ABZ 02-65 - Künstliche Intelligenz für städtischen Handel und Gastronomie

Der stationäre Einzelhandel steht durch E-Commerce-Verschiebungen, verändertes Konsumverhalten und steigende Kosten unter massivem Transformationsdruck.
Ein zentraler Hebel für wirtschaftliche Resilienz liegt in der systematischen Nutzung von Daten zur besseren Planung, Prognose und Entscheidungsfindung – insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU).

In der aktuellen Podcast-Folge stellen wir mit dem „Innenstadt-Prognosemodell für den Handel“ einen zentralen Baustein aus dem Forschungs- und Transferprojekt KI-Regio vor.

In der aktuellen Podcast-Folge stellen wir mit dem „Innenstadt-Prognosemodell für den Handel“ einen zentralen Baustein aus dem Förderprojekt KI-Regio vor. 

Das Projekt KI-Regio verbindet Wissenschaft (5 Professuren und Forschende der WiWi Fakultät der Universität Würzburg) und mittelständische Unternehmen in Mainfranken (aktuell 65 Unternehmen), um durch KI regionale Wertschöpfungsketten zu stärken. 

Zu Gast im Podcast sind Volker Wedde, Bezirksgeschäftsführer, Handelsverband Bayern (Unterfranken) und Kai Günder, Doktorand und Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Logistik und quantitative Methoden (BWL) von Prof. Richard Pibernik, an der Universität Würzburg.

Im Podcast sprechen wir über folgende Themen:

👬 KI-basierte Bedarfs- und Frequenzprognosen im stationären Handel
📊 Die Bedeutung externer Einflussfaktoren auf Kundenströme, u. a. Wetter, Wochentage, Feiertage, Events, Schulferien und Vorlesungszeiten der Universität
🛍️ Optimierung von Personal- und Warenplanung durch datenbasierte Vorhersagen
✅ Signifikante Effizienzgewinne, insbesondere in Gastronomie und Textilhandel, durch präzisere Prognosen der Kundenfrequenz; kürzere Wartezeiten, bessere Personaleinsatzplanung, weniger Über- oder Unterbesetzung und effizientere Warenlogistik 
🎯 Ziel: datenbasierte Optimierung konkreter Alltagsentscheidungen für Handel und Gastronomie.

Die bisherigen Ergebnisse sind bemerkenswert:

• Passantenströme in der Würzburger Innenstadt lassen sich mit einer durchschnittlichen Abweichung von rund 10 % prognostizieren.
• Auf Basis dieser Prognosen konnten Kundenzahlen und Verkaufsvolumina um 5–10 % genauer vorhergesagt werden, sofern zusätzliche Einflussfaktoren berücksichtigt werden. 

Diese Genauigkeit eröffnet reale wirtschaftliche Potenziale – gerade für KMU, die bislang oft ohne datenbasierte Planung arbeiten mussten.

Ausblick:

Nach einer erfolgreichen Pilotierung in Würzburg besteht das  Potenzial zur Übertragung auf weitere Städte in Bayern und Deutschland. Gleichzeitig zeigt das Projekt exemplarisch, wie anwendungsnahe KI-Forschung, unternehmerischer Bedarf und regionaler Technologietransfer sinnvoll zusammenwirken können.

🎧 Wer sich für KI im innerstädtischen Handel, datenbasierte Entscheidungsunterstützung und praxisnahen Wissenschaftstransfer interessiert, sollte unbedingt in die Folge reinhören.

 ⬇️Link zum Podcast im ersten Kommentar

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