12.08.2019

Fressnapf-Gründer Torsten Toeller: “Habe jeden Fehler gemacht, den man machen kann.”

Keine Theorie und keine Strategie, sondern harte Arbeit und das Lernen aus Fehlern sind die Erfolgsrezepte von Fressnapf-Gründer Torsten Toeller. Inzwischen investiert der Selfmade-Unternehmer selbst in Startups. Der brutkasten traf ihn zum Interview.
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Fressnapf CEO Torsten Toeller
(c) Fressnapf Holding SE / Yvonne Ploenes

Im Alter von 24 Jahren eröffnete Torsten Toeller den ersten Fressnapf-Markt. Heute betreibt sein Unternehmen über 1.600 Filialen in Europa und beschäftigt mehr als 12.000 Mitarbeiter. Toeller selbst hat nur kurz studiert und viele Dinge im Berufsalltag gelernt, während er Fressnapf zum Marktführer für Heimtierbedarf hochzog. Trotz allem ist er sehr bodenständig geblieben. Im Rahmen des 4gamechangers Festival 2019 traf der brutkasten ihn zu einem ungezwungenen Interview.

Bevor wir zum Geschäftlichen kommen, zuerst die allerwichtigste Frage: Bist du ein Hunde- oder ein Katzenmensch?

Ich hatte immer Hunde zuhause, und gemeinsam mit meiner Frau haben wir immer Hunde vor der Tötung gerettet. Aber Katzen mag ich auch.

Du hast nicht studiert, sondern gleich nach dem Abi eine Handelslehre gemacht und dann früh dein Startup gegründet. Würdest du diesen Werdegang jungen Menschen heute auch empfehlen, damit sie sich die Hörner abstoßen?

Es ist natürlich toll, wenn man in jungen Jahren – ich war damals 24 Jahre alt – sein eigenes Startup gründen kann. Später zeigt sich dann aber, dass man nie gelernt hat, Unternehmen zu skalieren und somit dem eigenen Unternehmen beim Lernen immer ein Stück hinterher läuft. Das ist es natürlich klasse, dass heute für Menschen mit einer guten Idee so viel Wagniskapital zur Verfügung steht – das hatte ich damals nicht. Außerdem haben die Menschen heute eine andere Ausbildung als früher, und die Welt ist global geworden. Ich würde daher jedem mit einer guten Idee raten: Just do it.

„Vor dem Hintergrund war bei mir auch Vieles zufallsgetrieben.“

Fressnapf hat inzwischen über 1600 Märkte. Wie geht man vor, dass man sein Revier geschickt ausbaut?

Vom Grundsatz her würde man strategisch vorgehen und sich die großen Länder ansehen, in denen es viele Tiere gibt und die Kaufkraft hoch ist. So bin ich nicht vorgegangen, ist ja klar – denn ich habe ja jeden Fehler gemacht, den man machen kann (lacht). Vor dem Hintergrund war bei mir auch Vieles zufallsgetrieben. Wir sind zum Beispiel in Deutschland über Franchisepartner gewachsen, und so kamen potentielle Partner aus anderen Ländern, die zum Beispiel sagten, dass ein Fressnapf-Markt auch in Ungarn funktionieren würde. Und das tut er auch – aber wäre man mit einer strategischen Herangehensweise nach Ungarn gegangen? Nein. Man hätte sich eher auf die großen Märkte Deutschland, England, Frankreich, Italien konzentriert. Das habe ich nicht gemacht.

Da du sagst, dass du viele Fehler gemacht hast: Wie siehst du die Fehlerkultur in Europa, verglichen mit den USA?

In den USA gibt es natürlich viel mehr Wagniskaptal und viele Ideen, die auch in kleinen Unternehmen umgesetzt werden. Dafür lebt man damit, dass viele dieser Unternehmen auch scheitern und Geld verbrannt wird. Zugleich klopft man aber in den USA einem einst gescheiterten Gründer auf die Schulter und motiviert ihn, das nächste Startup zu gründen. In Europa, besonders in Deutschland und Österreich, haben wir hingegen diese Fehlerkultur nicht. Die VC-Kultur fehlt uns, bei der man versteht, dass manche Ideen scheitern, andere dafür aber sehr erfolgreich sind. Das macht es hier schwieriger, Unternehmen an den Start zu bringen und mit genügend Kapital auszustatten, um auch global zu bestehen. Wir haben ja hierzulande nicht weniger Ideen und nicht weniger Talente, sondern einen viel kleineren Binnenmarkt, eine Überregulierung, wenig Wagniskultur. Und das bringt uns Nachteile in der Digitalisierung dieser Welt, die immer globaler wird.

„Ich kann ja nicht über diese Probleme reden, und dann nichts tun – das wäre ja komisch.“

Zum Thema Wagniskapital: Du selbst betreibst den GENUI Private Equity Fund. Worauf zielt der genau Fonds genau ab?

Ich kann ja nicht über diese Probleme reden, und dann nichts tun – das wäre ja komisch. Gemeinsam mit anderen Fonds investieren wir also in Deutschland, Europa, den USA, aber auch in Österreich. Dadurch unterstützen wir Startups dabei, an Geld zu kommen, damit sie skalieren können. GENUI ist darüber hinaus ein von mir mit gegründeter Private Equity Fonds, mit dem wir in Unternehmen wie zum Beispiel Mymuesli, Fashionette etc. investieren. Wir suchen uns Unternehmen, die wachsen und geben ihnen Kapital. Damit versuche ich, ein die fehlende Finanzierungskultur in Europa wenigstens teilweise auszugleichen.

Finanziert ihr auch Unternehmen aus deinem eigenen Geschäftsfeld, also Heimtierbedarf?

Das machen wir mit Fressnapf selbst. Wir investieren in Ideen rund ums Tier, zum Beispiel in Hunde-Frisörsalons (Fellini), in Tierarztpraxen (Activet), z.B. das Tracking von Tieren und in digitale Services. Wir bauen also dieselben Plattform, die wir in anderen Branchen indirekt mit Venture- und Private Equity-Kapital unterstützen – nur eben in der Kategorie Heimtier.

Um welche Beträge geht es dabei?

Das  kommt immer individuell auf die Phase und Größe an. Von ein paar hunderttausend Euro bis hin zu mehreren Millionen Euro reicht die Bandbreite.

„Es macht wenig Sinn, mit einem Amazon, einem Alibaba, einem Airbnb oder einem Uber zu konkurrieren.“

Das Top-Thema für den Handel lautet: Alle gegen Amazon. Wie verteidigt ihr euer Revier?

Amerika und Asien sind in bestimmten Themen vorne. Es macht wenig Sinn, mit einem Amazon, einem Alibaba, einem Airbnb oder einem Uber zu konkurrieren. Wir müssen daher mit anderen Themen nach vorne gehen, bei denen wir Chancen haben. Es gibt Tierliebhaber, die für ihre Tiere das Beste wollen – dann gehen sie nicht in den Supermarkt oder zu Amazon, sondern kommen zu uns und sind dann in unserem Ökosystem. Wir sehen zwar, dass wir – vor allem im Internet – im Preiswettbewerb günstiger und effizienter sein müssen. Zugleich haben wir aber so viel Beratungs- und Servicequalität – und in einer Welt, in der alles digitalisiert wird, suchen die Menschen nach echten, menschlichen Beziehungen.

Gilt das Gleiche auch für Zooplus? Die sind zwar online wie Amazon, kommen aber aus Deutschland und haben sich auf Tiere spezialisiert.

Sicher hat Zooplus wegen seiner Spezialisierung ein besseres Sortiment als Amazon. Aber erstens fehlt auch hier die direkte menschliche Beratung und Beziehung. Zweitens ist Zooplus in den vergangenen Jahren immer über den Preis gewachsen. Wir werden sehen. Ob Pure Play Retailer so richtig profitabel werden können.

Ihr seid also auch kein Pure Player für Offline, sondern setzt auch auf Online?

In Deutschland sind wir mit rund 100 Millionen Euro Online-Umsatz nur für Tiernahrung und Zubehör bereits ein veritabler Player – und wir wachsen. In Österreich haben wir Online letztes Jahr ausgerollt, weitere Länder folgen. Wir werden aber die beiden Kanäle verbinden, ein größeres Sortiment online und ein kleineres Sortiment offline haben. Keiner weiß genau, was die Kundenbedürfnisse in zehn Jahren sind. Ich glaube aber, dass wir am Ende ein Geschäftsmodell haben und Geld verdienen, wenn wir alle Bedürfnisse eines Tierhalters bedienen und alle Probleme rund um die Tierhaltung lösen.

Vom „Spiegel“ bist du vor ein paar Jahren mal als „harter Hund“ bezeichnet worden. Wie hält man ein Rudel aus 12.000 Mitarbeitern beisammen, wie motiviert man sie?

Wer Leistung von Mitarbeitern fordert, muss Sinn bieten. Wir haben hier einen Vorteil: Tierhaltung ist sehr emotional. Ich glaube, dass die Menschen mit Tieren glücklicher sind als ohne Tiere und ich glaube an die besondere Beziehung zwischen Mensch und Tier. Und unsere Mitarbeiter wissen, dass sie mit ihrer Arbeit rund um das Thema Tiere etwas Positives tun. Wenn man zusätzlich eine Unternehmenskultur hat, die wertschätzend, offen, ehrlich und direkt ist, dann ist das ein weiterer Baustein. Gelingt uns das als Fressnapf in so einer großen Organisation immer? Nein. Aber wir versuchen, unsere Werte immer mit aller Kraft vorzuleben, das ist mir besonders wichtig. Die Mitarbeiter dürfen zum Beispiel ihre Haustiere mit zur Arbeit nehmen und mittags mit ihnen Gassi gehen. Gemessen an der Handelsbranche sind wir sicher ein richtig guter Arbeitgeber.

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Welche Werte habt ihr dabei definiert?

Die Werte und die Kultur eines Unternehmens sind der wichtigste Erfolgsfaktor. Bei uns ist das zum Beispiel, dass wir offen, ehrlich und direkt miteinander umgehen und keine Politik machen. Wir sind verlässlich und menschlich. Wir versuchen, international zu denken und zu handeln. Es gibt also viele Werte, die bei uns verankert sind und niedergeschrieben wurden. Niederschreiben alleine hilft aber nichts, wenn die Werte nicht gelebt werden: Viele Unternehmen haben Leitbilder in der Schublade liegen, die nicht gelebt werden, und das merken die Menschen sofort. Wir sind in dieser Hinsicht nicht perfekt, aber wir sind gut und werden jeden Tag ein bisschen besser.

Abschließende Frage: Wenn jetzt ein Gründer in den Handel gehen möchte, welche Tipps gibst du ihm für sein Startup?

Das Wichtigste ist, dass er sich eine Nische sucht, die heute noch nicht besetzt ist. Es macht wenig Sinn, als Startup heute etwas wie Amazon oder Fressnapf zu kopieren. Dann muss man disruptiv sein, also Regeln brechen. Wenn man das befolgt, muss man noch fleißig sein und viel arbeiten. Es schadet auch nicht, smart zu sein. Wenn das alles klappt, hat er eine Chance, schnell zu skalieren und erfolgreich zu sein – wahrscheinlich schneller, als ich das mit Fressnapf in nun fast 30 Jahren geschafft habe.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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