Datenanalyse
Darf’s ein bisschen digital sein?

Künstliche Intelligenz hilft Händlern und Dienstleistern, Verbraucher besser zu verstehen. Software ermittelt deren Geschmack und sagt voraus, was sie wann kaufen werden.
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KölnDem Algorithmus ist kürzlich gelungen, woran Daniel Raschke manchmal verzweifelt. Verstehe doch bitte einer die Frauen! Dank seiner Rechenreihen weiß Raschke nun, dass Frauen die Farbe meist egal ist, wenn sie Taschen kaufen. Sie schauen vor allem auf die Form. Solche Erkenntnisse sind für den IT-Unternehmer nicht nur privat interessant. Mit ihnen hilft Raschke Online-Modehändlern, ihre Kunden besser zu verstehen.

Die Algorithmen von Raschkes Start-up Picalike analysieren zunächst, welche Kleidungsstücke jeder Kunde im Internetshop anklickt. Per Bildanalyse berechnet Picalike dann die optisch ähnlichsten Produkte. T-Shirt oder Hemd? Kurze oder lange Ärmel? Farbe? Aufdruck? Motiv mit Tiger oder Leopard? Wer bei Esprit, Baur oder Bonprix surft, der bekommt in den Produktempfehlungen nicht mehr angezeigt „wonach andere suchten“, sondern was ihn wirklich interessiert. Und die Händler können aus diesen Daten künftig ebenfalls eine Menge lernen.

Clevere Algorithmen analysieren Bilder, prognostizieren Staus, können die Stimmung von Menschen erkennen. Der Begriff künstliche Intelligenz ist in den vergangenen Monaten zum Modewort geworden. Während herkömmliche Computerprogramme lediglich starren Befehlen folgen, lernt künstliche Intelligenz konstant dazu, verbessert sich selbst, passt sich an. Eine Studie der IT-Beratung Crisp Research ergab jüngst, dass bereits knapp die Hälfte der deutschen Unternehmen künstliche Intelligenz nutzt.

Die erstaunliche Erkenntnis: „Jedes dritte Unternehmen will sich damit vor allem stärker am Kunden orientieren“, sagt Studienautor Björn Böttcher. Mit künstlicher Intelligenz lassen sich aus riesigen Datenpools die versteckten Vorlieben der Käufer extrahieren – es gelingt, deren Verhalten vorherzusagen oder Empfehlungen für den Kundenservice abzuleiten. Viele Unternehmen unterschätzen das Potenzial der Technologie allerdings noch um Längen.

Karlsruhe-Nordstadt, in einem verglasten Bürogebäude will Michael Feindt die Zukunft vorhersagen. Wie viele Äpfel verkauft der Discounter um die Ecke am Mittwoch? Wie viele Brezeln braucht eine Filiale früh am Morgen? Fragen, um die sich bislang Disponenten kümmerten, beantworten jetzt die Algorithmen seiner Firma Blue Yonder. Sie liefern den Disponenten eine Bedarfsprognose für jedes einzelne Produkt. In Feindts Rechenmodelle gehen neben Preisen und historischen Verkaufsdaten rund 300 Faktoren ein: Wochentag, Standort, Ferienzeiten, Rabattaktionen. „Am Ende gleichen unsere Algorithmen ihre Prognosen mit den tatsächlichen Käufen ab“, sagt Feindt, „und lernen so jeden Tag dazu.“

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