Datengesteuertes Management von Handelsimmobilien bei maximalem ROI.

Immobilieneigentümer sollten Markt- und Kundendaten nutzen, um widerstandsfähige Standorte zu identifizieren. Durch die Analyse des lokalen Nachfragepotenzials, der Passantenfrequenz, der Sättigung in verschiedenen Branchen, des Wettbewerbsdrucks und der demografischen Stärke können Eigentümer Investitionsmöglichkeiten objektiv prüfen und riskante Standorte mit geringem Potenzial vor der Übernahme vermeiden

Wer sich ausschließlich auf die historische Leistung verlässt, ignoriert die aktuelle Marktsättigung, das sich verändernde Kundenverhalten, Wettbewerbsverschiebungen und das zukünftige Potenzial. Leistungen in der Vergangenheit sind keine Garantie für künftige Stabilität, was ohne aktuelle Daten zu falschen Preisen, unsicherer Mieternachfrage und suboptimalen Portfoliorenditen führt.

Qualitativ hochwertige Standortdaten verringern die Unsicherheit, da sie es den Eigentümern ermöglichen, das Marktpotenzial zu kartieren, unterversorgte Gebiete zu erkennen, den Wettbewerbsdruck zu bewerten und Leistungsszenarien zu simulieren, bevor sie einen Markt erschließen. Dies verhindert Rätselraten, beschleunigt die Entscheidungsfindung und maximiert den ROI.

Eigentümer können geeignete Mieter identifizieren, indem sie Marktsättigungskarten, demografische Profile und die Dynamik der benachbarten Einzelhändler kombinieren, um festzustellen, wo bestimmte Einzelhandelskategorien unterrepräsentiert sind. Dadurch werden unterversorgte Segmente und ideale Übereinstimmungen für einen Standort aufgedeckt, was den Vermietungserfolg und die Passung zwischen Mieter und Standort verbessert.

Daten unterstützen die Gewinnung hochwertigerer Mieter durch automatisierte Standortberichte, die das Kundenpotenzial, Einzugsprofile und Leistungsprognosen aufzeigen. Klare, objektive Einblicke in die Stärken eines Standorts und seine Wettbewerbsposition machen Mietangebote überzeugender und glaubwürdiger.

Die Kosten können durch die Internalisierung von Analysen, die Automatisierung von Modellierungsprozessen und den Verzicht auf teure externe Studien gesenkt werden. Wenn Teams Szenarien selbst durchführen können, gewinnen sie sowohl finanzielle Kontrolle als auch schnellere Durchlaufzeiten.