Wo liegt Potenzial, das heute niemand bearbeitet? Die White-Spot-Analyse beantwortet diese Frage mit einer Karte: Sie legt das Marktpotenzial jedes Gebiets neben Ihre heutige Präsenz – Filialen, Händler, Servicepunkte oder Kunden – und macht sichtbar, wo beides auseinanderfällt. Diese weißen Flecken sind die Kandidaten für neue Standorte, zusätzliche Vertriebsarbeit oder gezielte Kampagnen.
Was ist eine White-Spot-Analyse?
White Spots, auf Deutsch weiße Flecken, sind Gebiete mit relevantem Potenzial, in denen ein Unternehmen nicht oder nicht ausreichend vertreten ist. Zwei Blickwinkel sind zu unterscheiden:
- Weiße Flecken im Standortnetz: Gebiete, die von keinem eigenen Standort in akzeptabler Fahrzeit erreicht werden – obwohl dort genug Nachfrage für eine Filiale, einen Händler, eine Werkstatt oder einen Ladepunkt besteht.
- Weiße Flecken im Vertrieb: Postleitzahlgebiete oder Regionen, in denen viele passende Zielkunden sitzen, aber kaum eigene Kunden oder Umsätze entstehen. Hier fehlt nicht der Standort, sondern die Bearbeitung – wie sich solche Gebiete gezielt erschließen lassen, zeigt die Neukundengewinnung.
In beiden Fällen entsteht ein weißer Fleck erst durch den Vergleich. Wer nur seine Kunden auf der Karte sieht, erkennt Lücken – aber nicht, ob in der Lücke überhaupt Potenzial liegt. Und wer nur das Potenzial sieht, weiß nicht, was davon schon bearbeitet wird.
Potenzialregionen finden: typische Fragen
- Wo haben wir hohes Potenzial, aber niedrige Umsätze?
- In welchen Regionen fehlt ein Händler, Servicepartner oder Stützpunkt?
- Wo trägt der Markt einen weiteren Standort, ohne dass wir eigene Filialen kannibalisieren?
- Welche Kandidaten auf unserer Standortliste liegen tatsächlich in einem White Spot?
- Wo sollte der Außendienst verstärkt oder ein Gebiet neu zugeschnitten werden?
Methoden der White-Spot-Analyse
Welche Methode passt, hängt davon ab, ob Sie eine flächendeckende Übersicht suchen, eine Kandidatenliste vergleichen oder mehrere Standorte gleichzeitig planen – oft werden die Verfahren kombiniert.
Scoring-Modell: Gebiete nach Punkten bewerten
Ein Scoring-Modell verdichtet mehrere Kriterien zu einem Punktwert. Jedes Kriterium – etwa Marktpotenzial, Versorgungslücke, Wettbewerb und Zielgruppe – wird auf eine einheitliche Skala von 0 bis 10 umgerechnet und mit einem Gewicht versehen. Die gewichtete Summe ergibt den Score, nach dem sich Gebiete oder Standortkandidaten sortieren lassen. Die Stärke: Das Modell ist transparent und lässt sich mit Vertrieb und Geschäftsführung diskutieren. Die Schwäche: Gewichte sind Annahmen und sollten an erfolgreichen Bestandsstandorten geprüft werden.
| Kriterium | Gewicht | Kreis A | Kreis B | Kreis C |
|---|---|---|---|---|
| Marktpotenzial (Sortimentskaufkraft) | 40 % | 9 | 5 | 7 |
| Versorgungslücke (Haushalte über 30 Minuten vom nächsten eigenen Standort) | 30 % | 4 | 9 | 8 |
| Wettbewerb (geringe Dichte = viele Punkte) | 20 % | 3 | 8 | 6 |
| Zielgruppenanteil | 10 % | 6 | 7 | 8 |
Portfolio-Matrix: Potenzial gegen Ausschöpfung
Die Portfolio-Matrix, angelehnt an das Boston-Grid, ordnet jedes Gebiet nach zwei Größen ein: dem Potenzial und der Ausschöpfung, also dem eigenen Umsatz oder der Kundenzahl im Verhältnis zum Potenzial. Wie beide Größen berechnet werden, zeigen die Kennzahlen im Geomarketing.
| niedrige Ausschöpfung | hohe Ausschöpfung | |
|---|---|---|
| hohes Potenzial | White Spots: Einsatz erhöhen | Kerngebiete: Position halten |
| niedriges Potenzial | Randgebiete: beobachten, effizient betreuen | ausgeschöpft: Kunden sichern, Aufwand begrenzen |
Auf der Karte erhält jedes Gebiet die Farbe seines Feldes. So wird aus einer Tabelle mit rund 8.200 Postleitzahlen ein Bild, in dem die weißen Flecken im Vertrieb sofort auffallen. Die Methode eignet sich besonders für Außendienst und Händlernetze, weil sie ohne Fahrzeiten und Modelle auskommt.
Gravitationsmodell: Wie viel Umsatz steckt im weißen Fleck?
Ein weißer Fleck ist noch kein Umsatz. Das Gravitationsmodell nach Huff schätzt, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Kunden eines Wohngebiets einen Standort aufsuchen – abhängig von seiner Attraktivität und der Fahrzeit, im Vergleich mit allen erreichbaren Wettbewerbern und eigenen Filialen. Daraus ergibt sich, welchen Umsatz ein neuer Standort im White Spot erwarten kann und wie viel davon bestehenden Filialen verloren geht. Formel und Rechenbeispiel finden Sie bei der Huff-Analyse.
Location-Allocation: die beste Kombination mehrerer Standorte
Sollen mehrere Standorte gleichzeitig geplant werden, stößt der Vergleich einzelner Kandidaten an Grenzen: Zwei gute Kandidaten nahe beieinander teilen sich dieselbe Nachfrage. Location-Allocation löst das als Optimierungsaufgabe. Das Verfahren wählt aus einer Kandidatenliste die Kombination von Standorten („Location“), die eine Zielgröße am besten erfüllt, und ordnet jede Nachfrage dem nächstgelegenen gewählten Standort zu („Allocation“). Typische Zielgrößen sind:
- maximale Abdeckung: möglichst viel Nachfrage innerhalb einer festen Fahrzeit, etwa zehn Minuten,
- kürzeste Wege: die geringste durchschnittliche Fahrzeit aller Kunden zum nächsten Standort,
- Mindestversorgung: so wenige Standorte wie möglich, damit jeder Kunde in höchstens x Minuten versorgt ist.
Eine Sonderform ist die Betrachtung „auf der grünen Wiese“: Man plant das Netz, als gäbe es noch keinen Standort. Der Vergleich mit dem heutigen Netz zeigt, wie weit es vom rechnerischen Optimum entfernt ist. Die zugrunde liegenden Modelle – p-Median, p-Center und Covering – erklären wir mit Beispielen bei den Standortmodellen.
Einzelhandel, Vertrieb, Service und Ladeinfrastruktur
Was als Potenzial und was als Präsenz zählt, unterscheidet sich je nach Anwendung:
| Anwendung | Potenzial | Präsenz | typische Methode |
|---|---|---|---|
| Einzelhandel und Filialisten | Sortimentskaufkraft, Haushalte, Zielgruppen | Filialen und ihre Einzugsgebiete | Scoring, Huff-Modell |
| Vertrieb und Außendienst | Zielbetriebe, Kaufkraft, Marktvolumen | Kunden, Umsatz, Besuche | Portfolio-Matrix |
| Händler- und Servicenetze | Kunden, installierte Geräte, Zielbetriebe | Händler, Werkstätten, Stützpunkte | Erreichbarkeit, Location-Allocation |
| Ladeinfrastruktur | Elektrofahrzeuge, Wohnform, Frequenz | vorhandene Ladepunkte | Location-Allocation |
Im Handel sind White Spots die Kandidaten für neue Filialen – mehr dazu auf der Branchenseite Handel und Filialisten. In Franchise-Systemen entsprechen sie den freien Vertragsgebieten, die an neue Partner vergeben werden, siehe Franchise und Partnersysteme. Und Stadtwerke suchen mit derselben Methode Lücken im öffentlichen Ladenetz, wie die Seite Geomarketing für Energieversorger zeigt.
Welche Daten eine White-Spot-Analyse braucht
Ausgangspunkt sind Ihre eigenen Daten: Standorte, Kunden und Umsätze, mindestens je Postleitzahl, für Standortfragen besser hausgenau geokodiert. Das Potenzial liefern Markt- und Potenzialdaten wie Kaufkraft, Einwohner und Haushalte, Gebäude- oder Kfz-Daten; im B2B zählen Zielbetriebe aus Firmenadressen. Dazu kommen Wettbewerberstandorte und digitale Landkarten auf der passenden Ebene. Für Frequenzlagen und Ladeinfrastruktur können Bewegungsdaten helfen; wir ordnen ein, wann sie sich lohnen. Größere Datenpakete vermitteln wir herstellerneutral über p17-data.de.
Werkzeuge: Software oder Projekt?
- easymap office bietet die geografische Portfolioanalyse und Heatmaps – genug für weiße Flecken im Vertrieb, aber ohne Fahrzeiten.
- easymap professional ergänzt Fahrzeitzonen und die Gebietsplanung, mit der sich White Spots direkt Vertriebsgebieten zuordnen lassen. Marktdaten und Gravitationsmodell sind nicht enthalten.
- RegioGraph Planning bringt die GfK Kaufkraft für Deutschland, Österreich und die Schweiz mit, berechnet Fahrtzeitzonen und Einzugsgebiete und ermittelt optimale Standorte im Gebiet.
- RegioGraph Strategy ergänzt das Huff-Modell, die automatische Ermittlung und den Vergleich von Standortpotenzialen sowie optionale Daten auf Straßenabschnittsebene – das Werkzeug für regelmäßige Standort- und White-Spot-Analysen.
QGIS und Power BI können Ergebnisse darstellen, ein Scoring lässt sich dort per Formel abbilden; Fahrzeiten, Gravitationsmodelle und Location-Allocation erfordern Erweiterungen oder eigene Berechnungen. Für eine einmalige Analyse ist ein Projekt oft wirtschaftlicher: Als Geomarketing-Service liefern wir Karten, Rangliste und Bericht – auf Wunsch mit anschließender Standortanalyse der besten Kandidaten.
Abgrenzung zu Wettbewerbsanalyse, Expansion und Filialnetz
Die White-Spot-Analyse ist das Suchraster. Die Wettbewerbsanalyse liefert dafür die Standorte der Marktbegleiter, die Huff-Analyse die Umsatzschätzung für einen konkreten Kandidaten. Die Filialnetzanalyse bewertet das bestehende Netz, die Expansionsplanung macht aus den besten White Spots eine Rangfolge mit Wirtschaftlichkeit und Rollout.
Grenzen: Nicht jeder weiße Fleck ist eine Chance
- Fehlende Nachfrage: Manchmal ist ein Gebiet leer, weil dort kaum Nachfrage besteht – etwa bei hohem Kaufkraftindex, aber wenigen Haushalten.
- Kaufkraftabfluss: Kunden orientieren sich zu einem nahen Oberzentrum oder kaufen online.
- Starke Marktbegleiter: Ein fest verankerter Wettbewerber kann eine Lücke auf der eigenen Karte erklären.
- Flächen und Rahmenbedingungen: Ohne geeignete Immobilie, Netzanschluss oder Genehmigung bleibt der beste Score Theorie.
- Zu grobe Ebene: Auf Kreisebene verschwinden Lücken, die auf Ebene von Postleitzahlen oder GEOmarkets deutlich wären.
Prüfen Sie die besten Kandidaten vor Ort – und wiederholen Sie die Analyse regelmäßig, denn Märkte und Wettbewerber verändern sich.