DA4RBI - Data Analytics 4 Retail Business Intelligence

Förderung: EIT ICT
Projektlaufzeit: Januar 2014 - Dezember 2014 (12 Monate)
Projektbudget: 75.000 Euro

Der Handel hat großes Interesse an verwertbaren Daten, die zu optimierter Marktsteuerung beitragen. Hierzu zählen nicht nur Absatz-, und Umsatzzahlen, sondern auch insbesonders solche, die Aufschluss über die Kaufentscheidungen der Konsumenten geben. In traditionellen Verfahren werden diese latenten Zustandsvariablen, wie das Budget, Alter oder Präferenzen, über Fragebögen oder strukturierte Interviews erhoben. Diese Daten haben aufgrund bewusster oder unbewusster fehlerhafter Kundenangaben keine hohe Rebilität und geben nur wenig Aufschluss über das tatsächlich im Markt beobachtete Verhalten und enthalten insbesondere keine Informationen darüber, welche Produkte während des Einkaufs wahrgenommen, aber nicht gekauft wurden.

So liegt der Fokus des Projekts DA4RBI - Data Analytics 4 Retail Business Intelligence - auf der Entwicklung verbesserter Algorithmen und Techniken, die Analysen über die Kundenposition im Markt erlauben und diese, in aufbereiteter Form, einem bereits im Unternehmen implementierten Business Intelligence System zur Verfügung stellen. Hierdurch sollen insbesondere mehr Informationen über den Kunden gesammelt werden, wodurch sich für das Unternehmen ein bisher latentes Optimierungspotenzial ergibt. Dieses umfasst exemplarisch eine effizientere Personaleinteilung, kundengerechteres Shop- und Shelf-Placement, aber auch die Möglichkeit effizientere Product-Promotions zu initiieren.

Als Partner des Projektes untersucht der Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Wirtschaftsinformatik im Dienstleistungsbereich, hierbei speziell die Wahrscheinlichkeit, dass ein Konsument ein Produkt in Abhängigkeit seiner Bewegungsgeschwindigkeit wahrnimmt. Ziel ist es hierbei ein Modell zu entwickeln, welches Prognosen über die Wahrscheinlichkeit der Wahrnehmung eines Produktes durch einen Kunden zulässt, wenn dessen Geschwindigkeit bekannt ist.

Hierzu sind insbesondere folgende Fragestellungen und Arbeitsschritte bedeutsam:

  • Identifikation geeigneter Sensoren, die insbesondere die visuelle Wahrnehmung während der Bewegung erfassen
  • Datenerfassung sowohl unter Labor-, als auch realen Einkaufsbedingungen und Feststellung eines geeigneten Setups
  • Erfassung grundlegender statischer Eigenschaften, der ermittelten Datenwerte, die insbesondere die Wahl einer geeigneten Verteilungsfunktion ermöglichen
  • Modellbildung und Analyse der Wahrnehmungswahrscheinlichkeit, insbesondere deren Veränderung bei Variation der Bewegungsgeschwindigkeit.
  • Simulationen zur Analyse der Robustheit
  • Evaluierung der Ergebnisse in realen Einkaufsumgebungen mit einer geeigneten Stichprobe.
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Kontakt: Wolfgang Maaß

Gefördert von der Europäischen Union (EU) im Rahmen des European Institute of Innovation and Technology (EIT)