Die Zukunft des stationären Handels ist für mich aktuell spannender als neue E-Commerce Konzepte. Die vielen Milliarden Euro die der stationäre Handel aktuell pro Jahr gegenüber dem Onlinehandel verliert führen aus meiner Sicht zu erheblichen Verwerfungen im stationären Handelssystem, inkl. der betroffenen Gewerbeimmobilienbesitzer und der finanzierenden Kreditinstitute. Umfragen, Statistiken und Meinungen zu dem Thema verfolge ich daher sehr gespannt. Die meisten dieser Informationen sind wenig aufschlussreich, bzw. den harten Fakten (Leerstand, Onlineumsatz….) wird erstaunlich wenig Aufmerksamkeit geschenkt. Die Hoffnung nach dem Überleben des stationären Handels in der heutigen Form ist scheinbar stärker als die doch recht deutlichen statistischen Argumente dagegen. Warum ist das so?
Am letzten Wochenende habe ich zu diesem Thema eine kurze Umfrage hier bei Kassenzone eingestellt. In dieser Umfrage habe ich eine Frage zur Anzahl der Online Käufe in den letzten 12 Monaten gestellt und eine Frage zur vermuteten Anzahl der Ladenschließungen in der entsprechenden Stadt des Befragten. Zudem gab es eine Eingangsfrage zu Postleitzahl, die dazu geführt hat, dass Befragte mit der Postleitzahl 0,2,5,7 oder 9 zuerst die Frage nach der Anzahl der Onlinekäufe beantwortet haben (ca. 120 Antworten) und die anderen Befragten zuerst die Frage nach den vermuteten Ladenschließungen beantworten mussten (ca. 70 Antworten). Mir ging es grundsätzlich gar nicht, um die konkreten Antworten, sondern nur um die Korrelation der Antworten. Inspiriert durch ein paar spannende Experimente aus dem Buch vom großartigen Kahnemann habe ich erwartet, dass bei den Antworten aus den Postleitzahlenbereichen 0,2,5,7 und 9 eine hohe Korrelation zu finden ist und bei den anderen Antworten eine niedrige Korrelation. Der Grund für die Korrelation wäre in diesem Fall eine Art „Ersetzung“ der Fragen. Beispiel: Der Befragte beantwortet die Frage nach der Anzahl der Onlinekäufe mit 50 oder mehr, also antwortet er bei der Anzahl der Ladenschließungen auch mit einem hohen Wert. Andersherum lässt sich diese Ersetzung so nicht herstellen. Was ist nun dabei rausgekommen?

Kassenzone Leser kaufen oft online ein und erwarten viele Ladenschließungen

56% von 180 Befragten rechnen mit mehr als 10 Ladenschließungen in ihrer Stadt. Nur 5% gehen davon aus, dass kein Laden schließen muss. 35% der 180 Befragten haben in den letzten 12 Monaten zwischen 20-50x eingekauft und 27% sogar mehr als 50x. Aus diesen Werten kann man zumindest ableiten, dass die Kassenzone Leser oft online einkaufen und recht pessimistisch für die Zukunft des (aktuellen) stationären Handels sehen. Die Anzahl der Befragten die bereits über 50x einkaufen ist für mich schon überraschend, aber insgesamt hätte ich dieses Ergebnis grob vermutet. Wenn man den Fragebogen in einer weniger online affinen Zielgruppe verwendet, würde ich andere Ergebnisse vermuten. Interessanter wird es nun, wenn man sich die Korrelationen anschaut.

Das eigene Kaufverhalten ist nur sehr schwach korreliert mit den erwarteten Ladenschließungen

Um die Korrelation aus  den beiden Antwortlisten zu berechnen, habe ich einfache Klassen gebildet. Diese Art der Auswertung ist wissenschaftlich nicht ganz sauber, aber auch gewichtete Klassen haben testweise nicht zu viel stärkeren Korrelationen geführt. Was ist der Korrelationskoeeffizient überhaupt?

Der Korrelationskoeffizient ist ein dimensionsloses Maß für den Grad des linearen Zusammenhangs zwischen zwei mindestens intervallskalierten Merkmalen. Er kann Werte zwischen −1 und +1 annehmen. Bei einem Wert von +1 (bzw. −1) besteht ein vollständig positiver (bzw. negativer) linearer Zusammenhang zwischen den betrachteten Merkmalen. Wenn der Korrelationskoeffizient den Wert 0 aufweist, hängen die beiden Merkmale überhaupt nicht linear voneinander ab. Allerdings können diese ungeachtet dessen in nicht-linearer Weise voneinander abhängen. Damit ist der Korrelationskoeffizient kein geeignetes Maß für die (reine) stochastische Abhängigkeit von Merkmalen.

Bei der Fragereihenfolge Onlinekäufe, Ladenschließung ergibt sich ein Korrelationskoeffizient von 0,11. Das ist bei der der Anzahl der Antworten und den Nebeneffekten durch die Art der Befragung quasi eine Nichtkorrelation. Bei einem Koeffizienten von 0,8-1 hätte man sagen dürfen, dass Befragte, die wenig online kaufen auch wenige Ladenschließungen erwarten und Befrage die viel online kaufen auch viele Ladenschließungen erwarten. Anbei das Diagramm dazu. Die Größe der Blasen ist ein Maßstab für die Häufigkeit der Antworten im jeweiligen Feld der Kreuztabelle. In diesem Diagramm wurde also das Feld 4×4 (24x) sehr oft gewählt.

 

Kaufverhalten-1a

Bei der Fragereihenfolge Ladenschließung, Onlinekäufe ergibt sich ein Korrelationskoeffizient von 0,05. Das ist ebenfalls nicht signifikant, wobei die Fragenanordnung in diesem Fall auch so gewählt war, dass keine Korrelation zu erwarten war. Grundsätzlich ähneln sich die beiden Diagramme. In der zweiten Fragereihenfolge wurde das Feld 4×5 (12x) am häufigsten gewählt.

Kaufverhalten-2a

Was heißt das?

Die Faktenlage bzw. die Marktzahlen in allen relevanten Bereichen sprechen eine klare Sprache. Der Onlinehandel wächst massiv, der Leerstand bei Gewerbeimmobilien steigt, Umkehreffekte (Online Suche – offline Kauf) sind wenig nachweisbar und statistisch auch bisher auch nicht relevant, auch wenn Google den Ladeninhabern das glauben machen möchte.

Das Entscheidungs- und Investitionsverhalten von Bauträgern, Stadtentwicklern, Banken und Immobilieninhaber spiegelt aktuell in keiner Weise diese Entwicklungen wieder, sieht man mal vom Run auf die A-Lagen ab, der sich aber „nur“ mit dem steigenden Mietniveau in der A-Lage nachweisen lässt. Es werden unsinnigerweise noch große Shoppingcenter und 50.000m² Möbelhäuser gebaut. Die dort zugrunde liegenden Business Cases werden meines Erachtens nicht aufgehen.

Welche Aussagen lassen sich nun durch unsere Umfrage treffen?

  • Die Befragten kaufen oft online ein
  • Viele Befragte erwarten einige Ladenschließungen in ihrer Stadt
  • Die Befragten lassen keinen Zusammenhang zwischen ihrem Einkaufsverhalten und den Ladenschließungen erkennen
  • Sogar die Befragten mit wenigen Einkäufen pro Jahr erwarten viele Ladenschließungen
  • Aufgrund der Textantworten in der Umfrage (freie Eingabe von Feedback) ist zu vermuten, dass einige Befragte einen Clown gefrühstückt hatten

Damit die Umfrageergebnisse etwas transparenter ausgewertet werden können, findet sich hier der Datensatz im Excel Format. Ich freue mich auch sehr auf kritische Anmerkungen zu den Daten. Dadurch erhoffe ich mir in Zukunft ggf. noch besser auswertbare Umfragen erstellen zu können.

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