Jeder Kioskbesitzer kennt das Dilemma von Angebot und Nachfrage: Bestellt er am Anfang der Woche zu wenig Limo, Lakritz und Brötchen, dann stehen die Kunden schon nach ein paar Tagen vor leeren Regalen. Ordert er zu viel, werden die Brötchen alt und bleiben liegen. Je ungenauer seine Prognose, desto schlechter die Geschäfte.
Was schon im Laden um die Ecke mit ein paar Hundert Produkten ein teures Problem sein kann, wird für die Branchengrößen im Online-Handel zur Herkulesaufgabe. Allein der Hamburger Versandhändler Otto etwa hat mehr als zwei Millionen verschiedene Artikel im Sortiment: T-Shirts und Taschen, Handtücher und Gardinen, Fernseher und Waschmaschinen. Und oft müssen seine Einkäufer schon Monate im Voraus einschätzen, was die Kunden später kaufen.
Wie viele T-Shirts der Marke X, in Rot, Größe M, werden die Kunden in Kalenderwoche 23 bestellen? Wie hoch muss der Verkaufspreis liegen, um alle Artikel an den Mann zu bringen? Und wie viele Käufer werden das T-Shirt zurückschicken?
Um Fragen wie diese treffsicher zu beantworten, hat Otto eine Prognose-Software entwickelt, die ihresgleichen sucht: Für jeden einzelnen Artikel im Sortiment des Versandhändlers berechnet sie tagesaktuell die Verkaufsprognosen der kommenden Wochen oder Monate. Und das deutlich genauer, als es früher möglich war.
Das digitale Orakel hat die Jury des Deutschen Innovationspreises überzeugt. „Unternehmen, die die wachsende Datenflut von Computernetzwerken intelligent auswerten, schaffen sich einen strategischen Vorteil“, sagt Frank Riemensperger, Deutschland-Chef der Unternehmensberatung Accenture. „Die Prognose-Software der Otto Group zeigt vorbildlich, wie Big Data Geschäftsprozesse viel effizienter und produktiver macht.“ Otto belegt daher in der Kategorie Großunternehmen Platz eins.
Rund 200 Variablen fließen in die Berechnung ein, etwa die Verkaufszahlen des Vorjahres, aktuelle Werbekampagnen für das Produkt oder gar die Wettervorhersage: Scheint in der nächsten Woche die Sonne, dann wird der Absatz von Sommerkleidern steigen. Regnet es, sinken die Absatzzahlen. Rund um die Uhr füttern die Mitarbeiter das System mit neuen Informationen.
„Die Software ist ein selbstlernendes System, das sich laufend aktualisiert“, sagt Michael Sinn, Direktor Category Support bei Otto. Server mit der Rechenkraft von 250 Schreibtischcomputern erstellen auf diese Weise fünf Milliarden Prognosen im Jahr. „Unsere Disponenten bekommen jeden Morgen frische Prognosen auf den Bildschirm“, sagt Sinn. Das rote T-Shirt in Größe M, steht dann vielleicht auf dem Monitor, wird in den kommenden acht Wochen vermutlich 4567 Mal verkauft. Die Mitarbeiter können entsprechend viele Exemplare beim Hersteller bestellen.
