Studienarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 1,7, Technische Universität Berlin (Institut für Marketing), Veranstaltung: Marketingseminar, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Anwendung von Geoinformationen in der Wirtschaft ist sehr alt. Bereits Ende des 19. Jahrhunderts ergänzte der Geograph Alfred Hettner Landkarten mit wirtschaftlichen und historischen Daten. Die Verbindung von wirtschaftlichen Daten mit Ortsangaben liefern wichtige Angaben über kausale Beziehungen innerhalb der Wirtschaftsdaten. Die quantitative Marketing–Forschung hat sich hier jedoch bisher sehr verhalten gegenüber geographischen Einflüssen auf den Marketing–Prozess geäußert. Es ist zwar richtig, dass einige geographische Modelle wie die Gravitationsmodelle zur Bestimmung von Einzugsgebietsgrößen oder als Instrument zur Standort– Planung einen festen Platz im Werkzeugkasten des Handelsmarketing haben (Reilly 1931; Converse 1949; Hu 1964; Fickel 1979). Andererseits sind damit die Fähigkeiten von modernen Geographischen Informationssystemen nicht einmal annähernd erschöpft. Solche Systeme können neben Informationen über geographische Distanzen zwischen Objekten oder der Berechnung von Flächen und Umfängen von Gebieten, Beschränkungen wie beispielsweise ein Geschwindigkeitslimit auf Verkehrswegen in Betracht ziehen. In vielen Gewerbezweigen die als global und hyperkompetitiv gelten wie dem Einzelhandel, der Zement– und Stahlindustrie und dem Handwerk liegen tatsächlich oligopolistische, lokale Märkte vor,1 so dass die Bestimmung der räumlichen Ausdehnung dieser Märkte, sowie deren Analyse das höchste Interesse jedes Marketing– Fachmannes sein sollte. In der vorliegenden Literatur wird angegeben, dass aus der Gesamtheit aller Unternehmensbezogenen Daten ein Anteil von 80–90%2 einen geographischen Bezug hat. Mit Instrumenten wie der Kausalanalyse oder Strukturgleichungsmodellen liessen sich durch die Miteinbeziehung von räumlichen Daten beeindruckende Analyse– und Prognoseerfolge erzielen. Im Rahmen der Erforschung der Wirkung von Preis–Maßnahmen auf die Markenwahl oder der Interaktionen zwischen Marketing–Instrumenten liessen sich durch Einbindung von GIS–Analysen in die Modelle interessante zusätzliche Zusammenhänge entdecken. Bei der Analyse von Wettbewerbsbeziehungen wäre zum Beispiel interessant, inwieweit die Nähe von mehreren Konkurrenten den Wettbewerb verstärkt oder zusätzliche Nachfrage auf Grund des breiteren Angebotes in die Region lockt (Beispiel: Möbelmärkte, Einkaufs–Zentren oder die Konzentration von Fast–Food–Filialen an Bahnhöfen und Kinos).