Erläuterungen zu den MOSAIC und Objektumfeld-Daten in IMMOMENT

Transkript

1 Erläuterungen zu den MOSAIC und Objektumfeld-Daten in IMMOMENT microm Mikromarketing-Systeme und Consult GmbH Hellersbergstr Neuss Tel.: Fax: mailto: info@microm-online.de Copyright by microm, Neuss, Februar 2002 Dieses Dokument darf ganz oder teilweise nur mit vorheriger schriftlicher Genehmigung des Eigentümers bzw. entsprechend der mit dem Eigentümer abgeschlossenen Nutzungsvereinbarung benutzt, veräußert, lizenziert, übertragen, kopiert oder reproduziert werden.

2 Inhaltsverzeichnis 1 MOSAIC - Einführung MOSAIC Typologie MOSAIC Typen - Landschaft MOSAIC Typen - Tabelle MOSAIC Typen - Portraits Erläuterung einzelner Variablen im Objektumfeld Haustyp Straßentyp Status Ausländeranteil Kaufkraft Gemeindegröße Gemeindetypen MOSAIC Risiko Umsetzung Anwendungsmöglichkeiten MOSAIC Mobilität Einführung Umsetzung Umzugsvolumen Umzugssaldo Fluktuation Zum Anbieter...27 microm

3 1 MOSAIC - Einführung Immer mehr setzen sich in der Marketingpraxis die Verfahren der microgeographischen Marktsegmentierung durch: diejenigen Gebiete oder Adressen, in denen Kunden mit einem spezifischen Konsumverhalten zu erwarten sind, werden direkt und gezielt bedient. Dem liegt die Tatsache zugrunde, dass Menschen, die im gleichen Umfeld wohnen meist auch einem gleichartigen Sozialmilieu angehören und ähnliche Bedürfnisse und Verhaltensweisen erkennen lassen. Zwischen der räumlichen und der sozialen Nähe von Menschen gibt es deutliche Zusammenhänge. Die Qualität einer microgeographischen Marktsegmentierung hängt von zwei Elementen ab: von der Erklärungskraft der inhaltlichen Merkmale und von der Feinheit des räumlichen Rasters. In MOSAIC sind Daten vor allem zu den folgenden Sachverhalten eingegangen, die entweder den Haushalt oder das weitere Umfeld beschreiben: Geographische Informationen, z.b. die Lage im Raum bzw. im Stadtgebiet sowie Informationen zur Bebauungsstruktur (Haustyp, Straßentyp) etc. Ökonomische Informationen, z.b. der soziale Status, die berufliche Qualifikation oder die statistische Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen etc. Demographische Informationen, z.b. das Alter des Haushaltsvorstandes, die Wahrscheinlichkeit von Singlehaushalten etc. Die Basisdatenbank ist ein Produkt der Kooperation mehrerer Partner, die ihre Datenbestände in anonymisierter Form eingebracht haben, wie der Verband der Vereine Creditreform. Im Rahmen eines speziellen Auftrages konnten auch PKW Bestandsdaten des Kraftfahrtbundesamtes (KBA) aufbereitet werden. Diese Informationen liegen grundsätzlich für sämtliche (rund 34 Mio.) Haushalte Deutschlands vor und werden für die rund 17 Mio. Häuser ausgewiesen. Für die Analyse werden - aus Gründen des Datenschutzes - mehrere zu einem Wohnumfeld gehörende Häuser zu einem virtuellen microgeographischen Segment gebündelt, das mindestens 5, durchschnittlich 8 Haushalte umfasst. Dabei erfolgt eine Begehung der Straßen im Computer. Zunächst werden die Häuser danach geprüft, ob wenigstens 5 Haushalte darin vorkommen. Große Häuser bilden also eigene Segmente. Wo dies nicht gegeben ist, werden in jeder Straße strukturähnliche Häuser zu Segmenten zusammengefasst, in denen zusammen mindestens 5 Haushalte vorkommen. Gleichzeitig werden die Einzeldaten zu aussagefähigen Strukturindikatoren für die Segmente verdichtet, und die Information wieder pro Haus als Datei aufbereitet. Insgesamt fließen weit über eine Milliarde Einzelinformationen mit ein. microm

4 2 MOSAIC Typologie Durch das Verfahren der Clusteranalyse wird diese außerordentlich große Menge von Informationen zusammen mit weiteren statistischen Daten auf Gemeinde- und Kreisebene nach strukturellen Ähnlichkeiten gruppiert. Die methodische und praktische Realisierung der so gewonnenen neuen MOSAIC Typologie erfolgte zusammen mit unserem Partner Experian, der dazu seine langjährigen und internationalen Erfahrungen einbrachte. Alle relevanten Daten für sämtliche microgeographischen Segmente wurden mit Hilfe eines leistungsstarken Computerprogramms miteinander verglichen und nach Ähnlichkeit gruppiert. Am Ende entstanden 38 MOSAIC Typen (Cluster), in denen jeweils die Häuser/Segmente mit einer ähnlichen Merkmalskombination zusammengefasst sind. Das heißt: die Haushalte innerhalb eines Typs weisen bei den oben genannten Dimensionen die größtmögliche Ähnlichkeit auf, unterscheiden sich dagegen von den Haushalten anderer Typen mehr oder weniger stark. Die Cluster sind unterschiedlich groß: der am wenigsten besetzte Typ umfasst etwa 1%, der größte ca. 5% aller Haushalte. Natürlich sind die in einem bestimmten Typ enthaltenen Haushalte, Häuser oder microgeographischen Segmente nie völlig homogen. Die Merkmale, die zur Beschreibung herangezogen werden, sollen die vorherrschenden Strukturen erkennbar machen und eine Vorstellung davon vermitteln, welche Art von Menschen in diesem Typ - bzw. in diesem Quartier oder in dieser Straße - besonders häufig anzutreffen sind. Das bedeutet z.b., dass nicht alle Personen des Typs ältere Familien am Stadtrand zwangsläufig in Außenbezirken und Umlandgemeinden größerer Städte wohnen, sondern vereinzelt auch in Innenstädten leben können. Ähnlich verhält es sich mit dem Alter: nicht sämtliche Menschen, die in Häusern dieses Typs wohnen, müssen unbedingt älter sein. Die Typ-Bezeichnungen sind also nicht absolut zu verstehen, sondern kennzeichnen lediglich eine relativ homogene Gruppe von Personen. Die deutsche MOSAIC Typologie ist in EuroMOSAIC und in GlobalMOSAIC eingebunden; das macht die Ergebnisse international vergleichbar. microm

5 2.1 MOSAIC Typen - Landschaft Einfach Ältere 14 F G H J 38 8 Land D I Stadt E C B A 6 Jüngere Wohlhabend A = Statushohe Großstädter B = Gutsituierte in stadtnahen Umlandgemeinden C = Gute Wohngebiete in mittelgroßen Städten D = Städtische Problemgebiete E = Hochhäuser und einfache Mietwohnungen F = Rentner in einfachen Nachkriegsbauten G = Alte Häuser auf dem Land H = Arbeiter in kleinen Städten I = Ältere Leute in Umlandgemeinden J = Landbevölkerung microm

6 2.2 MOSAIC Typen - Tabelle Gruppe A Typ 1 Typ 2 Typ 3 Gruppe B Typ 4 Typ 5 Typ 6 Typ 7 Typ 8 Gruppe C Typ 9 Typ 10 Typ 11 Typ 12 Gruppe D Typ 13 Typ 14 Typ 15 Typ 16 Gruppe E Typ 17 Typ 18 Typ 19 Typ 20 Typ 21 Gruppe F Typ 22 Typ 23 Typ 24 Gruppe G Typ 25 Typ 26 Gruppe H Typ 27 Typ 28 Typ 29 Typ 30 Typ 31 Gruppe I Typ 32 Typ 33 Typ 34 Typ 35 Typ 36 Gruppe J Typ 37 Typ 38 Gruppe K Typ 39 Statushohe Großstädter Attraktive innerstädtische Wohnlagen Wohlhabende Akademiker in Villenvierteln Gut verdienende Familien in neueren Eigenheimen im Umland Gutsituierte in stadtnahen Umlandgemeinden Gediegene ältere Einzelhäuser Speckgürtel : Gute neuere Einzelhäuser Gute neue Einzelhäuser Alte Ortskerne Neue Reihenhäuser im ländlichen Raum Gute Wohngebiete in mittelgroßen Städten Einfache Häuser im Grünen Ältere Mehrfamilienhäuser Aufsteiger : Gehobene Berufe in Außenbezirken Mittelstand in ländlichen Gemeinden Städtische Problemgebiete Sozialer Wohnungsbau und einfache Mehrfamilienhäuser Nicht modernisierter Altbau Blockbebauung geringen Standards Multi-kulturelle Innenstadtbereiche Hochhäuser und einfache Mietwohnungen Hochhäuser einfachen Standards Älterer sozialer Wohnungsbau Einfache städtische Zeilenbau-Siedlungen Soziale Brennpunkte Jüngere Leute in älteren Mietwohnungen Rentner in einfachen Nachkriegsbauten Mittelstand in älteren Quartieren Einfache Leute in Mietwohnungen Einfache alleinstehende Rentner Alte Häuser auf dem Land Jüngere Dorfbewohner Einfache Berufe auf dem Land Arbeiter in kleinen Städten Gering qualifizierte Arbeiter Selbständige in neueren Häusern Handwerker im ländlichen Raum Sozial schwache Kleinstädter Peripherie : Dörfer in Randlagen Ältere Leute in Umlandgemeinden Senioren im Umland Ältere Familien am Stadtrand Solide Rentner in Zweifamilienhäusern Ältere Leute in älteren Häusern Gutsituierte Senioren in Vororten Landbevölkerung Ältere Landbevölkerung Landbevölkerung Gewerbehäuser Häuser mit rein gewerblicher Nutzung microm

7 2.3 MOSAIC Typen - Portraits Gruppe A Statushohe Großstädter 4,12% Typ 1 Attraktive innerstädtische Wohnlagen Typ 2 Wohlhabende Akademiker in Villenvierteln Typ 3 Gut verdienende Familien in neueren Eigenheimen im Umland 1,96% Luxuriöse Mehrfamilienhäuser in großstädtischen Zentren (Eigentumswohnungen und Appartements); Mischung mit anderen Nutzungen (freie Berufe); sehr hohe berufliche Qualifikation, junge gut verdienende Singles; hohes Umzugsvolumen 1,19% Höchste berufliche Qualifikation, sehr gute Zahlungsmoral, Freiberufler und Führungskräfte aller Altersklassen mit hoher Kaufkraft in Einund Zweifamilienhäusern 0,97% Ehepaare und Familien mit Kindern in Ein- und Zweifamilienhäusern der 70er und 80er Jahre in privilegierten stadtnahen Wohngebieten; sehr hohe berufliche Qualifikation, großer Anteil an Führungskräften und Freiberuflern; hohe Kaufkraft, sehr gute Zahlungsmoral; überdurchschnittlicher Anteil der 45- bis 65-Jährigen; geringes Umzugsvolumen Einfach Ältere F H J G Land D I Stadt E C B A 6 Jüngere Wohlhabend microm

8 Gruppe B Gutsituierte in stadtnahen Umlandgemeinden 10,99% Typ 4 Gediegene ältere Einzelhäuser Typ 5 "Speckgürtel": Gute neuere Einzelhäuser Typ 6 Gute neue Einzelhäuser Typ 7 Alte Ortskerne Typ 8 Neue Reihenhäuser im ländlichen Raum 2,22% Mittelalte Bewohner älterer Einfamilienhäuser mit Garten in renommierten Außenbezirken und Umlandgemeinden; sehr hohe berufliche Qualifikation, sehr gute Zahlungsmoral; geringes Umzugsvolumen 0,79% Ältere Haushalte mit sehr hohem Bildungsgrad und hohem Einkommen; reine Wohngebiete mit Einzelhäusern der 70er Jahre in Vororten und Randgemeinden; überwiegend Ehepaare und Familien mit Kindern; sehr gute Zahlungsmoral; geringes Umzugsvolumen; kommen fast ausschließlich im Westen Deutschlands vor 1,05% Ehepaare mittleren Alters in Einfamilienhäusern in mittleren und größeren Gemeinden; teilweise mit Kindern, gutes Bildungs- und Einkommensniveau; gute Zahlungsmoral 4,93% Ehepaare und Familien mit Kindern in älteren Einfamilienhäusern; mittleres Bildungs- und Einkommensniveau, oft Selbständige und Handwerker; geringes Umzugsvolumen 2,00% Größere Haushalte in guten Ein- und Zweifamilienhäusern in kleineren Gemeinden außerhalb der Stadtregionen; leicht überdurchschnittliche berufliche Qualifikation, sehr gute Zahlungsmoral; geringes Umzugsvolumen Einfach Ältere F H J 22 G Land D I Stadt 16 E C 4 B A 6 Jüngere Wohlhabend microm

9 Gruppe C Gute Wohngebiete in mittelgroßen Städten 6,84% Typ 9 Einfache Häuser im Grünen Typ 10 Ältere Mehrfamilienhäuser Typ 11 "Aufsteiger": Gehobene Berufe in Außenbezirken Typ 12 Mittelstand in ländlichen Gemeinden 1,94% Mittelschicht, gehobene Angestellte und Beamte, mittlere und ältere Generation sowohl in älteren als auch in neueren Einfamilienhäusern; gute Zahlungsmoral; geringes Umzugsvolumen 1,78% Jüngere Bevölkerung mit leicht überdurchschnittlicher beruflicher Qualifikation in Mehrfamilienhäusern der 20er/30er und der frühen Nachkriegsjahre; viele Singles; überwiegend in Gemeinden ab Einwohner 1,78% Sehr hohe berufliche Qualifikation mit hohem Einkommen, gute Zahlungsmoral, Freiberufler und Führungskräfte in Ein- und Mehrfamilienhäusern hohen Standards in Randgebieten von Groß- und Mittelstädten; viele Singles 1,33% Bevölkerung mittleren Alters in Ein- und Zweifamilienhäusern in kleineren Gemeinden am Rand und außerhalb von Verdichtungsräumen, mittlere berufliche Qualifikation, durchschnittliches Einkommensniveau Einfach Ältere F H J 22 G Land D I Stadt E C B A 6 Jüngere Wohlhabend microm

10 Gruppe D Städtische Problemgebiete 12,44% Typ 13 Sozialer Wohnungsbau und einfache Mehrfamilienhäuser Typ 14 Nicht modernisierter Altbau 3,21% Jüngere Singlehaushalte in Mehrfamilienhäusern einfachen Standards der 50er/60er Jahre in zentralen Orten; sehr einfache berufliche Qualifikation, überwiegend mit geringem Einkommen; hohes Umzugsvolumen; stark im Osten vertreten 4,46% Junge Leute mit extrem geringer beruflicher Qualifikation und sehr schlechter Zahlungsmoral in größeren älteren Häusern; hohes Umzugsvolumen; sehr stark im Osten vertreten Typ 15 Blockbebauung Standards geringen 2,84% Junge Singlehaushalte mit sehr einfacher beruflicher Qualifikation und äußerst geringem Einkommen in älteren mehrgeschossigen Mietshäusern, geschlossene Blockbebauung in reinen Wohngebieten in Großstädten; sehr schlechte Zahlungsmoral; sehr hohes Umzugsvolumen Typ 16 Multi-kulturelle Innenstadtbereiche 1,92% Junge bis mittelalte Bewohner von Häusern mit alter schlecht erhaltener Bausubstanz; Studentenviertel mit WGs in Straßen mit Mischnutzung (Läden und Gewerbe); mittlere berufliche Qualifikation; hoher Ausländeranteil; schlechte Zahlungsmoral Einfach Ältere F H J G Land D I 7 Stadt 16 E C 4 B A 6 Jüngere Wohlhabend microm

11 Gruppe E Hochhäuser und einfache Mietwohnungen 14,18% Typ 17 Hochhäuser Standards einfachen 2,80% Kleinere Haushalte mit Bewohnern einfacher bis mittlerer beruflicher Qualifikation und niedrigem Einkommen in einfachen Hochhäusern der 60er/70er Jahre; hohes Umzugsvolumen; häufig störende gewerbliche Nutzung Typ 18 Älterer sozialer Wohnungsbau Typ 19 Einfache städtische Zeilenbausiedlungen Typ 20 "Soziale Brennpunkte" Typ 21 Jüngere Leute in älteren Mietwohnungen 2,18% Bewohner mit mittlerem Bildungs- und Einkommensniveau in kleineren Haushalten in Wohnblocks und Hochhäusern der 50er/60er Jahre in westdeutschen Großstädten; hoher Ausländeranteil; sehr schlechte Zahlungsmoral; sehr hohes Umzugsvolumen 3,10% Mehrfamilien-Zeilenbauweise der 20er/30er sowie der frühen Nachkriegsjahre mit Mischnutzungen; niedriges bis mittleres Einkommens- und Bildungsniveau; sehr kleine Haushalte (mittlere und ältere Generation ohne Kinder); überwiegend in Gemeinden mit hoher Bevölkerungsdichte 3,65% Junge bis mittelalte Haushalte in kleineren Mehrfamilienhäusern in städtischen Arbeiterquartieren, schlechte Nachkriegsbauten der 60er/70er Jahre; extrem geringe berufliche Qualifikation, außerordentlich schlechte Zahlungsmoral; stark im Osten vertreten 2,55% Jüngere Alleinstehende in kleineren Haushalten in Mehrfamilienhäusern der Zwischen- und frühen Nachkriegsjahre in zentrumsnaher Lage; durchschnittliches Bildungs- und Einkommensniveau; hohes Umzugsvolumen Einfach Ältere F H J 22 G Land D I Stadt 16 E C 4 B A 6 Jüngere Wohlhabend microm

12 Gruppe F Rentner in einfachen Nachkriegsbauten 9,36% Typ 22 Mittelstand in älteren Quartieren Typ 23 Einfache Leute in Mietwohnungen 3,10% Ältere Bewohner mit mittlerem Bildungs- und Einkommensniveau in Mehrfamilienhäusern in Gemeinden ab Einwohnern 2,93% Ältere Leute mit wenig qualifizierten Berufen in Mehrfamilienhäuser in Industriestädten; niedriges Einkommensniveau; schlechte Zahlungsmoral; stark im Osten vertreten Typ 24 Einfache Rentner alleinstehende 3,32% Ältere Rentnerhaushalte mit wenig qualifizierten Berufen und geringem Einkommen in großstädtischen Mehrfamilienhäusern; viele Alleinstehende; gute Zahlungsmoral; stark im Osten vertreten Einfach Ältere F H J 22 G Land D I Stadt 16 E C 4 B A 6 Jüngere Wohlhabend microm

13 Gruppe G Alte Häuser auf dem Land 8,37% Typ 25 Jüngere Dorfbewohner Typ 26 Einfache Berufe auf dem Land 5,08% Größere jüngere Haushalte in älteren Einzelhäusern; stark überdurchschnittlicher Anteil von landwirtschaftlichen Berufen; geringe Kaufkraft; stark in Bayern und in den neuen Ländern vertreten 3,29% Größere Haushalte in Ein- und Zweifamilienhäusern aus dem 19. Jhdt.; überdurchschnittlicher Anteil an Familien mit Kindern; stark geprägt von handwerklichen und landwirtschaftlichen Berufen Einfach Ältere F H J G Land D I Stadt 16 E C 4 B A 6 Jüngere Wohlhabend microm

14 Gruppe H Arbeiter in kleinen Städten 13,76% Typ 27 Gering qualifizierte Arbeiter Typ 28 Selbständige in neueren Häusern Typ 29 Handwerker im ländlichen Raum Typ 30 Sozial schwache Kleinstädter Typ 31 "Peripherie": Dörfer in Randlagen 2,71% Bewohner mittleren Alters in größeren Haushalten in Ein- und Zweifamilienhäusern im ländlichen Raum; niedriges bis mittleres Einkommens- und Bildungsniveau; hoher Anteil an einfachen handwerklichen und landwirtschaftlichen Berufen 4,63% Selbständige mittleren Alters aus allen Einkommens- und Bildungsniveaus in kleineren Einfamilienhäusern aus den 80er Jahren im Umland von Großstädten; stark in den neuen Ländern und in Bayern vertreten 1,97% Einfache bis mittlere berufliche Qualifikation mit entsprechendem Einkommen; extrem hoher Anteil an handwerklichen Berufen, größere Haushalte in Ein- und Zweifamilienhäusern, überdurchschnittlich viele Familien mit Kindern; geringes Umzugsvolumen; kommen nur im Westen vor 0,84% Haushalte mit sehr niedriger beruflicher Qualifikation und geringem Einkommen in älteren Häusern aus dem letzten Jahrhundert; kommen nur im Westen vor 3,62% Ältere Einfamilienhäuser in ländlichen Regionen (vor allem in Bayern); eher ältere Haushalte mit niedrigem Einkommens- und Bildungsniveau; sehr gute Zahlungsmoral; geringes Umzugsvolumen Einfach Ältere F G H J Land D I Stadt 16 E C 4 B A 6 Jüngere Wohlhabend microm

15 Gruppe I Ältere Leute in Umlandgemeinden 15,87% Typ 32 Senioren im Umland Typ 33 Ältere Familien am Stadtrand Typ 34 Solide Rentner in Zweifamilienhäusern Typ 35 Ältere Leute in älteren Häusern Typ 36 Gutsituierte Senioren in Vororten 3,64% Rentner mit niedrigem bis mittlerem Bildungsniveau in älteren Einzelhäusern im weiteren Umland von Großstädten; reine Wohngebiete; sehr gute Zahlungsmoral; geringes Umzugsvolumen 4,38% Ältere Familien mit Kindern in soliden Einund Zweifamilienhäuser aus den 70er Jahren vorwiegend in Außenbezirken und Umlandgemeinden größerer Städte; mittleres bis hohes Bildungs- und Einkommensniveau; geringes Umzugsvolumen 2,66% Ältere Haushalte mit mittlerem Bildungs- und Einkommensniveau, gute Zahlungsmoral; überdurchschnittlich viele Familien 2,52% Rentnerhaushalte mit durchschnittlichem Bildungs- und Einkommensniveau in Altbauten (19. Jhdt.) mit schlechter Bausubstanz; viele Familien mit Kindern 2,67% Ältere Haushalte mit mittlerem bis hohem Bildungsniveau in Einzelhäusern aus den 20er/30er Jahren in guten städtischen Rand- Wohnlagen, viele Akademiker; sehr gute Zahlungsmoral Einfach Ältere F G H J Land D I Stadt 16 E C 4 B A 6 Jüngere Wohlhabend microm

16 Gruppe J Landbevölkerung 4,08% Typ 37 Ältere Landbevölkerung Typ 38 Landbevölkerung 2,67% Ältere größere Haushalte in alten Ein- und Zweifamilienhäusern; geringes Einkommensund Bildungsniveau; dominiert von landwirtschaftlichen Berufen; geringes Umzugsvolumen; kommt stark im Westen vor 1,41% Größere Haushalte in alten Ein- und Zweifamilienhäusern in schwach besiedelten Gebieten; durchschnittliche Altersstruktur, extrem geringes Einkommens- und Bildungsniveau; geringes Umzugsvolumen Einfach Ältere F H J 22 G Land D I Stadt 16 E C 4 B A 6 Jüngere Wohlhabend Gruppe K Gewerbehäuser Typ 39 Häuser mit rein gewerblicher Nutzung microm

17 3 Erläuterung einzelner Variablen im Objektumfeld 3.1 Haustyp Der Haustyp gibt die Größe des einzelnen Hauses an. Der Haustyp basiert auf der Summe der Haushalte und der Anzahl der Firmen pro Haus. Bei besonders vielen gewerblichen Adressen im Haus wird der Haustyp als extrem gewerblich genutztes Haus eingestuft. Ein- bis Zweifamilienhäuser werden zusätzlich danach unterschieden, ob die Bebauung in der Straße bzw. dem Straßenabschnitt homogen ist oder nicht. Es wird nach 8 Haustypen unterschieden. Wertebereich 1 bis 7 und G Haustyp Familienhäuser in homogen bebautem Straßenabschnitt Familienhäuser in nicht homogen bebautem Straßenabschnitt Familienhäuser Familienhäuser 5 Wohnblocks mit Haushalten 6 Hochhäuser mit 20 und mehr Haushalten 7 überwiegend gewerblich genutzte Häuser G Haus mit rein gewerblicher Nutzung 3.2 Straßentyp Der Straßentyp kennzeichnet das Maß der gewerblichen Nutzung der Straße. Dazu wird auf der Straßenabschnittsebene näherungsweise eine Arbeitsplatzquote errechnet. Mit diesem Wert wird das Ausmaß der gewerblichen Nutzung beschrieben. Zur Art der gewerblichen Nutzung wird zum einen die Anzahl der Läden, Freiberufler und Gaststätten, zum anderen die Betriebe mit beeinträchtigendem Gewerbe betrachtet. Es gibt folgende Straßentypen: Wertebereich 1 bis 5 und G Straßentyp 1 reine Wohnstraße 2 Straße geprägt durch Läden und Dienstleistungen 3 Mischform 4 Gewerbestraße 5 extrem gewerblich genutzte Straße G Haus mit rein gewerblicher Nutzung microm

18 3.3 Status Der Status ermöglicht eine Einordnung von Haushalten nach Bildung und Einkommen. Informationsbasis hierzu sind hauptsächlich die Berufsangaben und akademischen Titel der Telefonteilnehmer bundesweit und die Adressen des Verbandes der Vereine Creditreform e.v. von Führungskräften der Wirtschaft. Wertebereich 1 bis 9 und G Status 1 niedrigster Status 2 weit unterdurchschnittlicher Status 3 unterdurchschnittlicher Status 4 leicht unterdurchschnittlicher Status 5 durchschnittlicher Status 6 leicht überdurchschnittlicher Status 7 überdurchschnittlicher Status 8 weit überdurchschnittlicher Status 9 höchster Status G Haus mit rein gewerblicher Nutzung 3.4 Ausländeranteil Aus den Ergebnissen der Vornamenanalyse wird der erwartete Anteil ausländischer Haushaltsvorstände ermittelt und zu einer Klasse zusammengefasst. Wertebereich 1 bis 9 und G Ausländeranteil 1 niedrigster Anteil 2 extrem niedriger Anteil 3 sehr niedriger Anteil 4 weit unterdurchschnittlicher Anteil 5 unterdurchschnittlicher Anteil 6 leicht unterdurchschnittlicher Anteil 7 durchschnittlicher Anteil 8 überdurchschnittlicher Anteil 9 höchster Anteil G Haus mit rein gewerblicher Nutzung microm

19 3.5 Kaufkraft Für eine feinräumige Marktforschung bietet microm für verschiedene geographische Gebiete Kaufkraftdaten in Kooperation mit dem Partner macrom (Consodata Marketing Intelligence GmbH) an. Die Kaufkraft stellt einen für das Marketing wichtigen Indikator dar, der durch den durchschnittlichen Wert /Kopf ausgedrückt wird. Es handelt sich dabei um den Betrag, der für den privaten Konsum verfügbar ist. Auf der Basis amtlicher statistischer Quellen bzw. der Lohn- und Einkommenssteuerstatistik existieren bereits Daten zur Kaufkraft auf Gemeindeebene. Diese geographische Ebene ist für viele Marketingfragestellungen allerdings nicht fein genug. microm hat dies zum Anlass genommen, um nach einem Weg zu suchen, die Kaufkraft auf kleinräumigeren Ebenen berechnen zu können. Dahinter steckt die Grundidee nach Indikatoren zu suchen, die es erlauben den Wert für eine gesamte Gemeinde auf kleinere Teilgebiete, den sogenannten Marktzellen, zu verteilen. Jede Marktzelle ist durch ein Netz von zusammenhängenden Straßenabschnitten innerhalb einer Gemeinde definiert. Durchschnittlich leben in einer Marktzelle etwa 400 Haushalte. Ziel dieser Modellbildung ist es, die Kaufkraft in /Marktzelle prognostizieren zu können. Beispielsweise ist in einem Gebiet mit vielen Einfamilienhäusern, guter Ausbildung und Berufssituation der Bewohner sowie vielen PKWs der Oberklasse die Kaufkraft sicherlich höher als in einem Gebiet mit Wohnblöcken, durchschnittlicher Ausbildung der Bewohner und einem hohen Anteil von Arbeitern. microm stellt diese notwendigen Indikatoren in Form der MOSAIC Variablen zur Verfügung. Die folgende Tabelle zeigt eine vergleichbare Darstellung der Ergebnisse auf der Ebene der Marktzellen. Marktzelle Kaufkraft Summe in Kaufkraft pro Haushalt Kaufkraft Promille Kaufkraft Index (BRD=100) , , , , , , , , , , , , , Kaufkraft Index (Ost/West BL=100) microm

20 Anmerkung zur Angabe der Kaufkraft für das Objektumfeld in IMMOMENT: Die geographische Einheit Marktzelle, auf die sich die Kaufkraft bezieht, ist mit durchschnittlich 400 Haushalten größer als der Straßenabschnitt mit durchschnittlich 25 Haushalten. Andererseits liefert die Marktzelle differenziertere Aussagen über die Kaufkraft als die normalerweise zugrundeliegenden Angaben auf Gemeinde- oder PLZ-Ebene. Zur Beschreibung im Objektumfeld wurde die Kaufkraft in 9 Klassen unterteilt. So lässt sich die Angabe absoluter Werte ( /Kopf), die ohne entsprechenden Vergleichsmaßstab wenig aussagekräftig ist, vermeiden. Kaufkraftindex für Marktzellen in einer Klasseneinteilung niedrigste Kaufkraft 1 weit unterdurchschnittliche Kaufkraft 2 unterdurchschnittliche Kaufkraft 3 leicht unterdurchschnittliche Kaufkraft 4 mittlere Kaufkraft 5 leicht überdurchschnittliche Kaufkraft 6 überdurchschnittliche Kaufkraft 7 weit überdurchschnittliche Kaufkraft 8 höchste Kaufkraft 9 Vgl. Gemeinde / Marktzellen am Beispiel Hamburg sehr stark unterdurchschnittlich stark unterdurchschnittlich unterdurchschnittlich durchschnittlich überdurchschnittlich stark überdurchschnittlich sehr stark überdurchschnittlich microm

21 3.6 Gemeindegröße Die Angabe der Gemeindegröße ist ein Merkmal zur Charakterisierung des Stadt-/Land- Gefälles. Allerdings muss beachtet werden, dass aufgrund der unterschiedlichen Entwicklung der Gemeindereform in den einzelnen Bundesländern die Gemeindegrößen häufig nicht vergleichbar sind. Die im Objektumfeld verwendete Gliederung basiert daher auf folgender Einteilung: Ortsgrößenklassen für Gemeinden nach Einwohnerzahl Spanne Obergrenze 2 bis unter 5 Tsd Einwohner bis unter 20 Tsd Einwohner bis unter 50 Tsd Einwohner bis unter 100 Tsd Einwohner bis unter 500 Tsd Einwohner Tsd und mehr Einwohner Gemeindetypen In dem MOSAIC Datensystem von microm wird die von der Bundesanstalt für Bauwesen und Raumordnung (BBR) entwickelte und gepflegte Typisierung verwendet, die alle Regionen, Kreise und Gemeinden im Bundesgebiet beinhaltet. Sie hat sich für Zwecke der Segmentierung von Konsumenten bisher als sehr leistungsfähig erwiesen. Dieser Typisierung liegt eine hierarchische Strukturierung zugrunde, in der die Regionen und Kreise insbesondere nach siedlungsstrukturellen Kriterien gruppiert sind. Dabei wird der Grad der Verstädterung benutzt, der insbesondere durch das Maß der Verdichtung beschrieben wird. Auf der Gemeindeebene wird zusätzlich das Kriterium der Zentralität herangezogen. Orte mit einer Zentrumsfunktion für das Umland werden entsprechend bezeichnet. Die nachfolgende Tabelle dokumentiert die Gliederung der Typologie der BBR. In der letzten Spalte ist die im Objektumfeld verwendete und etwas vereinfachte Bezeichnung ausgewiesen. Die Gemeindetypen sind dementsprechend besonders in einer Kombination mit den Ortsgrößenklassen aussagefähig. microm

22 Siedlungsstrukturelle Gebietstypen nach Definition der BBR Grundtyp Kreistypen KZL Gemeindetypen Bezeichnung im Wohnumfeld-Profil Agglomerationsräume Verstädterte Räume Ländliche Räume Kernstädte AKM Kernstädte > Metropole und Regionszentrum E AKK Kernstädte < Kernstadt als Regionszentrum E Hochverdichtete AHZ Ober-/Mittelzentren Zentrum in Ballungsregion Kreise AHU sonstige Gemeinden Umlandgemeinde in Ballungsregion Verdichtete AVZ Ober-/Mittelzentren Zentrum in Ballungsregion Kreise AVU sonstige Gemeinden Umlandgemeinde in Ballungsregion Ländliche ALZ Ober-/Mittelzentren Zentrum in Ballungsregion Kreise ALU sonstige Gemeinden Umlandgemeinde in Ballungsregion Kernstädte VKK Kernstädte Kernstadt als Regionszentrum Verdichtete VVZ Ober-/Mittelzentren Zentrum in verstädterter Region Kreise VVU sonstige Gemeinden Umlandgemeinde in Verstädterter Region Ländliche VLZ Ober-/Mittelzentren Zentrum in verstädterter Region Kreise VLU sonstige Gemeinden Umlandgemeinde in Verstädterter Region Ländliche Kreise LLZ Ober-/Mittelzentren Zentrum in ländlicher Region höherer Dichte LLU sonstige Gemeinden Umlandgemeinde in ländlicher Region Ländliche Kreise LXZ Ober-/Mittelzentren Zentrum in ländlicher Region geringerer Dichte LXU sonstige Gemeinden Umlandgemeinde in ländlicher Region microm

23 4 MOSAIC Risiko 4.1 Umsetzung Das Risiko beschreibt die statistische Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen für jedes Haus in Deutschland. Die wichtigste Grundlage bildet der Anteil der Haushalte mit Zahlungsproblemen. Es erfolgt eine Einteilung der Häuser in 9 Risikoklassen. Jede Klasse entspricht ca. 11% der Bevölkerung. Je höher die Klasse ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen. Die Klassen werden durch ein Scoringverfahren ermittelt, in das u.a. Negativmerkmale des Verbandes der Vereine Creditreform e.v. einfließen sowie Informationen über Altersund Familienstruktur und Wohnumfeld etc. Alle Angaben sind gemäß der Vorgaben des Datenschutzes anonymisiert. Wertebereich 1 bis 9 und G Risiko 1 niedrigstes Risiko 2 weit unterdurchschnittliches Risiko 3 unterdurchschnittliches Risiko 4 leicht unterdurchschnittliches Risiko 5 mittleres Risiko 6 leicht überdurchschnittliches Risiko 7 überdurchschnittliches Risiko 8 weit überdurchschnittliches Risiko 9 höchstes Risiko G Haus mit rein gewerblicher Nutzung 4.2 Anwendungsmöglichkeiten Zahlungsausfälle einzuschätzen und zu minimieren wird für alle Wirtschaftsbereiche immer wichtiger speziell vor dem Hintergrund einer zunehmenden Überschuldung der Privathaushalte. Das MOSAIC Risiko hilft, Risiken erst gar nicht entstehen zu lassen. microm

24 Das MOSAIC Risiko ermöglicht eine deutliche Minderung von Zahlungsausfällen durch: Vermeidung kostenintensiver Mahnverfahren Ansprache zahlungssicherer Zielgruppen Modifikation der Zahlungsweise Bewertung des Zahlungsrisikos bei Neukunden z.b. im E-Commerce Eliminierung von Werbeaussendungen an Anschriften mit hohem statistischem Zahlungsausfallrisiko Lesebeispiel: Die folgende Abbildung zeigt pro Risikoklasse den Anteil der Kunden (grüne Linie), den Anteil der Nichtzahler (rote Linie) und den Durchschnitt der Bevölkerung. Es ist klar zu erkennen, dass ab Risikoklasse 7 (überdurchschnittliches Risiko) der Anteil der Nichtzahler im Vergleich zum Bevölkerungsdurchschnitt deutlich größer wird. Das heißt, die meisten Nichtzahler finden sich in den hohen Risikoklassen 7 bis 9 wieder. 35,0% Bewertung Risiko 30,0% 25,0% Anteil in Prozent 20,0% 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% Risiko-Klasse Bevölkerung Kunden Nichtzahler microm

25 5 MOSAIC Mobilität 5.1 Einführung Mit der MOSAIC Mobilität hat microm ein weiteres feinräumiges Datum zur microgeographischen Zielgruppen-Segmentierung entwickelt. Im Rahmen von Immoment sind von den 5 Variablen dieser Gruppe drei relevant, die im weiteren Verlauf vorgestellt werden. Grundlage für die Entwicklung der MOSAIC Mobilität sind eine Vielzahl von Umzugsinformationen aus verschiedenen Quellen. Diese sind mit dem flächendeckenden Datensystem MOSAIC verknüpft worden. Anlass dieser Entwicklung ist die Tatsache, dass wahrscheinlich ca. 8 Millionen Personen und Unternehmen jedes Jahr umziehen. Die Anzahl der Umzüge ist dabei heterogen über Deutschland verteilt. Jedes Jahr ziehen beispielsweise in NRW ca. 1,5 Millionen (22%), in Bayern ca (13%) und in Brandenburg ca (3%) Haushalte um. Dieser Umstand hat für viele Unternehmen wie bspw. Verlage und Filialisten weitreichende Konsequenzen. Erfolgt zum Beispiel der Umzug eines Kunden in eine andere Stadt oder ein anderes Bundesland, wird er wahrscheinlich bestehende Tageszeitungs- Abos kündigen oder auch im neuen Wohnumfeld andere Filialisten aufsuchen als bisher. Die Nutzung der MOSAIC Mobilität innerhalb marketingorientierter Analysen unterstützt u.a. die präventiven Maßnahmen zur Kundenbindung. 5.2 Umsetzung MOSAIC Mobilität beinhaltet verschiedene Variablen, die für die Marktzellen-, Gemeinde-, Kreis- und PLZ-Ebene in 9 Klassen mit jeweils gleich vielen Haushalten eingeteilt wurden. In IMMOMENT stehen für die geographische Ebene Haus folgende Inhalte zur Verfügung: Umzugsvolumen Umzugssaldo Fluktuation Diese Variablen sind ebenfalls in klassifizierten Werten von 1-9 und G verfügbar. Es wurden statistische Wahrscheinlichkeiten auf einer übergeordneten Raumebene mit durchschnittlich 28 Haushalten berechnet und auf Hausebene zurückgeschrieben. microm

26 5.2.1 Umzugsvolumen Das Umzugsvolumen beschreibt die Gesamtmenge aller Umzüge bezogen auf Haushalte. Für Klasse 1 heißt das z.b., dass bei Haushalten max. 70 Haushalte pro Jahr umziehen. Umzugsvolumen 1 niedrigstes Umzugsvolumen 2 weit unterdurchschnittliches Umzugsvolumen 3 unterdurchschnittliches Umzugsvolumen 4 leicht unterdurchschnittliches Umzugsvolumen 5 durchschnittliches Umzugsvolumen 6 leicht überdurchschnittliches Umzugsvolumen 7 überdurchschnittliches Umzugsvolumen 8 weit überdurchschnittliches Umzugsvolumen 9 höchstes Umzugsvolumen G Haus mit rein gewerblicher Nutzung Umzugsvolumen auf Hausebene Erstellt auf der Basis der Produkte Geomap 5000 und Gebäudekennzifferdatei der Hessischen Kataster- und Flurneuordnungsverwaltung microm

27 5.2.2 Umzugssaldo Der Umzugssaldo drückt aus, ob die Bevölkerung in einem Gebiet umzugsbedingt zuoder abnimmt. Dies wird berechnet durch die Differenz von Zu- und Wegzügen bezogen auf Haushalte. Ein positiver Umzugssaldo drückt demnach aus, dass die Zuzüge überwiegen und es sich hier um ein Zuzugsgebiet handelt. Bei einem negativen Saldo überwiegen die Wegzüge. Es handelt sich dabei also um ein Entleerungsgebiet. Umzugssaldo 1 sehr stark negativer Umzugssaldo 2 stark negativer Umzugssaldo 3 negativer Umzugssaldo 4 leicht negativer Umzugssaldo 5 ausgeglichener Umzugssaldo 6 leicht positiver Umzugssaldo 7 positiver Umzugssaldo 8 stark positiver Umzugssaldo 9 sehr stark positiver Umzugssaldo G Haus mit rein gewerblicher Nutzung Fluktuation Die Fluktuation beschreibt einerseits die gesamte Menge der Umzüge und andererseits die Beeinflussung, ob die betrachteten Gebiete dadurch an Einwohner gewinnen oder verlieren. Die Werte für die Fluktuation können durch unterschiedliche Konstellationen zustande kommen. Die höchsten Fluktuationen treten bei einem hohen Umzugsvolumen und einem negativen Saldo auf. Die geringsten Fluktuationen treten hingegen auf, wenn ein niedriges Volumen und ein positiver Umzugssaldo vorhanden ist. Fluktuation 1 niedrigste Fluktuation 2 weit unterdurchschnittliche Fluktuation 3 unterdurchschnittliche Fluktuation 4 leicht unterdurchschnittliche Fluktuation 5 durchschnittliche Fluktuation 6 leicht überdurchschnittliche Fluktuation 7 überdurchschnittliche Fluktuation 8 weit überdurchschnittliche Fluktuation 9 höchste Fluktuation G Haus mit rein gewerblicher Nutzung microm

28 6 Zum Anbieter microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH wurde 1992 gegründet und ist heute eine Tochtergesellschaft des Verbands der Vereine Creditreform e.v., der größten deutschen Wirtschaftsauskunftei. microm ist Entwicklungspartner und Gesellschafter der IMMO-CHECK GmbH. microm ist einer der führenden Anbieter im Bereich Micromarketing. Die Grundlage dafür bildet das Datensystem MOSAIC adressgenaue microgeographische Daten über 17 Mio. Häuser in Deutschland und die entsprechenden bewährten microm Analyse- Tools. In Zusammenarbeit mit unseren Kunden werden Optimierungsansätze erarbeitet, u.a. für das Bestandskundenmanagement, für die Neukundengewinnung sowie für die Standortplanung. Micromarketing ermöglicht den Unternehmen, langfristig die Effizienz zu steigern, den Kundendialog zu optimieren und damit einen echten Wettbewerbsvorsprung zu erlangen. Zu den Kunden der microm zählen Unternehmen aus den Bereichen Finanzdienstleistung, Medien, Handel, Telekommunikation sowie der Automobilbranche. Ausführliche Informationen zum Leistungsspektrum der microm finden Sie auf unserer Homepage unter microm Micromarketing-Systeme & Consult GmbH Hellersbergstr Neuss Telefon: Telefax: info@microm-online.de microm