Vorhersagen von Prozessen im Handel mittels Predictive Analytics

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1 Vorhersagen von Prozessen im Handel mittels Predictive Analytics Prof. Dr. Michael Feindt Karlsruhe Institute of Technology KIT Founder and Chief Scientific Advisor, Blue Yonder GmbH & Co KG ITH 2013

2 Big Data Predictive Analytics und Handel Was steckt hinter Predictive Analytics? Was kann NeuroBayes? Beispiele aus dem Handel Die erste Big Data Predictive AnalyticsStandardsoftware: forward demand

3 Kahneman-Zitat D.Kahneman (Nobelpreisträger für Behavioural Economics) Der Mensch ist nicht in der Lage, statistisch-quantitative Entscheidungen permanent gut genug zu treffen und lässt sich häufig täuschen (meist durch Optimismus) Lange Liste von typischen Denkfehlern: Predictive Analytics: Datengetriebener, objektiver Erkenntnisgewinn und Entscheidungsoptimierung mit wissenschaftlichen Methoden

4 Rückfallquote Predictive Analytics verändert die Welt......sogar bei der Verbrechensbekämpfung! Baltimore & Philadelphia verwenden Predictive Analytics, um vorherzusagen, welche Gefängnis-Entlassenen mit hoher Wahrscheinlichkeit rückfällig werden und daher spezielle Aufsicht benötigen. Senkung der Rückfallquote um 30% Methode: Erfahrung Predictive Analytics

5 Was steckt hinter Predictive Analytics?

6 Die Welt verläuft nicht deterministisch. Vorhersagekraft prinzipiell begrenzt durch Quantenphysik und deterministisches Chaos in komplexen Systemen. Aber sie verläuft auch nicht zufällig.

7 Wo ist Predictive Analytics einzuordnen? Pendel (deterministisch) Predictive Analytics 100% Lotterie (purer Zufall) 0%

8 Für reale Systeme kann man mit Predictive Analytics individuelle Wahrscheinlichkeitsaussagen machen z.b. zum Ausgang von Sportereignissen Pendel (deterministisch) Lotterie (purer Zufall) 100% 0%

9 Für reale Systeme kann man mit Predictive Analytics individuelle Wahrscheinlichkeitsaussagen machen z.b. Zuschauerzahlen z.b. Abverkäufe Pendel (deterministisch) Lotterie (purer Zufall) 100% 0%

10 Für reale Systeme kann man mit Predictive Analytics individuelle Wahrscheinlichkeitsaussagen machen z.b. Verkehrsunfälle z.b. Verkehrsstaus Pendel (deterministisch) 100% Lotterie (purer Zufall) 0%

11 Wo steht Predictive Analytics heute?

12 Fortschritte in der Technologie gestern heute morgen (unzählige offensichtliche Nachteile) ein wenig Bewegung am Arbeitsplatz Linear manchmal gut genug für einfache Probleme Experten können Modell-Verhalten und Nachteile erklären Mühsamer Prozess der Modellwahl, Parameteranpassung und Optimierung Verlass auf Expertenmeinung und Bauchgefühl Behandle die Welt als wäre sie... Normalverteilt behandle die Welt, wie sie ist verbinde verschiedene Datenquellen treffe Entscheidung auf fundierten analytischen Erkenntnissen vollständige Automatisierung und flexible Modellanpassung fundiertes Verständnis von Daten & Datenanalyse ist unerlässlich

13 Modernste Technologie Optimale Bestellmenge Wahrscheinlichkeitsdichte P E(X) Umsatz Entwickelt in verschiedenen Hochtechnologie-Bereichen, interdisziplinär. z.b. an Elementarteilchen- Beschleunigern wie dem CERN 1 PETA BYTE / SEC

14 NeuroBayes - Prognosetechnologie Wir wissen mit großen Datenmengen umzugehen. relevante Informationen aus großen Datenmengen (big data) zu extrahieren. daraus Zukunftsprognosen in Form von Wahrscheinlichkeitsdichten zu formen. daraufhin optimale Entscheidungen zu treffen. das Ganze in einfach zu bedienende Software zu verpacken und auf Wunsch vollständig zu automatisieren. das Ganze als SaaService anzubieten. NeuroBayes

15 NeuroBayes-Beispiel: Der LHCb-Trigger Fundamental research at the forefront of science Am LHC (CERN) enstehen pro Experiment: Ereignisse pro Sekunde, das entspricht 1 PetaByte (1,000,000,000,000,000 Byte) pro Sekunde. Aber nur 1 PB interessante Daten pro Jahr können gespeichert werden. Online-Datenreduktion 1 : 10,000,000 nötig! Am LHCb-Experiment laufen Instanzen von NeuroBayes und filtern real-time 24/7 die interessanten Ereignisse. Photo: CERN

16 NeuroBayes-Beispiel: Vollständige Rekonstruktion von B- Mesonen an der japanischen Experiment Belle Fundamental research at the forefront of science Belle-Experiment am KEK/Japan 400 Physiker aus aller Welt 10 Jahre Datennahme und Datenanalyse (>4000 Mannjahre) Welt-Rekord-Luminosität 400 Veröffentlichungen Automatisches hierarchisches Rekonstruktionssystem mit 72 NeuroBayes-Netzwerken rekonstruiert 1100 verschiedene Reaktionen mit Faktor 2 besserer Effizienz als alle bisherigen Analysen Viel klareres Signal Photo: CERN Arbeit von 3 Doktoranden Entspricht ca 500 normalen Doktorarbeiten Entspricht weiteren 10 Jahren Datennahme

17 Integriertes Risikomanagement: Prognose ist mehr als nur eine Zahl...wie sicher bin ich? Prognose: Am 3. September 2013 werden in Carls Online Shop 7 gelbe Doncy & Silvana T-Shirts in Größe M verkauft. Genau 7? Nein, statistische (Poisson-artige Statistik) und systematische (nicht vorhandene Information) Schwankungen führen UNUMGÄNGLICH zu Abweichungen der Zukunft von der Prognose. Eine gute Prognose quantifiziert auch die Unsicherheit, mindestens (meistens) in Form einer Varianz oder Standardabweichung: 7 ± 3 gelbe Doncy+Silvana T-Shorts Größe M Wissenschaft und Risikomanagement in Banken und Versicherungen weiß das. Aber: z.b. viele herkömmliche professionelle SCM- IT-Systeme kennen keine Prognose-Unsicherheit!

18 Es ist noch etwas komplizierter: Individuelle Wahrscheinlichkeitsdichten Sehr viele Verfahren nehmen Normalverteilungen an, die durch die zwei Parameter Prognose = Erwartungswert μ und Standarabweichung σ eindeutig gegeben ist. Die Residuen in den meisten realen Systemen sind aber nicht normalverteilt. Moderne Prognose-Systeme prognostizieren für jeden Einzelfall die gesamte Form der Wahrscheinlichkeitsdichte. Erst damit ist wirkliches Risikomanagement und optimales Entscheiden möglich.

19 Optimale Entscheidungen durch individuelle Prognosen Wichtig ist der richtige Umgang mit den Prognosen Die Kenntnis der Wahrscheinlichkeitsdichte eröffnet neue Wege Optimale Entscheidungen sind immer ein Kompromiss aus Gier (zu optimistisch) und Angst (zu pessimistisch). Kennt man für jede Entscheidung die Kostenfunktion und die Wahrscheinlichkeitsdichte für die in Zukunft auftretenden Zahlen, können optimale Entscheidungen getroffen werden, die langfristige Unternehmensziele optimieren und Risiken minimieren. Komplexe Mathematik, muss der Anwender aber nicht im Einzelnen verstehen.

20 Big Data Science und Business Innovation Blue Yonder baut auf NeuroBayes basierende, sehr erfolgreiche (die Komplexität versteckende) Lösungen u.a. für seine Kunden: und wurde dafür schon mit vielen Innovationspreisen ausgezeichnet: Top Retail Product 2011/2012 Retail Technology Award 2012 Winner Data Mining Cup 2009 & 2010 bwcon Hightech Award Special Award Deutsche Börse 2012 Finalist Entrepreneur of the Year 2012 and 2013 FOCUS Digital star 2013

21 Was wäre, wenn Mode in der richtigen Farbe und Größe nie ausverkauft wäre? Stationär-, Versand-, Onlinehandel Bessere Absatzprognosen und optimierte Disposition für Artikel, um Lagerhaltung und Lieferbarkeit zu verbessern

22 Was wäre, wenn ein großer Händler genau wissen würde, wie viel Obst von welcher Sorte an welchem Tag in welcher Filiale verkauft wird? 1000 Filialen, 5000 Frischeartikel Bis zu 5 Mio. Bewegungen pro Tag Bis zu 1,5 Mrd. Bewegungen pro Jahr Bestimmung der optimalen Bestellmenge für Filiale/Artikel/Tag

23 Was wäre, wenn Onlinehändler wüssten, wie hoch die Retourenquoten pro Artikel sind? Mehr als Artikel im Angebot Millionen von Benutzerinteraktionen Reduktion von Lager- und Restbeständen durch Prognose von Absatz- und Retourenquoten auf Artikelebene

24 Was wäre, wenn ein Händler die Bedürfnisse seiner Kunden besser kennen würde? Tausende von Kunden, Millionen von historischen Transaktionen im Internet oder in der Firmendatenbank Individualisierte Kundenansprache, optimierte Kundenzufriedenheit

25 NeuroBayes-Prognosen auf Artikelebene im Textilhandel Individualisierte NeuroBayes-Prognosen für Ansprache, Umsatz, Retourenquote --- Prognosehorizonte: Jahr, Saison, Monate, Wochen, Tage, intraday --- Prognosezeitpunkte: Planung, Testverkäufe, Verkaufsstart, ständig --- auf kleinstem Korn: Artikel, Größe, Farbe, Vertriebskanal (jeder Shop, Katalog, online) und alle Aggregate sind Grundlagen für optimale, auf Wunsch vollautomatische individualisierte Entscheidungen für -- Ersteinkauf -- Nachbestellungen -- Retourenpolitik/-planung -- (dynamische) Preispolitik stationär, Katalog, Online -- Vermeiden von Abschriften am Ende der Saison -- Lagersteuerung -- Mitarbeitereinsatzplanung und damit sehr wichtig für die Optimierung des Gesamtergebnisses

26 NeuroBayes-Prognosen auf Kundenebene im Textilhandel Individualisierte NeuroBayes-Prognosen von potentiellem Interesse an verschiedensten Artikeln von Bonität, Zahlungsverhalten von Retourenverhalten sind Grundlagen für optimale, auf Wunsch vollautomatische individualisierte Entscheidungen über Kundenbindungsmaßnahmen Werbemittelsteuerung individuelle Empfehlungen im Onlineshop, Newsletter etc angebotene Zahlungsmodi Kulanz bei übermäßigen / betrügerischen Retouren und damit sehr wichtig für die Optimierung des Gesamtergebnisses

27 Optimierung der Nachfrageprognose für jeden Artikel Lösung: Artikelabverkaufsprognosen auf täglicher Basis Vorhersage der Retourenquote Dispositionsvorschläge während der ganzen Saison (inklusive,,lager durch Retouren ) Resultat: Prognoseverbesserung um 40% Optimierung der Einkaufspolitik bringt Ergebnisverbeserung im 2-stelligen Millionen Bereich pro Saison.

28 Sales Forecast Fashion Beispiel: OTTO Group Prognosen pro Artikel:» Mittelwert» Zwei Prognosewerte für die Unsicherheit (68% und 95% Kredibilitätsintervalle) Sales [units]

29 ROI-Berechnungen für die Otto Group

30 Scheinbar unvereinbare Ziele vereinbaren mit Hilfe von individualisierten Prognosen / Entscheidungen Beispiel aus dem Versandhandel (Otto) Erhöhung der Warenverfügbarkeit bei gleichzeitiger Reduktion von Restbeständen am Ende der Saison Ergebnis: Prognoseverbesserung um 40% Bestandsverbesserung im 2-stelligen Mio.- -Bereich pro Jahr. Beispiel aus der Versicherungswirtschaft (BGV) 3,5% mehr Neukunden bei gleichzeitiger Reduktion der Schadenquote um 15%

31 Optimale Versendung von Werbemitteln Retail optimiertes Customer-Targeting Kundenauswahl für Werbung und Kampagnen Auswahl der profitabelsten Kunden Führender europäischer Distanz-, Stationär- und Online-Händler Spezielle Auswahl je nach Saison Resultate : Erhöhung der Verkäufe (Bruttonachfrage) um 6% Erhöhung des Umsatzes um > 1 Million in den ersten beiden Wochen des Weihnachtsgeschäfts

32 Umsatz-Vorhersagen für Filialen Beispiel: dm Drogerie Markt Herausforderung:» Prognosen für jede individuelle Filiale» Basis für die Mitarbeiter-Einsatzplanung» Bis ein ½ Jahr in die Zukunft» Öffnungszeiten, Ferien, Feiertage, Wetter, Forecast 1.02 Sales Ostern Himmelfahrt Pfingsten

33 Automatisierte Warenbeschaffung Big Data?» Mengengerüst 1000 Filialen, 5000 Artikel im Frischesortiment 5 Mio. Entscheidungspunkte pro Tag 30 Tage Prognosehoziront 150 Mio. Prognosen pro Tag 2000 Wetterprognosen pro Tag, 5 Tage Horizont Wetterprognosen pro Tag Datenvolumen einfach: 2-4 GB pro Tag, TB pro Jahr Velocity Datenvolumen Vollsortiment & Bondaten: ca. 100 TB 500 TB pro Jahr Volume Seite 33++VALUE Variety

34 Erste Big Data Predictive Analytics-Standardlösung Präzise Absatzprognosen für den Handel und die Konsumgüterindustrie Zugang zu fortschrittlichen Predictive Analytics für Anwender in Fachbereichen Einfache Bedienbarkeit durch intuitive Web-UI Software-as-a-Service ermöglicht den Einsatz von Forward Demand ohne hohe Vorabinvestitionen in Software oder Infrastruktur

35 Blue Yonder schnellst wachsendes BI-Unternehmen Deutschlands Das Business Application Research Center (BARC) zeichnet in seiner neuen Business-Intelligence- Marktstudie Blue Yonder als das am schnellsten wachsende BI-Anbieter in Deutschland aus. Damit setzte sich das Software- Unternehmen gegen insgesamt 250 Konkurrenten im Bereich Business Intelligence und Datenmanagement durch.

36 In den Startlöchern:

37 Prognose der nächsten Bundesligaspiele: NeuroNetz er Wahrscheinlichkeiten für Heim - Unentschieden Auswärts

38 Questions & Answers & Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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