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07.11.2014

06:00 Uhr

Amazon, Zalando & Co.

Woher wissen Online-Händler, was der Kunde morgen bestellt?

Zu wissen, was der Kunde morgen will, ist eine komplexe Angelegenheit. Gerade die großen Online-Händler müssen sich fragen, wie sie ihre Lager bestücken. Akribisches Datensammeln und schwierige Algorithmen sind da nur die halbe Miete.

Was kommt in die Regale? Die Kundenwünsche vorherzusehen ist eine der großen Herausforderungen für Online-Händler wie Amazon. dpa

Was kommt in die Regale? Die Kundenwünsche vorherzusehen ist eine der großen Herausforderungen für Online-Händler wie Amazon.

Sagt der Wetterbericht hohe Temperaturen und Sonnenschein voraus, ordert der Filialleiter im Supermarkt beim Lieferanten große Mengen an Grillfleisch und Würstchen. Ebenso vor Spielen der deutschen Nationalmannschaft bei der Fußball-WM. So einfach ist es, Verkäufe vorherzusehen. Oder auch nicht.

Zu wissen, was der Kunde morgen haben will, ist eine komplexe Angelegenheit – gerade bei Mode, wo Trends und Kollektionen alle paar Wochen wechseln. Gerry Weber und Hugo Boss etwa beobachten ständig EDV-gestützt die Verkäufe in ihren Läden, um zu erkennen, welche Schnitte und Farben laufen und welche nicht. Nach diesen Erkenntnissen steuern sie ihr Sortiment und die Produktion.

Noch schwieriger ist es für Onlinehändler, die nahezu alles bieten: neben Kleidung und Schuhen auch Spielzeug, Möbel, elektronische Geräte und Haushaltswaren. Der Versandhändler Otto aus Hamburg hat daher eine Software entwickelt, die genau prognostizieren soll, wie oft ein bestimmtes Produkt in einer bestimmten Kalenderwoche bestellt werden wird. Trends und Absatzprognosen sollen so möglich sein. 300 Millionen Datensätze fließen jede Woche in die Software, die eine Konzerntochter entwickelt hat. Das Programm beruhe auf einem Algorithmus aus der experimentellen Kernphysik, erklärt Otto-Bereichsvorstand Michael Heller.

Vergangenheitsdaten sowie 200 aktuelle Variablen ermöglichten die Vorhersage – gefragte Teile seien mit dem „Big-Data-Projekt“ öfter lieferbar, Reste im Lager würden seltener. Bei einem Kleid etwa weiß Otto im Voraus, welche Größen und Farben gefragt sein werden. Inzwischen hat der Konzern für die Entwicklung sogar den Deutschen Innovationspreis erhalten.

Daten zu sammeln ist nicht die Kunst, sondern sie auszuwerten. Die Analyse von Daten ist inzwischen ein entscheidender Faktor im Onlinehandel. Sein erfolgreichster Vertreter, Amazon-Gründer Jeff Bezos, entstammt schließlich ebenfalls nicht dem klassischen Handel, sondern hat seine Karriere bei US-Finanzfirmen begonnen, die auch mit Hilfe von Computern im Börsenhandel Gewinne machten.

Wer die Internetseiten Amazon, Otto oder Zalando besucht, sucht nicht nur Bücher oder Filme – sondern hinterlässt Daten. Aus Daten werden Profile, aus Profilen wieder Geschäfte. Wenn David Bosshart, Chef des Schweizer Gottlieb Duttweiler Instituts, über die Zukunft des Handels spricht, dann sagt er: „Daten werden wichtiger als Geld.“

Auch bei Zalando, dem Berliner Onlineshop für Schuhe und Kleidung, helfen große Datenmengen bei der Suche nach Trends – vor allem nach denen, die sie setzen. „Wir schauen zum Beispiel, ob es bestimmte Kunden gibt, die etwas gekauft haben, was im Jahr darauf extrem gut gelaufen ist“, erklärt Philipp Erler, Senior Vice President Technology bei Zalando. „Wir bilden also Cluster aus den anonymisierten Daten und identifizieren so unsere Trendsetter unter den Kunden.“ Auch Facebook-Kommentare oder Instagram-Posts fließen ein und werden ausgewertet. Ebenso wie Daten von internationalen Märkten aus diversen Branchendiensten.

Daten und Algorithmen sind aber nur die eine Seite beim Aufspüren der Kundenwünsche von morgen. „Die Erfahrungen und Meinungen unserer Einkäufer, die in der Modewelt und auf den wichtigen Messen unterwegs sind, sind genauso wichtig“, sagt Erler. „Da sind auch wir bei Zalando noch old-fashioned.“ Besonders krasse Trends kann nämlich keine Software herausfiltern. Dazu braucht es menschliches Gespür.

Eins aber ist klar: Es gibt keine hundertprozentige Sicherheit. Jede Prognose ist ein bisschen unscharf. „Die Entwicklung ist aber auch noch in einer frühen Phase, was die Analyse der Daten angeht“, sagt Zalando-ITler Erler. „Es sind noch mehr Quellen und bessere Algorithmen von Daten denkbar, um treffsichere Prognosen abzugeben.“

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