Analytics Sprechstunde

Dashboards und Reports gibt es im Marketing im Überfluss, doch echte Orientierung liefern sie ohne Zielsetzung selten. Oft fordert das Team neue Performance-Berichte an, ohne vorher zu definieren, welche konkrete Business-Entscheidung damit getroffen werden soll. Am Ende bleibt es bei ungenutzten Daten Friedhöfen, während Budget-Entscheidungen weiterhin primär aus dem Bauch getroffen werden. Wie schaffen Marketing-Verantwortliche den Sprung von reiner Datensammlung hin zu messbarer Decision Intelligence? In dieser Folge spreche ich mit Tobi Nehren, Geschäftsführer Strategie der Datenberatung areto, wo er an der Schnittstelle von Transformation, Organisation und Daten agiert. Zuvor steuerte er jahrelang den Newsroom im SPD-Parteivorstand und verantwortete dort digitale Großkampagnen sowie Millionenbudgets. Tobi bringt daher eine wertvolle Perspektive mit: Er kennt sowohl den hohen Rechtfertigungsdruck im Marketing-Management als auch die praktische Umsetzung in der Datenarchitektur. Wir sprechen darüber, -wie datengetriebenes Arbeiten im Marketing mit der Frage beginnt, welche konkrete Entscheidung getroffen werden soll. -warum Datenkultur eine wichtige Führungsaufgabe ist, die CMOs nicht vollständig an Data- oder IT-Teams delegieren können. -weshalb das Konzept der Pyramide von Dilts hilft, den Wandel hin zum datenbasierten Arbeiten im Team als klassischen Change-Prozess zu steuern. -wie man die Geschäftsstrategie und die Fachabteilung an einen Tisch bringt, um mit wenigen, wirksamen Use Cases direkt Mehrwert zu stiften. Eine praxisnahe Folge für alle Marketing-Leader, die Daten nicht mehr nur reporten, sondern als strategisches Werkzeug für bessere Entscheidungen und Budgets etablieren wollen. Timestamps: (00:00) - Intro und Vorstellung von Tobi (04:00) - Hauptteil: Decision Intelligence (27:35) - Abschluss und Tipps für Marketing-Teams Hier findest du Tobi Nehren auf Linkedin: [https://www.linkedin.com/in/tobias-nehren/](https://www.linkedin.com/in/tobias-nehren/) Connecte dich mit mir auf LinkedIn: [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/) Unsere Website findest du hier: [https://analyticsfreaks.com/](https://analyticsfreaks.com/) Ich freu mich immer über Anmerkungen, Fragen oder einfach deine Gedanken zum Podcast! :) Schreib mir gern eine Mail an marialena.matysik@analyticsfreaks.com oder auf Linkedin [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/)

Auf der OMR wurde es gerade erst wieder gefeiert: Die Zukunft des Marketings gehört AI-Agents und smarten Automatisierungen, die uns völlig neue Hebel eröffnen. Damit aus den inspirierenden Keynotes echte Erfolge im Daily Business werden, braucht es im Hintergrund jedoch ein entscheidendes Detail: eine absolut verlässliche Datenbasis. Ohne dieses Fundament droht laut meinem Gast „Konfidenz ohne Korrektheit“ – eine KI, die zwar extrem selbstbewusst antwortet, aber auf unvollständigen Logiken basiert. Wie schlagen wir also erfolgreich die Brücke von den großen Visionen zur realen Umsetzung im E-Commerce? In dieser Episode spreche ich mit Yves Lüthi. Yves verantwortet als Head of Tech & Data die Commerce-Architektur sowie die digitale Transformation bei X-Technology (die Marke hinter X-Bionic und X-Socks). Nach dem strategischen Neustart des Unternehmens hat er die gesamte Systemlandschaft auf der sprichwörtlichen „grünen Wiese“ neu hochgezogen. Yves blickt dabei nicht aus der reinen Marketing-Perspektive auf Daten, sondern bringt die ganzheitliche Systembrille eines stark wachsenden E-Commerce-Unternehmens mit. Wir sprechen darüber, -wie man den Sprung vom Excel-Chaos zu einer verlässlichen Single Source of Truth schafft. -warum AI keine unsaubere Datenbasis ersetzen kann - und wie eine gut vorbereitete Infrastruktur zum echten KI-Enabler wird. -warum Datenprojekte keine reinen IT-Projekte sind, sondern nur durch die klaren Prioritäten des Managements echten Business Value stiften. Eine erfrischend praxisnahe Folge für alle, die verstehen wollen, wie der erfolgreiche und nachhaltige Weg in die KI-Zukunft abseits des reinen Marketing-Hypes wirklich aussieht. Timestamps: (00:00) - Intro und Vorstellung von Yves (03:30) - Hauptteil AI & Marketing (24:45) - Abschluss und Tipps für Marketing-Teams Hier findest du Yves Lüthi auf Linkedin: [https://www.linkedin.com/in/yves-luethi/](https://www.linkedin.com/in/yves-luethi/) Connecte dich mit mir auf LinkedIn: [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/) Unsere Website findest du hier: [https://analyticsfreaks.com/](https://analyticsfreaks.com/) Ich freu mich immer über Anmerkungen, Fragen oder einfach deine Gedanken zum Podcast! :) Schreib mir gern eine Mail an marialena.matysik@analyticsfreaks.com oder auf Linkedin:[https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/)

Lange Customer Journeys und komplexe Entscheidungsprozesse fordern B2B-Teams täglich heraus: Wie arbeiten Marketing, Sales und Customer Success wirklich Hand in Hand? Oft fehlt trotz zahlreicher Tools eine gemeinsame Datengrundlage, um die sprichwörtlichen Silos im Kopf aufzubrechen und die gesamte Revenue Engine eines Unternehmens effizient zu steuern. In dieser Folge besprechen wir, wie Daten als objektive Basis dienen können, um Reibungsverluste zu minimieren und eine gemeinsame Sprache zwischen den Abteilungen zu finden. Mein heutiger Gast Dr. Peter Eigenschink forscht an der Wirtschaftsuniversität Wien zu Marketing Analytics und bringt diese akademische Präzision als Berater direkt in die Praxis. Peter bewegt sich an der spannenden Schnittstelle zwischen theoretischer Modellierung und der praktischen Umsetzung, um Unternehmen dabei zu helfen, Daten als strategisches Bindeglied für den gesamten Unternehmenserfolg zu nutzen. In dieser Episode sprechen wir darüber, -wie Revenue Operations als Bindeglied fungiert, um die Ziele von Marketing, Sales und Success nachhaltig zu synchronisieren -warum Bestandskundendaten der am meisten unterschätzte Hebel sind, um das ideale Kundenprofil für das Marketing zu schärfen -weshalb ein objektiver Blick auf die Daten dabei hilft, interne Barrieren abzubauen und fundierte Entscheidungen zu treffen -warum jeder neue Datenprozess am Ende einen spürbaren Mehrwert im Arbeitsalltag der Teams bieten muss, um langfristig akzeptiert zu werden. Eine Episode voller Aha-Momente darüber, wie man den Daten-Loop von Bestandskunden zurück in die Akquise schließt und echten Business Value schafft. Timestamps: (00:00) - Intro und Vorstellung von Peter (03:35) - Hauptteil Revenue Operations (24:30) - Abschluss und Tipps für Marketing-Teams Hier findest du Peter Eigenschink auf Linkedin: [https://www.linkedin.com/in/peter-eigenschink/](https://www.linkedin.com/in/peter-eigenschink/) Connecte dich mit mir auf LinkedIn: [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/) Unsere Website findest du hier: [https://analyticsfreaks.com/](https://analyticsfreaks.com/) Ich freu mich immer über Anmerkungen, Fragen oder einfach deine Gedanken zum Podcast! :) Schreib mir gern eine Mail an marialena.matysik@analyticsfreaks.com oder auf Linkedin [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/)

Stell dir vor, du baust das perfekte Dashboard, aber niemand nutzt es. In der modernen Marketingwelt werden Teams oft mit Daten geflutet, während das echte Verständnis für die Zahlen auf der Strecke bleibt. Im Interview bringt es Stephanie auf den Punkt: „Was bringt der ganze Datenwust, wenn die Leute nicht wissen, wofür sie verantwortlich sind?“ Es muss erst der Raum für Lernen und Sicherheit geschaffen werden, bevor der Mehrwert aus den Daten gezogen werden kann. Stephanie ist Head of Audience Development bei Bauer Xcel Media und blickt auf über zehn Jahre Erfahrung im Online-Marketing und SEO zurück. In ihrer aktuellen Rolle schlägt sie die Brücke zwischen klassischem SEO und redaktionellem Content-Management für neun große Publisher-Domains. Sie bringt die spezielle Perspektive mit, wie man datengetriebene Prozesse in Konzernstrukturen implementiert, ohne die Kreativität der Redaktion aus den Augen zu verlieren. In dieser Episode sprechen wir darüber, -warum „People First“ kein Soft-Skill-Gerede ist: Weshalb Dashboards scheitern, wenn sie ohne die Endnutzer entwickelt werden. -wie das neue Berufsbild „Editorial Planner“ die Lücke schließt: Der Weg von der rein intuitiven Textarbeit hin zur datengestützten Trend-Analyse. -weshalb Daten Sicherheit geben: Wie eine solide Datenbasis Redakteuren hilft, ihre Themenwahl selbstbewusst zu begründen. -wie man eine Lernkultur etabliert: Praktische Einblicke in Formate wie „Next Level Knowledge“-Sessions und „SEO-Mythen-Busting", um Wissen nachhaltig in den Köpfen zu verankern. -und warum Verantwortung vor dem Tool kommt: Weshalb die Klärung von Zuständigkeiten wichtiger ist als die Wahl der Analytics-Software. Daten sind kein Selbstzweck, sondern ein Werkzeug zur Befähigung. Stephies Ansatz verdeutlicht, dass eine erfolgreiche Strategie nicht beim Tooling beginnt, sondern bei der Frage, wie Menschen Informationen in wertvolle Handlungen übersetzen. Wer Daten gewinnbringend nutzen will, muss zuerst die Hürden in der Anwendung abbauen. Timestamps: (00:00) - Intro und Vorstellung von Stephanie (03:15) - Die Philosophie hinter „People First, Data Second“ (06:20) - Teams vereinen: Editorial Planners und SEOs an einen Tisch bringen (11:20) - Die Synergie: Warum Daten ohne Fachexpertise blind sind (13:50) - Dashboard-Stolpersteine und die Gefahr der Datenflut (16:00) - Verantwortlichkeiten klären: Wer entscheidet bei Daten-Konflikten? (19:15) - Learnings & Wissenstransfer: Wie man Gelerntes im Kopf behält (21:55) - Abschluss: Steffis Tipps für datengetriebene Teams (23:15) - Take-Aways: Datengetriebenes Arbeiten als menschlicher Prozess Hier findest du Stephanie Schuricht auf Linkedin: [https://www.linkedin.com/in/stephanie-schuricht](https://www.linkedin.com/in/stephanie-schuricht-390753177/) Connecte dich mit mir auf LinkedIn: [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/) Unsere Website findest du hier: [https://analyticsfreaks.com/](https://analyticsfreaks.com/) Ich freu mich immer über Anmerkungen, Fragen oder einfach deine Gedanken zum Podcast! :) Schreib mir gern eine Mail an marialena.matysik@analyticsfreaks.com oder auf Linkedin [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/)