Laudator Prof. Dr. Utho Creusen, Positive Leadership, im Austausch mit Dr. Sebastian Gabel, Humboldt-Universität zu Berlin
Bildquelle: EHI/Wolter
Wissenschaftspreis für die Beste Dissertation 2020, dotiert mit 10.000 Euro
Dr. Sebastian Gabel, Humboldt-Universität zu Berlin: „One-to-One Marketing in Grocery Retailing“
Viel wird in diesen Tagen über Künstliche Intelligenz gesprochen. Was sich dahinter genau verbirgt, ist aber häufig schwammig. Viele Begriffe bestimmen die Diskussion: Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze usw. Zum Teil kommen in der Praxis auch „nur“ Algorithmen zum Einsatz – fraglich, ob es sich hierbei schon um echte KI handelt. Für die Konsument*innen sind hingegen häufig lediglich bestimmte Anwendungen bekannt – Siri und Alexa lassen grüßen.
In diesem Jahr wurde eine Dissertation mit dem Wissenschaftspreis ausgezeichnet, die sich dieser Thematik im Handelskontext angenommen hat und die etwas Licht ins Dunkel bringt. In der Informatik hat Deep Learning in dem vergangenen Jahrzehnt erstaunliche Fortschritte zuwege gebracht. Aufgrund der hohen Vorhersagekraft von sogenannten „Deep Neural Networks“ sowie der Möglichkeit, große Mengen an Daten verarbeiten zu können, haben sich Bereiche wie etwa die Bild-, Gesichts- und Spracherkennung rasant entwickelt.
Zugleich wurden Fragestellungen mit Blick auf die Konsument*innen im Einzelhandelskontext bislang vernachlässigt. In diese Forschungslücke ist der diesjährige Gewinner – Dr. Sebastian Gabel – mit seiner Dissertation „One-to-One Marketing in Grocery Retailing“ gestoßen und hat mit der Anwendung auf Marketingfragestellungen Neuland betreten.
Der innovative Charakter der Dissertation ist insbesondere in ihrem methodischen Beitrag begründet. Die Arbeit entwickelt neue Marketingmodelle für automatisiertes Target Marketing, die auf Deep Learning basieren, und analysiert darüber hinaus die Auswirkungen dieser Ansätze in der Praxis des Lebensmitteleinzelhandels.
Die Arbeit, die am Lehrstuhl von Prof. Dr. Daniel Klapper an der Humboldt-Universität zu Berlin verfasst wurde, zeigt eindrucksvoll, dass Deep Learning fähig ist, Marktstrukturen zu analysieren und darauf aufbauend wesentliche Marketingentscheidungen im Hinblick auf Sortimentsoptimierung und Couponing skalierbar zu automatisieren und zu personalisieren. So ist die vorgestellte Methode robust und führt zu praktisch verwendbarem Output.
„Mit seiner Dissertation konnte Herr Dr. Gabel die Jury auf ganzer Linie überzeugen. Die Arbeit liefert entscheidende Erkenntnisse für ein besseres Target Marketing und bietet damit einen echten Mehrwert für den Handel.“
Prof. Dr. Utho Creusen
Positive Leadership, Gesellschafter und multipler Aufsichtsrat