In Folge 176 von MY DATA IS BETTER THAN YOURS (MDIBTY) spricht Jonas Rashedi mit Josefine K. (Head of AI, Otto Group data.works) über E-Commerce AI. Konkret: Otto Group data.works ist ein Modell: Data-Tochter mit eigener Agilität, aber Konzern-Integration. Nicht als Insel, sondern als Shared Service. E-Commerce-AI-Cases sind oft unspektakulär, aber wirkungsvoll: Produktempfehlung, Suche-Optimierung, Personalisierung, Forecasting. Die Folge zeigt: Die Herausforderung ist Integration.
3 Erkenntnisse aus dieser Folge
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Otto Group data.works ist ein Modell: Data-Tochter mit eigener Agilität, aber Konzern-Integration. Nicht als Insel, sondern als Shared Service.
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E-Commerce-AI-Cases sind oft unspektakulär, aber wirkungsvoll: Produktempfehlung, Suche-Optimierung, Personalisierung, Forecasting.
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Die Herausforderung ist Integration. Eine Data-Tochter muss nah an den Business-Einheiten sein — sonst produziert sie Lösungen, die nicht gebraucht werden.
Worum es in dieser Folge geht
Josefine leitet AI bei Otto Group data.works — der Data-Tochter der Otto Group. Wir sprechen über ein ungewöhnliches Modell und über AI-Anwendungen im E-Commerce.
Die Storyline
Das data.works-Modell
Wir sind eigenständige Tochter — das gibt uns Agilität, die Konzern-Abteilungen nicht haben. Aber wir sind integriert — das gibt uns Business-Relevanz.
Das ist die Balance. Data-Töchter funktionieren nur, wenn beide Seiten stimmen: Eigenständigkeit UND Integration.
E-Commerce-AI in der Praxis
Josefine beschreibt die wichtigsten Cases: 1. Produktempfehlung: Was wird wem gezeigt? 2. Suche-Optimierung: Wie werden Suchergebnisse ranked? 3. Personalisierung: Startseite, Email, Push — alles kundenindividuell. 4. Forecasting: Bestellvolumen, Retouren, Lager.
Keine spektakulären Cases — aber jeder bringt Millionen.
Was Otto anders macht
Der data.works-Ansatz ist ungewöhnlich: Konzerne bauen Data-Teams normalerweise intern. Otto hat eine Tochter gebaut, die für alle Konzern-Einheiten arbeitet. Das bringt: - Fokus: Die Tochter macht nur Data. - Agilität: Konzern-Politik weniger sichtbar. - Risiko: Wenn die Integration scheitert, entsteht Silo.
Was andere Konzerne lernen
- Data-Tochter als Modell prüfen. Nicht für alle richtig, für manche ja.
- Integration muss strukturell sein. SLAs, Roadmaps, Business-Verbindungen.
- E-Commerce-AI-Cases priorisieren. Unspektakulär, aber wirksam.
Warum mich das besonders umtreibt
Otto Group data.works ist ein strategisches Experiment, das selten öffentlich diskutiert wird. Josefines Folge bringt es an die Oberfläche. Für CDOs in Konzernen, die Organisations-Modelle reflektieren: wertvolle Referenz.
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