Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Datenanalyse in Unternehmen, insbesondere im Einzelhandel. Durch den Einsatz von KI-Technologien können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die Kundenzufriedenheit erhöhen oder die Effizienz der Lagerverwaltung verbessern. Um datengetriebene Entscheidungen mit Hilfe von KI in unserem Unternehmen noch besser zu verstehen, haben wir dem Leiter des Bereichs Analytics, Dr. Lorenz Determann, gesprochen.
Schon früh haben wir die Vorteile der KI erkannt und uns dazu entschlossen, diese in möglichst allen Unternehmensbereichen als ergänzenden Werttreiber zu integrieren. Erste Anwendungen in den Bereichen Personalisierung und Sortimentsoptimierung starteten wir bereits 2018. Mit der Analytics Transformation 2021 wurde KI auch strategisch und organisatorisch in der REWE Group verankert.
Der Einsatz von KI in der Datenanalyse ermöglicht es uns, komplexe Muster zu erkennen. Ganz praktisch zeigt sich das in den Märkten bei der Regalpflege oder der Flächenoptimierung. Hier hat sich analytische KI als unschätzbares Werkzeug erwiesen. Ein anderes Beispiel ist die Suche von passenden Artikeln zu Kundenbedürfnissen wie “zuckerreduzierte Artikel” oder “asiatisch Kochen”.
Durch den Einsatz von KI können wir in unseren Lebensmittelmärkten das Einkaufserlebnis unserer Kunden maßgeblich verbessern. Mithilfe der KI analysieren wir anonymisiert Verkaufsdaten und Kundenverhalten, um genau zu bestimmen, welche Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar sein müssen. Dies führt insgesamt nicht nur zu einer höheren Kundenzufriedenheit, sondern auch zu weniger Verderb von Lebensmitteln, einer effizienteren Lagerverwaltung und zu reduzierten Kosten.
Lorenz Determann
one: Seit wann setzen wir KI in der Datenanalyse ein und wie hat sich der Einsatz im Laufe der Zeit entwickelt?
Lorenz Determann: Bei der REWE Group haben wir bereits im Jahr 2002 mit Data Warehousing begonnen. Das Ziel war schon damals, durch die Aufbereitung großer Datenmengen unsere Entscheidungen zu verbessern. Durch KI haben sich sowohl die Einsatzmöglichkeiten als auch der Nutzen von Datenanalysen in allen Bereichen des Unternehmens vervielfacht. Konkret gibt es drei wesentliche Treiber, die sich zu 2002 verändert haben: das Speichern und Analysieren von Daten ist durch neue Cloudtechnologien nahezu beliebig skalierbar und auch deutlich preiswerter geworden. Außerdem sind KI-Verfahren heute nicht mehr Teil teurer Softwarepakete, sondern man kann Sie kostenfrei aus dem Internet herunterladen. Und: der Nachwuchs an gut ausgebildeten Talenten ist deutlich gestiegen, was uns neben der technischen Skalierung auch den personellen Aufbau erlaubt.
one: Wie genau hilft uns KI dabei, das Einkaufserlebnis in unseren Lebensmittelmärkten zu optimieren?
Lorenz Determann: Ein gutes Beispiel ist das Projekt HOLMES, in dem wir uns gezielt Transaktionsdaten in den Märkten ansehen und sie mit Hilfe von KI analysieren. Dabei lassen sich bestimmte Muster erkennen, die wir dann nutzen, um Auffälligkeiten beim Abverkauf zu erklären. Nur mal angenommen, jemand kauft eine Gewürzmischung für Mac&Cheese, Milch und geriebenen Käse, aber keine Makkaroni. Dann erkennt die KI anhand eines vorher trainierten Modells zu Artikelzusammenhängen das fehlende Produkt und hilft so, Lücken im Regal oder Artikel, die nicht an der richtigen Stelle platziert sind, schneller zu erkennen.
Voraussetzung dafür war, dass wir die KI zunächst mit Milliarden Kassenbonzeilen "gefüttert" haben, damit sie Muster erlernen konnte. Diese verfeinert die KI nun immer weiter und wird immer besser und genauer darin, Auffälligkeiten zu erkennen. Dabei unterstützen auch die Marktmitarbeitenden, die ohne Mehraufwand digital Feedback geben, ob die KI Auffälligkeiten korrekt erkannt hat (So findet HOLMES fehlende Artikel — one). Gemeinsam mit der KI können wir so die Verfügbarkeit von Artikeln in den Märkten signifikant verbessern.
one: Welche Herausforderungen gab oder gibt es bei der Integration von KI in unsere bestehenden Systeme?
Lorenz Determann: Eine Herausforderung sind gute Daten. Moderne KI-Verfahren benötigen aktuelle, detaillierte und qualitätsgesicherte Daten, um präzise Vorhersagen zu machen und Zusammenhänge zu erkennen. Bei den einfacheren Verfahren in der Vergangenheit ist viel auf Durchschnitten gerechnet worden, da fiel ein Ausreißer in einem Markt nicht so stark ins Gewicht - bei marktindividuellen Empfehlungen von Artikeln braucht es da heute eine andere Genauigkeit. Eine weitere Herausforderung ist die Integration von analytischen Vorschlägen in die operativen Systeme ohne Systembruch und Doppeleingaben. Ein Beispiel, bei dem wir diese Herausforderung erfolgreich gemeistert haben, ist eine technische Lösung, die Preisvorschläge direkt in die Eingabemasken der operativen Preispflege übernimmt.
one: Welche zukünftigen Entwicklungen und Innovationen siehst du im Bereich der KI-gestützten Datenanalyse?
Lorenz Determann: Je besser die KI wird, desto mehr Anwendungsfälle werden wir finden. Und da entstehen praktisch täglich neue Optionen. Seit KI in der Lage ist, Probleme eigenständig basierend auf verfügbaren Informationen zu lösen - im KI-Sprech Reasoning genannt - eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten. KI-Agenten, die in einem definierten Rahmen eigenständig beispielsweise über Schnittstellen oder Datenbanken Informationen selbstständig sammeln, auswerten und kommunizieren sind gerade jetzt ein nächster spannender Schritt in der Entwicklung. Aber auch die Frage: "Wie stellt man bei ChatGPT und Co. sicher, dass dort verlässliche und aktuelle Informationen angezeigt werden" gehört zu den aktuell offenen Themen.
