Bio:

Felix Weber is a PhD student at the Chair of Business Informatics and Integrated Information Systems with a research focus on Digitization, Artificial Intelligence, Price, Promotion, Assortment and Transformation Management. He was head of the SAP University Innovation Lab at the University of Duisburg-Essen and at the same time consultant for SAP systems in the domain of trade (retail) at Consenso Consulting GmbH. Thus, he combined current practice with scientific research in these areas.
Following the activities with SAP ERP he joined Panther Pricing, a startup for price optimization for retail, as a Head of Data Science and Platform. Currently he is Head of New ERP at Newwork and works on the Enterprise Software of the future.

Curriculum Vitae:

Since February 2017: Research Assistant/Ph.D. candidate at the Chair of Business Informatics and Integrated Information Systems at the University of Duisburg-Essen by Prof. Dr. Reinhard Schütte

December 2015 – January 2017: Research Aide at the Chair of Business Informatics and Integrated Information Systems at the University of Duisburg-Essen by Prof. Dr. Reinhard Schütte

January 2015 – January 2017: Studies of Business Informatics (M. Sc.) at the University of Duisburg-Essen

April 2014 – December 2015: Working student at the department of mobile solution management at SHS VIVEON AG in Düsseldorf

October 2011 – January 2015: Studies of Business Informatics (B. Sc.) at the University of Duisburg-Essen

Fields of Research:

• Preis-, Sortiments-, Promotion-Management 
• Transformationsmanagement
• Projektmanagement

Publications:

• Weber, Felix; Schütte, Reinhard: Simultanes Dynamic Pricing und Placement im Omni-Channel-Handel. In: Butzer-Strothmann, Kristin (Ed.): Integriertes Online-und Offline-Channel-Marketing. Springer Gabler, Wiesbaden, 2022. doi:10.1007/978-3-658-38048-9_10Abstract Details Citation

  

  Die Entscheidungen im Marketingmix und besonders jene über Preis und Platzierung waren im Handel stets von enormer Bedeutung, aber bisher wenig automatisiert oder datengetrieben. Dies liegt darin begründet, dass es bisher keine Notwendigkeit dafür gab und ein Mangel an informationstechnischen Möglichkeiten limitierend wirkte. Aufgrund der zunehmenden Online-Affinität der Kunden und der dort nun schon seit einigen Jahren zu beobachtenden Preisvariationen hat sich dort ein anderes Preisgeschehen etabliert. Die vorgestellte Fallstudie zeigt auf, wie bisher nicht verfügbare Daten erfasst und genutzt werden können, um mit der Verknüpfung der Variablen Preis und Platzierung neuartige Entscheidungen zu treffen. Dennoch bleiben die Komplexität und Menge an Entscheidungen im Single-Channel-Handel auf wenige Entscheidungen begrenzt. Sobald nun aber mehrere Kanäle im Omni-Channel …

• Schütte, Reinhard; Weber, Felix: Handelsunternehmen 4.0 - Digitalisierung durch Daten, Plattformen und Künstliche Intelligenz. In: Bruhn, Manfred; Hadwich, Karsten (Ed.): Künstliche Intelligenz im Dienstleistungsmanagement Band 1: Geschäftsmodelle – Serviceinnovationen – Implementierung. 1st Edition. Springer Fachmedien, Wiesbaden, 2021. doi:10.1007/978-3-658-34324-8_17 Details Full textCitation

  

• Weber, Felix; Schütte, Reinhard: Digitalisierung von Handelsunternehmen – diskutiert am Beispiel der Preispolitik. In: Wirtschaftsinformatik & Management volume , Vol13 (2021), No 1, p. 144-153. doi:10.1365/s35764-020-00312-9 Details Full textCitation

  

• Weber, Felix: Digital Technologies in Wholesaling and Retailing. In: Khosrow-Pour, M. (Ed.): Encyclopedia of Organizational Knowledge, Administration, and Technology. 1st Edition. IGI Global, Pennsylvania, USA, 2020, p. 90. doi:10.4018/978-1-7998-3473-1Abstract Details Full textCitation

  

  The ever increasing intra- and inter-competition, increased costs and a lower differentiation margin have led to intense competitive pressures within the domains of wholesaling and retailing. At the same time the increasing digitization due to technological innovation will radical change the economical and procedural fundamentals. In addition, from an entrepreneurial point of view, it must also be considered that the complexity of decision-relevant framework conditions has increased. Digitalisation is therefore to be seen as an essential driver for optimising business processes and as the basis for a new understanding of products and services. However, it cannot be considered independently of other social trends. The chapter will elaborate the underlying drivers and technological trends empowering the transformation processes within the domain of wholesaling and reailing. Starting from these major drivers we will scrutinize the impact of technological advancements and the opportunities, risks and constraints which are connected with it.

• Schütte, Reinhard; Weber, Felix (Ed.): Special Issue "Artificial Intelligence in Customer-Facing Industries" - A special issue of AI. MDPI, 2020. Details Full textCitation
• Schütte, Reinhard; Weber, Felix: Big-Data und Echtzeitverarbeitung in Handelsunternehmen – Betriebswirtschaftliche Einsatzfelder zur Optimierung von Aufgaben und Entscheidungen. In: Steven, Mario; Klünder, Timo (Ed.): Big Data Anwendung und Nutzungspotenziale in der Produktion. 1st Edition. Kohlhammer, Stuttgart, 2020. doi:10.17433/978-3-17-036477-6 Details Full textCitation

  

• Weber, Felix: RPA in der IT-Abteilung - Automatisierung entlastet die IT. In: CIO (2019). Details Full textCitation

  

• Weber, Felix; Schütte, Reinhard: Markdown Optimization—A Taxonomy and Realization of the Economic Decision Problem. In: Silhavy, Radek; Silhavy, Petr; Prokopova, Zdenka (Ed.): Intelligent Systems Applications in Software Engineering. CoMeSySo 2019 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, Cham, Berlin, 2019, p. 449-460. doi:10.1007/978-3-030-30329-7_40Abstract Details Full textCitation

  The process of taking a markdown on products with a difference in the anticipated sales volume is common practice for a diverse range of businesses. The present decision problems include both the amount and the timing of markdowns. In this article, a taxonomy that structures the markdown optimization problem based on a state-of-the-art literature review is developed as groundwork for further scientific research.

• Weber, Felix: Using Growing Neural Gas Networks for Clustering of Web Data as a Foundation for Marketing Automation in Brick-and-Mortar Retailing. In: Silhavy, Radek; Silhavy, Petr; Prokopova, Zdenka (Ed.): Intelligent Systems Applications in Software Engineering. CoMeSySo 2019 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, Cham, 2019, p. 13-27. doi:10.1007/978-3-030-30329-7_2Abstract Details Full textCitation

  

  Even though more than 90 percent of retail executives agree to personalization in marketing being a top priority for them, only a handful deliver on this aspect. In brick-and-mortar retailing marketing actions that are conducted for large-scale grid based on an arbitrarily set distribution area - not tailored to single stores. This is mainly due to the lack of data and missing processes for automatization of marketing management. Even though the collection of data is easy to establish, the resulting data quality and condition is a problem for many clustering algorithms. Even methods of Machine Learning that are considered to be more robust to noise have issues with the unpredictable nature of such data collection, as they rely on a predefined structure. This paper presents a method for collecting a large amount of relevant location information for a major German brick-and-mortar retailer from online data sources and mapping them to a grid model of Germany at the level of 1 km2 . The clustering is conducted using methods of Machine Learning, in particular Growing Neural Gas (GNG), a neural network variation. The resulting store clusters are then tested for the purpose of location specific marketing. The GNG adapts good to the noisy data and the practical quality is feasible.

• Weber, Felix: SAP Data Warehouse Cloud - Data Warehouse als Hybrid-Cloud-Service. In: Computerwoche (2019). Details Full textCitation
• Weber, Felix; Schütte, Reinhard: State-of-the-art and adoption of artificial intelligence in retailing. In: Digital Policy, Regulation and Governance, Vol21 (2019), No 3, p. 264-279. doi:10.1108/DPRG-09-2018-0050Abstract Details Full textCitation

  Purpose

  In the most abstract way, artificial intelligence (AI) allows human work to be shifted toward technological systems that are currently not fully capable. Following this, the domain of retail can be sketched as a natural fit for the application of AI tools, which are known for their high proportion of human work and concurrent low profit margins. This paper aims to explore the current dissemination of the application of AI within the industry. The value-added core tasks of retail companies are examined to determine the possible utilization and the market adoption within the globally largest retail companies is given.

  Design/methodology/approach

  The paper uses two different approaches to identify the scientific state-of-the-art: a search on the major scientific databases and an empirical study of the ten largest international retail companies and their adoption of AI technologies in the domains of wholesale and retail.

  Findings

  The application within the different value-added core tasks varies greatly depending on the area. In summary, there are numerous possible applications in all areas. Especially, in areas where future forecasts are needed within the task areas (such as marketing or replenishment), the use of AI, today, is both scientifically and practically highly developed. In contrast, the market adoption of AI is highly variable. The pioneers have integrated extensive applications into everyday business, while the challengers are investing heavily in new initiatives. Some others, however, show neither active use nor any effort to adopt such technology.

  Originality/value

  To the best of the author’s knowledge, this is one of the first research contributions to analyze the areas of application and the impact of AI structured along the value-added core processes of retail companies.

• Weber, Felix: Streaming Analytics—Real-Time Customer Satisfaction in Brick-and-Mortar Retailing. In: Silhavy, Radek (Ed.): Cybernetics and Automation Control Theory Methods in Intelligent Algorithms. CSOC 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing,. Springer, Berlin, 2019. doi:10.1007/978-3-030-19813-8_6Abstract Details Full textCitation

  The manifold changes in retailing in recent years has led to the scenario where competition is mainly driven by price. However, this one-sided focus on price as the only competitive instrument has become a significant problem for many retailers due to the increase in competition and reduction in scope for price differentiation. For brick-and-mortar stores in particular, however, customer satisfaction within the store is also a decisive factor, although this can currently only be assessed manually by employees as there are no analytical processes in place. Active evaluation and control of overarching measures is technically and economically not yet feasible. The aim of this research is to sketch a sentiment analytics model to analyze customer satisfaction for brick-and-mortar retailing. Using the presented Customer Satisfaction Streaming Index (CSSI), a mathematical model is developed that is tailored to the characteristics of the available data sources. In a second step, a framework for conducting big data analyses based on a standard retail system architecture is demonstrated, and a prototypical implementation is demonstrated. The preliminary results show that this is a suitable method for brick-and-mortar retailers. As the quality of social media sources might not be fully sufficient, alternate resources are discussed.

• Kari, Mohamed; Weber, Felix; Schütte, Reinhard: Datengetriebene Entscheidungsfindung aus strategischer und operativer Perspektive im Handel. In: HMD, Vol56 (2019), No 5, p. 914-931. doi:10.1365/s40702-019-00530-9Abstract Details Full textCitation

  Mit der digitalisierungsbedingten Zunahme kontinuierlich erfasster Massendaten aus unterschiedlichsten Quellen entsteht die Hoffnung, einen besseren Zugang als je zuvor zur Realität zu erhalten. Angesichts des Big-Data-Phänomens stellt sich dabei für Handelsunternehmen die Frage, welche unternehmensweite Datenstrategie es zu verfolgen gilt. Dazu liefert der folgende Beitrag anhand eines Frameworks eine sachlogische Struktur für eine unternehmensweite Datenstrategie. Für jedes aufgezeigte Strategiefeld dieses Frameworks sind dabei Basisentscheidungen zu treffen, die die nötigen Voraussetzungen zur Nutzung von Daten für erfolgreiche Einzelprojekte als auch die erfolgreiche Eingliederung datengetriebener Aktivitäten in Standardprozesse schaffen. Neben der Datenstrategie wird auch der realisierbare betriebswirtschaftliche Beitrag für Einzelhändler anhand einer Fallstudie entfaltet. Dazu wird auf das Handelsmarketing und den Marketing-Mix als zentrales Konzept, und seit jeher eines der wichtigsten Tätigkeitsfelder im Einzelhandel, zur Aufstellung einer datengetriebenen Entscheidungsphänomenologie zurückgegriffen. Als Antwort auf die Frage, welche Datenstrategie angesichts von Big Data von einem Einzelhändler zu verfolgen ist, wurden verschiedene Teilbereiche identifiziert und Maßnahmen innerhalb dieser ausgearbeitet. Es wurde gezeigt, dass integrierte und kohärente Maßnahmen auf organisationaler und technologischer Ebene für die Sammlung, Speicherung, Verarbeitung, Verwendung, Steuerung und Transformation von Big Data im Unternehmen nötig sind. Mit Erfüllung der notwendigen Vorrausetzungen für Big Data im Rahmen der Datenstrategie ist es dabei möglich nicht nur die hier aufgezeigte Absatzseite der Unternehmung zu optimieren, sondern auch die tiefgreifende Integration der verschiedenen Prozessbereiche im Handelsunternehmen abzubilden.

• Weber, Felix; Schütte, Reinhard: Digital Technologies for Pricing Problems - A case study on increasing the level of digitization at a leading German retail company. In: Iiis (Ed.): Proceedings of The 10th International Multi-Conference on Complexity, Informatics and Cybernetics 2019 - Volume 2. Orlando, Florida, USA, 2019, p. 189-196. doi:10.13140/RG.2.2.18730.47042Abstract Details Citation

  In many parts of the retail sector, the market structure is oligopolistic which leads to high interdependencies of the decision parameters (price, product, promotion, placement). Still, the analysis of interactions and the resulting automation of decisions has not yet progressed much. The ever-increasing intra-and inter-competition, increased costs, and a lower differentiation margin have led to the need to rethink the low priority of these parameters at one of Germany's largest retailers. The presented case study focuses on a research and consulting project on the digitization of price management. In an initial step, the transparency within the software systems was increased by making the competitors' prices available. This was followed by increasing automatization using the store's individual competitive factors. In a final step, a proof of concept was sketched to cope with the immense amount of data and the complexity of algorithms by using in-memory database technology. Within the project, it became clear that digitalization is a continuous process, as the company is not fundamentally at risk in the situation under consideration. Moreover, digitization is not independent of the degree of digitization that has already been achieved. The consulting project showed major results: about 25% of the total manual workload was reduced and an overall margin improvement of 0.2 percentage points could be achieved.

• Weber, Felix; Schütte, Reinhard: A Domain-Oriented Analysis of the Impact of Machine Learning—The Case of Retailing. In: Big Data Cognitive Computing, Vol2019 (2019), No 3. doi:10.3390/bdcc3010011Abstract Details Full textCitation

  Information technologies in general and artifical intelligence (AI) in particular try to shift operational task away from a human actor. Machine learning (ML) is a discipline within AI that deals with learning improvement based on data. Subsequently, retailing and wholesaling, which are known for their high proportion of human work and at the same time low profit margins, can be regarded as a natural fit for the application of AI and ML tools. This article examines the current prevalence of the use of machine learning in the industry. The paper uses two disparate approaches to identify the scientific and practical state-of-the-art within the domain: a literature review on the major scientific databases and an empirical study of the 10 largest international retail companies and their adoption of ML technologies in the domain are combined with each other. This text does not present a prototype using machine learning techniques. Instead of a consideration and comparison of the particular algorythms and approaches, the underling problems and operational tasks that are elementary for the specific domain are identified. Based on a comprehensive literature review the main problem types that ML can serve, and the associated ML techniques, are evaluated. An empirical study of the 10 largest retail companies and their ML adoption shows that the practical market adoption is highly variable. The pioneers have extensively integrated applications into everyday business, while others only show a small set of early prototypes. However, some others show neither active use nor efforts to apply such a technology. Following this, a structured approach is taken to analyze the value-adding core processes of retail companies. The current scientific and practical application scenarios and possibilities are illustrated in detail. In summary, there are numerous possible applications in all areas. In particular, in areas where future forecasts and predictions are needed (like marketing or replenishment), the use of ML today is both scientifically and practically highly developed.

Talks:

• Weber, F.; Schütte, R.: Digital Technologies for Pricing Problems - A case study on increasing the level of digitization at a leading German retail company. The 10th International Multi-Conference on Complexity, Informatics and Cybernetics, 15th Mar 2019, Orlando, Florida, USA.
• Weber, F.: Streaming Analytics for Real-Time Customer Sentiment Determination and Reporting for Brick-and-Mortar Retailers. 2018 CMU Conference on Digital Marketing and Machine Learning, 9th Dec 2018, Carnegie-Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
• Weber, F.: Einsatz von Big-Data-Technologie zur Optimierung des Preismanagements im Einzelhandel. TDWI Konferenz, 26th Jun 2018, München.

Courses:

• Enterprise Transformation

Tutored Theses:

• Einfluss der Unternehmenskultur auf Unternehmenstransformationen - diskutiert am Beispiel der digitalen Transformation (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Transformation der Musikindustrie - Untersuchung des disruptiven Charakters von Blockchain (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Nutzenpotenziale von Big Data Analysen innerhalb der Pharmaindustrie (Bachelor Thesis)
• Auswirkungen der Digitalisierung auf bestehende Wertschöpfungsketten in der Automobilindustrie (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Promotion Management im Lebensmitteleinzelhandel - Kennzahlen und Messung der Promotuioneffizienz (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Auswirkungen verschiedener Architekturen auf die Prozessqualität von Omni-Channel Prozessen im Einzelhandel (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Einfluss der Digitalisierung auf den Vertrieb - Dargestellt an den einzelnen Phasen des Vertriebsprozesse in der Konsumgüterindustrie (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Infrastructure-as-a-Service - Herausforderungen an die Organisation des IT-Managements (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Nutzenpotenziale von Big Data Analysen innerhalb der Luftfahrtindustrie (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Entwicklung eines Referenzmodells für eine durch die Digitalisierung initiierte Unternehmenstransformation (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Potenziale und Herausforderungen von Big-Data-Analysen – skizziert am Beispiel der Bondatenanalyse (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Herausforderung der Einführung von Omni-Channel-Prozessen an bestehenden Systemarchitekturen (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Einsatz von Big-Data-Lösungen - technologische und unternehmensbezogene Voraussetzungen (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Voraussetzung für die durch ein Unternehmenszusammenschluss initiierte Transformation aus IT-Sicht (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Nutzenpotentiale von Big Data Analysen innerhalb der Finanzindustrie (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Kritische Diskurs der Erfolgskriterien einer ERP-Systemeinführung (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Digitalisierung in der Automobilindustrie – Einfluss auf bestehende Geschäftsmodelle (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung im Churn Managment – Betrachtung von Big Data und dem Internet of Things (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Digitalisierung in der Energiewirtschaft - Einfluss auf bestehende Geschäftsmodelle (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung des Marketings - Beispielhaft diskutiert für den Textileinzelhandel (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Chancen und Risiken des Mobile Payment für den stationären Einzelhandel in Deutschland (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Einsatz von Prognosemethoden im Sales Forecasting von Pharmaunternehmen (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Auswirkungen der Digitalisierung auf mechatronische Produkte - Betrachtung des Produktentwicklungsprozesses (Master Thesis Business Information Systems)
• Chancen und Herausforderungen der Nutzung eines IT Service Kataloges - Betrachtung mit Fokus auf Abbildung in einer Softwareanwendung (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Preisdifferenzierung im Lebensmitteleinzelhandel - Untersuchung der Ausprägungen und deren informationstechnische Umsetzung (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Herausforderungen an das IT-Providermanagements bei der Nutzung von Cloud-Services (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Chancen und Herausforderungen durch den Einsatz von Chatbots (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Einsatz von Big-Data-Technologien im Preismanagement - diskutiert am Beispiel der standortspezifischen Preisdifferenzierung (Master Thesis Business Information Systems)
• Digitalisierung des Testmanagements in der Automobilindustrie - Evaluation alternativer Technologien und deren prototypische Umsetzung (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Auswirkungen der Digitalisierung auf das Handelsmarketing - Betrachtung von Big-Data-Analysen im Rahmen des Marketing-Mix (Master Thesis Business Information Systems)
• Einsatz von Big-Data-Technologien im Preismanagement - diskutiert am Beispiel der standortspezifischen Preisdifferenzierung (Master Thesis Business Information Systems)
• Digitalisierung des Testmanagements in der Automobilindustrie - Evaluation alternativer Technologien und deren prototypische Umsetzung (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Eine literaturbasierte Analyse zur Wirkung und Nutzen von IT-Systemen im Preismanagement (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Dynamisches Preismanagement im Einzelhandel - Evaluation von theoretischen Lösungsansätzen und deren prototypische Umsetzung (Master Thesis Business Information Systems)
• Preisdifferenzierung im Handel - Evaluation von praktischen und theoretischen Lösungsansätzen (Master Thesis Business Administration)
• Potentiale und Herausforderungen von Marketing Automation – eine domänenorientierte Analyse für Handelsunternehmen (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Einsatz von Mobile Learning in der universitären Weiterbildung - Prototypische Umsetzung (Master Thesis Business Information Systems)
• Profilbildung von Kunden des Lebensmittelhandels - basierend auf Daten unterschiedlicher Interaktionskanäle der Unternehmen und ihrer Kunden (Master Thesis Business Information Systems)
• Einsatzszenarien von Augmented Reality im stationären Einzelhandel - Prototypische Umsetzung einer App-basierten Anwendung (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Einsatzszenarien von Bilderkennung im stationären Einzelhandel - Diskutiert und prototypisch angewendet basierend auf Methoden des Maschinellen Lernens (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• State-of-the-Art-Analyse der Chancen und Herausforderungen von cloud-basierten Omnichannel-Systemen (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Leistungsfähigkeit moderner IT-Architekturen bei der Bondatenanalyse (Bachelor Thesis Business Information Systems)

  Der hier vorgeschlagene Titel soll lediglich eine inhaltliche Anregung darstellen. Die Spezifizierung erfolgt in Rücksprache mit dem jeweiligen Betreuer. Eine Ausarbeitung ist wahlweise in deutscher oder englischer Sprache möglich.

• Digitalisierung des Testmanagements in der Automobilindustrie - Evaluation alternativer Technologien und deren prototypische Umsetzung (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Analyse von Einflussfaktoren im Preismanagement von E-Commerce – Berücksichtigung von Social Media und nutzergenerierter Inhalte (Bachelor Thesis Computer Science)
• Aspektbasierte Sentimentsanalyse von Hotelbewertungen - Implementierung und Evaluation eines deutschsprachigen Klassifizierungsmodells (Bachelor Thesis Business Information Systems)
• Preisdifferenzierung im Handel - Evaluation von praktischen und theoretischen Lösungsansätzen (Bachelor Thesis Business Administration)
• Anwendungsfälle für maschinelles Lernen zur Optimierung - diskutiert und implementiert für eine Anwendung in der Tourismusindustrie zur Optimierung der Kosten> und (Bachelor Thesis Business Information Systems)