von Geomarketing auseinander. Mit Hilfe von Verbindungsvariablen werden Geodaten und Marktdaten (z.B. interne Marktdaten wie Adressdaten von Kunden) miteinander verknüpft. Dies wird in der Regel mit einem GIS-Desktop Programm (z.B. ArcView™[1] von ESRI Plc.) durchgeführt. Danach werden die verknüpften Daten mit Hintergrundkarten versehen. Dadurch ist es möglich im jeweiligen Kartenausschnitt eine räumlich differenzierte Marktsituation mit Hilfe von präsentationsfertigen Grafiken zu visualisieren.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2 . 1 : Wie funktioniert Geomarketing? [nach Stau98]

Die Geoinformatik setzt sich mit dem Wesen und der Funktion der Geoinformation, mit ihrer Bereitstellung in Form von Geodaten und mit den darauf aufbauenden Anwendungen auseinander. Gelegentlich wird als Synonym dafür auch im deutschsprachigen Raum bereits der Begriff Geomatik (engl. Geomatics) verwendet [vgl. Bart00, 13]. Der Begriff der Geoinformation (GI) ergibt sich durch Spezialisierung auf Information, die orts-, lage-, raum- und zeitbezogenen Charakter hat. Auf die gleiche Art und Weise ergibt sich der Begriff der Geodaten. Die Vorsilbe Geo- ist charakteristisch für den deutschen Sprachraum. Im Englischen sagt man „Geographical Information“, „Geographical Information Systems“, „Geographical Data“. Man spricht auch von „spatial Information“ oder von „geo-spatial Information“ [vgl. Bart00, 13].

Vor allem auf PC-Basis haben sich GIS-Anwendungen durchgesetzt. Seit Anfang der neunziger Jahre ist GIS nicht mehr mit dem Einsatz von zeitaufwändigen, kostenintensiven und großen Rechenanlagen verbunden, sondern kann auf jedem Standard-PC als so genannte „Desktop-Anwendung“ ausgeführt werden. Durch diesen Umstand bedingt, sinken somit die Hardware- und Softwarekosten auf eine Größenordnung, welche die Fähigkeiten von GIS für alle Benutzergruppen zugänglich macht. Die unkomplizierte Datenintegration erleichtert ferner den Aufbau von in der Praxis benötigten Informationssystemen (IS). Zunehmend vereinfacht wird die Übernahme von Daten aus bereits bestehenden Informationssystemen oder Datenbanken in GIS durch Technologien wie z.B. SQL (Structured Query Language) und ODBC (Open Database Conn-ection).

2.2 Datenbasis

Alle Aktivitäten innerhalb des Geomarketing sind letztlich auf ein primäres Ziel ausgerichtet: Nämlich auf die Verbesserung der Qualität der marktrelevanten Maßnahmen von Entscheidungsträgern. Je höher die Versorgung mit qualifizierten und relevanten Informationen ist, desto höher kann die rationale Entscheidungssicherheit der ausführenden Personen bezeichnet werden.

Der Begriff „Geodaten“ hat sich im Sprachgebrauch der privatwirtschaftlichen Geomarketinganbieter als Bezeichnung für die Menge sämtlicher Daten etabliert, welche als Ausgangsbasis für Geomarketing-Aktivitäten dienen. Zwei unterschiedliche Geodaten-Sektoren sind hierbei zu unterscheiden:

Sämtliche geometrische Daten, welche einen expliziten Raumbezug in Form von einem oder mehreren geographischen Koordinatenpaaren aufweisen, werden als „raumbezogene Geodaten“ (engl. spatial data) bezeichnet, diese können eindeutig Punkten auf der Erdoberfläche zugeordnet werden. Diese raumbezogenen Geodaten werden in Kapitel 2.2.1 eingehend behandelt. Im Gegensatz dazu bezeichnet man als „attributbezogene Daten“, „thematische Daten“ oder „Sachdaten“ (engl. attribute data) die Menge aller Daten, welche bzgl. der raumbezogenen Daten eine erklärende Funktion innehaben. Attributedaten werden im Abschnitt 2.2.2 weitergehend analysiert.

Das Prinzip der Zuordnung von attributbezogenen Daten zu raumbezogenen Daten wird in Abbildung 2.2 verdeutlicht. Im rechten Teil der Abbildung sind Flächengeometrien zu erkennen, welche als räumliche Basis für die Zuordnung dienen. In diesem Beispiel handelt es sich um Postamtsbereiche. (PLZ_4 Gebiete). Jedes dieser Gebiete hat einen so genannten „PLZ_ID“, einen Identifikationscode, der auch als „Schlüssel“ bezeichnet wird. Mit diesem „Schlüssel“ können die jeweiligen Attributedaten eindeutig einer Gebietseinheit zugeordnet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2 . 2: Verknüpfung der PLZ-4 Gebiete mit der Attributetabelle anhand der PLZ_ID

Einerseits wird jedes Objekt von diesem Schlüssel eindeutig beschrieben, andererseits dient dieser Schlüssel auch als Zuordnungscode. Im oben dargestellten Fall in Abbildung 2.2 ist es der Postamtsbereich jeder Flächen-

geometrie. Der obere, linke Teil der Abbildung beschreibt einen Attributdatensatz und besteht aus einer Tabelle, welche Informationen über die einzelnen PLZ-Gebiete enthält. Im unteren, rechten Teil wird die Karte mit dem jeweiligen, ausgewählten PLZ-Gebiet dargestellt. Im konkreten Beispiel sind Informationen zur Anzahl der Kunden aus den PLZ-Gebieten aus Linz und der Linzer Umgebung gespeichert. Hier erscheint die jeweilige Postleitzahl als Spaltenbezeichnung. Die Zuordnung (1:1) der attributbezogenen Daten zu den raumbezogenen Daten der Karte wird durch den Pfeil symbolisiert.

Analog zu Abbildung 2.2 ist in Abbildung 2.3 die Verknüpfung von Attribute-

daten aller 5.750 Datensätze der DON GIL Donna Kundinnen mit den PLZ_4 Gebieten (1.810 Datensätze) über den Schlüssel „ZAEHLSP_ID“ ersichtlich. Mit Hilfe des Schlüsselfeldes „ZAEHLSP_ID“ wurde die tabellarische Verknüpfung in der Form 1:1 durchgeführt. Die Attributedaten - in diesem Fall die Kundinnendaten – wurden mit den raumbezogenen Daten, den Zählsprengeldaten verknüpft. Diese Datenbank Operation wurde mit Hilfe des „join“ Befehls des GIS-Desktop Programms Arc View™, Ver. 3.2a, durchgeführt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2 . 3: Verknüpfung der Kundinnendaten mit raumbezogenen Daten anhand der Zählsprengel_ID

2.2.1 Raumbezogene Daten

Raumbezogene Daten beschreiben in der Realität existierende Dinge, die eine geographische Eigenschaft besitzen und in einem Modell abgebildet werden. Dieses Modell ist eine Wiedergabe der tatsächlichen Begebenheiten, jedoch in der Regel in einem anderen Größenverhältnis. Durch den Maßstab wird das Verhältnis zwischen wahrer Größe und Modellgröße charakterisiert.

Eine der Aufgaben von GIS im Bereich des Geomarketing besteht in der Zuordnung, Eingabe und Verwaltung raumbezogener Daten, den so genannten Geometrien. In GIS können diese als Punkte, Linien oder Flächen (z.B. als Wohnadressen, Straßenzüge oder Postleitzahlgebiete) bestehen. Sie können deshalb als Träger attributärer Merkmale bezeichnet werden, da sie als raumbezogenes Bezugssystem für diverse attributsbezogene Datenquellen dienen. Die Mehrzahl der gegenwärtigen Softwareapplikationen im Geomarketing verwendet flächenhafte Daten, allerdings werden aufgrund einiger spezifischer Probleme immer öfter auch punkt- und linienförmige Daten eingesetzt.

Räumliche GIS-Daten werden in Österreich unter anderem von folgenden Stellen/Personen zur Verfügung gestellt: Zivilingenieure, dem Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen (BEV), dem Umweltbundesamt (UBA), den Landesregierungen und Gemeinden (z.B. Wien, ADV) sowie dem Österreichischen Statistischen Zentralamt (ÖSTAT). Das Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen (BEV) bietet Daten in vier verschiedenen Nutzungsarten und in vier verschiedenen Preisklassen an. Preisrelevant sind neben der Nutzungsart der Maßstab des Datenproduktes, Auflösung (z.B. bei Rasterdaten), sowie die gelieferten Thematiken. Die Gemeinde Wien verrechnet (z.B. bei der Mehrzweckkarte Wien) bei kleineren Abgabemengen einen Koordinatenpreis. Der Gesamtpreis eines Datenproduktes setzt sich in diesem Fall aus der Anzahl der Koordinatenpaare zusammen. Das ÖSTAT verrechnet Abfragen in Abhängigkeit der in Anspruch genommenen Datenmenge. Daneben gibt es zusätzlich die Möglichkeit, Zensusdaten auf Datenträgern (z.B. Disketten, Magnetbändern) zu erwerben.

Wichtig ist, dass seitens der Daten ein einheitlicher Raumbezug aufgewiesen wird. Bei Daten mit unterschiedlichem Raumbezug kann es zu unten ange-

führten Problemen in der Nutzung der Daten kommen:

- der bei der Datengewinnung verwendete Raumbezug stimmt nicht mit dem für die Auswertung überein
- das Aggregationsniveau, auf dem die Daten vorhanden sind, entspricht nicht der benötigten (feinen) Aggregationsstufe
- es kommt zu einer inhomogenen Flächenbedeckung der Daten

Zudem ist es von großer Wichtigkeit, die räumlichen Daten im richtigen Maßstab darzustellen. Für die Mehrzahl der Business-GIS Anwendungen sind

thematische Daten aus den Bereichen Demographie, Sozialstatistik oder Wirtschaft relevant, deren räumliche Bezugsebene (z.B. administrative Einheiten) im Maßstab 1:50.000 erfasst wird. Dieser Maßstab entspricht 213 Kartenblättern, die das gesamte Bundesgebiet Österreichs erfassen. Für die meisten

Business-GIS Anwendungen bieten räumliche Daten im Maßstab 1:100.000 bis 1:500.000 eine hinreichende Darstellungspräzision (z.B. das nationale Verkehrs-/Gewässernetz, Siedlungen oder administrative Grenzen).

In Österreich existieren über 17.000 Ortsteile, die in 2.050 Postamtsbereiche (PLZ-4-Gebiete) eingeteilt sind. Diese werden wiederum zu 77 Postleitzonen (PLZ-2-Gebiete) zusammengefasst. Diese 77 Postleitzonen werden in 9 Postleitzahlgebiete (PLZ-1-Gebiete) vereinheitlicht. Das österreichische Bundesgebiet besteht aus 9 Bundesländern, die in 121 politische Bezirke unterteilt sind. Diese 121 politischen Bezirke bestehen aus 2.500 Gemeinden, die aus 3.500 Zählgebieten bestehen. Die kleinsten mikrogeographischen Einheiten werden Zählsprengel genannt. Eine Ausnahme stellen in diesem Falle die Ballungsgebiete (z.B. Wien) dar: Hier wurde die kleinste Einheit, zur genaueren Darstellung der mikrogeographischen Struktur, auf Baublöcke heruntergebrochen. Wie in der Grafik der Abbildung 2.4 ersichtlich, existieren 8.900 Zählsprengel in Österreich. Das Gebäuderegister des ÖSTAT umfasst alle Meldeadressen der kleinsten räumlichen Aggregationsebenen (z.B. Zählsprengel im ländlichen Raum, Baublöcke in städtischen Gebieten). Die nachfolgende Abbildung 2.4 fasst dies nochmals in einer Graphik zusammen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2 . 4 : Österreichische Geo-Daten Infrastruktur für Business-GIS und Geomarketing [nach Stau98]

2.2.2 Attributbezogene Daten

In den vergangenen 10 bis 15 Jahren waren ökonomische und soziodemo-

graphische Informationen in einem zunehmend größeren Maße und in einer wesentlich höheren Detailgenauigkeit verfügbar [vgl. Mart95, 56]. Hiezu trug primär die Möglichkeit zur Bereitstellung großer Datenmengen in digitalen

Datenbanken bei.

Zu differenzieren sind grundsätzlich in erster Linie unternehmensinterne und

-externe Daten. Während für das Geomarketing relevante unternehmensinterne Daten bspw. aus Aufzeichnungen von Kundenumsätzen nach Postleitzahl-Gebieten oder raumbezogenen Vertriebsdaten gewonnen werden können, werden die unternehmensexternen Daten – wie etwa demographische, ökonomische oder soziale Strukturmerkmale – zu den bereits vorhandenen, zuvor erwähnten, Daten hinzugekauft. Tabelle 2.1 zeigt attributbezogene Daten sortiert nach den Kriterien Raumbezug, Herkunft der Daten, angewandte Erhebungsverfahre n und Unterscheidung nach Inhalt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2 . 1 : Beispiele von selektierten Attributedaten [nach Stau98]

Zur Darstellung von verschiedenen Attributedaten (z.B. punktbezogene Daten, linienbezogene Daten, flächenbezogene Daten) wird das Layer Modell verwendet. Das Layer Modell ist ein klassisches Konzept zur Visualisierung von Attributedaten in GIS. Hierbei wird jedes einzelne Attribut in einer separaten Informationsschicht erfasst. Alle Schichten müssen natürlich das gleiche Koordinatensystem, den gleichen Maßstab und den gleichen Raumausschnitt aufweisen. Wenn dies nicht der Fall ist müssen diese Daten entsprechend transformiert und von GIS bearbeitet werden. Bei der Kombination (Verschneidung, Vergleich) von zwei oder mehreren Schichten entstehen so genannte Ergebnislayer, die neu gebildete Geoobjekte mit algebraisch und/oder logisch kombinierten Attributen enthalten können. Für GIS ist diese Möglichkeit zur Neubildung von Geoobjekten mit kombinierten Attributen eine entscheidend wichtige Funktionalität und ein wesentlicher Unterschied zu konventionellen Informationssystemen. In der unten stehenden Abbildung 2.5 wird ein Layer Modell gezeigt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2 . 5 : Darstellung eines Layer Modells [nach ESRI01]

2.2.3 Demographische Daten

Unter demographischen Daten versteht man jene personenbezogenen Informationen wie z.B. Geschlecht, Alter, Bildungsniveau, Familienstand oder Religion. Führt das Unternehmen eine derart detaillierte Kundendatei, so können auch diese Informationen unternehmensintern ermittelt werden. In den meisten Fällen verfügen aber Unternehmen nicht über derart konkrete Aufzeichnungen. Aufgrund der vom ÖSTAT durchgeführten Volkszählungen ist es jedoch möglich, demographische Daten extern zu beschaffen. Die vom ÖSTAT alle zehn Jahre erhobenen Daten können gegen Entgelt in digitaler Form erworben werden. Um jedoch dem Datenschutz gerecht zu werden, sind diese Informationen nur zählsprengelgenau verfügbar. Mittels GIS wird es jedoch möglich, genau jene Zählsprengel zu filtern, die eine Konzentration von Personen mit ähnlichen oder sehr charakteristischen demographischen Ausprägungen aufweisen.

Die Vielfalt der in GIS verwendeten Daten ist sehr groß, dabei bilden die demographischen Daten der öffentlichen Statistik einen großen Anteil der Attributedaten – obwohl die Zahl der auf dem Markt befindlichen Datenpakete stetig wächst. Vor allem im englischen Raum verfeinern professionelle Datenanbieter die öffentlichen Daten und werden zu ‘value-added-resellers’ (VAR). Hinsichtlich der attributbezogenen Daten steht neben der öffentlichen Statistik ein breites Spektrum kommerzieller Anbieter zur Verfügung. Deren Strategie besteht zumeist darin, eine Vielzahl attributärer Daten unterschiedlicher Herkunft zu sammeln, aufzubereiten und auf ein einheitliches Bezugssystem anzuwenden.

2.3 Mikrogeographische Marktsegmentierung als Grundlage des Geomarketing

Einen der wesentlichsten Erfolgsfaktoren im Bereich Marketing stellt die gezielte Marktsegmentierung dar. Eine sorgfältig geplante und kalkulierte Marktauswahl entscheidet oftmals über den Erfolg oder Misserfolg einer Unternehmung. Eine Definition des Begriffes Marktsegmentierung im traditionellen Sinne formuliert SCHEUCH im folgenden Absatz:

„Marktsegmentierung befasst sich mit der unternehmenspolitischen Aufgabenstellung der Auswahl und Bearbeitung von Teilmärkten unter Anwendung des Ökonomitätsprinzips. Sie dient in erster Stufe der Abbildung des Marktes und so der Schaffung von Entscheidungsgrundlagen. In weiterer Folge ist eine Auswahlentscheidung aus alternativen Teilmärkten zu treffen. Daraus resultiert eine Marktbearbeitungsstrategie unter dem Aspekt der Differenzierung“ [siehe Sche81, 74].

Grundgedanke des Marktsegmentierungskonzepts ist es, in der Phase der Marktanalyse die Märkte differenziert zu betrachten und diese Teilmärkte mit entsprechend unterschiedlichen produkt-, preis- und kommunikationspolitischen Maßnahmen zu bedienen. Zweifellos ist die Entscheidung zugunsten einer differenzierten Marktbetrachtung und -bearbeitung mit kostenintensiven und ressourcenaufwendigen Maßnahmen für das Unternehmen verbunden. In Zeiten immer stärker „individualisierten“ Märkten stellt die Marktsegmentierung jedoch immer weniger eine Wahlmöglichkeit von der Gebrauch gemacht werden kann, als vielmehr eine unabdingbare Notwendigkeit um sich langfristig am Markt behaupten zu können [vgl. ArKo00, 180 ff.].

In der traditionellen Marktsegmentierung sind verschiedene Verfahren vorzufinden, von denen jedes eigene Kriterien festlegt, um aus der Grundgesamtheit von Konsumenten homogene Segmente zu bilden. Aufgrund der einseitigen Ausrichtung der Segmentierungskriterien, die jedes dieser Verfahren zur Auswahl stellt, gestaltet sich auch der Erklärungsgehalt entsprechend eingeschränkt. Erst fortgeschrittene Ansätze wie Life Style Analysen oder Modelle der sozialen Schichtung, bemühen sich um die Integration mehrerer Kriterienklassen in einem einzigen Segmentierungsmodell.

Im Rahmen der geographischen Segmentierung werden die Segmente anhand regional zusammenhängender Gebiete (z.B. Staat, Bundesland und Bezirk) oder anderer geographischer Kriterien bzw. Kategorien definiert. Für sich alleine betrachtet stellt die geographische Segmentierung aber keine Abgrenzung dar, die aus marketingbezogener Sicht dem Anspruch der Identifizierbarkeit des Kunden in ausreichendem Maße gerecht würde. Daher werden ergänzend soziodemographische, sozioökonomische, psychographische und verhaltenswissenschaftliche Merkmale hinzugezogen. Daraus können dann – wie in Tabelle 2.2 beschrieben – operationalisierbare Markt-Segmentierungsmerkmale abgeleitet werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2 . 2 : Markt-Segmentierungsmerkmale [nach ArKo00, 187]

Das Modell der räumlichen, mikrogeographischen Segmentierung versucht, bestimmte Konsumententypen anhand von mikrogeographischen Klassifizierungsmodellen zu bestimmen. Man versteht darunter eine regionale Feingliederung der Wohngebiete in so genannte Mikroparzellen, die ähnliche Wohnverhältnisse aufweisen. Von der „Neighbourhood-Affinität“ schließt man auf einen ähnlichen Lebensstil und ein ähnliches Kaufverhalten der Personen dieser Mikroparzellen [vgl. Holl04, 81]. Bildeten bis vor kurzem noch die Nielsen-Gebiete, Postleitzahlengebiete und Ballungsräume die Grundlage der geographischen Segmentierung, so bietet heute die mikrogeographische Segmentierung neben der regionalen Segmentierung auch Rückschlüsse auf sozioökonomische und psychosoziale Merkmale [vgl. Mart92, 48 f.].

Vorhandene Segmentierungskriterien werden hierbei nicht personenbezogen, sondern auf den Raum bezogen ausgewertet. In diesem Zusammenhang bedeutet dies, dass das Verhalten der Konsumententypen direkt mit ihrer räumlichen Mikroumwelt in Beziehung gesetzt wird. Es werden verhaltensorientierte und soziodemographische Kriterien räumlich in Beziehung gesetzt.

Wie bereits erwähnt, wird bei der Anwendung von Segmentierungsstrategien der Gesamtmarkt in Gruppen von Konsumenten mit möglichst gleichen oder ähnlichen Bedürfnissen aufgeteilt, diese werden wiederum gemeinsam analysiert und bearbeitet [vgl. Nits97, 358]. Die Segmentierung basiert infolgedessen auf der ungleichmäßigen Verteilung von Bevölkerungsgruppen über einzelne Teilregionen einer übergeordneten Raumeinheit und hat das Ziel, Märkte zu analysieren, geschäftliche Gelegenheiten zu finden und eine gute Wettbewerbssituation zu erlangen. Dabei ist die geographische Segmentierung, welche auf dem Nachbarschaftsprinzip basiert (‚gleich und gleich gesellt sich gern’), in Verbindung mit sozioökonomischen und demographischen Daten eine relativ einfache und gleichzeitig wirkungsvolle Segmentierungsstrategie. Das Nachbarschaftsprinzip geht von einer ungleichmäßigen Verteilung der Bevölkerung über die Teilgebiete aus. Diese Ungleichmäßigkeit ist darauf zurückzuführen, dass Personen mit ähnlichen sozioökonomischen Charakteristika sich in geographischer Nachbarschaft zueinander ansiedeln und ent-

sprechende Wohnviertel bilden [vgl. HaRu91, 3 - 16].

Es wird insbesondere auf Identifizierung und Lokalisierung von marketingspezifischen Zielgruppen Bedacht genommen. Diese können räumlich mit Hilfe so genannter „layer“, das sind Schichten (z.B. Kartenmaterial) die mit Hilfe von einem GIS-Desktop Programm (z.B. ArcView™, Ver. 3.2a) visualisiert werden. Die mikrogeographische Marktsegmentierung identifiziert und qualifiziert nicht nur Zielgruppen und bestimmte Absatzpotentiale, sondern lokalisiert sie auch im geographischen Sinne, sodass sie präzise erreichbar werden.

Geodaten und Marktdaten werden in der Regel mit Hilfe von Verbindungsvariablen verschnitten [vgl. 2.2 Datenbasis, 38], d.h. es wird aus zwei vorhandenen geometrischen Datenebenen durch Überlagerung eine neue Datenebene ermittelt [vgl. 3.5.3 Verschneidungen]. Aus den durch diesen Vorgang verschnittenen Daten lassen sich räumlich differenzierte Marktgebiete ableiten, die gezielt für weitere zielgruppenspezifische Marktanalysen verwendet werden können.

Diese Prozesse werden unter dem Begriff Geomarketing zusammengefasst. Hierunter versteht man die Anwendung Geographischer Informationssysteme (GIS) im Marketing [vgl. 2.1 Definition Geomarketing und Geoinformatik]. Die vielfach angeführten Marktgebietsstrukturanalysen bilden die Grundlage für zahlreiche Geomarketing Anwendungen deren Bausteine häufig die Analyse von Gebiets- und Kundenstrukturen sowie Entfernungsverteilungen ist.

Exakt ermittelte Daten über die demographische Situation in einer Gesellschaft (z.B. betreffend Bevölkerungsentwicklung, Ausbildungsstandards oder Berufsbilder der Wohnbevölkerung), sowie deren räumliche Verteilung lassen bestimmte Regionen als neue Märkte hervortreten und erlauben in weiterer Folge die Verfeinerung von räumlich differenzierten Marketingaktivitäten.

Durch den Einsatz eines GIS kann dem immer höher werdenden Bedürfnis nach Information unter Berücksichtigung räumlicher Aspekte Rechnung getragen werden. Mittlerweile bieten Unternehmen wie die Firma HEROLD GmbH räumlich verortete Daten (z.B. Gemeindegrenzen, Zählgebiete, Bezirksgrenzen) zusammen mit demographischen Daten auf CD-ROM an. Mit diesem Instrument lassen sich schnell und unkompliziert jene Regionen auffinden in

denen die zu bewerbenden Zielgruppen, im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung überproportional hoch repräsentiert sind. Durch „Überlagerung“ mehrerer

demographischer Merkmale lassen sich über ein Regionalprofil die interessanten Regionen eingrenzen und helfen so, neue Absatzgebiete zu erschließen.

Aus diesen Ausführungen ergibt sich, dass mittels eines GIS die Möglichkeit geboten wird, genau jene Regionen oder Gebiete aufzuzeigen, in denen die gesuchte Zielgruppe konzentriert auftritt. Die weiter unten stehende Abbildung 2.6 stellt eine Methodik einer Zielgruppen-Analyse mittels geographischer Marktsegmentierung auf der Basis einer bestehenden Unternehmensstrategie und vorhandenen internen Kundendaten dar. Diese internen Kundendaten werden sowohl hinsichtlich der räumlichen Verteilung der Kunden als auch bzgl. deren sozioökonomischer und soziodemographischer Zusammensetzung analysiert. Externe Marktdaten werden hinzugezogen und dienen als Basis des vorher aus den Kundendaten ermittelten Einzugsgebietes, der Analyse der Gebietsstruktur. Diese Untersuchung mündet zusammen mit der internen Kundenstrukturanalyse in der Analyse der aktuellen Penetration und der daraus abgeleiteten Potentiale. Die Ergebnisse des letztgenannten Schrittes beeinflussen die unternehmerische Strategie der Geschäftsleitung in Form der Gestaltung des Sortiments, der Produktgestaltung (z.B. Marketingpolitik hinsichtlich einer Produktindividualisierung) und somit auch das durchschnittliche Preisniveau der zu bewerbenden Produkte bzw. Produktgruppen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2 . 6 : Ablauf der Zielgruppenanalyse

3 Grundlagen von Geographischen Informationssystemen

In diesem Kapitel werden zunächst Definitionen von GIS vorgestellt. Da das zentrale Element dieser empirischen Arbeit auf der Anwendungsseite von GIS liegt, wird genauer auf die Anwendungsmöglichkeiten von GIS in Form von Abfragen und Analysen eingegangen. Der Schlussteil dieses Kapitels behandelt die kritische Auseinandersetzung mit GIS.

3.1 Definition geographischer Informationssysteme

Eine einheitliche Definition von GIS existiert derzeit nicht. Übereinstimmung bei allen Definitionen von GIS besteht lediglich darin, dass GIS rechnergestützte Informationssysteme sind, die „der Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und kartographischen Darstellung geographischer (d.h. räumlicher und raumbezogener) Informationen“ dienen [vgl. FiNi91, 3]. Durch GIS wird somit die Beschreibung und Analyse von real existierenden Gegebenheiten ermöglicht. Die spezielle Fähigkeit von GIS besteht unter anderem darin, dass die verarbeiteten Daten auf bestimmte Positionen der Erdoberfläche bezogen werden. Der entscheidende Unterschied zu anderen Informationssystemen besteht darin, dass der genannte räumliche Aspekt es ermöglicht, zusätzliche Visualisierungs- und Analysemöglichkeiten zu eröffnen.

GIS werden in vielen Bereichen, in unterschiedlichen Disziplinen und von sehr verschiedenen Benutzergruppen angewendet. Die nachfolgend aufgeführten Definitionen geben einen repräsentativen Querschnitt von GIS sowie deren Begriffsbestimmungen wieder:

„A GIS is an information system that is designed to work with data referenced by spatial or geographic coordinates. In other words, a GIS is both a database system with specific capabilities for spatially-referenced data, as well a set of operations for working with the data” [siehe StEs90, 2 f.].

„Ein GIS dient der Erfassung, Speicherung, Analyse und Darstellung aller Daten, die einen Teil der Erdoberfläche und die darauf befindlichen technischen und administrativen Einrichtungen sowie geowissenschaftliche, ökonomische und ökologische Gegebenheiten beschreiben“ [siehe Bart95, 12].

Die Definitionen von Star und Estes sowie die Definition von Bartelme berücksichtigen allein die technologische Seite von GIS. Burrough und McDonnel fügen einen weiteren wichtigen Aspekt hinzu: der Einsatz von GIS sollte immer auf ein bestimmtes Ziel ausgerichtet sein. Hiezu die unten angeführte Definition:

„A GIS is constituted by a powerful set of tools for collecting, storing, retrieving at will, transforming and displaying spatial data from the real world for a particular set of purposes“ [siehe BuMc98, 11].

Als wichtigstes Ziel einer Implementierung eines GIS führt Cowen, der somit mit seiner Ansicht noch einen Schritt weiter geht als Burrough, die Entscheidungsunterstützung an:

„A GIS is a decision support system involving the integration of spatially referenced data in a problem-solving environment“ [siehe Cowe88, 1551 - 1554].

Die Definition von Tomlinson baut auf Begriffsbestimmungen diverser Autoren auf und stellt Cowens Begriff der Entscheidungsunterstützung auf den unternehmensübergreifenden Planungs- und Managementbereich in den Vordergrund:

„Enterprise-wide GIS supports departmental business needs and strategic business decisions for multiple departments. The GIS becomes a powerful tool inside the organization: the GIS is in alignment with the strategic direction of the organization and supports strategic business decisions that have been recognized within the organization“ [siehe Toml03, 6].

Wie die technisch gehaltenen Definitionen von Star, Estes und Bartelme aufzeigen, kann ein GIS in vier Systemkomponenten unterteilt werden, auf die im Folgenden in der nachfolgenden Tabelle 3.1 eingegangen wird. Sämtliche GIS weisen eine gemeinsame Struktur auf. Sie bestehen aus mindestens vier, miteinander in Wechselbeziehung stehenden, Subsystemen. Die Dateneingabe führt über die vorhandenen Inputmedien (z.B. Tastatur, Maus, Digitalisierungstablett, Scanner oder diverse Wechseldatenträger) zur Datenbank. Die aufgenommenen Daten werden dort abgelegt und verwaltet. Die Datenbank selbst besteht aus einem Datenbank-Management-System (DBMS) und den aufgenommenen Daten. Diese Daten werden an das Datenverarbeitungs- und Analysesystem weitergegeben und nach erfolgreicher Operation die Ergebnisse wieder auf den Datenträger rückgespeichert. Innerhalb eines GIS besteht hiezu eine wechselseitige Beziehung.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3 . 1 : Systemkomponenten eines GIS [nach Schu00, 45]

Die in obenstehender Tabelle 3.1 aufgezählten Komponenten eines GIS werden über Benutzerschnittstellen miteinander verbunden. Die unten stehende Abbildung 3.1 veranschaulicht die Interaktion der Komponenten Dateneingabe, Datenspeicherung und Datenverwaltung, Datenmanipulation und Datenanalyse sowie die Präsentation und Visualisierung der Daten.

Die spezifische Betonung jeweils eines der oben genannten Elemente führt zu drei Blickwinkeln, aus denen GIS betrachtet werden können [vgl. Magu91, 13 f.]. Richtet sich das Hauptaugenmerk der Anwender auf die Möglichkeit der Datenverwaltung, ergibt sich der „Database View“. Wird dagegen der Datenmanipulations- und Analyseteil besonders betont, spricht man von der „Analysis View“. Hingegen entsteht der „Map View“ durch die Fokussierung auf die kartographischen Darstellungsoptionen von GIS.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3 . 1 : Basismodule eines GIS [nach Stau98]

3.2 Methodik Geographischer Informations-systeme

GIS-Methoden werden benötigt, um die integrierten Geodaten dazu zu nutzen, dass GIS und Geomarketing zu anwendungsorientierten Instrumenten der unternehmerischen Entscheidungsunterstützung werden [vgl. Open95, 159]. Für raumbezogene Analysemethoden stellt Geomarketing ebenso einen Anwendungsbereich dar. Durch die Methodik von GIS wird es möglich Kundendaten räumlich zu analysieren und das Direktmarketing durch die räumliche Darstellung der Kundendaten genauer auf den Kunden bzw. die Kundengruppen auszurichten.

GIS sind im Geomarketing unentbehrlich, da speziell auf diesem Gebiet die weitaus meisten Fragestellungen und die Verarbeitung großer Datenmengen voraussetzen [vgl. Magu95, 173]. Eine große Anzahl dieser Daten muss transformiert werden, um sie den anderen bereits vorhandenen Daten anzupassen (z.B. Integration), im Anschluss werden sie nach räumlichen Mustern analysiert. An die hierbei verwendete Hard- und Software stellt dieser Prozess z.T. hohe Anforderungen. Oft ist dabei jedoch der Einsatz von fortgeschrittenen Methoden nicht erforderlich, da mit den einfachsten Mitteln häufig die wichtigsten Erkenntnisse ermittelt werden können, wie es Openshaw formuliert:

„Seemingly, few organisations have as yet made much money out of applying sophisticated rather than simple spatial analysis technology in a marketing context“ [siehe Open95, 150].

Openshaw vertritt in diesem Zusammenhang die Ansicht, dass raumbezogene Analysen auf solche Methoden ausgerichtet werden sollten, die zur Darstellung geographischer Muster auf verschiedenen räumlichen Maßstabsebenen geeignet sind [vgl. Open95, 151]. In dieser Hinsicht ist wiederum die Stärke geographischer Informations-Systeme von großem Nutzen, Datenmodelle konstruieren zu können, die einen schnellen Wechsel zwischen verschiedenen Aggregationsebenen ermöglichen. Gleichwohl gilt es zu beachten, dass sich kein solches Modell neutral bzgl. der erzielten Erkenntnisse verhält: Jedes Modell stellt eine Abstraktion der Realität dar und beeinflusst die Ergebnisse der Analyse [vgl. Mart95, 62].

3.3 Generalisierung von Geometrie- und Attributedaten

Die Generalisierung der Geometrie- und Attributdaten stellt einen wichtigen Schritt auf dem Wege zur Abbildung von Daten innerhalb eines GIS dar. Das Ziel jeder Generalisierung ist es, „jene Inhalte, die für die Vermittlung eines bestimmten Themas selektiert wurden, so zu akzentuieren, dass diese Vermittlung möglich wirkungsvoll und störungsfrei wird“ [siehe Bart95, 383]. Letztlich geht es um die Interpretierbarkeit der Daten durch deren Aufbereitung zu Informationen, was einer Klassifikation entspricht [vgl. Erb90, 69 f.]. Dies geschieht häufig durch das bewusste Herabsetzen des Informationsgehaltes [vgl. Bart95, 383 f.].

3.4 Abfrageschemata

In Abfragen geht es hauptsächlich um die Interpretierbarkeit der Daten durch Aufbereitung zu Informationen, was einer Klassifikation entspricht [vgl. Erb90, 69 f.]. Dies geschieht häufig durch das bewusste Herabsetzen des Informationsgehalts. Bartelme nennt vier verschiedene Generalisierungsverfahren [vgl. Bart95, 383 f.]:

- Vereinfachung (Generalisierung im engeren Sinne)
- Zusammenfassung (Aggregation)
- Auswahl (Selektion)
- Zusätzliche Betonung und Verdrängung

Die Vereinfachung entspricht der Generalisierung im engeren Sinne. Die Aufgaben der Zusammenfassung können in den meisten GIS realisiert werden. Das Prinzip der Auswahl ist ein Entscheidungsproblem, während die zusätzliche Betonung und Verdrängung eine gestalterische, oft kartographische Aufgabe ist [vgl. Bart95, 384].

Eine weitere Möglichkeit der Generalisierung besteht bzgl. des obigen Szenarios in der Anwendung von Aggregationstechniken. Dazu werden bspw. alle Gemeinden eines Gebietskreises selektiert (z.B. alle Gemeinden des Bezirks Ried im Innkreis) und durch eine Operation zu einer neuen Fläche kombiniert, bzw. „verschmolzen“. Aus einer Vielzahl von Flächen werden somit neue Geometrien erzeugt. Dadurch können einheitliche Verkaufsbezirke anhand vorhandener administrativer Einheiten gebildet werden.

Im Zuge der Modellbildung erfahren auch die im GIS enthaltenen Attributedaten eine Generalisierung. So werden die Attribute (z.B. Sachdaten) von Geometrien durch den Benutzer diskreten Klassen zugeordnet. Der oftmals stetige Charakter der Daten geht dabei allerdings verloren. In GIS entsprechen diese Klassen oft den Ebenen oder auch „Layern“, „Shapes“ oder „Relationen“ genannt, in welchen geometrische Objekte gleichen Typs zusammengefasst werden [vgl. Bart95, 169].

[...]


[1] ArcView™ ist ein Desktop GIS System aus dem Hause ESRI Plc. Es verwendet das ARC/INFO Daten-format und besitzt sehr leistungsfähige GIS Analysefunktionen. [vgl. ArcA98, 63].

Details

Seiten
149
Jahr
2005
ISBN (eBook)
9783638361767
ISBN (Buch)
9783638772402
Dateigröße
9.9 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v36600
Institution / Hochschule
Wirtschaftsuniversität Wien – Institut für BWL und Wirtschaftsinformatik
Note
Gut
Schlagworte
Optimierung Werbemitteln GIS-Techniken Beispiel Textilkonzerns

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Titel: Optimierung von Werbemitteln anhand von GIS-Techniken am Beispiel eines Textilkonzerns