Standortdaten & Geodaten

Dank qualitativ hochstehenden Standortinformationen zu besseren Entscheidungen

Einheitliche und strukturierte Datengrundlage

Standort­informationen sind für viele Entscheidungs­träger/innen ein zentraler Bestand­teil der daten­basierten Entscheidungs­findung. Das gesamte Internet, wie beispiels­weise Google Maps, öffentliche Statistik­ämter oder Open Data Portale, bieten eine unendliche Vielfalt an Daten­quellen mit granularen Standort­daten.
Alle diese Daten sind jedoch unstrukturiert und nicht einheitlich vor­handen. Der Novalytica Daten­pool erhebt, säubert und aktualisiert diese Daten, damit eine einheitlich, qualitativ hoch­stehende Daten­grund­lage zur Verfügung steht für darauf aufbauende Analysen.

Dank der intelligenten Verknüpfung der verschiedenen Datenquellen lassen sich unterschiedliche Use Cases aus den Daten generieren. Der Novalytica Datenpool übernimmt alle Aufgaben der Daten-Vorverarbeitung für Sie, so dass Sie sich zurücklehnen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können: Die Analyse.

Datenzugriff via API

Datenlieferung als Excel/CSV

Dashboard

Use Cases

Immobilien

Standort- und Marktanalyse

Die präzisen Standortdaten ermöglichen es, im Rahmen einer Standort- oder Marktanalyse (zum Beispiel für eine Immobilienbewertung oder -suche) alle relevanten Daten an einem Ort verfügbar zu haben. Dies können einerseits soziodemographische und ökonomische Daten zum Makrostandort, als auch lokale Gegebenheiten (Mikrolage) sein, beispielsweise die Nähe zur nächsten ÖV-Haltestelle oder lokale Mietpreise. Immobilienmarkt-Kennzahlen ermöglichen es, ein klares Bild des Angebots und der Nachfrage zu zeigen.
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Marketing

Ziel­gruppen­spezifisches Targeting mit regionalen Daten

Durch die Verknüpfung verschiedener Standortdaten kann ein feinmaschiges Informationsnetz über die ganze Schweiz gesponnen werden. Mit einer Vielzahl von Kriterien kann so nach potenziell interessanten Gebieten gefiltert werden. Ein Unternehmen, das beispielsweise Fahrzeuge im höheren Preissegment vertreibt, könnte dank diesen Standortdaten spezifisch Personen ansprechen, die in Regionen mit höherem Einkommen und schlechtem Anschluss an den öffentlichen Verkehr, sowie in einem Quartier mit einem hohen Anteil an Einfamilienhäusern wohnen.

Vertrieb

Mehrwert durch Verknüpfung mit CRM-Daten

Firmenintern sind meist bereits Standortdaten in Form von Adressen vorhanden, zum Beispiel im CRM. Gleichzeitig fehlen oft verschiedene soziodemographische und ökonomische Attribute der Kunden. Der Novalytica-Datenpool kann direkt in das interne CRM eingebunden werden, damit bestehenden Kontakte mit weiteren Geoattributen angereichert werden können. Dadurch können weitere Erkenntnisse zum Kundenstamm generiert werden. Dies ermöglicht es, die Segmentierung zu verfeinern und Marketingmassnahmen gezielter auszuführen.
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Ihr Ansprechpartner

Dr. Massimo Mannino

+41 44 508 16 89

Haben Sie Fragen zum Datensatz oder möchten Sie mehr erfahren?

Gerne stellen wir Ihnen den Datensatz in einem persönlichen Austausch vor.

News

Digitale Evolution in der Immobilienbranche

Die Immobilienbranche, lange als zurückhaltend geltend, erkennt zunehmend das Potenzial digitaler Lösungen, um Effizienz zu steigern, Kosten zu reduzieren und das Kun-denerlebnis zu verbessern. Dieser Bericht beleuchtet, wo die digitale Evolution der Immobilienwirtschaft steht und wohin sie sich entwickeln könnte.

EVU Marktatlas B2B & B2C 2024

Die bislang grösste und umfassendste Studie von privaten Energiekunden 2022 von Novalytica und YouGov (ehemals Link) geht in die zweite Runde. Neben über 10’000 Privatpersonen wurden neu auch über 1500 Energie-Entscheidungsträger in Unternehmen befragt.

Die Ambit Group und Novalytica gehen neu gemeinsame Wege

Die digitale Transformation von Unternehmen und Organisationen schreitet exponentiell voran. Microsoft hat eine Ära mit vielen neuen KI-basierten Lösungen und modernsten Analytics-Möglichkeiten eingeläutet. Viele Organisationen, die in der Microsoft-Welt zu Hause sind, streben nach der Digitalisierung von Geschäftsvorgängen und nach der gewinnbringenden Nutzung der darin vorhandenen Daten.

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