Case mit thematischer Relevanz: planus berechnet für alle deutschen Werbeträger die Neigung der Straße

von Peter Herbrand

Die Beinmuskeln brennen, der Schweiß rinnt und die verdammte Steigung nimmt einfach kein Ende. Diese Situation kennt sicherlich jeder Radfahrer… Als Marke kann man in dieser Bergwertung Extrapunkte sammeln – mit einer zielgruppenspezifischen Kampagnenaussteuerung. So wie unser Kunde, ein deutschlandweit tätiger E-Bike-Händler. Für den selektierten wir an solch anstrengenden Steigungen in Schwaben Großflächen-Standorte, um die potenzielle Zielgruppe effizient zu erreichen.

Problem: Kein Spezialmittler verfügt über Kennzahlen zur Neigung der Straße

Unsere Aufgabe war also ganz einfach. Wir mussten OOH-Flächen an Radwegen finden, die eine gewisse Steigung aufweisen. Allerdings gab es diesbezüglich ein Problem, das Dominic Schäfer, unser Teamleiter Geomarketing, wie folgt zusammenfasst: „Als Spezialmittler haben wir bis zu 30 Strukturkennzahlen für jede deutsche OOH-Fläche vorliegen – von der Frequenz nach PKW, ÖPNV und Fußgängern bis hin zu individuellen Einsehwinkeln. Allerdings gibt es keine Kennzahl zur Neigung der Straße, an dem die jeweilige Werbefläche liegt.“

Lösung: Wir ergänzten unseren GeoNavigator um ein rasterbasiertes 3D-Höhenmodell

Um unserem Kunden die bestmögliche Lösung anbieten zu können, motzten wir unseren bewährten GeoNavigator auf. Dieses selbst entwickelte Tool nutzen wir für differenzierte, räumliche Marktanalysen sowie darauf basierende effiziente Media- und Geomarketing-Kampagnen.

Dafür verschnitten wir das Straßennetz mit einem digitalen 3D-Höhenmodell. So konnten wir von Rasterzelle zu Rasterzelle anhand der Höhe über NN die Neigung berechnen und folgende Kategorien entwickeln:

  • flach
  • leichte und mittlere Steigung
  • starke Steigung

Diese Einteilung haben wir von den Rasterzellen auf das Straßennetz vererbt und von dort aus an die OOH-Flächen. Mit den so gewonnenen Daten „fütterten“ wir den GeoNavigator.

Herausforderung

Unser GeoNavigator beinhaltet das gesamte deutsche Straßennetz, allerdings zweidimensional ohne Angabe von Neigungen

1. Schritt

Berechnung der Straßenneigung durch Verschneidung des Straßennetzes mit einem geografischen Höhenmodell

2. Schritt

Klassifizierung der Straßen nach flach, leichte Steigung, mittlere Steigung und starke Steigung

3. Schritt

Selektion von Großflächen an Straßen mit mindestens mittlerer Steigung

Das Ergebnis: Mehrwert für Kunde und Zielgruppe

Trotz der ursprünglich kaum bzw. nicht vorliegenden Informationen, konnten wir dem E-Bike-Händler eine exakt auf seine Bedürfnisse zugeschnittene Kampagne planen. Das Ergebnis: eine Plakatkampagne mit hoher räumlicher und thematischer Relevanz.

Das nennen wir - mit ein bisschen Stolz in der Brust - Geo Intelligence.

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