Location Intelligence

Die Umsatzprognosen von Peugeot Citroen basieren auf höchst präzisen Daten

Peugeot nutzte zur Berechnung von durchschnittlichen Fahrzeiten Daten von Millionen von Autofahrten, die TomTom-Nutzer die gesamte Woche über zwischen 7 und 19 Uhr unternommen hatten.

Kundenprofil

Britische Niederlassung eines französischen Automobilherstellers

Europas zweitgrößter Automobilhersteller

10.000 Verkaufsstellen und Vertragswerkstätten auf der ganzen Welt

Geschäftsziele

Optimierte Umsatzprognosen

Daten zu Händlern mit den besten Verkaufszahlen

Schnellere Reaktion auf Ausschreibungen zu Flottenkäufen

Nutzen

Verbesserte Genauigkeit von Prognosen zu Fahrzeiten

Realistischerer Überblick über das Umsatzpotenzial

Größeres Verständnis von Verkehrsmustern und Straßenzuständen

Technologie

MapInfo Pro™

MapInfo Pro™ ist die Desktop-Lösung zur Erfassung, Bearbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten mit Raumbezug.

Weitere Informationen

Überblick

„Meine Rolle als Netzwerkplaner hat dies vollkommen verändert. Wir müssen unsere Fahrzeitberechnungen nicht mehr rechtfertigen, und die Händler haben volles Vertrauen in die ihnen von uns bereitgestellten Informationen.“ Andrew Bury,
Network Planning Manager,
Peugeot Citroën Automobiles, UK Ltd

Peugeot Citroën Automobiles UK (PCA) unterhält im gesamten Vereinigten Königreich ein Netzwerk von Vertragsautohäusern und zielt darauf ab, dass so viele potenzielle Kunden wie möglich in unmittelbarer Nähe zu einer Verkaufsstelle oder einer Werkstatt leben, diese mit dem Auto also schnell erreichen können. Das Unternehmen macht daher zur Planung seines Netzwerks aus Vertragshändlern und zur Zuweisung optimaler Umsatzziele und Gebiete umfangreichen Gebrauch von Daten zu Fahrzeiten.

Unter Verwendung der Software MapInfo Professional und MapInfo Drivetime von Pitney Bowes sowie von TomTom-Geschwindigkeitsprofildaten kann das Unternehmen diese Berechnungen auf der Grundlage präziser Informationen anstellen, die auf Millionen von realen Autofahrten beruhen. Folglich haben Händler volles Vertrauen in die Zuverlässigkeit der ihnen bereitgestellten Informationen.

Geschäftsanforderungen

Das Unternehmen hatte wenig Vertrauen in die zugrunde liegenden Daten und folglich in die Zuverlässigkeit seiner Prognosen, da es sich lediglich auf allgemeine Daten zur Fahrzeit stützte, die nur unter Berücksichtigung der Zeit für eine bestimmte Strecke, also der Entfernung und der Geschwindigkeitsbeschränkungen, berechnet wurden. Beispielsweise stellten Händler häufig ihre vorgegebenen Einzugsgebietsgrenzen infrage, da eine mit 30 Minuten angesetzte Fahrt in Realität je nach Straßenzustand und -art sowie Verkehrsaufkommen viel kürzer oder länger dauern könnte.

Dieser Mangel an Informationen machte es schwierig, genaue Umsatzziele für einzelne Standorte festzulegen, da dafür das gesamte Branchenvolumen und Zahlen zum Fahrzeugbestand (also die Anzahl von potenziellen Kunden für Neufahrzeuge und spätere Wartungs- und Reparaturarbeiten innerhalb jedes einzelnen Gebiets) bekannt sein mussten. Aus diesem Grund suchte das Unternehmen nach einer Möglichkeit, auf genaue Fahrzeitdaten zuzugreifen und diese Daten mit Branchendaten zu kombinieren, damit es das wahre Umsatzpotenzial seiner bestehenden Verkaufsstellen und Werkstätten berechnen könnte.

Des Weiteren wollte es Daten zu Fahrzeiten in sein System zur Erstellung von Gravitätsmodellen integrieren, um die Expansion oder Zusammenlegung bestehender Verkaufsstellen zu optimieren.

Lösung

PCA implementierte eine individuell zugeschnittene Version von MapInfo Drivetime in Kombination mit TomTom-Geschwindigkeitsprofildaten. Damit wollte das Unternehmen verstehen, wie gut die einzelnen Verkaufsstellen und Werkstätten innerhalb der standardmäßigen Öffnungszeiten per Auto zu erreichen sind.

Die Software berechnet die durchschnittlichen Fahrzeiten automatisch auf der Grundlage von Millionen von Autofahrten, die Nutzer des Satellitennavigationssystems TomTom eine gesamte Woche lang zwischen 7:00 und 19.00 Uhr unternommen haben.

Diese Daten werden dann in MapInfo Professional angezeigt, einer Softwarelösung von Pitney Bowes für komplexe Visualisierungen und Analysen. Anschließend werden die Daten mit demografischen Daten anderer Quellen abgeglichen, um weitere Erkenntnisse gewinnen zu können. Beispielsweise kann jedes Gebiet, das einer Werkstatt zugewiesen ist, mit der DVLA-Datenbank abgeglichen werden, um entsprechend der Anzahl von Peugeots oder Citroëns im Alter von ein bis sieben Jahren, die innerhalb dieses Einzugsgebiets registriert sind, die Umsatzziele festzulegen. Die Leistung jeder Verkaufsstelle kann an den Branchendaten gemessen und entsprechend der Anzahl konkurrierender Händler in diesem Gebiet und ihres Anteils an den gesamten Neufahrzeugverkäufen innerhalb eines Postleitzahlengebiets beurteilt werden.

Da es wichtig ist, über Änderungen am nationalen Verkehrsnetz auf dem Laufenden zu bleiben, können die Daten nach Bedarf aktualisiert und auf einfache Weise über eine Netzwerkdatei in MapInfo Professional importiert werden.

Nutzen

„Diese zusätzlichen Erkenntnisse, die wir dank dieser Lösung gewinnen, sind von unschätzbarem Wert, wohingegen die Lösung selbst überaus kostengünstig ist. Es lässt sich nicht leugnen, dass diese Tools uns ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis bieten.“ Andrew Bury,
Network Planning Manager,
Peugeot Citroën Automobiles, UK Ltd

Seit Berücksichtigung der TomTom-Geschwindigkeitsprofildaten gingen bei der für die Netzwerkplanung zuständigen Abteilung von PCA keine Anfragen zur Genauigkeit von Daten zu Fahrzeiten mehr ein. PCA war von der Lösung so begeistert, dass es TomTom-Geschwindigkeitsprofildaten als Grundlage für sein individuell zugeschnittenes System zur Erstellung von Gravitätsmodellen auswählte.

Die Netzwerkplanung bei PCA basiert nun auf den nach Möglichkeit genauesten Daten. Es müssen daher im Rahmen von wichtigen Entscheidungen mit weitreichenden Auswirkungen für das Unternehmen keine Spekulationen mehr angestellt werden. Von den Vorteilen der Lösung profitieren auch weitere Abteilungen des Unternehmens. Der Vertrieb der einzelnen Marken beispielsweise nutzt die Berechnungen der Software im Zusammenhang mit großvolumigen Fuhrparkausschreibungen.

Die Integration in das unternehmenseigene System zur Erstellung von Gravitätsmodellen kommt Maßnahmen zur Netzwerkoptimierung zugute. Durch bessere Daten zu Fahrzeiten können beispielsweise Abschätzungen zu finanziellen Auswirkungen der Eröffnung, Schließung oder Verlegung einer Verkaufsstelle oder eines Autohauses innerhalb des Netzwerks auf das Unternehmen als Ganzes verbessert werden.