Die Kühlregale in der Fleischwarenabteilung von Kaufland sind meistens voll, egal ob zur besten Einkaufszeit oder kurz vor Ladenschluss. Gut für den Kunden, aber lohnt sich das für den Supermarkt?
Ja, tut es. Denn die Supermarkt-Kette hat einen unsichtbaren Mitarbeiter, der dafür sorgt, dass ihr genau das in der Selbstbedienungstheke habt, was ihr höchstwahrscheinlich sucht: Seit mehr als sieben Jahren setzt Kaufland eine Künstliche Intellligenz an der SB-Fleischtheke ein, die schon vorher weiß, was die Kunden an diesem Tag kaufen werden. Sie bestellt genau die richtige Menge, sodass die Regale gut gefüllt sind.
Künstliche Intelligenz erledigt bei Kaufland die Bestellungen
„Früher musste der Filialleiter morgens zwei Stunden am Bildschirm sitzen und Bestellungen eintippen. Die Arbeit fällt im Wesentlichen weg“, sagt Professor Michael Feindt, der mit seiner Firma Blue Yonder den Algorithmus entwickelt hat. Kauflands Filialleiter müssen die optimale Menge an Frischfleisch jetzt nicht mehr schätzen, denn die Software bestellt die richtige Menge automatisch auf Basis eines Datensatzes.
Die Idee kam Feindt allerings nicht beim Einkaufen, sondern während seiner Forschung bei der Europäischen Organisation für Kernforschung CERN in Genf in den 1990ern. Damals überlegte er, wie man aus den Unmengen an Daten, die bei der Kollision von Teilchen entstehen, das meiste herausziehen kann, und entwickelte den Vorläufer seines Algorithmus. Nach einer Station als Professor für Physik an der Universität Karlsruhe gründete er schließlich 2008 Blue Yonder.
Nicht nur Kaufland setzt auf die intelligente Software. Zu seinen Kunden zählen auch der Konkurrent real, die Drogeriemarktkette dm, der Handelskonzern Otto und die Modehändler Orsay und Ernsting’s Family.
Blue Yonder
Algorithmus kennt die Kunden besser als jeder Mitarbeiter
Blue Yonders Supermarkt-Prognose basiert auf Erfahrungsdaten von bis zu 300 Faktoren. Der Algorithmus berücksichtigt Wetterdaten, historische Verkaufszahlen und Feiertage. Er weiß beispielsweise, wann in den vergangenen Jahren die Grillsaison begonnen hat, wie viel Fleisch die Kunden am heißesten Tag des Jahres gekauft haben und um welchen Faktor der Fleischkonsum während der Fußball-Weltmeisterschaft gestiegen ist.
Mit diesen Informationen kann er eine Verkaufsprognose für jedes Produkt in jeder beliebigen Filiale berechnen. Nach Angaben des Unternehmens ist die Prognose so genau, dass die Märkte bis zu 80 Prozent weniger leere Regale haben.
Auch die Drogeriemarktkette dm setzt Blue Yonder ein. Für die Kunden kann es ganz schön ärgerlich sein, wenn in einem unterbesetzten Laden weit und breit kein Mitarbeiter zu finden ist, der einen beraten kann. Bei dm sagt seit 2008 daher der Algorithmus auf Basis der Tagesumsätze voraus, wann wie viel in den Märkten los ist. Die Filialleiter können so die Dienstpläne genauer aufstellen.
Amazon mit den eigenen Waffen schlagen
Algorithmen statt Bauchgefühl — das ist auch das Prinzip, mit dem Amazon die Tante-Emma-Läden verdrängt hat. „Wer überleben will, der muss mit ähnlichen oder gleichen Waffen kämpfen wie Amazon“, sagt Feindt. Und die Wunderwaffe im Kampf um die Kunden sind Daten — am besten so viele wie möglich.
Seit der Gründung von Amazon vor knapp 20 Jahren hat sich der US-amerikanische Onlinehändler zum größten Konkurrenten für den Einzelhandel entwickelt. Nach Erhebungen von Statista kaufen knapp 44 Millionen Deutsche regelmäßig bei Amazon ein. Das Erfolgsrezept des Unternehmens: Es erhebt massenweise Daten, kennt die Wünsche seiner Kunden ganz genau und ist dadurch effizienter, billiger und schneller.
Auszug aus Amazons Datenschutzerklärung
„Beispiele für Informationen, die wir sammeln und analysieren, schließen die Internet-Protocol-Adresse (IP) ein […], Empfangs- und Lesebestätigungen von E-Mails, Logins, E-Mail-Adressen, Passwörter, Informationen über Computer und Verbindung zum Internet wie etwa Browsertyp, -version, -nummer und -erweiterungen, Zeitzoneneinstellungen, Betriebssystem und Plattform, Ihre Bestellhistorie, […] die Reihenfolge der Seiten unseres Internet-Angebots, die Sie aufsuchen, einschließlich Datum und Zeit, Cookie- oder Flash-Cookie-Nummer, der Produkte, die Sie angeschaut oder nach denen Sie gesucht haben.“
Amazon weiß zum Beispiel, um welche Uhrzeit wir am liebsten einkaufen und nach welchen Produkten wir in letzter Zeit gesucht haben (siehe Datenschutzerklärung). Die Filialleiter von Kaufland, dm oder real haben dieses Wissen nicht. Sie müssen sich bei der Auswahl des Sortiments und bei Aktionspreisen auf ihr Bauchgefühl verlassen.
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„Wer nicht auf Künstliche Intelligenz setzt, stirbt“, so Feindt. Der Einzelhandel habe im Rennen gegen die Online-Konkurrenz nur eine Chance, wenn sie auch anfangen, Daten zu sammeln und mit Algorithmen zu arbeiten. Das ist kein leichter Wettbewerb: Amazon muss sich als US-amerikanisches Unternehmen kaum Sorgen um Datenschutz machen, hat von Anfang an datengetrieben gearbeitet und ist daher den meisten Unternehmen schon 20 Jahre voraus. Das versuchen die deutschen Unternehmen jetzt aufzuholen.
