{"id":4384,"date":"2025-12-04T11:48:02","date_gmt":"2025-12-04T11:48:02","guid":{"rendered":"https:\/\/iwis.io\/?p=4384"},"modified":"2026-02-17T17:56:42","modified_gmt":"2026-02-17T17:56:42","slug":"mashynne-navchannia-v-ryteili","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/mashynne-navchannia-v-ryteili\/","title":{"rendered":"Maschinelles Lernen im Einzelhandel: Was muss f\u00fcr eine effektive Prognose tats\u00e4chlich ber\u00fccksichtigt werden"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-4384","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"acf":{"blog_custom_title":"Maschinelles Lernen im Einzelhandel: Was muss f\u00fcr eine effektive Prognose tats\u00e4chlich ber\u00fccksichtigt werden","blog_featured_image":4392,"blog_custom_excerpt":"Alle wollen Umsatzprognosen erstellen. Aber nur wenige denken dar\u00fcber nach, was das Modell tats\u00e4chlich sieht, wenn es die Daten betrachtet. Maschinelles Lernen ist f\u00fcr den Einzelhandel zu einem Muss geworden: Nachfragemodelle und personalisierte Aktionen \u2013 das klingt alles sehr vielversprechend. ","blog_external_url":"","blog_categories":false,"blog_tags":false,"blog_featured_post":false,"blog_content_blocks":[{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Trotz der hohen Erwartungen bringen die meisten Modelle jedoch entweder keine sp\u00fcrbaren Ergebnisse oder funktionieren nur in einem begrenzten Umfeld. Dies best\u00e4tigt auch die systematische Studie \u201eWhy Big Data Projects Fail\u201c, wonach mehr als 80 % der Initiativen im Zusammenhang mit Big Data und ML scheitern. Und das liegt nicht an schwachen Algorithmen oder inkompetenten Teams. Es ist einfach so, dass Modelle sehr oft auf Daten basieren, die den tats\u00e4chlichen Kontext nicht ber\u00fccksichtigen.\r\n\r\nIn diesem Artikel werden wir untersuchen, warum selbst die fortschrittlichsten Zeitreihenmodelle in grundlegenden Dingen falsch liegen k\u00f6nnen. Und was muss ber\u00fccksichtigt werden, damit Prognosen wirklich bei der Entscheidungsfindung helfen, anstatt sie nur zu imitieren?"},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"

Die Illusion der Daten: Warum Zahlen nicht alles sind<\/h3>"},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Stellen wir uns eine klassische Situation vor: Ein Analyst erh\u00e4lt eine Tabelle mit historischen Verkaufszahlen. Die Daten sind t\u00e4glich, f\u00fcr jede SKU, mit der Anzahl der Einheiten. Formal gesehen ist dies eine ideale Zeitreihe f\u00fcr Prognosen: Alles sieht \u00fcbersichtlich, logisch und strukturiert aus.\r\n\r\nIn dieser Phase beginnt meist die Entwicklung des Modells. Dabei ist es nicht so wichtig, welche Zeitreihenarchitektur daf\u00fcr verwendet wird, denn viel wichtiger ist etwas ganz anderes: Was genau sieht das Modell?\r\n\r\nUnd normalerweise sieht es nur eine Seite der Ereignisse \u2013 das Ergebnis. Die Verkaufszahlen."},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"Dabei wei\u00df es nicht, dass:","list_type":"ul","list_items":[{"item_text":"In einigen Gesch\u00e4ften gab es in diesen Tagen physisch keine Waren in den Regalen;"},{"item_text":"F\u00fcr einige SKUs gab es eine zeitlich begrenzte Aktion \u201e2 zum Preis von 1\u201c, \u00fcber die in der Datensammlung nichts gesagt wird;"},{"item_text":"Es gab keine Konkurrenzprodukte, was das Kaufverhalten stark ver\u00e4nderte;"},{"item_text":"Das Produkt wurde n\u00e4her an die Kassen ger\u00fcckt oder erhielt eine Bannerwerbung auf der Startseite der Website;"},{"item_text":"Der SKU-Code oder die Verpackung hat sich ge\u00e4ndert, aber in den Daten wird dies als dasselbe Produkt angezeigt."}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Aus Sicht des Algorithmus sind das alles nur Zahlen: Es gab einen H\u00f6hepunkt, es gab einen R\u00fcckgang. Die meisten ML-Modelle im Einzelhandel basieren auf Verk\u00e4ufen, und das ist logisch: Denn Verk\u00e4ufe sind das Endergebnis der Interaktion zwischen Produkt und K\u00e4ufer. Aber genau hier liegt der grundlegende Fehler: Der Verkauf ist eine Folge, nicht die Ursache. Hinter den Umsatzschwankungen k\u00f6nnten Umst\u00e4nde stehen, die in keiner Weise mit der tats\u00e4chlichen Nachfrage nach dem Produkt zusammenh\u00e4ngen.\r\n\r\nDas Modell beginnt, ein Verhalten vorherzusagen, das sich in der realen Welt niemals wiederholen wird. Denn es basiert auf Ausnahmen und nicht auf Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten."},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"

Was f\u00fcr eine qualitativ hochwertige Prognose wichtig ist<\/h3>"},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"1. Verf\u00fcgbarkeit der Ware (stock availability)<\/strong>\r\n\r\nWenn die Ware nicht im Regal war, ist es logisch, dass es auch keine Verk\u00e4ufe gab. Das bedeutet jedoch keineswegs, dass keine Nachfrage nach ihr bestand, sondern lediglich, dass der K\u00e4ufer keine M\u00f6glichkeit hatte, einen Kauf zu t\u00e4tigen. Und wenn das Modell in diesem Zeitraum \u201elernt\u201d, interpretiert es das Ausbleiben von Verk\u00e4ufen f\u00e4lschlicherweise als mangelndes Interesse.\r\n\r\nDaher muss das Modell unbedingt \u00fcber einen vollst\u00e4ndigen Bestand an Restbest\u00e4nden verf\u00fcgen. Andernfalls ist die Prognose falsch."},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"2. Werbeaktionen und Rabatte<\/strong>\r\n\r\nAktionen, Ausverk\u00e4ufe, Gutscheine, 2+1, Push-Benachrichtigungen, Banner, neue Verpackungen \u2013 all dies hat einen entscheidenden Einfluss auf das Verbraucherverhalten. Diese Daten fehlen jedoch h\u00e4ufig oder werden getrennt vom Hauptdatensatz gespeichert.\r\n\r\nOhne Informationen \u00fcber Werbeaktionen analysiert das Modell Anomalien (starke Zu- oder Abnahmen) als normale Trends. Und prognostiziert deren Wiederholung, wo dies nicht der Fall sein wird."},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"3. Kategorischer Kontext und Verhalten der Wettbewerber<\/strong>\r\n\r\nWenn Sie ein bestimmtes Produkt analysieren, reicht das nicht aus. Der K\u00e4ufer trifft seine Wahl nicht isoliert. Er sieht mehrere Alternativen im Regal (oder auf der Katalogseite) und reagiert auf den gesamten Kontext."},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"Daher muss Folgendes ber\u00fccksichtigt werden:","list_type":"ul","list_items":[{"item_text":"welche weiteren Produkte in diesem Zeitraum in dieser Kategorie angeboten wurden;"},{"item_text":"welche davon verf\u00fcgbar waren;"},{"item_text":"ob es Sonderangebote oder Engp\u00e4sse gab."}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Wenn beispielsweise ein Konkurrent aus dem Regal verschwunden ist, k\u00f6nnte dies zu einem kurzfristigen Anstieg der Verkaufszahlen f\u00fchren. Ein Modell, das dies nicht ber\u00fccksichtigt, w\u00fcrde jedoch zu dem Schluss kommen, dass der Grund daf\u00fcr in der Beliebtheit des Produkts liegt."},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"4. Geografie, Kan\u00e4le und Logistik<\/strong>\r\n\r\nEin und dasselbe Produkt kann je nach Stadt, Art des Gesch\u00e4fts, Vertriebsmodell, Regaltiefe und Lieferung unterschiedlich verkauft werden. All dies ist wichtig."},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"Beispiel:","list_type":"ul","list_items":[{"item_text":"In Kiew wird die Ware t\u00e4glich geliefert, in den Regionen einmal pro Woche."},{"item_text":"In einem Gesch\u00e4ft befinden sich die Waren auf Augenh\u00f6he, in einem anderen unten auf dem Regal."},{"item_text":"In einem Netzwerk l\u00e4uft eine Push-Kampagne, im anderen nicht."}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"5. Physische Ver\u00e4nderungen der Ware (SKU-Attribute)<\/strong>\r\n\r\nViele Modelle ber\u00fccksichtigen nicht, dass SKU nur ein technischer Code ist. Die Ware, die im Regal steht, kann sich jedoch \u00e4ndern, ohne dass sich der Code \u00e4ndert."},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"Was kann Einfluss haben:","list_type":"ul","list_items":[{"item_text":"neues Verpackungsdesign;"},{"item_text":"\u00c4nderung der Gr\u00f6\u00dfe oder des Volumens;"},{"item_text":"aktualisiertes Foto oder Name auf der Website;"},{"item_text":"Kennzeichnung als \u201eNeuheit\u201c oder \u201eBestseller\u201c."}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"

Wie man erkennt, dass ein ML-Modell fehlerhaft ist: typische Symptome<\/strong><\/h2>\r\nAuch ohne eingehende Pr\u00fcfung l\u00e4sst sich feststellen, dass sich das Modell verd\u00e4chtig verh\u00e4lt. Es funktioniert nicht unbedingt im eigentlichen Sinne nicht, aber seine Vorhersagen stimmen nicht mit der Realit\u00e4t \u00fcberein oder widersprechen dem gesunden Menschenverstand.\r\n\r\nHier sind einige Anzeichen, die als Alarmsignale zu verstehen sind:\r\n\r\nPl\u00f6tzliche Spitzen oder Einbr\u00fcche ohne erkennbaren Grund\r\nDas Modell prognostiziert einen bisher nicht dagewesenen Anstieg oder einen unerkl\u00e4rlichen Einbruch. H\u00f6chstwahrscheinlich lernt es aus zuf\u00e4lligen \u00dcbereinstimmungen.\r\nZu gegl\u00e4ttete Trends\r\nDas Modell scheut Risiken und geht von einem \u201eDurchschnittswert\u201d aus. Dies ist ein Zeichen daf\u00fcr, dass es keine Ursache-Wirkungs-Zusammenh\u00e4nge erkennt und zu vorsichtig arbeitet.\r\nGeringe Erkl\u00e4rbarkeit\r\nWenn die Frage \u201eWarum hat das Modell genau diese Prognose abgegeben?\u201c nicht beantwortet werden kann, ist das ein Problem. Gesch\u00e4ftsentscheidungen m\u00fcssen logisch begr\u00fcndet sein.\r\nHohe Fehlerquote bei neuen SKUs\r\nWenn die Prognose f\u00fcr bekannte Produkte mehr oder weniger genau ist, f\u00fcr neue Positionen jedoch st\u00e4ndig falsch, bedeutet dies, dass das Modell nicht in der Lage ist, zu verallgemeinern.\r\nInkonsistente Reaktion auf offensichtliche Ereignisse\r\nBeispielsweise \u00e4ndert sich die Prognose beim Start einer gro\u00dfen Kampagne nicht. Oder umgekehrt reagiert das Modell auf jede Kleinigkeit wie auf einen Durchbruch oder eine Katastrophe."},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"

Leere Regale \u2013 der gr\u00f6\u00dfte Feind des maschinellen Lernens<\/h3>"},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Lassen Sie uns n\u00e4her auf eine der typischsten Verzerrungen in Prognosemodellen eingehen: wenn das Modell das Ausbleiben von Verk\u00e4ufen als fehlende Nachfrage interpretiert. Aus Sicht der Zahlen ist dies logisch, aus Sicht des realen Gesch\u00e4fts jedoch v\u00f6llig falsch. Null Verk\u00e4ufe sind noch kein Todesurteil f\u00fcr ein Produkt. Oft ist dies ein Signal daf\u00fcr, dass die Ware f\u00fcr den K\u00e4ufer physisch nicht verf\u00fcgbar war. Das Problem ist, dass ML-Modelle ohne Ber\u00fccksichtigung der Restbest\u00e4nde dies nicht erkennen k\u00f6nnen. Um die richtigen Entscheidungen zu treffen, muss ein Unternehmen jedoch zwei Faktoren gleichzeitig ber\u00fccksichtigen: Was gekauft wird (Nachfrage) und was physisch verf\u00fcgbar ist (Restbest\u00e4nde)."},{"acf_fc_layout":"list_block","list_title":"Die Kombination dieser Daten ergibt:","list_type":"ul","list_items":[{"item_text":"Reduzierung von Out-of-Stock-F\u00e4llen: wenn ein Produkt nicht verf\u00fcgbar ist, aber Nachfrage besteht;"},{"item_text":"Optimierung der Produktion: um keine \u00dcbersch\u00fcsse zu produzieren und kein Geld in Restbest\u00e4nden zu binden;"},{"item_text":"Korrekte Prognosen, da das Modell die Nichtverf\u00fcgbarkeit eines Produkts nicht mit mangelndem Interesse daran verwechselt."},{"item_text":"Senkung der Kosten f\u00fcr Entsorgung, \u00dcbersch\u00fcsse, Verluste aus nicht realisierten Werbeaktionen."}]},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Bei der Entwicklung eines Modells zur Produktionsprognose f\u00fcr das Unternehmen Novi Produkty<\/a> stie\u00df unser Team direkt auf eine Situation, in der das Modell einen Nachfrager\u00fcckgang prognostizierte, obwohl die Ware an einigen Standorten einfach nicht in den Regalen verf\u00fcgbar war. In solchen F\u00e4llen schafft die Analyse nur die Illusion von Kontrolle, anstatt eine echte Entscheidungsgrundlage zu bieten. Dieser Punkt wurde bei der Anpassung des Modells entscheidend: Wir haben Daten zu Lagerbest\u00e4nden integriert, um echte Nachfrageschwankungen klar von Situationen zu unterscheiden, in denen es einfach nichts zu verkaufen gab. Wir haben vollst\u00e4ndige Daten zu den Lagerbest\u00e4nden nach SKU hinzugef\u00fcgt, Situationen unterschieden, in denen Nachfrage bestand, aber keine Ware verf\u00fcgbar war, und konnten so die Genauigkeit der Prognose verbessern. Dies trug dazu bei, \u00dcberproduktion zu vermeiden, Verluste zu reduzieren und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage realer Daten zu treffen."},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"

Ein paar Worte zum Schluss<\/h3>"},{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"Schwache Modelle liefern schwache Prognosen. Noch schlimmer ist es jedoch, wenn ein starkes Modell auf unvollst\u00e4ndigen Daten basiert und dort Sicherheit suggeriert, wo keine vorhanden ist.\r\n\r\nMaschinelles Lernen im Einzelhandel funktioniert nur, wenn das Modell das Gesamtbild sieht. Keine Architektur kann das fehlende Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr kompensieren, was genau hinter den Zahlen steckt. Denn eine qualitativ hochwertige Prognose basiert nicht nur auf den Daten selbst, sondern auch auf dem Kontext, aus dem diese Daten stammen.\r\n\r\nGenau so gehen wir bei IWIS vor: Unsere Modelle sind nicht nur in der Theorie, sondern auch in der Praxis effektiv. Wenn Sie wissen m\u00f6chten, wie das bei Ihnen funktionieren kann, sind wir nur eine Nachricht entfernt."}]},"yoast_head":"\nMachine Learning im Einzelhandel: Prognosen | IWIS<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"ML f\u00fcr Verkaufsprognosen: Was zu beachten ist, Modellaufbau, echte F\u00e4lle\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/mashynne-navchannia-v-ryteili\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Machine Learning im Einzelhandel: Prognosen | IWIS\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"ML f\u00fcr Verkaufsprognosen: Was zu beachten ist, Modellaufbau, echte F\u00e4lle\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/mashynne-navchannia-v-ryteili\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" 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