Das Weihnachtsgeschäft läuft auf Amazon bereits auf Hochtouren. Zum ersten Mal in dieser Saison wird «The Everything Store», der Alleshändler, wie Brad Stone in seiner Biografie über Amazon-Gründer Jeff Bezos den Online-Riesen nannte, auch Tannenbäume verkaufen – die Douglas- und Zimmertanne gibt es in der Box. Gut möglich, dass sich auch das eine oder andere Amazon-Produkt wie der Smart Speaker Amazon Echo unter dem Christbaum wiederfinden wird. Beim «Prime Day», den Amazon als einen globalen Shopping-Event inszeniert, verkaufte der Online-Händler 600 Warenartikel pro Sekunde. Im diesjährigen Weihnachtsgeschäft könnte die Zahl sogar noch gesteigert werden, sagen Analysten voraus.

Um die Bestellungen abzuarbeiten und Pakete pünktlich auszuliefern, benötigt Amazon ein ausgeklügeltes Logistiksystem. Doch Pünktlichkeit und Schnelligkeit allein reichen in der komplexen Lieferkette nicht aus. Es geht darum, Marktentwicklungen frühzeitig zu erkennen.

«Spekulativer Paketversand»

2014 hat Amazon ein Patent für ein Vorbestellsystem mit dem etwas sperrigen Namen «anticipatory shipping» angemeldet, was so viel wie vorausschauender Versand bedeutet. Die Idee: Waren in jene Gebiete verfrachten, wo sie noch gar nicht bestellt wurden. In dem Patentantrag ist von einem «spekulativen Paketversand» die Rede. Mit Big-Data-Algorithmen will Amazon die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der Kunden ein Produkt bestellen – und damit die Rücksendekosten reduzieren.

Wenn Amazon in der Adventszeit im US-Bundesstaat Pennsylvania zum Beispiel einen Anstieg von Produktsuchen nach Spielzeug registriert, ist die Wahrscheinlichkeit gross, dass diese auch gekauft werden – und muss Waren an die jeweiligen Verteilzentren verschieben. Laut den Marktforschern von Survata beginnen mittlerweile 49 Prozent aller Produktsuchen auf Amazon. Die futuristische Vision, dass Amazon treuen Kunden ungefragt per Lieferdrohne ein Weihnachtsgeschenk zustellt, nachdem Sprachassistentin Alexa den Wunsch aufgezeichnet hat, scheint von der Realität nicht mehr allzu weit entfernt.

«Predictive Shopping» gilt als das nächste grosse Ding im Handel. Die Datengurus hegen eine Obsession, die Menschen berechenbar zu machen und gesellschaftliche Entwicklungen wie das Wettergeschehen vorherzusagen. Das klingt dystopisch, funktioniert aber erstaunlich gut.

Die US-Warenhauskette Walmart begann bereits 2004 damit, Daten ihrer damals rund 100 Millionen Kunden zu sammeln: von der Sozialversicherungsnummer über Kennzeichen bis hin zu geografisch heruntergebrochenen Präferenzen für Produkte wie Schokoladenkekse oder Lippenstift. Laut einem Bericht der «New York Times» hatte Walmart zu dieser Zeit bereits eine Kundendatenbank von 460 Terabyte angelegt. Die Datenwissenschafter sahen in ihren Modellen, dass die Verkaufszahlen von Erdbeer-Pop-Tarts, einer Art Kekskuchen, unmittelbar vor Wirbelstürmen um das Siebenfache höher waren als normal.

Als der Hurrikan Frances im August 2004 Kurs auf die US-Ostküste nahm, packten die Walmart-Lageristen Trucks mit Keksen voll und schickten sie Richtung Florida. Wissen bedeutet nicht nur Macht, sondern auch Profit. Walmart konnte sich trotz der Konkurrenz von Amazon auf dem Markt behaupten.

Die Ökonomen Lynn Wu und Erik Brynjolfsson haben in einer Studie aufgezeigt, wie man aus Google-Daten Immobilienpreise und Hausverkäufe vorhersagen kann. Die Suchmaschine ist Konjunkturbarometer und Seismograf für soziale Stimmungen. Jeden Tag registriert Google 3,5 Milliarden Anfragen. Die Nutzer googeln alles: Hotels, Autos, Nachbarn, sexuelle Vorlieben, Tatpläne. Zentralbanken greifen schon seit einiger Zeit auf Google-Daten zurück, um das Konsumentenverhalten zu prognostizieren.

Auf Google Trends, einem öffentlich zugänglichen Statistik-Tool, kann man für jede Region auf der Welt einsehen, was der häufigste gesuchte Begriff zum Zeitpunkt X war. Laut dem Dienst «Think with Google», über den sich Unternehmen über Verbrauchertrends informieren können, erreichten Suchen nach «where to buy» (wo kann man kaufen?) am 23. Dezember 2016 einen Höhepunkt, um nach dem Fest wieder abzuflachen. Dieses Suchinteresse spiegelt offenbar die Torschlusspanik vieler Google-Nutzer wider, die kurz vor Weihnachten noch nach einem passenden Geschenk Ausschau halten. Man kann an den Trends recht genau ablesen, wonach Verbraucher gerade suchen.

Analytics-Firmen haben mittlerweile Einsichten in Unternehmen, die diese selbst nicht haben. So konnte das Online-Netzwerk Foursquare, mit dem man per App seinen Standort teilt, aufgrund der Check-in einen Umsatzrückgang der Fast-Food-Kette Chipotle vorhersagen. Die Prognose – minus 29,7 Prozent – war relativ genau. Was Tech-Firmen sonst noch alles über börsennotierte Unternehmen wissen, bleibt jedoch ihr (Geschäfts-)Geheimnis.