Data Science im Handel – ein Traumteam

Die Big-Data- und KI-Plattform aifora hilft Handelsunternehmen durch intelligentes Preis- und Bestandsmanagement dabei, ihren Absatz, Umsatz und Ertrag spürbar zu steigern und Bestände zu reduzieren. David Krings, Gründer und CTO, erklärt im Interview die Hintergründe.

Der stationäre und der digitale Handel werden in der Regel als Gegensätze, beziehungsweise Ergänzung zueinander, gehandelt. aifora verbindet die Digitalisierung mit dem Handel insgesamt, also auch im Real Life. Wie kamen Sie darauf, diese Verbindung als Geschäftsmodell zu nutzen?
Durch unsere langjährige Erfahrung in der Handelsbranche haben wir erkannt, dass der Einzelhandel sich inmitten eines tiefgreifenden Strukturwandels befindet – getrieben durch die digitale Disruption. Im Fokus des Händlers sollte der kundenzentrische Ansatz stehen. Für den Kunden ist wichtig, dass Produkte auf allen Kanälen – also stationär und online – immer verfügbar sind. Diese operativen und technologischen Herausforderungen des Tagesgeschäfts können die meisten Einzelhändler und Marken aber nicht alleine bewältigen.

Eigentlich klingt es ja ganz logisch, dass der Handel einen kundenzentrischen Ansatz verfolgen sollte. Warum gibt es aber immer noch Nachbesserungsbedarf in einer der ältesten Branchen der Welt?
Die Händler sind oft zu sehr damit beschäftigt, grundlegende Prozesse wie das Bestandsmanagement und die Preisgestaltung zu steuern. Genau diese Vorgänge wollen wir optimieren und automatisieren, damit Händler sich auf das Wesentliche, nämlich die Customer Experience, konzentrieren können. Das ist essenziell für den langfristigen Erfolg des Einzelhandels, denn das Kundenerlebnis wird zum entscheidenden Erfolgsfaktor.

Was bietet aifora den Händlern konkret im Rahmen von SaaS an?
aifora befähigt Händler, ihre Preise und Bestände kanalübergreifend zu optimieren und die zugrundeliegenden Prozesse zu automatisieren. Da Preis und Bestand miteinander korrelieren, arbeitet unsere Plattform mit zwei SaaS Suites: Intelligent Price Automation, ein dynamisches Preismanagement für alle Vertriebskanäle in Echtzeit, und Intelligent Stock Automation, die Optimierung der Bestände durch zuverlässige Prognose der Nachfrage. Dabei sind unsere SaaS-Lösungen sowohl von reinen Stationär- oder Onlinehändlern, als auch von Omnichannel-Händlern nutzbar.

Für die eigentliche Datenerhebung sind die Händler selbst zuständig?
Der Einzelhandel besitzt bereits Unmengen an Bestands-, Transaktions-, Umsatz- und Absatzdaten. Die Herausforderung liegt darin, diese zu analysieren und die richtigen Erkenntnisse daraus zu ziehen, um Preise und Warenbestände optimal zu steuern. aifora baut hierfür eine automatisierte Schnittstelle zu dem Daten-Quellsystem, beispielsweise einem ERP-System, des Händlers auf. Außerdem reichert aifora diese mit externen Daten wie Wettbewerbspreise oder Wetteränderungen an.

Können Händler ihre Daten auch mit den Daten anderer Händler verknüpfen?
Das ist unsere Vision. Aktuell arbeiten wir daran, unsere Plattform um die Möglichkeit des Data Sharing zu erweitern. Dann können Unternehmen ihre Daten anonymisiert mit anderen Händlern teilen, um somit bessere Ergebnisse zu erzielen. Denn je mehr Daten den Algorithmen zur Verfügung stehen, desto genauer sind die Berechnungen und Prognosen.

Dank Ihrer Algorithmen sollen auch zukünftige Ereignisse mit in die Planung einbezogen werden, Stichwort Forecasting. Wie funktioniert das?
aifora arbeitet im Bereich Künstlicher Intelligenz. Gerade hier geht es darum, Daten aus der Vergangenheit, Gegenwart sowie künftiger Ereignisse so zu verarbeiten, dass sich verlässliche Prognosen für die Zukunft ableiten lassen. Mit Daten zukünftiger Ereignisse sind beispielsweise Wetterprognosen, Feiertage oder sonstige Events gemeint. Durch eine fortwährende Überprüfung der Ergebnisse lernt die Maschine ständig dazu, um in der Zukunft noch bessere Prognosen zu liefern.

Können auch die kleinsten Geschäfte, quasi Tante-Emma-Läden, mittels IT-Skalierbarkeit Wettbewerbsvorteile erzielen oder zumindest ihren Prozess-flow verbessern?
Sofern die Geschäfte über verarbeitungsfähige Daten verfügen, ist dies technisch möglich. Aufsetzen und Training des Datenökosystems sind jedoch sehr komplex und zeitaufwendig, so dass sich aktuell der Einsatz unserer Lösung erst ab zirka einem Jahresumsatz des Händlers von 25 Millionen Euro lohnt.

Kürzlich konnten Sie eine 3-Millionen-Euro-Förderung für sich gewinnen – wie werden Sie das Geld investieren?
Die Finanzierung von Capnamic Ventures dient in erster Linie der Weiterentwicklung unserer Produkte und der Technologie. Darüber hinaus investieren wir in Marketing und Vertrieb. Schon heute haben wir eine sehr hohe Nachfrage aus dem Ausland. Und nachdem wir in erster Linie Kunden aus dem Fashion-Bereich hatten, erreichen uns inzwischen auch viele Anfragen aus anderen Branchen. Um diesen gerecht zu werden, vergrößern wir unser Team und sind derzeit auf der Suche nach qualifizierten Mitarbeitern.

Welche Hindernisse gab es bei der Gründung, womit hätten Sie vielleicht auch gar nicht gerechnet?
Es ist gar nicht so einfach, im Bereich Data Science passende Mitarbeiter zu finden, deshalb ist für uns Employer Branding ein wichtiges Thema. Durch unsere Marktanalyse wussten wir, dass es eine Lücke am Markt gibt. Wir hätten jedoch nicht damit gerechnet, schon während der frühen Phase der Produktentwicklung Engpässe bei der Suche nach neuen Mitarbeitern zu haben. Außerdem haben wir das starke Wachstum und den damit einhergehenden Raumbedarf im Büro unterschätzt. In den letzten sechs Monaten sind wir von 10 auf 20 Mitarbeitern gewachsen und werden uns in den nächsten sechs Monaten ein weiteres Mal verdoppeln.

Wie sind Sie nach der eigentlichen Gründung vorgegangen, um aifora aufzubauen?
Wir haben zunächst ein Team aus Experten für Data Science, Merchandising und Softwareentwicklung am Standort Düsseldorf aufgebaut. Außerdem arbeiten wir mit externen Entwicklerteams aus der Türkei, Ukraine und Brasilien zusammen. Neben der Produktentwicklung haben wir mit dem strategischen Aufbau von Marketing und Vertrieb den Grundstein für unser Wachstum gelegt. Darüber hinaus war es für uns von Anfang an wichtig, eine Kunden-Community aufzubauen, um die Produktentwicklung mit dem Feedback der Kunden voranzutreiben.


David Krings absolvierte einen Master in Technomathematik an der FH Aachen. 2014 gründete der heute 33-Jährige KRID Solutions und entwickelte für unterschiedliche Branchen Big-Data-Architekturen und Machine-Learning-Algorithmen. Bei einer Zusammenarbeit mit Thomas Jesweski entstand 2017 die Idee zur aifora Plattform. Gemeinsam gründeten die beiden im Februar 2018 aifora, mit Thomas als CEO und David als CTO.

 

 


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