Vergleichende Analyse
(Benchmarking)
Ziel:
Standorte
auf Basis von Best Practices vergleichen.
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Standort-Benchmarking:
Vergleich des
Standorts mit anderen Regionen hinsichtlich Schlüsselkennzahlen wie Lebensqualität, Steuerbelastung oder Innovationskraft.
Praxisbeispiel: Ein Pharmaunternehmen vergleicht Forschungsstandorte hinsichtlich der Verfügbarkeit von hochqualifizierten Arbeitskräften und Forschungsförderung.
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Kosten-Nutzen-Analyse:
Systematische
Gegenüberstellung von Kosten (z. B. Arbeitskosten, Energie) und Nutzen (z. B. Marktpotenziale, Synergien).
Praxisbeispiel: Ein Produktionsunternehmen prüft, ob niedrigere Arbeitskosten in Osteuropa die höheren Logistikkosten ausgleichen.
Dynamische Modelle (KI
und Machine Learning)
Ziel:
Komplexe
Zusammenhänge erkennen und optimierte Entscheidungen treffen.
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Prädiktive
Analysen: Einsatz von
KI-gestützten Modellen, um zukünftige Trends zu prognostizieren und Empfehlungen für die Standortwahl abzuleiten.
Praxisbeispiel: Ein Einzelhändler nutzt KI, um Kundenströme und deren Auswirkungen auf die Standortattraktivität vorherzusagen.
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Agentenbasierte
Modelle: Simulation von
Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Standortfaktoren und Akteuren.
Praxisbeispiel: Eine Stadtentwicklungsgesellschaft modelliert, wie neue Infrastrukturprojekte den Zuzug von Unternehmen und Bewohnern beeinflussen.
Fazit
Ein
Methoden-Mix kombiniert quantitative Analysen, qualitative Einschätzungen, Zukunftsszenarien und moderne KI-Ansätze, um die DNA eines Standorts umfassend zu entschlüsseln. In der Praxis erlaubt
diese Kombination, sowohl harte Fakten als auch weiche Faktoren zu bewerten, Risiken zu minimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. So wird eine nachhaltige und zukunftssichere
Standortstrategie ermöglicht.
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