Covid-19 erhöht die Komplexität im Modehandel: unsere Beteiligung aifora zeigt Lösungen auf

Text: von Ralf Kalscheur

Die selbstlernenden Algorithmen des Startups Aifora helfen stationären Modehändlern dabei, ihr Preis- und Bestandsmanagement zu automatisieren– und lösen damit ein Problem, das sich in der Corona-Pandemie noch verschärft hat.

DAS PROBLEM

Wie kann man sich einen Berg von 300 Millionen Kleidungsstücken und Schuhen vorstellen? So groß ist laut einer aktuellen Berechnung des Handelsverbands Textil (BTE) die Menge an unverkauften Modeartikeln, auf der der stationäre Fashionhandel infolge des zweiten coronabedingten Shutdowns sitzen bleibt. Die Unternehmen sind wie nie zuvor darauf angewiesen, in den Phasen, in denen ihre Geschäfte geöffnet sind, neue Kollektionen effizient abzuverkaufen und Preisabschriften (Reduzierungen) möglichst rentabel zu managen, um sich Liquidität zu sichern. Wer als Händler in Zukunft auf diesem volatilen Markt bestehen will, darin sind sich Beratungsunternehmen wie McKinsey & Company oder Gartner einig, kann dabei nicht mehr auf intelligente Retail-Automation verzichten.

DIE LÖSUNG

Das Startup Aifora, das CEO Thomas Jesewski zusammen mit CTO David Krings 2018 gegründet hat, will den Traditionsbetrieben einen Zugang zu intelligenten Automatisierungslösungen bieten. Dazu unterhält Aifora eine cloudbasierte Big-Data-Plattform, auf der Händler per Schnittstelle zu ihrem Warenwirtschaftssystem Transaktions- und Artikelstammdaten zur Verfügung stellen. „Mithilfe selbstlernender Algorithmen berechnen wir in Echtzeit für jedes Produkt und jede Produktausführung, wie etwa unterschiedliche Farben und Größen, den optimalen Einstandspreis“, sagt Jesewski. Darüber hinaus empfiehlt die „Künstliche Intelligenz“ Strategien für das dynamische Preismanagement und für artikelindividuelle Abschriften und verheiratet dazu interne Kriterien wie Standort und Bestand vor Ort mit externen Faktoren wie Wetterdaten, Events sowie der Wettbewerbssituation im direkten Umfeld.

„Der Händler gibt dem Algorithmus individuelle Geschäftsregeln vor“, sagt CTO Krings. „Er behält zu jeder Zeit die Kontrolle.“ Wie hoch dürfen Abschriften ausfallen? Wie lange soll die Abverkaufsperiode dauern? Welcher Lagerbestand wird angestrebt? Den Automatisierungsgrad zu erhöhen lohnt sich: Aifora verspricht drei bis sechs Prozent mehr Umsatz, zwei

bis acht Prozent mehr Ertrag und eine Reduzierung des Working Capitals um fünf bis 25 Prozent. Die Lizenzgebühren richten sich nach der Unternehmensgröße beziehungsweise dem Umsatz und dem betriebswirtschaftlichen Nutzen, der messbar mithilfe von Aifora erzielt wird.

DIE ANWENDUNG

Als einen der ersten Kunden konnte Aifora im Jahr 2018 Reno gewinnen. Der Schuhfilialist wollte ein Tool für intelligente Preisabschriften testen. „Die Einführung der Abschriftenoptimierung erfolgte in nur vier Wochen – inklusive der Anbindung an unsere SAP-Systeme“, erklärt Felix Finger, bei Reno seinerzeit als geschäftsführender Gesellschafter verantwortlich für die Bereiche IT, Logistik und E-Commerce und aktuell als Interims-CFO bei Aifora. Das Startup hat sein Produkt- portfolio um Softwaremodule für die intelligente Warensteuerung und das Bestandsmanagement ausgeweitet. Mittlerweile kommen die KI-basierten Preis- und Bestandsmanagement- Tools von Aifora bei großen Modeketten in ganz Deutschland zum Einsatz.

Quelle: Creditreform 02/2021