Sunrise: Retail Network Intelligence, datengetriebene Standortbewertung für 97 Shops

97 Shops, rund 20 Datenquellen, ein objektives Bewertungsmodell.

Sunrise betreibt ein landesweites Retail-Netz aus eigenen Shops und Partner-Standorten in der Schweiz. STI entwickelte eine datengetriebene Recommendation Engine, die Standortentscheidungen auf eine objektive, wiederholbare Grundlage stellt.

Situation & Vision

Standortentscheidungen basierten auf isolierten Kennzahlen und Erfahrungswissen statt auf einem einheitlichen Analysemodell. Ziel war eine datengetriebene Recommendation Engine mit objektiven, nachvollziehbaren Empfehlungen je Standort, als Grundlage für Investitions-, Optimierungs- und Expansionsentscheidungen im gesamten Netz.

Unser Ansatz

In Business-Workshops wurden Ziele, Bewertungskriterien und Erfolgsmessung gemeinsam mit den Fachbereichen definiert. STI integrierte rund 20 interne und externe Datensätze in ein standardisiertes Analyse-Dataset und entwickelte Python-basierte Analysemodelle, die mehrere geschäftliche Einflussgrößen gleichzeitig bewerten. Scoring-Algorithmen quantifizieren kommerzielles Potenzial, Marktabdeckung und operative Performance je Standort; die Empfehlungslogik wurde iterativ mit den Stakeholdern verfeinert. Das Recommendation-Dataset wurde zur Visualisierung in die ArcGIS-Umgebung des Kunden übergeben.

Ergebnisse und Ausblick

Sunrise verfügt über ein wiederholbares, datengetriebenes Bewertungsmodell für alle 97 Shops: ein strukturiertes Recommendation-Framework statt isolierter Kennzahlen. Entscheidungen zu Investitionen, Netzoptimierung und Expansion stehen damit auf einer objektiven Grundlage; das integrierte Analyse-Dataset bildet eine skalierbare Basis für weitere Markt- und Optimierungsmodelle.

Über Sunrise

Sunrise ist einer der führenden Telekommunikationsanbieter der Schweiz.

Eingesetzte Methoden & Technologien

Business-Workshops, Datenintegration (~20 Quellen), Python-Modellierung, Scoring-Algorithmen; Python, SQL, ArcGIS.

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