Wirtschaftswissenschaftler optimiert Lieferdienste
Was oben steht, wird bestellt. Diese einfache Regel entscheidet bei Lieferdiensten oft über Erfolg und Misserfolg. Ein Forschungsteam der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg hat genau das untersucht – und ein KI-Modell entwickelt, das mitdenkt, mitlernt und mitlenkt. Das Ergebnis: weniger Wartezeit, mehr Bestellungen, weniger Fahrten.
Über 860.000 Bestellungen auf der slowenischen Plattform Ehrana haben die Wirtschaftswissenschaftler ausgewertet. Ihre zentrale Erkenntnis: Die Reihenfolge, in der Restaurants in der App angezeigt werden, beeinflusst das Nutzerverhalten stärker als Liefergebühren oder Wartezeiten. Wer ganz oben steht, bekommt die meisten Klicks.
„Viele Plattformen unterschätzen, wie stark die Reihenfolge der angezeigten Restaurants das Verhalten der Nutzerinnen und Nutzer beeinflusst – und zwar deutlich stärker als andere Faktoren wie zum Beispiel Liefergebühren“, sagt Projektleiter Florentin Hildebrandt von der Fakultät für Wirtschaftswissenschaft. „Unser Modell nutzt Künstliche Intelligenz, um diese Reihenfolge dynamisch anzupassen – und gleichzeitig die Fahrerinnen und Fahrer effizienter einzusetzen.“
Die Künstliche Intelligenz passe die Anzeige dynamisch an, so Hildebrandt weiter. „Das System lernt mit – und bezieht nicht nur Vorlieben der Nutzerinnen und Nutzer ein, sondern auch, wie stark ein Restaurant gerade ausgelastet ist und wie effizient die Fahrerinnen und Fahrer eingesetzt werden können.“
Das Prinzip: Wer gerade besonders viele Bestellungen hat, wird etwas weiter unten angezeigt. So bleiben Küche und Kurier in Takt – und das gesamte Netzwerk kommt besser in Fahrt. Lange Lieferzeiten und überlastete Betriebe gehören der Vergangenheit an.
Die neue Methode, basierend auf sogenanntem Reinforcement Learning, funktioniert nicht nur im Essensbereich. Auch Paketdienste oder Fahrdienste könnten davon profitieren.
„Lieferdienste kämpfen mit schmalen Margen und langen Strecken“, so der Wirtschaftswissenschaftler. „Unser System spart beides – Zeit und Geld.“ Die Forschung wurde im renommierten Journal Management Science veröffentlicht. Als nächstes arbeitet das Team daran, auch das Verhalten freiverfügbarer Fahrerinnen und Fahrer in die Berechnung einzubeziehen.