Eine Vielzahl an Unternehmen nutzt heutzutage Geomarketing, welches den klassischen Marketingprozess um die räumliche Komponente ergänzt. Mit der steigendenden Anzahl an verfügbaren Markt- und Kundeninformationen wird die Aufgabe für Unternehmen immer wichtiger, die vorhandenen Informationen (Daten) effektiver zu nutzen, anstatt große und kostenintensive externe Datenmengen hinzuzukaufen. An dieser Stelle knüpft die vorliegende Masterarbeit an und geht der Frage nach, ob durch erweiterte (fuzzybasierte) GIS-gestützte Geomarketinganaly-severfahren aus den vorhandenen Daten ein Zusatznutzen zu generieren sei. Anhand eines fiktiven Unternehmens werden ausgewählte Geomarketinganalysen auf zwei unterschiedliche Arten von Analysemethoden im GIS durchgeführt. Einerseits werden die Analysen auf Grundlage der klassischen zweiwertigen Logik (Boolesche Logik) durchgeführt und anderseits auf Basis der Lehre der unscharfen Mengen (Fuzzy Logic) mittels Zugehörigkeitsfunktion und –werten. An-schließend werden die kartographischen Ergebnisse sowohl visuell, mittels Über- und Nebenei-nanderlegen der Karten, als auch inhaltlich, durch die Interpretation der Attributwerte, miteinander verglichen. Darauf basierend lassen sich schlussendlich Aussagen bezüglich der Informationsgewinnung bzw. eines möglichen Zusatznutzens durch die Anwendung von Fuzzy Logic treffen.

Nowadays there is a large number of companies using geomarketing, which complements classic marketing by adding spatial domains. Due to the number of available market and customer information, it is even more important for companies to make effective use of existing data instead of buying expensive big data. At this point this master thesis takes up the question if one can generate added value by using advanced (fuzzy based) geomarketing analyses in GIS based on existing data. By creating a fictitious company the selected geomarketing analyses are conducted in two different ways. On the one hand the analyses are carried out by using Boolean logic. On the other hand, the analyses are put into practice by using the fuzzy logic model. Subsequently, the cartographic results are evaluated visually by overlapping maps or by placing them next to each other as well as by interpreting the attributive values. Finally, based on this, conclusions can be drawn regarding a possible additional benefit or information acquisition by using fuzzy logic.