In Zeiten des Omni-Channel-Handels operieren automatisierte Bestellsysteme mit den in den IT-Systemen der Händler hinterlegten Bestandsdaten. Oftmals existieren Abweichungen, die im schlimmsten Fall zu Umsatzverlust führen können. Dem Thema dieser Bestandsabweichungen widmeten sich Prof. Dr. Andreas Holzapfel, Hochschule Geisenheim University, sowie Prof. Dr. Heinrich Kuhn, Kath. Universität Eichtätt-Ingolstadt. Ziel Ihres gemeinsamen Projekts mit dm-drogerie markt war es, per Algorithmus Mengenabweichungen zwischen Echtbeständen am POS und den Beständen laut System zu identifizieren und damit eine Basis für die gezielte Überprüfung der Filialbestände zu schaffen. Das Projekt dient somit der Fehlerkorrektur in den Filial-Systemen, um die Qualität der automatischen Nachdisposition zu erhöhen sowie dazu, die Fehlerquellen in den Prozessen gezielt zu identifizieren.

Dynamic Pricing, d.h. Preissysteme, bei denen die Preise zeitlich differenziert und in Abhängigkeit von der konkreten Marktlage bestimmt werden, erhält deutliche mediale Aufmerksamkeit – allerdings nicht nur positive. Der Handel steht vor der Herausforderung finanzielle Optimierungspotenziale gegen Akzeptanzrisiken seitens der Kund*innen abzuwägen. Die Arbeit von Tatjana Bockler, FOM Frankfurt, greift unterschiedliche Ansätze aus der verhaltenswissenschaftlichen Preisforschung auf und kommt zu dem Schluss, dass die Chancen von Dynamic Pricing dessen Risiken überwiegen, solange Preisvariationen nicht unerwartet und einseitig als Preiserhöhungen auftreten.