06.05.2021

Data Science als Entwicklungsturbo für den Handel

Im Interview mit brutkasten Wirtschaft spricht Nils Wlömert, neuer Vorstand am Institut für Retailing & Data Science am Department für Marketing an der WU Wien über das noch nicht genutzte Potenzial von Datenanalysen für die Marketingabteilungen vieler Unternehmen und wie man dieses heben kann.
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Nils Wlömert WU
Nils Wlömert, Vorstand Institut für Retailing & Data Science an der WU Wien © www.danielnuderscher.com

Seit 1. Jänner ist Nils Wlömert neuer Vorstand des Instituts für Retailing & Data Science am Department für Marketing an der WU Wien. Der 41-Jährige promovierte 2014 an der Universität Hamburg, war von 2015 bis 2020 als Assistenzprofessor am Institut für Interactive Marketing & Social Media an der Wirtschaftsuniversität Wien tätig, und schloss dort 2020 seine Habilitation ab. In seiner Forschung beschäftigt sich der neue Institutsleiter mit dem Einfluss der Digitalisierung und neuer Technologien auf Märkte und Geschäftsmodelle von Unternehmen. Dabei untersucht er beispielsweise den Einfluss neuer Online-Vertriebskanäle auf traditionelle Vertriebskanäle und deren Zusammenspiel im Multi-Channel Vertrieb.


Das Instituts für Handel und Marketing an der WU Wien wurde unter Ihrer Führung zum Institut für Retailing & Data Science umbenannt. Was waren die Beweggründe dafür?

Der Handel, den wir im Namen des Instituts ja auch weiterhin verankern, wird zukünftig inhaltlich nach wie vor eine übergeordnete Bedeutung am Institut haben. Daran wird sich nichts Grundlegendes ändern. Mit Data Science gibt es aber eine Erweiterung der Kompetenzen, mit der wir einem aktuellen Markttrend folgen, der insbesondere für den Handel viel Potenzial bietet. 

Sie sprechen von Big Data?

Genau. Big Data spielt in vielen Unternehmen bereits seit Längerem eine immer wichtigere Rolle, denn es werden sehr großen Datenmengen über das Verhalten von Kunden gesammelt. Dieses Thema gewinnt  durch die steigende Popularität von Onlinekanälen, wo das Kundenverhalten noch genauer erfasst werden kann, deutlich an Dynamik. Diese Daten nutzbar zu machen um daraus Implikationen für das Marketing abzuleiten wird immer relevanter. Der zweite Trend, der die Neuausrichtung notwendig macht, ist das Thema Personalisierung, das große Onlinehändler bereits sehr erfolgreich für sich nutzen. Und genau hier wollen wir sowohl in der Lehre als auch in der Forschung anknüpfen, um die dafür notwendigen Kompetenzen zu vermitteln.

Und dementsprechend auch das Unterrichtsprogramm adaptieren?

Ja genau. Im Bereich der Lehre werden wir das Angebot ausbauen und den Bereich Data Science stärker aus einer Managementperspektive fokussieren. Denn wir sehen zwar eine immer engere Verzahnung des Marketings mit anderen Forschungsdisziplinen wie zum Beispiel im Bereich Computer Science, wo entsprechende Algorithmen entwickelt werden, jedoch erfordert die Interpretation der Ergebnisse für das Marketing spezielle Kenntnisse. Wenn der Schwerpunkt zu technisch ist, dann fehlt oftmals das Verständnis für die strategischen Implikationen im Marketing. Und letztendlich kommt es bei der Wahl der Methode immer auf den Anwendungsfall und die Zielsetzung an. Es macht beispielsweise einen Unterschied, ob eine Prognose oder ein Ursache-Wirkungs-Zusammenhang das Ziel der Analyse ist. 

Können Sie das bitte anhand eines Beispiels genauer erklären?

Ich werde zum Beispiel häufig gefragt, wie effektiv ein bestimmter Werbekanal im Vergleich zu anderen Werbekanälen ist. Um den relativen Return on Investment eines Marketingkanals zu ermitteln, können prinzipiell Daten wie Absatzzahlen und Werbebudgets herangezogen werden, die bei Unternehmen häufig vorliegen. Jedoch werden Werbebudgets oftmals strategisch in Abhängigkeit der Nachfrage angepasst. Saisonalität ist hier ein Beispiel – wenn Manager das Werbebudget aufgrund eines erwarteten Nachfrageanstiegs um einen Feiertag erhöhen, dann muss die Analyse den natürlichen Nachfrageanstieg durch den Feiertag kontrollieren, um den Einfluss der Werbung nicht zu überschätzen. Hinzu kommen Herausforderungen durch Abhängigkeiten zwischen Werbekanälen und die korrekte Zurechnung des Effektes zu dem jeweiligen Kanal, was die Komplexität zusätzlich erhöht. Um die Ergebnisse solcher Analysen im Sinne einer datengestützten Marketingstrategie für Manager sinnvoll nutzbar zu machen, sind spezielle Marketingkenntnisse im Hinblick auf die Interpretierbarkeit der Ergebnisse erforderlich. 

Das Institut hat bisher mit der Verbindung von Forschung, Lehre und Praxis gepunktet. Werden Sie an diesem Kurs weiter festhalten?

Es ist mir ein großes Anliegen, den Praxisbezug weiter auszubauen und zwar sowohl in der Lehre als auch in der Forschung. Ich würde mich sehr darüber freuen, wenn Forschung und Lehre so wie in der Vergangenheit auch in Zukunft sehr praxisnah verstanden werden und wir langfristige Kooperation gemeinsam mit Handels- und Industrieunternehmen etablieren können. Hier möchte ich ganz klar an dem bisher eingeschlagenen Weg festhalten.

In welcher Form können Sie sich solche Kooperationen vorstellen?

Ich bin davon überzeugt, dass die Zusammenarbeit von Universitäten mit Akteuren aus der Praxis sehr wichtig ist, weil beide Seiten voneinander profitieren können. Es gibt sehr häufig Fragestellungen, die auf der einen Seite wissenschaftliche Relevanz haben, aber auf der anderen Seite greifbaren Nutzen und Mehrwert für Unternehmen schaffen. In der Vergangenheit haben sich Forschungskooperationen sehr bewährt und wir werden auch an den etablierten Praxisdialogen, einer Vortragsreihe, bei der renommierte Praktiker wie zum Beispiel zuletzt Bipa-Geschäftsführer Thomas Lichtblau, instinct laboratory-CEO Matt Chadder oder Miele Österreich-Geschäftsführerin Sandra Kolleth zu Wort kommen, festhalten. Diese Vortragsreihe ist ein gutes Beispiel für eine erfolgreiche Zusammenarbeit von Lehre und Praxis, denn während die Studierenden Informationen aus erster Hand erhalten, können sich die jeweiligen Unternehmen präsentieren und im besten Fall als attraktiver Arbeitgeber für die zukünftigen Absolventen positionieren. Außerdem können sich Unternehmen auch in Form von Datenkooperationen einbringen, denn es geht letztendlich wie bereits geschildert ja darum, die Schnittstelle zwischen Handel und Data Science abzubilden und das Institut als Kompetenzplattform in diesem Bereich zu etablieren. 

Um gleich bei der Praxis zu bleiben, sind die österreichischen Unternehmen in Sachen sinnvolle Datennutzung für das Marketing – wie von Ihnen eben geschildert – bereits gut aufgestellt? 

Das ist ein Bereich, der sich sehr dynamisch entwickelt und dementsprechend gibt es auch noch Entwicklungspotenzial. Ich sehe hier aber kein Versäumnis der Unternehmen, sondern sehe es auch als Aufgabe der Universitäten, entsprechende Kompetenzen in diesem Bereich zu vermitteln. Viele Unternehmen wären vermutlich schon deutlich weiter, wenn sie auf Mitarbeiter mit diesem Know-how zurückgreifen könnten. Aktuell gibt es zwar das Berufsbild des Data Scientist, aber hier fehlt eben häufig das Verständnis für den Nutzen der Daten fürs Marketing. Wenn es uns gelingt, uns hier zu verstärken, dann können wir auf der einen Seite die Chancen für Absolventen am Jobmarkt verbessern und Unternehmen auf dem Weg der Datennutzung und Digitalisierung besser unterstützen. 

Digitalisierung und E-Commerce werden häufig in einem Atemzug genannt. Im Gegensatz zu anderen Branchen kommt der Onlinehandel mit Lebensmitteln bei den etablierten Konzernen nicht so wirklich in Schwung. Kleinere Player wie gurkerl.at oder markta scheinen das Business deutlich besser im Griff zu haben. Woran liegt das Ihrer Meinung nach?

Hierfür gibt es verschiedene Gründe. Zum einen ist die hohe Filialdichte im LEH in Österreich zu nennen, wodurch es für die meisten Konsumenten und Konsumentinnen bequem möglich ist, Einkäufe im stationären Handel zu erledigen. Daher ist der Handlungsdruck für große Händler in diesem Bereich weniger stark ausgeprägt. Zumal bei einem Multichannel-Ansatz im Hinblick auf die Gesamtprofitabilität auch die Interaktionen zwischen Vertriebskanälen beachtet werden müssen. Diese Überlegungen müssen reine Online-Händler nicht anstellen, bei denen der Fokus rein auf dem Online-Handel liegt. Es bleibt abzuwarten, wie sich die von Ihnen genannten Unternehmen und andere Startups wie Gorillas aus Deutschland, welches auf die relativ kostspielige Überbrückung der letzten Meile fokussieren, zukünftig entwickeln werden und wie das die Marktdynamik beeinflussen wird. Insbesondere in urbanen Gebieten gibt es sicherlich einen Markt für ein solches Angebot – entsprechend schnelle Lieferzeiten vorausgesetzt.  

Muss man heutzutage wirklich einen Onlineshop haben, um im LEH erfolgreich zu sein?

Wenn man sich den Marktanteil ansieht, demzufolge lediglich rund 2,5 Prozent aller Lebensmittel online gekauft werden, dann macht das die Wichtigkeit des stationären Handels in dieser Branche deutlich. Daran hat auch – im Gegensatz zu anderen Branchen – die aktuelle Situation der Pandemie, dank der Hygiene-Konzepte im Handel, nicht viel geändert. Um sich für die Zukunft zu rüsten, geht es meines Erachtens gar nicht so sehr um die Frage ob Onlinehandel oder stationärer Vertrieb, sondern um einen nachhaltigen Multichannelansatz nach dem Grundsatz der Customer Centricity. So kann sich die jeweilige Zielgruppe aus einem Portfolio das jeweils für die Bedürfnisse passendste Angebot aussuchen. Und hier ist der Online-Kanal ein wichtiger Bestandteil der weiter an Relevanz gewinnen wird.  

Im Zusammenhang mit dem Thema Digitalisierung ist auch immer wieder die Rede von Supermärkten ohne Mitarbeitern. Amazon lebt dieses Geschäftsmodell vor und auch hierzulande gibt es schon Märkte mit Self Checkout-Zonen, die ja als erster Schritt in diese Richtung verstanden werden können. Ist das die Zukunft des Einkaufens?

Es gibt sicherlich auch für dieses Konzept einen Markt. Wenn man an Öffnungszeiten denkt, gibt es für Standorte ohne Personal andere Möglichkeiten. Gleichzeitig ist das Personal aber auch ein zentrales Differenzierungsmerkmal des stationären Handels gegenüber dem Online-Handel. Hier ist es wichtig, die unterschiedlichen Bedürfnisse der Konsumenten zu verstehen und entsprechende Angebote bereitzustellen. Während für viele Konsumenten bei Online-Kanälen insbesondere Faktoren wie Bequemlichkeit, Sortimentsbreite und Preis-Leistung eine Rolle spielen, sind es im stationären Handel vorwiegend das Einkaufserlebnis, soziale Kontakte und der damit verbundene Freizeitwert. Hierbei spielt das Personal eine zentrale Rolle. Ich denke also nicht, dass Supermärkte langfristig auf Personal verzichten können, aber es ist auf jeden Fall spannend für Händler, im Zuge kleinerer Rollouts vorausschauend zu testen, in welchen Situation für welche Segmente ein solches Angebot passend ist.

Und angesichts des Vormarsches bargeldloser Bezahlsysteme – werden wir bald nur mehr bargeldlos einkaufen?

Ich glaube, hier kommt es auch darauf an. Es gibt viele Menschen, die die Vorteile von bargeldlosem Bezahlen zu schätzen wissen. Andere wiederum wollen ihre Einkäufe nicht mittels Kredit- oder Bankomatkarte oder via Smartphone begleichen. Man muss sein Angebot eben dementsprechend breit aufstellen, um allen Bedürfnissen bestmöglich Rechnung zu tragen. Aber dass der bargeldlose Bezahlvorgang an Bedeutung und Relevanz gewinnt, ist denke ich klar. 

Vielen Dank für das Gespräch.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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