{"id":43763,"date":"2025-05-27T11:33:01","date_gmt":"2025-05-27T09:33:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rewe-group.com\/de\/?p=43763"},"modified":"2025-05-27T11:33:41","modified_gmt":"2025-05-27T09:33:41","slug":"wie-ki-uns-hilft-daten-zu-analysieren-und-bessere-entscheidungen-zu-treffen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rewe-group.com\/de\/presse-und-medien\/newsroom\/stories\/wie-ki-uns-hilft-daten-zu-analysieren-und-bessere-entscheidungen-zu-treffen\/","title":{"rendered":"Wie KI uns hilft, Daten zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen"},"content":{"rendered":"\n
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K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Datenanalyse in Unternehmen, insbesondere im Einzelhandel. Durch den Einsatz von KI-Technologien k\u00f6nnen Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die Kundenzufriedenheit erh\u00f6hen 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.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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Schon fr\u00fch haben wir die Vorteile der KI erkannt und uns dazu entschlossen, diese in m\u00f6glichst allen Unternehmensbereichen als erg\u00e4nzenden 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.<\/p>\n <\/div>\n\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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\n \"Portr\u00e4t\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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\u00dcber:<\/h2>

\n Dr. Lorenz Determan <\/p>\n\n

Leiter des Bereichs Analytics bei der REWE Group<\/p>\n \n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

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Der Einsatz von KI in der Datenanalyse erm\u00f6glicht es uns, komplexe Muster zu erkennen. Ganz praktisch zeigt sich das in den M\u00e4rkten bei der Regalpflege oder der Fl\u00e4chenoptimierung. Hier hat sich analytische KI als unsch\u00e4tzbares Werkzeug erwiesen. Ein anderes Beispiel ist die Suche von passenden Artikeln zu Kundenbed\u00fcrfnissen wie \u201czuckerreduzierte Artikel\u201d oder \u201casiatisch Kochen\u201d.<\/p>\n

Durch den Einsatz von KI k\u00f6nnen wir in unseren Lebensmittelm\u00e4rkten das Einkaufserlebnis unserer Kunden ma\u00dfgeblich verbessern. Mithilfe der KI analysieren wir anonymisiert Verkaufsdaten und Kundenverhalten, um genau zu bestimmen, welche Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort verf\u00fcgbar sein m\u00fcssen. Dies f\u00fchrt insgesamt nicht nur zu einer h\u00f6heren Kundenzufriedenheit, sondern auch zu weniger Verderb von Lebensmitteln, einer effizienteren Lagerverwaltung und zu reduzierten Kosten.<\/p>\n <\/div>\n\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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Seit wann setzen wir KI in der Datenanalyse ein und wie hat sich der Einsatz im Laufe der Zeit entwickelt?<\/p>\n<\/div>\n

Bei der REWE Group haben wir bereits im Jahr 2002 mit Data Warehousing begonnen. Das Ziel war schon damals, durch die Aufbereitung gro\u00dfer Datenmengen unsere Entscheidungen zu verbessern. Durch KI haben sich sowohl die Einsatzm\u00f6glichkeiten als auch der Nutzen von Datenanalysen in allen Bereichen des Unternehmens vervielfacht. Konkret gibt es drei wesentliche Treiber, die sich zu 2002 ver\u00e4ndert haben: das Speichern und Analysieren von Daten ist durch neue Cloudtechnologien nahezu beliebig skalierbar und auch deutlich preiswerter geworden. Au\u00dferdem 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.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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Wie genau hilft uns KI dabei, das Einkaufserlebnis in unseren Lebensmittelm\u00e4rkten zu optimieren?<\/p>\n<\/div>\n

Ein gutes Beispiel ist das Projekt HOLMES, in dem wir uns gezielt Transaktionsdaten in den M\u00e4rkten ansehen und sie mit Hilfe von KI analysieren. Dabei lassen sich bestimmte Muster erkennen, die wir dann nutzen, um Auff\u00e4lligkeiten beim Abverkauf zu erkl\u00e4ren. Nur mal angenommen, jemand kauft eine Gew\u00fcrzmischung f\u00fcr Mac&Cheese, Milch und geriebenen K\u00e4se, aber keine Makkaroni. Dann erkennt die KI anhand eines vorher trainierten Modells zu Artikelzusammenh\u00e4ngen das fehlende Produkt und hilft so, L\u00fccken im Regal oder Artikel, die nicht an der richtigen Stelle platziert sind, schneller zu erkennen.<\/p>\n

Voraussetzung daf\u00fcr war, dass wir die KI zun\u00e4chst mit Milliarden Kassenbonzeilen „gef\u00fcttert“ haben, damit sie Muster erlernen konnte. Diese verfeinert die KI nun immer weiter und wird immer besser und genauer darin, Auff\u00e4lligkeiten zu erkennen. Dabei unterst\u00fctzen auch die Marktmitarbeitenden, die ohne Mehraufwand digital Feedback geben, ob die KI Auff\u00e4lligkeiten korrekt erkannt hat (Link zum Film). Gemeinsam mit der KI k\u00f6nnen wir so die Verf\u00fcgbarkeit von Artikeln in den M\u00e4rkten signifikant verbessern.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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Welche Herausforderungen gab oder gibt es bei der Integration von KI in unsere bestehenden Systeme?<\/p>\n<\/div>\n

Eine Herausforderung sind gute Daten. Moderne KI-Verfahren ben\u00f6tigen aktuelle, detaillierte und qualit\u00e4tsgesicherte Daten, um pr\u00e4zise Vorhersagen zu machen und Zusammenh\u00e4nge zu erkennen. Bei den einfacheren Verfahren in der Vergangenheit ist viel auf Durchschnitten gerechnet worden, da fiel ein Ausrei\u00dfer 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 Vorschl\u00e4gen in die operativen Systeme ohne Systembruch und Doppeleingaben. Ein Beispiel, bei dem wir diese Herausforderung erfolgreich gemeistert haben, ist eine technische L\u00f6sung, die Preisvorschl\u00e4ge direkt in die Eingabemasken der operativen Preispflege \u00fcbernimmt.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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Welche zuk\u00fcnftigen Entwicklungen und Innovationen siehst du im Bereich der KI-gest\u00fctzten Datenanalyse?<\/p>\n<\/div>\n

Je besser die KI wird, desto mehr Anwendungsf\u00e4lle werden wir finden. Und da entstehen praktisch t\u00e4glich neue Optionen. Seit KI in der Lage ist, Probleme eigenst\u00e4ndig basierend auf verf\u00fcgbaren Informationen zu l\u00f6sen – im KI-Sprech Reasoning genannt – er\u00f6ffnen sich v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten. KI-Agenten, die in einem definierten Rahmen eigenst\u00e4ndig beispielsweise \u00fcber Schnittstellen oder Datenbanken Informationen selbstst\u00e4ndig sammeln, auswerten und kommunizieren sind gerade jetzt ein n\u00e4chster spannender Schritt in der Entwicklung. Aber auch die Frage: Wie stellt man bei ChatGPT und Co. sicher, dass dort verl\u00e4ssliche und aktuelle Informationen angezeigt werden<\/q> geh\u00f6rt zu den aktuell offenen Themen.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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\n Judith Morgenschweis <\/p>\n\n

Redakteurin der REWE Group Unternehmenskommunikation<\/p>\n \n

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