Interview – OTTO auf dem Weg zum intelligenten Echtzeitunternehmen
Interview mit Dr. Michael Müller-Wünsch über die Bedeutung von Data Science für den Online-Handel
Dr. Michael Müller-Wünsch ist seit August 2015 CIO der OTTO-Einzelgesellschaft in Hamburg. Herr Müller-Wünsch studierte die Diplom-Studiengänge Informatik sowie BWL mit Schwerpunkt Controlling an der TU Berlin. In seinen Rollen als IT-Leiter und CIO wurde er mehrfach für seine Leistungen ausgezeichnet und gilt heute als eine der erfahrensten Führungskräfte mit explizitem Know How in der Nutzung von Big Data für den eCommerce.
Data Science Blog: Herr Dr. Müller-Wünsch, welcher Weg hat Sie bis in den Bereichsvorstand von OTTO geführt?
Mein Weg wurde sicherlich bestimmt durch meine große Begeisterung für Technologie und Innovationen. Dazu habe ich als Sohn eines Textileinzelhändlers früh einen Sinn für Kundenorientierung entwickelt. Bei OTTO, dem größten deutschen Onlinehändler für Fashion und Lifestyle, kann ich nun beides optimal zusammenbringen und die digitale Transformation des Unternehmens weiter vorantreiben.
Data Science Blog: Viele reden heute von einer datengetriebenen Unternehmensausrichtung. Was ist Ihre Version von einer Data-Driven Company?
Mein Ziel ist es, OTTO zum intelligenten Echzeitunternehmen zu machen. Damit meine ich eine Organisation, die sich durch selbst lernende Algorithmen ständig weiterentwickelt und verbessert und Kundenerwartungen in jedem Augenblick sofort erfüllen kann. Ohne zeitraubende Batchverarbeitungsprozesse und ohne Medienbrüche.
Data Science Blog: Welche Rolle sehen Sie für Big Data Analytics für den Einzelhandel?
Predictive Analytics helfen uns beispielsweise maßgeblich dabei, Artikelabsatzprognosen zu erstellen und zu antizipieren, wie oft ein bestimmter Artikel morgen nachgefragt werden wird. Das erhöht die Lieferbereitschaft und vermeidet Lagerüberhänge – ist also gut für beide Seiten, für unsere Kunden und für unser Unternehmen. Darüber hinaus geht es heute immer stärker darum, das Onlinemarketing datenbasiert intelligent auszusteuern und den Kunden ein maximal relevantes Angebot auf otto.de zu präsentieren.
Data Science Blog: Für den deutschsprachigen Raum gilt Otto als Händler „am weitesten voraus“ in Sachen Big Data. Sehen Sie Ihren größten Wettbewerb eher im Silicon Valley?
In Zeiten des E-Commerce müssen wir den Wettbewerb in alle Richtungen beobachten. Wir müssen permanent damit rechnen, dass sich das Marktumfeld und das Kundenverhalten ändern. Das ist immer schwerer vorherzusehen. Mehr denn je kommt es deshalb darauf an, sich flexibel aufzustellen, um schnell reagieren zu können.
Data Science Blog: In Sachen Datenschutz gibt es auf politischer Ebene sowohl Bestrebungen zur Verschärfung als auch zur Lockerung der Gesetzgebung. Als Einzelhändler arbeiten Sie sehr viel mit personenbezogenen Datenbeständen, wie sehr werden Sie bei Ihrer Arbeit eigentlich durch gültige Datenschutzgesetze eingeschränkt?
Das Vertrauen der Kunden hat für uns allerhöchste Priorität, deshalb ist es für uns selbstverständlich, sehr sorgsam mit Daten umzugehen. Wir setzen dabei konsequent auf Transparenz und Selbstbestimmung. Das heißt, dass wir unseren Kunden keine Mehrwerte vorenthalten möchten, die durch moderne Technologien möglich werden und das digitale Shopping-Erlebnis bereichern können. Wir erklären im Shop aber ausführlich, was wir tun, und bieten auch die Möglichkeit, bestimmte Features zu deaktivieren.
Data Science Blog: Wofür nutzt Otto Big Data und Data Science eigentlich genau?
Wir verfolgen bei OTTO einen so genannten 360°-Ansatz: Unser Ziel ist es, die Kunden auf ihrer gesamten Customer Journey zu begleiten und bestenfalls in Echtzeit mit ihnen zu interagieren – von der ersten Informationsrecherche bis hin zur Lieferung; und das über alle Kanäle und Touchpoints hinweg. Anhand von anonymisierten Daten aus jedem dieser Kundenkontaktpunkte können wir dann Leistungen entwickeln und gute Geschäftsentscheidungen treffen, um damit Umsatz- und Ergebnispotentiale zu erschließen. Ich möchte hier aber gar nicht vorgreifen: Mein Kollege Thomas Schlüter, IT-Bereichsleiter Business Intelligence bei OTTO, wird darüber auf dem Data Leader Day am 17. November in Berlin ausführlich sprechen.
Data Science Blog: Big Data, Data Science, Business Intelligence und viele Begriffe mehr – Grenzen Sie hier ab oder wie lautet Ihr internes Wording?
Big Data verstehe ich als den Rohstoff, den wir uns mithilfe von Business Intelligence als Fachdisziplin erschließen und nutzbar machen. Innerhalb der BI arbeiten wir dann sowohl mit Analytics Methoden als auch mit Data Science Modellen für komplexere und oftmals prognostische Fragestellungen.
Data Science Blog: Aktuell scheint der Trend hin zum Data Lab zu gehen. Finden die Analysen nur in solchen Labs oder eher in den konkreten Fachbereichen statt?
Bei OTTO ist die BI gleich in zwei Vorstandsbereichen verankert: Im Vertrieb bei meinem Kollegen Marc Opelt und bei mir in der Technologie. Das sagt schon einiges über die stetig steigende Bedeutung aus. Wir sind davon überzeugt, dass der Schlüssel zum Erfolg in der partnerschaftlichen Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und IT liegt und sich das Thema auch immer weiter in die Fachbereiche hinein entwickeln wird. Aktuell arbeiten wir beispielsweise an einer zukunftsweisenden neuen BI-Plattform, die wir BRAIN nennen – das funktioniert einfach nur bereichsübergreifend im Team.
Data Science Blog: Ihre Investitionen in diese neuen Technologien und Methoden sind recht hoch. Wie ist die Erwartung für den Break-Event-Point?
Als wir im März dieses Jahres die Wachstumszahlen der OTTO-Einzelgesellschaft vorgestellt haben, hat Alexander Birken es im Ausblick auf den Punkt gebracht: Wir haben uns in den vergangenen Jahren kontinuierlich eine sehr robuste Wirtschaftskraft erarbeitet. Insofern können wir es uns im wahrsten Sinne des Wortes leisten, die Investitionsgeschwindigkeit weiter spürbar zu erhöhen und damit die Zukunft von OTTO zu gestalten. Vor allem die technologischen Wachstumsbereiche werden weiter konsequent vorangetrieben.
Data Science Blog: Ihr Engagement für Big Data zeigt sich auch in den Jobportalen, dabei unterscheiden Sie die Jobprofile auch z. B. nach Data Scientist und Date Engineer. Welche Art von Mensch suchen Sie für Ihre zukünftigen Umsetzungen? Eher den introvertierten Nerd oder den kommunikationsstarken Beratertyp?
Ich glaube, wir brauchen vor allem Menschen, die Spaß haben an Veränderung und die im Sinne des Unternehmenserfolgs ganzheitlich denken, bis zum Konsumenten da draußen.
