Versandhaus setzt auf intelligente Prognosetechnik
Otto weiß was Kunden wollen

Auf den ersten Blick haben Versandhandel und Teilchenphysik nicht viel miteinander zu tun. Auf den zweiten schon, denn mit Hilfe von statistischen Verfahren aus der Teilchenphysik findet Versender Otto bereits vor dem Einkauf von Socken, T-Shirts und Jeans heraus, in welchen Mengen Verbraucher diese Artikel bestellen werden.

DÜSSELDORF. Eine Vielzahl von Bestelldaten, Kunden- und Produktinformationen müssen miteinander verknüpft werden, um vorhersagen zu können, wie oft sich ein T-Shirt oder eine Jeans in der kommenden Saison verkaufen wird und wie viele T-Shirts dementsprechend eingekauft werden müssen. Das ist für den Geschäftserfolg entscheidend, denn wird ein Artikel in zu geringer Menge produziert, muss er teuer nachbestellt werden - wurde eine zu große Stückzahl produziert, drohen hohe Lagerkosten.

Der Hamburger Konzern mit einem Jahresumsatz von rund elf Milliarden Euro hat dafür ein Joint Venture mit Physics Information Technologies gegründet. Das junge IT-Unternehmen aus Karlsruhe hat ein sogenanntes Data-Minig-Verfahren mit dem Namen "NeuroBayes" entwickelt, mit dem sich in einer Flut anscheinend sinnloser Daten, sinnvolle Zusammenhänge finden lassen.

Das Data-Minig-Verfahren der Karlsruher basiert auf dem Einsatz künstlicher neuronaler Netze. Darunter versteht man Rechensysteme, die nach dem Vorbild der vernetzten Nervenzellen im Gehirn arbeiten. Mit Hilfe der Software will Otto den Einkaufsprozess für sämtliche Textilien optimieren, später sollen die Bereiche "Technik" und "Einrichten" folgen. Bei einem Investitionsvolumen von unter einer Million Euro werde sich das neue System laut Otto schon im laufenden Jahr auszahlen: "Rund 20 Millionen Euro können eingespart werden", sagt Vorstandschef Hans Schrader. -Otto

"Mit NeuroBayes hat sich Otto zwar ein sehr gutes, aber auch das teuerste Data-Minig-Verfahren eingekauft, das es derzeit auf dem Markt gibt", sagt Katharina Morik, Professorin an der technischen Universität Dortmund. "Für die von Otto gewünschte Anwendung eignet sich das Verfahren sehr gut. Allerdings sollte man nicht vergessen, dass es auch noch andere Data-Mining-Methoden gibt, die flexibler sind und dem Kunden mehr Einflussmöglichkeiten lassen."

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