Auf den ersten Blick hat ein Algorithmus aus der Teilchenphysik nicht so viel mit dem Handel zu tun, sollte man meinen. Doch bei Otto ist das anders: „Heute müssen unsere Einkäufer große Datenmengen und zahlreiche Einflussfaktoren berücksichtigen", erläutert Michael Sinn, Direktor Angebotsund Category Management Support bei Otto. „Hinzu kommt ein hoher Zeitdruck bei der Entscheidung, welche Ware wann in welcher Menge geordert wird." Denn jeder Fehler bei der Artikelprognose wird teuer für einen Händler. „Es ist eine ständige Herausforderung, die richtigen Mengen zu identifizieren", sagt Sinn. Also hat sich Otto nach einer Lösung umgeschaut, die klüger ist als die klassischen Prognosemethoden.
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