Für die Retailer sind besonders diese Unternehmensdarstellungen aus der Studie "Big Data im Praxiseinsatz - Szenarien, Beispiele, Effekte" von Interesse:

Mitarbeiter-Planung von dm

Problem: In der Vergangenheit hatten die Filialverantwortlichen der Drogeriekette dm die Mitarbeiterkapazitäten auf Basis einfacher Hochrechnungen sowie ihrer Erfahrungswerte geplant und in das System eingegeben. Danach errechnete man dann den Mitarbeiterbedarf pro Tag. Oft geriet das Verfahren dabei in Sondersituationen an seine Grenzen. Die Folge waren Über- oder Unterbesetzungen.

Lösung: dm führte für die Vorhersage der Tagesumsätze die Predictive-Analytics-Suite des Anbieters Blue Yonder ein. Vier bis acht Wochen im Voraus tragen sich die Mitarbeiter der jeweiligen Filiale jetzt nach ihren persönlichen Präferenzen in die anstehenden Tagespläne des Unternehmens ein. Kurzfristige Änderungen sind laut Bitkom selten geworden.

Preisbestimmung bei Macy’s

Problem: Macy's gehört zu den größten überregional tätigen Händlern in den USA. In den 800 Filialen wird ein mehrere zehntausend Artikel umfassendes Sortiment angeboten. Um möglichst optimale Preise anzubieten, geht das Unternehmen auf die jeweils standortspezifischen Unterschiede der einzelnen Filialen ein, heißt es in der Studie: "Wenn für eine bestimmte Produktklasse ein starker Wettbewerber benachbart ist, werden die Preise in dieser Filiale aggressiver nach unten angepasst, um auf jeden Fall wettbewerbsfähig zu sein."

Sei kein Wettbewerber vorhanden, sei auch diese Notwendigkeit nicht gegeben. Folge: Je nach lokaler Wettbewerbssituation ergeben sich über das gesamte Sortiment und alle Standorte etwa 270 Millionen Preispunkte.

Auf der Basis der in der Vergangenheit erfolgten Verkäufe bestimmter Waren (etwa zwei Terabyte an Daten) seien bisher wöchentlich neue Preise für die Sortimente berechnet worden. Das nahm ungefähr 30 Stunden Rechenzeit in Anspruch: "Da Macy's sieben Tage pro Woche geöffnet hat, konnten regelmäßig bestimmte Verkäufe gar nicht in die Analyse aufgenommen werden." Man behalf sich deshalb mit Teilsortiments-Optimierungen.