Mit dem neuen CAS «Category Management & KI» schaffen die Universität Freiburg und GS1 Switzerland den ersten berufsbegleitenden Hochschullehrgang im deutschsprachigen Raum, der den etablierten 8-Schritte-Prozess des Category Managements konsequent mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz verbindet. Das Programm vermittelt Fach- und Führungskräften wissenschaftlich fundierte Methoden sowie praxiserprobte KI-Workflows für datenbasierte Analysen, Prognosen und strategische Entscheidungen im Handel und der Konsumgüterindustrie.
Category Management zählt zu den wichtigsten Steuerungsinstrumenten im Detailhandel. Es entscheidet darüber, welche Produkte Kundinnen und Kunden im Regal oder Onlineshop finden, wie Sortimente gestaltet werden und wie Händler und Markenhersteller gemeinsam Wachstum schaffen. Doch genau dieser Prozess steht vor einem grundlegenden Wandel: Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Kategorien analysiert, geplant und gesteuert werden – schneller, datenbasierter und vorausschauender als je zuvor.
Mit dem neuen CAS «Category Management & KI» lancieren die Universität Freiburg und GS1 Switzerland den ersten berufsbegleitenden Hochschullehrgang im deutschsprachigen Raum, der den etablierten 8-Schritte-Prozess des Category Managements systematisch mit den Potenzialen der Künstlichen Intelligenz erweitert. Das Weiterbildungsprogramm richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Handel und Konsumgüterindustrie und verbindet wissenschaftliche Fundierung mit praxiserprobten Anwendungen.
Von zeitversetzten Entscheidungen zur prädiktiven Steuerung
Während Category Manager bisher oft Tage mit Excel-Auswertungen, Reports und manuellen Analysen verbrachten, eröffnet KI völlig neue Möglichkeiten. Verkaufsdaten lassen sich heute in Echtzeit mit Trends, Kundenverhalten, Loyalty-Daten oder externen Einflussfaktoren kombinieren. Kunden und Szenarien können simuliert, Entwicklungen prognostiziert und kontinuierlich überprüft werden – statt wie bisher nur in langen Planungszyklen. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen, tiefere Kundenkenntnisse und deutlich mehr Zeit für strategische Aufgaben.
«Künstliche Intelligenz wird das Category Management grundlegend verändern. Entscheidend ist jetzt, dass Fachkräfte nicht nur die Technologie kennen, sondern verstehen, wie sie wissenschaftlich fundiert und gleichzeitig praxisnah entlang des gesamten Category-Management-Prozesses eingesetzt werden kann. Genau dafür bringen wir Universität und Praxis an einen Tisch», erklärt Prof. Dr. Dirk Morschett, Handelsexperte von der Universität Freiburg und Co-Studienleiter.
Wissenschaft trifft Handelsrealität
Der neue CAS ist aus einer engen Zusammenarbeit zwischen der Universität Freiburg und dem Competence Center Category Management von GS1 Switzerland entstanden. Während die Universität wissenschaftliche Erkenntnisse, Methodenkompetenz und strategische Einordnung einbringt, liefert GS1 Switzerland das Praxiswissen aus Handel und Industrie.
Gemeinsam entwickeln die Programmverantwortlichen und 20 Fachexpert:innen einen durchgängigen KI-Workflow entlang aller acht Schritte des Category-Management-Prozesses – von der strategischen Abstimmung über Kategorieanalysen bis hin zur Umsetzung und Erfolgskontrolle. Teilnehmende lernen dabei nicht nur KI-Tools kennen, sondern entwickeln einen individuell anpassbaren Werkzeugkasten für den Einsatz im eigenen Unternehmen.
«Category Management war schon immer datengetrieben. Mit KI erreichen wir jedoch eine neue Dimension: mehr Datenquellen, Echtzeit-Analysen, präzisere Prognosen und deutlich fundiertere Entscheidungen. Unser Ziel ist es, die Potenziale der KI entlang des gesamten Prozesses konkret nutzbar zu machen – für Handel und Industrie gleichermassen», sagt Marilyne Filliger, Leiterin Competence Center Category Management, GS1 Switzerland und Co-Studienleiterin.
Ein Lehrgang mit Alleinstellungsmerkmal
Der CAS verbindet aktuelle KI-Anwendungen mit dem etablierten ECR Category-Management-Prozess, erfahrene Expertinnen und Experten aus Handel, Industrie und Wissenschaft sowie konkrete Anwendungsfälle aus dem Berufsalltag. Im Mittelpunkt stehen nicht theoretische Demonstrationen, sondern sofort einsetzbare KI-Workflows, die von den Teilnehmenden auf ihre eigenen Kategorien übertragen werden.
