Der stationäre Einzelhandel ist seit den 1970er Jahren kontinuierlich auf dem Rückzug aus den Wohnquartieren und den gewachsenen Zentren der europäischen Städte. Daraus ergeben sich auch zukünftig immer größere Lücken in der wohnstandortnahen Versorgung für Waren des täglichen Bedarfs.
Vor dem Hintergrund aktueller Entwicklungen auf dem Gebiet innovativer logistischer Systeme und im Bereich des Business-to-Consumer E-Commerce bieten sich sowohl für den Handel als auch für die Stadtplanung neue Chancen, diese Versorgungslücken durch ein attraktives Dienstleistungsangebot zu bestehenden Strukturen zu schließen, das zudem dem zunehmenden Konsumentenwunsch nach Convenience gerecht wird.
In diesem Zusammenhang ist das Internet Shopping zwar prinzipiell im Vorteil gegenüber dem Einkauf im stationären Einzelhandel, andererseits entscheidet die Gestaltung der „Letzten Meile“ über Kundenakzeptanz und Rentabilität des Angebots.
Die hier vorgestellte modellgestützte Methode ermöglicht es einerseits, für beliebige Planungsräume die Versorgungsqualität der privaten Haushalte zu analysieren und Versorgungslücken zu identifizieren. Andererseits kann mit ihrer Hilfe die Eignung von bedarfsgerechten und wirtschaftlich tragfähigen logistischen Systemen zur Erhöhung der Versorgungsqualität unter Berücksichtigung räumlicher Strukturen untersucht werden.
Die vorgenommene Methodenanwendung anhand des Fallbeispiels der Bundesstadt Bonn verdeutlicht allerdings, dass es kein ideales „Letzte Meile“-System gibt. Nur im Kontext eines konkreten Einsatzgebiets können die spezifischen Systemvorteile in Teilräumen zum Tragen kommen. Die angewendete Methode kann dabei sowohl im Sinne einer aktiven Stadtplanung als ein Element einer umfassenden kommunalen Versorgungsstrategie zu einer Verbesserung der Versorgungsqualität der Wohnbevölkerung beitragen, als auch für den Handel und deren Intermediären Marktchancen für „Letzte Meile“-Systeme aufzeigen. Insbesondere für die konkrete Standortplanung unter Zugrundelegung quantitativer Standortfaktoren liefert das Modell die notwendige methodische Entscheidungsunterstützung.
Aktualisiert: 2020-01-24
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