SIEVERS-GROUP auf der EuroCIS 2018: Mit Machine Learning Handelsprozesse optimieren

Welche Potenziale bieten selbstlernende Systeme für den Handel? Antworten auf diese Frage gibt die SIEVERS-GROUP auf der EuroCIS 2018 in Halle 9 an Stand E21. Das IT-Architekturhaus stellt das Thema Machine Learning in den Mittelpunkt seines Messeauftritts und zeigt Anwendungsmöglichkeiten für die Retailbranche. Ein Beispiel ist die Verknüpfung des Microsoft Azure Machine Learning Studio mit Bestandsmanagement- oder ERP-Systemen. Anwender erhalten ein Analyseinstrument, das aus Massendaten neues Wissen generiert. Dieses lässt sich beispielsweise zur Optimierung von Marketingkampagnen oder zur Sortimentsplanung nutzen.

Immer mehr Daten in immer kürzerer Zeit – auch im Handel spielt Big Data eine zunehmend größere Rolle. Um vorhandene Informationen noch besser zu interpretieren und zu nutzen, setzt die SIEVERS-GROUP ab sofort auf Machine Learning. Zum Einsatz kommt dabei unter anderem die Microsoft-Azure-Anwendung Machine Learning Studio. Das IT-Architekturhaus verknüpft die Cloud-Lösung mit dem Bestandsmanagement- oder ERP- System eines Unternehmens. Das Machine-Learning-System wird anschließend auf der Basis von vorliegenden Daten trainiert. Das können die langfristige Bestandsentwicklung oder die Zusammensetzung repräsentativer Warenkörbe sein. Darauf aufbauend identifiziert die Applikation wiederkehrende Muster, die in Kombination mit den in Echtzeit generierten Daten genutzt werden können, um zukunftsorientiert die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen. Dies ist ein wesentlicher Unterschied zu herkömmlichen Business-Intelligence-Ansätzen, bei denen eine Situation nur rückwirkend analysiert wird.

Aufbauend auf den Erkenntnissen des Machine Learning lassen sich viele handelsbezogene Prozesse im laufenden Betrieb optimieren. Ein Beispiel ist die Verbesserung der Bestands- und Sortimentsplanung durch die Analyse des Kaufverhaltens der Kunden. So ist es zum Beispiel möglich, Kunden auf Basis ihres bisherigen Einkaufsverhaltens noch geeignetere Produkte zu empfehlen oder ihnen personalisierte Werbenewsletter zuzustellen. Dies fördert das Einkaufserlebnis und stärkt langfristig die Kundenbindung. Weil Händler sukzessive ein größeres Verständnis für ihre Käufergruppen entwickeln, können sie außerdem gezielt Maßnahmen ergreifen, wenn der Verlust eines Kunden droht. Weitere Einsatzgebiete für Machine Learning, die die SIEVERS-GROUP auf der EuroCIS diskutiert, sind Preisoptimierungsstrategien und eine intelligente Personalplanung.

Die SIEVERS-GROUP auf der EuroCIS in Halle 9, Stand E21. Weitere Informationen zur SIEVERS-GROUP sind im Lösungskatalog verfügbar.

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