Handel 4.0: Mehrwert von Big Data
Der Handel befindet sich in einem fundamentalen Umbruch. Ob beim Bezahlvorgang an der Kasse, über Suchanfragen in Onlineshops oder Likes in Sozialen Netzwerken: Kunden generieren online wie offline durch eine Vielzahl an Berührungspunkten mit dem Handel täglich große Datenmengen. Welche (Kunden-)Daten sind für Händler relevant? Welche Schlüsse daraus für das Sortiment ziehen? Antworten auf diese Fragen gaben ExpertInnen und Händler aus der Region bei einer gemeinsamen Veranstaltung von IHK und OTH Amberg-Weiden an der Hochschule in Weiden.
Digitale Hilfsmittel und Geschäftsmodelle werden die Zukunft des Handels prägen. Es geht jedoch nicht nur darum, kundenorientiert zu arbeiten, sondern möglichst frühzeitig die Wünsche der Kunden herauszufinden. Eine gute Datenbasis ist hierfür entscheidend. „Gerade für den Handel wird das Thema Big Data als größter Einschnitt seit Einführung der Selbstbedienung bezeichnet. Big Data an sich erzeugt jedoch noch keinen Mehrwert. Erst durch die Strukturierung und Analyse der gigantischen Datenmengen können diese nutzbar gemacht werden“, sagte Prof. Dr. Christiane Hellbach, Vizepräsidentin der OTH Amberg-Weiden.
„Es geht nicht darum, viele Daten zu sammeln, sondern jeder Händler sollte sich überlegen, wo er daraus einen Nutzen für sein Geschäftsmodell ziehen kann“, so Wolfgang Holzapfel, Vorsitzender des IHK-Handelsausschusses bei seiner Begrüßung.
Die Veranstaltung „Handel 4.0 – Big Data im Handel“ nahm die rund 100 TeilnehmerInnen mit auf die Reise, beginnend bei der Wissenschaft und endend bei konkreten Praxiseinsätzen. Prof. Dr. Christian Schieder und Prof. Dr. Marco Nirschl, beide OTH Amberg-Weiden, erklärten zunächst, was unter Big Data zu verstehen ist und wo Daten einen Mehrwert generieren können. Als Anwendungsbeispiel nannten sie sogenannte Smart Stores. „Big Data und künstliche Intelligenz ermöglichen für den Handel völlig neue Möglichkeiten, um individualisiert Produkte oder Werbemaßnahmen auszuspielen“, so Prof. Dr. Marco Nirschl. Dabei ginge es bei Big Data nicht nur um einen Mehrwert für Händler, sondern auch um den Kunden auf der Suche nach dem Wunschprodukt.
Für die Analyse der stetig wachsenden Datenberge brauche es Künstliche Intelligenz (KI), die Algorithmen für Entscheidungen erstelle. Wie KI eingesetzt werden kann, das zeigte Jan Lippert von der Prudsys AG in Chemnitz unter dem Stichwort „Dynamic Pricing“. Wie Datenanalyse auch im stationären Geschäft zum Erfolg führen kann, darüber sprach Oliver Gießübel, Inhaber der gleichnamigen Intersport-Geschäfte in Oberfranken und den neuen Bundesländern. Die Argusto GmbH setzt ebenfalls auf den Nutzen von Daten im stationären Geschäft. Das Erbendorfer Unternehmen entwickelte eine digitale Plattform, um Marktinformationen aus der Lebensmittelbranche im Bereich des Eigenmarken- und des Marken-Sortiments zu erheben. Darüber informieren sie ihre Kunden aus der Lebensmittelindustrie oder dem Handel in Echtzeit über Marktsortimente und deren Verkaufszahlen. Björn Eichler von Conrad SE berichtete, wie der Elektronikhändler mit verschiedenen Analysesystemen aus mehr als 55 Milliarden Datensätzen relevante Informationen herausfiltert.
