{"id":18696,"date":"2026-10-06T09:24:31","date_gmt":"2026-10-06T07:24:31","guid":{"rendered":"https:\/\/7learnings.com\/blog\/7-erkenntnisse-zur-optimierung-im-einzelhandel-technologie\/"},"modified":"2026-10-06T09:25:16","modified_gmt":"2026-10-06T07:25:16","slug":"7-erkenntnisse-zur-optimierung-im-einzelhandel-technologie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/7-erkenntnisse-zur-optimierung-im-einzelhandel-technologie\/","title":{"rendered":"Aufbau einer skalierbaren Optimierungsplattform f\u00fcr den Einzelhandel: Ein Einblick in die Technologie von 7Learnings"},"content":{"rendered":"\t\t
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Der Einzelhandel ist heutzutage von riesigen Datenmengen und geringen Margen gepr\u00e4gt, und manuelle oder auf Tabellenkalkulationen basierende Entscheidungen k\u00f6nnen mit beidem nicht Schritt halten. Zudem ist es nicht einfach, die veralteten, regelbasierten Systeme durch eine L\u00f6sung zu ersetzen, die sich anhand der von Ihnen angestrebten Ziele optimal an Ihre Anforderungen anpasst. <\/span><\/p>

Die L\u00f6sung dieses technischen Problems \u2013 n\u00e4mlich den Weg von Ihren Unternehmenszielen hin zu Millionen von Produktentscheidungen zu ebnen \u2013 ist genau das, was ein produktionsreifes System erfordert. Der Technologie-Stack von 7Learnings ist genau darauf ausgelegt. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Datenverbindungen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Um pr\u00e4zise Prognosen zu liefern, muss eine Optimierungsplattform in bestehende Einzelhandels\u00f6kosysteme \u00fcber alle Kan\u00e4le hinweg integriert sein, darunter Online-Shops, station\u00e4re Filialen und mobile Kontaktpunkte. <\/span><\/p>

Dies erfordert den Aufbau robuster, standardisierter Datenverbindungen f\u00fcr den Ein- und Ausgang, die hochfrequente Daten\u00fcbertragungen bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen, ohne den Kernbetrieb des Einzelh\u00e4ndlers zu beeintr\u00e4chtigen, und die ein echtes Omnichannel-Erlebnis erm\u00f6glichen.<\/span><\/p>

7Learnings hat standardisierte Eingangsverbindungen entwickelt, um wichtige Daten aus Ihrem gesamten digitalen Kundenerlebnis zu erfassen, darunter historische Umsatzzahlen, Lagerbest\u00e4nde, Produktmetadaten, Preise der Wettbewerber und Marketingausgaben. Zu diesen Integrationen geh\u00f6ren: <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Diagramm,\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Sobald die Optimierungen berechnet sind, m\u00fcssen sie unverz\u00fcglich in die Betriebssysteme des Einzelh\u00e4ndlers zur\u00fcckgespielt werden. 7Learnings hat Ausgangsverbindungen entwickelt, um optimierte Preise und Nachfrageprognosen direkt in folgende Systeme einzuspeisen: <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Diagramm,\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Datenbereinigung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Infografik\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Rohdaten von Unternehmen enthalten h\u00e4ufig fehlende Werte, doppelte Eintr\u00e4ge, verzerrte historische Anomalien (wie beispielsweise einen Tracking-Fehler, durch den versehentlich eine Million Verk\u00e4ufe innerhalb einer Stunde erfasst wurden) sowie inkonsistente Formatierungen. Wenn diese \u201eunbereinigten\u201c Daten in die Modelle des maschinellen Lernens einflie\u00dfen, werden die Prognosen \u00e4u\u00dferst ungenau ausfallen. <\/span><\/p>

Um dem entgegenzuwirken, verf\u00fcgt die 7Learnings-Plattform \u00fcber eine automatisierte Datenbereinigung, die auf st\u00e4ndigen Datentests basiert, welche unauff\u00e4llig im Hintergrund ablaufen. Das System identifiziert, kennzeichnet und korrigiert Anomalien automatisch. <\/span><\/p>

So kann das System beispielsweise k\u00fcnstliche Nachfragespitzen erkennen, die durch B2B-Gro\u00dfhandelsauftr\u00e4ge verursacht werden, oder L\u00fccken ausgleichen, die durch System-Lagerengp\u00e4sse entstehen, und so sicherstellen, dass die Modelle des maschinellen Lernens ausschlie\u00dflich auf der Grundlage hochwertiger, realistischer Abbildungen der Nachfrage im Einzelhandel trainiert werden.<\/span><\/p>

Derzeit f\u00fchren wir t\u00e4glich 250 Datenqualit\u00e4tstests f\u00fcr jeden Kunden durch, um sicherzustellen, dass alle neuen Daten, die wir erhalten, von hoher Qualit\u00e4t sind. Sollte ein Problem auftreten, wird das Kundendatenteam automatisch benachrichtigt. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Datenabstraktion <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Infografik\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Jeder Einzelh\u00e4ndler strukturiert seine Daten anders. Ein Unternehmen bezeichnet eine Produkt-ID m\u00f6glicherweise als \u201eSKU_num\u201c, w\u00e4hrend ein anderes sie als \u201eitem_id\u201c bezeichnet. Jede skalierbare L\u00f6sung auf Basis k\u00fcnstlicher Intelligenz muss sicherstellen, dass Daten von v\u00f6llig unterschiedlichen Unternehmen f\u00fcr die darauf basierenden Modelle des maschinellen Lernens einheitlich dargestellt werden. <\/span><\/p>

7Learnings l\u00f6st dieses Problem durch die Entwicklung eines universellen Datenschemas. Wenn Daten in die 7Learnings-Pipeline gelangen, durchlaufen sie eine Abstraktionsschicht, die kundenspezifische Strukturen in ein einheitliches Format \u00fcbersetzt. <\/span><\/p>

Diese Abstraktion erm\u00f6glicht es 7Learnings, schnell zu skalieren, standardisierte Modelle innerhalb von Tagen statt Monaten bei neuen Kunden bereitzustellen und aggregierte, anonymisierte Lerndaten plattformweit zu nutzen, um die Grundgenauigkeit der Prognosen zu verbessern.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Datenaufbereitung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Infografik\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Sobald die Daten extrahiert sind, m\u00fcssen sie in einen f\u00fcr das maschinelle Lernen optimalen Zustand umgewandelt werden. Dieser als \u201eFeature Engineering\u201c bezeichnete Prozess umfasst die Erstellung pr\u00e4diktiver Variablen (wie beispielsweise Indikatoren f\u00fcr die Preiselastizit\u00e4t, Trends nach Wochentagen, Auswirkungen von Feiertagen oder Phasen des Produktlebenszyklus). <\/span><\/p>

Die technische Herausforderung liegt in der Skalierbarkeit. Die Entwicklung ma\u00dfgeschneiderter Features f\u00fcr jeden einzelnen Kunden ist \u00e4u\u00dferst ressourcenintensiv. 7Learnings l\u00f6st dieses Problem durch die Automatisierung der Datenaufbereitung, um Features zu generieren, die f\u00fcr viele verschiedene Kunden gleicherma\u00dfen einsetzbar sind. <\/span><\/p>

Unabh\u00e4ngig davon, ob ein Einzelh\u00e4ndler Modebekleidung oder Unterhaltungselektronik verkauft, ermittelt die Pipeline zur Datenaufbereitung automatisch standardisierte, aussagekr\u00e4ftige Merkmale, die allgemeine Dynamiken im Einzelhandel erfassen, und stellt so sicher, dass die KI die zugrunde liegenden Marktsignale sofort erkennen kann.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Modellstandardisierung \n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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In der traditionellen Datenwissenschaft werden Modelle von Ingenieuren sorgf\u00e4ltig und manuell auf bestimmte Datens\u00e4tze abgestimmt. Dieser ma\u00dfgeschneiderte Ansatz versagt jedoch, wenn Sie Millionen von Produktvarianten f\u00fcr Dutzende von Unternehmenskunden verwalten. <\/span><\/p>

Um echte Skalierbarkeit zu erreichen, setzt 7Learnings auf Modellstandardisierung. Wir haben Machine-Learning-Modelle mit standardisierten Hyperparametern, Merkmalen und Konfigurationen definiert, die sich dynamisch an das Datenvolumen und die Datenqualit\u00e4t jedes Einzelh\u00e4ndlers anpassen. Ziel ist es, die Modellgenauigkeit automatisch zu maximieren. <\/span><\/p>

Durch die Standardisierung der Modellarchitektur k\u00f6nnen wir eine erstklassige Vorhersageleistung in verschiedenen Branchen des Einzelhandels gew\u00e4hrleisten, ohne dass ein gro\u00dfes Team von Datenwissenschaftlern erforderlich ist, um die Algorithmen f\u00fcr jeden neuen Katalog manuell anzupassen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Erstellung von Prognosen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Abbildung,\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Kern des Technologie-Stacks liegt in der Durchf\u00fchrung der eigentlichen Prognose mithilfe von Predictive Analytics. Die Berechnung von Preiselastizit\u00e4ten und Nachfrageprognosen auf der Ebene einzelner Produkte (SKUs) \u00fcber Hunderte von Filialen oder digitale Kan\u00e4le hinweg f\u00fchrt zu einer astronomischen Anzahl von Datenkombinationen. <\/span><\/p>

In dieser Gr\u00f6\u00dfenordnung k\u00f6nnen die Rechenkosten und die Verarbeitungszeit sprunghaft ansteigen. 7Learnings erstellt diese Prognosen mithilfe einer hochoptimierten Pipeline, die parallele Verarbeitung und cloudnative automatische Skalierung nutzt. <\/span><\/p>

Die daraus resultierenden Prognosen werden komprimiert und unter Verwendung moderner Datenspeichertechniken (wie beispielsweise spaltenorientierter Speicherformate) gespeichert, wodurch der Speicherbedarf und die Rechenkosten drastisch minimiert werden. Diese Effizienz erm\u00f6glicht es uns, \u00e4u\u00dferst pr\u00e4zise Prognosen zu liefern, ohne unseren Kunden exorbitante Rechnungen f\u00fcr die Cloud-Infrastruktur in Rechnung zu stellen. <\/span><\/p>

Prognosen f\u00fcr den Einzelhandel m\u00fcssen st\u00e4ndig aktualisiert werden. T\u00e4glich kommen neue Produkte auf den Markt und es werden neue Verkaufszahlen erfasst; daher trainiert 7Learnings die zugrunde liegenden Modelle des maschinellen Lernens neu und aktualisiert die Prognosen t\u00e4glich. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Genauigkeitspr\u00fcfung\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Um sicherzustellen, dass unsere Modelle ihre maximale Vorhersagekraft beibehalten und einer Leistungsverschlechterung im Laufe der Zeit widerstehen, setzt 7Learnings eine automatisierte Pipeline zur Genauigkeitspr\u00fcfung ein, die auf zwei zentralen Bewertungsmethoden basiert:<\/span><\/p>

  1. Das System f\u00fchrt gleichzeitig 30 verschiedene Schritte zur Genauigkeitspr\u00fcfung parallel \u00fcber die Cloud-Infrastruktur hinweg durch. Es unterzieht die Prognosen auf globaler Ebene, auf Kategorieebene und auf SKU-Ebene einem Stresstest und misst dabei kurz- bzw. langfristige Zeithorizonte anhand verschiedener Fehlerkennzahlen (wie WAPE und RMSE), um eine robuste Validierung zu gew\u00e4hrleisten.
    <\/span><\/span><\/li>
  2. Um die tats\u00e4chliche Genauigkeit zu ermitteln, f\u00fchrt die Pipeline regelm\u00e4\u00dfig Simulationen durch, bei denen sie die Zeit auf einen fr\u00fcheren Zeitpunkt zur\u00fcckdreht, die nachfolgenden Verkaufsdaten vollst\u00e4ndig vor dem Modell verbirgt und die KI dazu zwingt, eine Prognose f\u00fcr diesen vergangenen Zeitraum zu erstellen.<\/span><\/li><\/ol>
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    Indem das System diese fr\u00fcheren Prognosen mit den tats\u00e4chlichen Ergebnissen abgleicht, \u00fcberpr\u00fcft es seine Genauigkeit in der Praxis und beseitigt Vorausschauverzerrungen.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Regel- und Ziel-Engine<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Empfehlungen, die ausschlie\u00dflich auf KI basieren, sind unglaublich leistungsstark, k\u00f6nnen jedoch nicht isoliert umgesetzt werden. F\u00fchrungskr\u00e4fte im Einzelhandel m\u00fcssen die strategische Kontrolle \u00fcber ihre Gesch\u00e4ftsziele behalten. Dies kann bedeuten, den Winterbestand bis zu einem bestimmten Stichtag abzubauen, das Markenimage durch die Einhaltung einer Mindestmarge zu sch\u00fctzen oder mit den aggressiven Rabatten eines wichtigen Wettbewerbers gleichzuziehen. <\/span><\/p>

    7Learnings umfasst eine leistungsstarke Regel- und Ziel-Engine in Verbindung mit einer intuitiven Benutzeroberfl\u00e4che. Dies erm\u00f6glicht es Anwendern aus dem Gesch\u00e4ftsbereich, komplexe Regeln und gesch\u00e4ftliche Ziele \u00e4u\u00dferst flexibel anzuwenden. <\/span><\/p>

    Die Nutzer k\u00f6nnen allgemeine Rahmenbedingungen festlegen oder sich auf bestimmte Produktkategorien konzentrieren und so die reine Vorhersagekraft der KI mit der \u00fcbergreifenden strategischen Vision des Einzelhandelsmanagementteams verbinden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Optimierung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Die Nachfrageprognose ist nur die halbe Miete; der letzte Schritt besteht darin, diese Prognosen in die genauen Preise oder Lagerbest\u00e4nde umzusetzen, mit denen sich die Gesch\u00e4ftsergebnisse maximieren lassen. Hier treffen dynamische Preisgestaltung und Bestandsmanagement aufeinander, um umfangreiche, multivariable mathematische Optimierungsprobleme zu l\u00f6sen. <\/span><\/p>

    Herk\u00f6mmliche Verfahren zur linearen Optimierung haben damit oft Schwierigkeiten, da die Nachfragekurven im Einzelhandel von Natur aus nichtlinear sind und die schiere Anzahl der Artikel (SKUs) dazu f\u00fchren kann, dass herk\u00f6mmliche Optimierungsalgorithmen ins Stocken geraten. 7Learnings hat eine eigene Optimierungstechnologie entwickelt, die speziell auf die Dynamik des Einzelhandels zugeschnitten ist. <\/span><\/p>

    Unsere Optimierungs-Engine ist deutlich schneller als herk\u00f6mmliche lineare Optimierungsverfahren (z. B. zwei Minuten gegen\u00fcber sechs Stunden bei einem herk\u00f6mmlichen linearen Optimierer). Dieser enorme Geschwindigkeitsvorteil ver\u00e4ndert den Arbeitsablauf f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte im Einzelhandel. <\/span><\/p>

    Anstatt stundenlang auf eine einzige Berechnung zu warten, k\u00f6nnen Anwender sofort mehrere alternative \u201eWas-w\u00e4re-wenn\u201c-Szenarien durchspielen und vergleichen, ihre Zielvorgaben anpassen und sicher diejenige Optimierungsstrategie ausw\u00e4hlen, die ihren Gesch\u00e4ftszielen am besten entspricht.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Sicherheit auf Unternehmensniveau\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Eine Plattform zur Optimierung des Einzelhandels verarbeitet hochsensible, gesch\u00e4ftskritische Daten wie Gewinnmargen, firmeneigene Preisstrategien und historische Transaktionsvolumina. Sicherheit darf nicht erst im Nachhinein ber\u00fccksichtigt werden. <\/span><\/p>

    7Learnings gestaltet seine Infrastruktur, seine Governance und seine Prozesse gem\u00e4\u00df den weltweit h\u00f6chsten Sicherheitsstandards f\u00fcr Unternehmen und gew\u00e4hrleistet so den Einzelhandelspartnern ein Gef\u00fchl der Sicherheit. Unser Ansatz zum Schutz Ihrer Daten st\u00fctzt sich auf vier Kerns\u00e4ulen: <\/span><\/p>

    Nachweisbares Vertrauen und Zertifizierungen<\/h3>

    Wir verfolgen den Ansatz \u201eVertrauen ist gut, Kontrolle ist besser\u201c und stellen sicher, dass unsere Kontrollma\u00dfnahmen unabh\u00e4ngig gepr\u00fcft und kontinuierlich validiert werden.<\/span><\/p>