01.08.2019 - 11:38 Uhr
Weiden in der OberpfalzOberpfalz

Big Data im Handel: Experten sprechen an der OTH Amberg-Weiden

Welche Daten sollten Händler sammeln? Wie können sie diese für die Verbesserung von Prozessen, Produkten, Service und Marketing einsetzen? Antworten zum Thema Big Data gaben am Mittwoch Experten und Händler auf Einladung der IHK Regenburg.

„Handel 4.0 – Big Data im Handel“ hieß der Veranstaltung der IHK Regensburg in der OTH Amberg-Weiden, bei der Experten zeigten, wie Daten im Handel genutzt werden können.
von Sonja Kaute Kontakt Profil

Haben Sie auch schon einmal einen Katalog voll mit Kleidung für das falsche Geschlecht geschickt bekommen? Oder Online-Werbung für Produkte gesehen, die Sie nicht interessieren? Wer sich mit Daten im Handel beschäftigt, sieht in solchen Beispielen ungenutztes Potenzial. Wertet man als Händler gesammelte Daten aus und zieht daraus korrekte Schlüsse, kann man im Gegensatz zu diesen Beispielen Produkt und Kunde optimal zusammenbringen. Die zentrale Frage sei, wie gut ein Unternehmer Daten für seine Ziele nutzen könne, sagte Wolfgang Holzapfel, Vorsitzender des IHK-Handelsausschusses, bei der Veranstaltung "Handel 4.0 - Big Data im Handel". Es finde ein "fundamentaler Umbruch" statt. Christine Hellbach, OTH-Vizepräsidentin, betonte, ein sinnvoller Umgang mit Big Data sei entscheidend für den Wettbewerb.

Christian Schieder von der OTH erklärte zusammen mit seinem Kollegen Marco Nirschl, wie der Handel Big Data nutzen kann.

Mehrwert durch Daten

"Wir überwachen unsere Kunden", sagte Professor Christian Schieder von der Fakultät Betriebswirtschaft der OTH bewusst provokativ und ergänzte: "Wir versuchen, unsere Kunden besser zu verstehen." Es ginge bei Big Data um einen Mehrwert für Händler und Kunden, betonte sein Kollege Professor Marco Nirschl. Die Experten erklärten, wo Daten einen Mehrwert generieren können. Dies sei unter anderem bei der Ursachenanalyse, der Automatisierung von Prozessen und der Vorhersage von Kundenverhalten der Fall. Konkretere Beispiele: Reduzierung von Lagerbeständen durch die Automatisierung von Bestellprozessen, intelligente Lieferrouten, die Wetter- und Verkehrsdaten berücksichtigen, relevante Angebote durch personalisierte Empfehlungen, intelligente Preisgestaltung, Online-Kundenberatung durch Chatbots, Einkaufen über Sprachassistenten.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sei das Speichern der Daten nötig. "Daten werden nie gelöscht. Früher oder später sind sie nützlich", so Schieder. Es müsse aber "wohlüberlegt sein, was ich mit den Daten mache", sagte Nirschl. Als Beispiel nannte er unter anderem den zeitlich passenden und individuellen Versand von Rabattcodes oder Produktkatalogen, wenn die gesammelten Daten verraten, dass eine Person aktuell Interesse an einem bestimmten Produkt hat. Die Professoren zeigten ein Video über einen mobilen und rund um die Uhr geöffneten Supermarkt in Shanghai, der selbstfahrend unterwegs ist, ohne Personal und Bargeldzahlung. Überhaupt sei China weiter als Deutschland, wo Big Data häufig kritisch beäugt werde. "Wir müssen aufpassen, dass uns die Kritik und das Schlechtreden nicht die Zukunft versperren", so Schieder.

Marco Nirschl und Christian Schieder

Big-Data-Hype

Er verglich das Sammeln von Daten mit dem Auslesen von Kartoffeln. Nur dass die verfügbaren Datenmengen heute so groß sind, dass nur eine maschinelle Sammlung und Auswertung optimale Ergebnisse hervorbringen kann. "Früher hat man selbst Preise gesetzt, heute setzt ein Algorithmus die Preise", so Nirschl. Der Wandel im Kaufverhalten hin zu mehr Individualität und Mobilität verstärke den Big-Data-Hype weiter.

"Immer mehr Ideen und Geschäftsmodelle sind datengetrieben", sagte Georg Wittmann, Geschäftsführer bei ibi Research an der Uni Regensburg. Wie seine Vorredner erwähnte auch er Amazon-Go-Stores, in denen Kunden sich beim Reingehen über eine App registrieren, die Ware aus dem Regal nehmen und den Laden verlassen, ohne eine Kasse zu durchlaufen oder Schlange zu stehen. Die Technik ist hochmodern und faszinierend, aber ungewohnt: "Ich habe mich gefühlt wie ein Dieb", erzählt Wittmann, der in einem solchen Supermarkt in Seattle war. "An der Decke hängen Unmengen an Kameras und Sensoren." Diese erfassen jeden Handgriff und können so erkennen, welche Ware in der Einkaufstasche gelandet ist.

Auch Amazon Book Stores arbeiten mit Big Data: Die Auswahl der präsentierten Bücher richte sich nach Daten über die online getätigten Buchkäufe bei Amazon. Auch Wittmann betonte, es ginge bei Big Data darum, "aus Kundenperspektive zu denken und einen Mehrwert zu bieten". Wenn ein Algorithmus oder eine Künstliche Intelligenz (KI) im Online-Shop erkenne, ob gerade ein Mann oder eine Frau zum Beispiel nach grauen T-Shirts sucht, können entsprechende Produkte angezeigt werden, ohne Potenzial zu verschwenden. Es führe jedoch nicht alles Machbare zu tatsächlichem Mehrwert, und der Handel habe noch viel zu lernen. Sein Ausblick: "Unternehmen brauchen langfristig eine KI-Kultur und Sicherung von Ethik und Transparenz."

Dynamische Preise

Jan Lippert, Director Sales bei der prudsys AG in Chemnitz, sprach über dynamisches Preismanagement, das intelligente Optimieren von Produktpreisen unter Berücksichtigung von zum Beispiel Preisen von Wettbewerbern, Lagerbeständen, Nachfrage und vielen weiteren Faktoren. "Amazon trifft 80 Millionen Preisentscheidungen pro Tag", sagte er. Dies heiße nicht automatisch, dass die Preise schwanken. "Wenn das Optimum gefunden ist, bleibt der Preis gleich." Die schiere Menge an Einflussfaktoren auf Preise sei heutzutage von Menschen nicht mehr kontrollierbar. KI und Algorithmen können diese aber berücksichtigen und Ware zum Beispiel nach Größe und Farbe bepreisen. "Das Thema wird uns auch stationär einholen", sagte er voraus.

Im Anschluss zeigten Oliver Giessübel (Intersport Giessübel, Bayreuth), Norbert Klamt (argusto GmbH, Erbendorf) und Björn Eichler (Conrad SE, Hirschau), wie ihre Unternehmen Big Data einsetzen.

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