Die Location Intelligence Trends 2023

In dem Maße, in dem Unternehmen versuchen, das Beste aus fortschrittlichen Analysen herauszuholen, entdecken die Spitzenreiter den einzigartigen Wert des physischen Standorts. Praktisch jeder verfügbare Datenpunkt ist mit einer geografischen Komponente verbunden.

Geschäftskunden haben in der Regel eine physische Präsenz in Form von Büroflächen, Einzelhandelsstandorten, Lagern oder Produktionsanlagen. Einzelne Verbraucher können mit einer Postadresse, einem Wohnsitz, Ferienimmobilien usw. verbunden sein. Die öffentliche Infrastruktur besteht aus Brücken, Gebäuden und Büros und umfasst einzelne Vermögenswerte wie Straßenlaternen, Gullydeckel und sogar Mülltonnen.

Auch der Standort kann dynamisch sein. Die Verbraucher strömen in ein belebtes Einkaufsviertel hinein und wieder heraus, und die Verwendung dieser aggregierten und anonymisierten Daten kann wichtige Muster aufzeigen, die genutzt werden können, um:

• Verbesserung der Reichweite und Relevanz von gezielten Marketingbotschaften
• die Auswahl von Einzelhandelsstandorten zu verbessern
• wertvolle Informationen für Stadtplaner zu liefern

Auch das Wetter und der Straßenverkehr sind dynamisch – sie ändern sich ständig, sind aber für Unternehmen, Behörden und Privatpersonen äußerst relevant.

Location Intelligence ist ein wichtiges Bindeglied, das vorhandene Datenelemente mit dem sie umgebenden geografischen Kontext verbindet. Wenn Sie wissen, wo Ihre Kunden wohnen, können Sie beispielsweise aussagekräftige Erkenntnisse über ihr Einkommensniveau, ihren Lebensstil und den Zugang zu Dienstleistungen gewinnen.

Mit Blick auf das Jahr 2023 stellen wir Ihnen hier einige wichtige Trends im Bereich Location Intelligence vor, von denen wir erwarten, dass sie im kommenden Jahr einen erheblichen Geschäftswert schaffen werden.

Trend 1: Ortung in Echtzeit

Die zunehmende Verbreitung von Smartphones und die rasche Einführung von IoT-fähigen Geräten ermöglichen es, mehr standortbezogene Daten als je zuvor zu erfassen. Gleichzeitig wird mit der fortschreitenden Einführung von 5G die Abdeckung weiter zunehmen, so dass Unternehmen und Behörden schneller als je zuvor Zugang zu standortbezogenen Daten erhalten.

Die COVID-Krise bietet ein anschauliches Beispiel dafür, wie standortbezogene Daten genutzt werden können, um Probleme im Bereich der öffentlichen Gesundheit anzugehen, z.B. um die Ausbreitung des Virus zu verfolgen und Einzelpersonen die Möglichkeit zu geben, sich über eine mögliche Gefährdung informieren zu lassen. Viele vorausschauende Fachleute, wie z.B. die Experten der Johns Hopkins University, haben Dashboards entwickelt, die Echtzeit-Updates über die Anzahl der aktiven Fälle, die Heilungsraten und die Todesfälle liefern.

Marketingexperten sind sich der Möglichkeiten bewusst und nutzen die aggregierten und anonymisierten Daten zur menschlichen Mobilität, um Besuchs- und Reisetrends zu verfolgen, Marketingbotschaften anzupassen und das Einkaufserlebnis der Verbraucher zu verbessern.

Die Verantwortlichen in der Lieferkette überwachen aktiv, woher die Materialien kommen und wohin sie gehen – die Visualisierung ganzer Lieferketten bedeutet, dass die Verantwortlichen mögliche Probleme erkennen und proaktiv alternative und wichtige Methoden zur Fortsetzung des Warenflusses planen können. In einigen Fällen werden auch die Besucherströme überwacht und Veränderungen in den Verkehrsmustern festgestellt, um die Bestände an bestimmten Standorten besser zu verwalten. Mithilfe von Location Intelligence können Unternehmen erkennen, wo Risiken bestehen, und die Routen entsprechend anpassen, um Störungen auf möglichst kosteneffiziente Weise zu vermeiden.

Trend 2. Demokratisierung von Standortinformationen

Dieselbe Echtzeitfähigkeit greift auch auf die Welt der Verbraucher über. Paketzusteller bieten minutengenaue Updates auf der Grundlage der Echtzeitverfolgung von Lieferfahrzeugen.

Ortsbezogene Intelligenz verbessert die Mapping-Fähigkeiten – insbesondere für Innenbereiche wie Einkaufszentren, Flughäfen und Universitätsgelände. Reisende können jetzt beispielsweise leichter als früher durch unbekannte Flughäfen navigieren, indem sie sich die Route anzeigen lassen, die sie zum nächsten Flugsteig führt. Ebenso können sie schnell und einfach den Standort von Restaurants, Geschäften, Toiletten und anderen wichtigen Einrichtungen bestimmen.

GPS-fähige Smartphones bieten eine einfache Möglichkeit, die Öffentlichkeit über drohende Gefahren zu informieren. Katastrophenschutzbehörden können Warnungen vor drohenden Überschwemmungen, Tornados oder Sturmfluten übermitteln und so ein breites Publikum mit äußerst relevanten Informationen erreichen. Universitäten setzen ähnliche Mechanismen ein, um bei drohenden Gefahren für die Sicherheit der Studenten Schutzräume anzuordnen.

Fitness-Tracker und ortsbezogene Smart Tags werden ebenfalls immer beliebter und eröffnen eine Reihe neuer Anwendungsmöglichkeiten. Die beliebten AirTags von Apple beispielsweise werden in erster Linie zum Auffinden verlorener Gegenstände verwendet, aber mit zunehmender Verbreitung ist es nur eine Frage der Zeit, bis diese IoT-Geräte für Verbraucher weitere Einsatzmöglichkeiten finden.

Trend 3. Künstliche Intelligenz gewinnt an Zugkraft

Vorausschauende Unternehmen haben in großem Umfang auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML) gesetzt. Diese Wetten zahlen sich aus, da die Unternehmensleiter die Leistungsfähigkeit der kontinuierlichen Analyse von sehr großen Datensätzen entdecken.

Das maschinelle Lernen zielt darauf ab, bisher unentdeckte Korrelationen und Muster zu erkennen, die dann zur Vorhersage der wahrscheinlichsten zukünftigen Ergebnisse genutzt werden können. Versicherungsunternehmen beispielsweise nutzen KI, um ihr Risikoverständnis zu verfeinern und eingehende Forderungen nach der Wahrscheinlichkeit eines Betrugs zu bewerten. Finanzinstitute verwenden ähnliche Algorithmen, um Muster bei Kreditkartenbetrug zu erkennen. Natürlich spielt bei all diesen Anwendungsfällen die Ortskenntnis eine wichtige Rolle.

Modelle für maschinelles Lernen müssen mit Basisdaten trainiert werden, bevor sie aussagekräftige Muster und Korrelationen erkennen können. Größere Datensätze bieten eine reichhaltigere Grundlage für ein solches ML-Training. Standortbezogene Daten sind in dieser Hinsicht besonders wertvoll, da sie die Tür zu einer großen Menge an Informationen über den betreffenden Bereich öffnen.

Um beispielsweise das Kaufverhalten Ihrer Kunden und anderer Kunden in Ihrem Markt zu erkennen, ist es sehr hilfreich, Ihre ML-Algorithmen mit Ihren Geschäftsdaten darüber zu füttern, wo diese Kunden leben, arbeiten, einkaufen und spielen. Standortinformationen verknüpfen den Standort eines Verbrauchers in Zeit und Raum mit einer Reihe verschiedener Datenpunkte, die die Effektivität von KI/ML-Modellen erhöhen können.

Trend 4. Eine Vielzahl von neuen Anwendungsfällen entsteht

Versicherer, Finanzinstitute, Immobilienunternehmen, Einzelhändler und Telekommunikationsunternehmen waren die ersten Anwender der Location-Intelligence-Technologie, aber es entstehen jeden Tag neue Anwendungsfälle für Location Intelligence. Die COVID-Pandemie hat den Wert von Geodaten unterstrichen, insbesondere wenn Echtzeit-Standortinformationen von Mobiltelefonen und IoT-Geräten verfügbar sind. Das hat vielen die Augen geöffnet, deren traditionelles Verständnis von Analytik sich auf statische interne Daten konzentrierte.

Die Regierungen nehmen sehr schnell Fahrt auf, indem sie Standortinformationen nutzen, um das Engagement und die Zufriedenheit der Bürger zu verbessern. Smart-City-Initiativen steigern die Effizienz durch die Automatisierung von Prozessen und die Rationalisierung von Abläufen. Die meisten Gemeinden leeren zum Beispiel routinemäßig ihre öffentlichen Müllbehälter, selbst wenn diese fast leer sind. Mit IoT-Sensoren und geografischen Karten können diese Ressourcen für die Müllabfuhr effizienter genutzt werden. Darüber hinaus können die Stadtverwaltungen neue Erkenntnisse darüber gewinnen, wie und wann die Bürger städtische Parks, Straßen und Einrichtungen nutzen.

Die Zahl der neuen Anwendungsfälle explodiert, da Führungskräfte in Unternehmen und im öffentlichen Sektor neue Wege entdecken, um aus Datenanalysen einen Mehrwert zu ziehen. Location Intelligence fügt praktisch jeder derartigen Initiative eine leistungsstarke kontextbezogene Komponente hinzu.

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