Bottrop. .

Haben Sie sich auch schon einmal gefragt, woher die zusätzlichen Kaufempfehlungen in Internetversandhandlungen kommen? Dieser kleine Satz: „Kunden, die diesen Artikel kauften, interessierten sich auch für . . .“ Dahinter stecken Forscher wie Julian Mennenöh.

Der Bottroper arbeitet am Lehrstuhl für Marketing und Handel an der Universität in Essen. Der Doktorand befasst sich mit dem Thema „Data-Mining“, frei übersetzt dem „Schürfen nach Daten.“ Spezialisten wie der 32-Jährige betrachten riesige Datenmengen wie sie etwa in Online-Kaufhäusern anfallen und versuchen, mit Hilfe von Computerprogrammen in diesem Wust Zusammenhänge und Muster zu erkennen. Zum Beispiel den Zusammenhang zwischen dem Kauf des einen Produktes und eines anderen. Auf diese Weise kommen auch die erwähnten Kaufempfehlungen zustande.

„Aber auch der Brotbackautomat beim Discounter basiert auf Data-Mining“, sagt Mennenöh. Anhand der Verkaufszahlen der einzelnen Produkte haben Forscher Zusammenhänge herausgefunden – beispielsweise mit dem Wochentag, dem Wetter oder möglichen Feiertagen. „Auf diese Weise können Verkäufe prognostiziert werden und damit auch die Bevorratung“, erklärt Mennenöh.

Gerade der Handel setze zunehmend auf Data-Mining. Zum einen wie im Beispiel Online-Handel aus Marketinggründen, zum anderen aber auch, um Absätze zu prognostizieren und so die Lagerhaltung zu optimieren.

Mennenöh hat ein Beispiel aus den USA parat. Dort hat ein Handelsunternehmen herausgefunden, dass Bier und Windeln häufig zusammen gekauft wurden. „Daraufhin hat man die Käufer nach dem Grund gefragt. Es war so, dass häufig Männer nach der Arbeit schnell Windeln kaufen gehen sollten und sich mit dem Bier selbst belohnt haben.“ Ein Supermarkt könnte darauf nun reagieren und Windeln und Bier nebeneinander aufstellen, in der Hoffnung, so den Absatz weiter anzukurbeln.

Die Ursprünge von Data-Mining liegen in den 80er-Jahren, „damals im Zusammenhang mit der Forschung zur künstlichen Intelligenz“. Generell beschreibt Mennenöh sein Fachgebiet als einen interdisziplinären Bereich. „Da spielen Elemente aus der Statistik, der Informatik und häufig auch der Wirtschaftswissenschaft mit hinein“, erklärt er.

Julian Mennenöh ist eher zufällig zum Data-Mining gekommen. Er hat Wirtschaftsinformatik studiert und im zweiten Semester eine Stelle als studentische Hilfskraft am Lehrstuhl für Marketing angenommen. Dort wurden Leute zur Auswertung großer Datenmengen gesucht. Mennenöh blieb dabei. Ihn fasziniert nicht nur die Suche nach Zusammenhängen und Regeln innerhalb der Daten, sondern fasziniert auch die Frage nach dem Warum und die richtigen Schlüsse daraus. „Das ist Forschung, die auch einen Praxisbezug hat.“

Ganz falsch kann er damit nicht liegen, denn der zukünftige Doktor hat bereits ein Job-Angebot in der Tasche: Demnächst arbeitet er für ein großes Kölner Handelsunternehmen.