Wiener Start-up sagt voraus, wie sich Produkte verkaufen

Wie lange liegen Waren oder Ersatzteile in den Regalen? Wie wirken sich Rabattaktionen, Ereignisse wie die Corona-Krise oder das Wetter auf die Nachfrage aus? Je genauer Unternehmen das wissen, desto besser können sie Lagerhaltung und Beschaffung danach ausrichten. Das Wiener Start-up Quantics bietet Lösungen an, die mithilfe von maschinellem Lernen möglichst genaue Prognosen für den Handel und produzierende Unternehmen erstellen sollen.

Vielzahl an Daten

Dabei werden je nach Unternehmen oder Branche maßgeschneiderte Prognosemodelle entwickelt. Neben historischen Verkaufsdaten und Daten zu Standorten und Produkten fließen etwa je nach Anwendungsfall auch Rabattaktionen, Kundenclubkarten, unternehmensexteren Daten wie etwa branchenspezifische Indexes oder makroökonomische Daten, aber auch Wetterdaten in die Prognosemodelle mit ein.

Händler*innen können dann etwa auf Knopfdruck sehen, wie sich T-Shirts in jeder einzelnen Größe in welcher Filiale verkaufen werden. "Sie bekommen eine integrierte Progrnose für alle Ebenen, vom Produkt bis zur Vertriebsstruktur", sagt Christoph Bitschnau, der das Start-up gemeinsam mit dem Datenanalysten Resul Akay, dem IT-Experten Johannes Matt und dem Marktingspezialisten Vladyslav Vasylevskyy gründete.

Die Daten können von den Kund*innen auch in ihre eigenen Systeme integriert und weiterverarbeitet werden.

Weniger Prognosefehler

Gegenüber herkömmlichen Angeboten könnten mit den Lösungen des Start-ups Prognosefehler um 15 bis 70 Prozent reduziert werden, sagt Bitschnau. Allein durch die Reduktion von Prognosefehlern um 15 Prozent lasse sich der Gewinn vor Steuern eines Unternehmens um 3 Prozent erhöhen, rechnet Bitschnau vor.

Um Prognosefehler zu reduzieren, forscht das Start-up etwa an einer besseren Prognostizierbarkeit von Produkten mit sporadischer Nachfrage. Das sind Waren, die eine langsame Absatzfrequenz aufweisen und sich nur unregelmäßig verkaufen, etwa T-Shirts in gewissen Größen, Ersatzteile oder schwere Maschinen. "Nur wenn man Zeitreihen und die dahinterstehenden Nachfragedynamiken versteht, macht eine Prognose wirklich Sinn", sagt Bitschnau.

Gegründet wurde Quantics im August 2020. An ihrer Lösung arbeiteten die Gründer rund um Datenwissenschaftler Akay aber bereits seit mehreren Jahren. Die Kund*innen des Unternehmens kommen aus dem Handel, der Lebensmittelerzeugung oder aus der Papier- und Verpackungsindustrie.

Viele Unternehmen hätten erkannt, dass man aus Daten Mehrwerte generieren kann, sagt Bitschnau, das gelte vor allem für große Firmen. "Sie wissen, dass sie ihre Daten nutzen müssen, um erfolgreich zu sein." Bei kleineren Unternehmen sieht Bitschnau noch Nachholbedarf: "Bei vielen fehlt noch das Problembewusstsein."

Investorrunde geplant

Zur Finanzierung des Unternehmens tragen derzeit vor allem die Umsätze bei, die heuer bereits im sechsstelligen Bereich liegen, wie Bitschnau erzählt: "Tendenz stark steigend. Im Moment sind wir durch die Auftragslage gut ausgestattet."

Seit November erhält Quantics auch eine Förderung im Rahmen des Preseed-Programms der Förderbank Austria Wirtschaftsservice (aws). Bis Ende des Jahres soll auch eine erste Finanzierungsrunde mit Investor*innen stehen.   

In einem nächsten Schritt will Quantics auch international wachsen. Projekte für Kund*innen in Deutschland sind bereits in Arbeit, auch mit Unternehmen in Großbritannien ist man in Gesprächen.

Optimierte Lieferketten

In Zukunft will das Start-up Unternehmen auch dabei helfen, ihre Lieferketten zu optimieren und nachhaltiger zu gestalten. Dazu soll ein selbstlernendes System zum Einsatz kommen, das Unternehmen bei der Entscheidungsfindung hilft, erzählt Bitschnau: "Corona hat vielen gezeigt, wie schwierig es ist, Entscheidungen zu treffen, wenn sich Annahmen laufend ändern."

Dieser Artikel entstand im Rahmen einer Kooperation zwischen futurezone und Austria Wirtschaftsservice (aws).