{"id":1431,"date":"2025-09-07T17:22:16","date_gmt":"2025-09-07T15:22:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.combase.de\/?p=1431"},"modified":"2026-03-10T09:28:35","modified_gmt":"2026-03-10T08:28:35","slug":"standortanalyse-2025-der-zentralitaetsindex-im-einzelhandel-mit-aktuellen-datenquellen-und-ki-bewertet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/beta.combase.de\/?p=1431","title":{"rendered":"Standortanalyse 2025: Der Zentralit\u00e4tsindex im Einzelhandel mit aktuellen Datenquellen und KI bewertet"},"content":{"rendered":"\n

Vom Projektteam der COMBASE AG<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Zentralit\u00e4tsindex<\/strong> (auch\u00a0Einzelhandelszentralit\u00e4t<\/strong>\u00a0oder\u00a0Zentralit\u00e4tsfaktor<\/strong>) bleibt ein wichtiger Referenzwert in der Standortanalyse des station\u00e4ren Handels. Er zeigt, ob eine Kommune Kaufkraft aus dem Umland anzieht (> 100) oder Kaufkraft abflie\u00dfen l\u00e4sst (< 100). Was sich seit 2012 grundlegend ver\u00e4ndert hat (vgl. unseren damaligen Artikel<\/a>), sind Datenlage, Messfrequenz und Auswertungstiefe: Neben klassischen Kaufkraft- und Umsatzkennziffern stehen heute mobilfunkbasierte Mobilit\u00e4tsdaten, digitale Frequenzmessungen und KI-gest\u00fctzte Modelle zur Verf\u00fcgung. Dieses Update ordnet die Kennzahl fachlich ein, benennt Grenzen und zeigt, wie moderne Datenstr\u00f6me und KI eine robustere Standortentscheidung erm\u00f6glichen.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n


1) Begriff, Formel und Aussagekraft<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die g\u00e4ngige Bildung des Index lautet nach wie vor:<\/p>\n\n\n\n

Zentralit\u00e4t = (Einzelhandelsumsatz je Einwohner \/ einzelhandelsrelevante Kaufkraft je Einwohner) \u00d7 100.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Werte > 100 deuten auf Kaufkraftzufluss, Werte < 100 auf Abfluss. In Deutschland ver\u00f6ffentlichen u. a. Industrie- und Handelskammern sowie spezialisierte Datenanbieter regelm\u00e4\u00dfig Zentralit\u00e4ts- und Kaufkraftdaten.  <\/p>\n\n\n\n

Wesentliche Aussage: Die Zentralit\u00e4t misst die Anziehungskraft<\/strong> des station\u00e4ren Handels eines Gebietes. Sie ist damit ein geeignetes Screening-Instrument, ersetzt aber keine differenzierte Analyse des Branchenmixes, der Tagesbev\u00f6lkerung, der Konkurrenzdichte oder der st\u00e4dtebaulichen Qualit\u00e4t.  <\/p>\n\n\n\n


2) Grenzen des klassischen Zentralit\u00e4tsindex<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Kennzahl ist aggregiert<\/strong> und retrospektiv<\/strong>. Eine hohe Zentralit\u00e4t kann durch einzelne gro\u00dffl\u00e4chige Betriebe getrieben sein und sagt nicht automatisch etwas \u00fcber kleinteilige Lagen, Laufwege oder mikrolokale Wettbewerbsvorteile aus. Ebenso beeinflussen Einwohnerstruktur, Online-Handel und Preislage die Interpretation. In der Praxis wird die Zentralit\u00e4t daher als Kontextindikator<\/strong> genutzt, der stets mit weiteren Gr\u00f6\u00dfen (Frequenz, Reisezeiten, Sortimentsaffinit\u00e4t, Miet- und Baukosten) zu kombinieren ist.  <\/p>\n\n\n\n


3) Aktuelle Datenquellen 2025: <\/strong>
Von Kaufkraftkarten zu Mobilit\u00e4ts- und Frequenzdaten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Kaufkraft & Umsatz.<\/strong>\u00a0IHK-Publikationen und Anbieter wie GfK, MB-Research oder MBI stellen weiterhin kaufkraft- und umsatzbasierte Indikatoren sowie Centrality-Produkte bereit und das kompatibel mit g\u00e4ngigen GIS-Systemen. Diese liefern die notwendige\u00a0Makroperspektive<\/strong>\u00a0(Stadt-\/Landkreis).\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Mobilit\u00e4ts-\/Frequenzdaten.<\/strong>\u00a0F\u00fcr die\u00a0Mikro- und Tagesperspektive<\/strong>\u00a0kommen anonymisierte, aggregierte Bewegungsdaten aus Mobilfunknetzen hinzu (z. B. Deutsche Telekom\u00a0Motion Data<\/strong>\u00a0oder Telef\u00f3nica\u00a0Mobility Insights<\/strong>). Sie erlauben R\u00fcckschl\u00fcsse auf Besucherstr\u00f6me<\/strong>, Dwell-Times und st\u00fcndliche\/wochent\u00e4gliche Muster, nat\u00fcrlich datenschutzkonform in aggregierter Form.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Praxis-Trend.<\/strong> Auch im internationalen Handel nutzen expandierende Retailer vermehrt Foot-Traffic-Daten<\/strong> und standortbezogene ML-Modelle, um Kannibalisierung zu minimieren, Zielgruppen zu verdichten und Filialnetze resilienter zu planen.  <\/p>\n\n\n\n


4) KI erg\u00e4nzt, ersetzt aber nicht die Kennzahl<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Methodisch sinnvoll ist nicht die \u201eErsetzung\u201c klassischer Kennzahlen, sondern ihre Einbettung<\/strong> in datengetriebene Modelle:<\/p>\n\n\n\n