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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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