Analytics Sprechstunde

"Wie First-Party-Daten echten Business Value bringen“ – mit Mia-Malaika Lange (BARFER'S)

Viele E-Commerce-Brands versuchen, First-Party-Daten mit Aktionen nach dem Prinzip „E-Mail gegen E-Book“ zu sammeln – doch Kundinnen und Kunden durchschauen diesen Tausch schnell. Datengetriebenes Marketing funktioniert erst dann nachhaltig, wenn die Datenpreisgabe einen direkten Nutzen stiftet und beispielsweise falsche Produktentscheidungen verhindert. Wer diesen Mehrwert klar vermittelt, erhält relevante Informationen, die weit über einfaches Tracking hinausgehen. Wie verwandeln wir freiwillig geteilte First-Party-Daten in echten Business Value für das gesamte Marketing? In dieser Episode spreche ich mit Mia-Malaika Lange, Head of Marketing bei BARFER’S, dem Spezialisten für rohe Tiernahrung. Mia kommt ursprünglich aus dem Brand Marketing und hat in verschiedenen Start-ups und Scale-ups früh gelernt, welchen Mehrwert Daten für die Markenführung bieten. Heute verantwortet sie bei BARFER’S die gesamte Bandbreite von Brand und Content bis hin zu Performance und Neukundengewinnung. Aus ihrer besonderen Perspektive zeigt sie, wie aus einer kreativen Brand-Spezialistin auch eine begeisterte Datennutzerin wurde. Wir sprechen darüber, -wie First-Party-Daten echten Mehrwert stiften, wenn die Preisgabe für Kundinnen und Kunden notwendig ist, um das passende Produkt zu finden und Fehlkäufe zu vermeiden. -warum verlässliche Kundendaten weit über reine Personalisierung hinausgehen und konkrete Upselling-Potenziale aufdecken. -weshalb eine präzise Segmentierung hilft, die Denkweise der Zielgruppe tiefgehend zu verstehen und neue Wachstumspotenziale zu erschließen. -wie der Wandel von der kreativen Brand-Welt zur datengetriebenen Marketing-Steuerung in der Praxis gelingt. Eine praxisnahe Folge darüber, wie BARFER’S First-Party-Daten nutzt, um Kunden besser zu verstehen, Marketing relevanter zu machen und echten Business Value zu erzielen. Timestamps: (00:00) - Intro und Vorstellung von Mia-Malaika (03:00) - Hauptteil (19:39) - Abschluss und Tipps für Marketing-Teams Hier findest du Mia-Malaika Lange auf Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mia-malaika-lange-8b93a0114/ Connecte dich mit mir auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: 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/

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“Vom Bauchgefühl zu Decision Intelligence” - mit Tobi Nehren (areto)

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 der BI-Beratung areto, wo er den Strategiebereich an der Schnittstelle von Transformation, Organisation und Daten leitet. 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/ Connecte dich mit mir auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: 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/

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“AI braucht ein verlässliches Daten-Fundament” - mit Yves Lüthi (X-Technology)

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/ Connecte dich mit mir auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: 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/

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"Revenue Operations datengetrieben aufbauen” - mit Peter Eigenschink (Wirtschaftsuniversität Wien)

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/ Connecte dich mit mir auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: 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/

“People first, data second” - mit Stephanie Schuricht (Bauer XCEL Media)

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 Connecte dich mit mir auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: 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/

“Daten als Kommunikationsgrundlage im Marketing nutzen” - mit Burkhardt Gasber

Es gibt Reports, Dashboards und Analysen im Überfluss, aber trotzdem fehlt oft der Aha-Effekt, die Orientierung - kurz: eine Grundlage für gute Entscheidungen. Operative Channel-Leads, Team Leads und Management schauen auf unterschiedliche Zahlen, mit unterschiedlichen Fragen, aus unterschiedlichen Perspektiven und sprechen dabei oft nicht dieselbe Datensprache. Wie lässt sich dieser Konflikt lösen? Wie werden Daten vom Reporting-Objekt zum Kommunikations-Werkzeug? In dieser Episode spreche ich mit Burkhardt Gasber. Burkhardt bewegt sich bewusst im Spannungsfeld zwischen operativem Marketing, Teamlead-Ebene und Management und beschäftigt sich mit der Frage, wie Daten im Unternehmen nicht nur sichtbar, sondern auch besprechbar und nutzbar werden. Für ihn sind Daten nicht einfach Reporting-Material für Dashboards, sondern vor allem ein Kommunikationsmedium, das Gespräche, Einordnung und gemeinsame Entscheidungen ermöglichen muss. Wir sprechen darüber, warum unterschiedliche Perspektiven auf Daten ganz natürlich sind — und trotzdem zum Problem werden können weshalb die eigentliche Herausforderung oft eher in Kommunikation und Teamkultur liegt als in der Datenbasis selbst und warum gerade visuelle Vereinfachung, Kontext und teamübergreifende Interpretation oft mehr bringen als noch ein weiteres Dashboard. Wir brauchen einen sehr reduzierten, aber wirkungsvollen Blick auf Daten: weniger Datenrauschen, mehr Orientierung. Weniger komplizierte Verdichtung, mehr gemeinsames Verstehen. Und vor allem: mehr Raum dafür, dass nicht nur Analyst*innen etwas zu den Daten sagen, sondern das ganze Team seine Erfahrung und Kanal-Expertise einbringen kann. Hier findest du Burkhardt Gasber auf Linkedin: https://www.linkedin.com/in/burkhardtgasber/ Connecte dich mit mir auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: 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/

“Marketing skalieren mit datenbasiertem System” - mit Hannes Krause (Rabau:x Media)

“Wir wollen unser Marketing skalieren und dafür brauchen wir Daten”. Ja, absolut korrekt - meine volle Zustimmung! Aber Wachstum braucht noch viel mehr als einfach nur Daten. Damit Daten wirklich auf die Marketing-Strategie einzahlen und Wachstum supporten kann, braucht es einen strukturierten Prozess: von der Definition von KPIs über das Tracking, Kampagnen-Monitoring, Insights und Aussteuerung - alles muss ineinander greifen. In dieser Folge spreche ich mit Hannes Krause, Paid Media Experte mit 10+ Jahren Erfahrung und Gründer von Rabau:x Media. Rabau:x Media ist eine Paid Media Agentur, die darauf spezialisiert ist, große Media Budgets und komplexe Kampagnen zu betreuen. Hannes Fokus liegt also nicht darauf, die ersten Experimente zu starten, sondern ganz klar darauf, den Überblick über die Budgets und die Performance in komplexen Kampagnen-Setup zu behalten und jede Stellschraube zu finden, an der noch gedreht werden kann. Und wie nicht anders zu erwarten: Das geht nur mit Daten! Wir sprechen darüber: warum es ein daten-basiertes Framework für das Media Management braucht wie der Prozess konkret aussieht (von Planung über Monitoring bis Insights) wie Daten die Kommunikation mit Stakeholdern wahnsinnig vereinfachen wie KPIs, KPI trees und “North Star” Metriken wirklich effektiv werden Dieser Prozess ist deswegen so wertvoll, weil er datenbasierte Entscheidungen ermöglicht und weil er eine gemeinsame Kommunikationsgrundlage im Unternehmen bietet - und das ist es, was am Ende den Outcome bringt. Timestamps: (00:00) - Intro und Vorstellung von Hannes (02:52) - Die Bedeutung einer Jahresstrategie (05:49) - Leitplanken für strategisches Handeln (08:57) - Fallstudie: Umsatzoptimierung vs. Marge (11:51) - Kommunikationsprobleme und KPI-Transparenz (14:58) - Stakeholder-Management und Zieldefinition (17:44) - Datenanalyse und Automatisierung (20:46) - Dashboards und KPI-Überwachung (23:50) - Herausforderungen und Verbesserungspotenziale (26:58) - Zukunft der Datenanalyse und KI-Einsatz (29:47) - Abschluss und Tipps für Marketing-Teams Hier findest du Hannes Krause auf Linkedin: https://www.linkedin.com/in/hannes-krause-rabaux-media/ Connecte dich mit mir auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: 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/

“Mit 80/20 und Funnel-Thinking zu klaren Prioritäten” - mit Marco Jenzer (Würth)

Konzernen sagt man oft nach, dass sie bürokratisch, kompliziert und behäbig sind. Keine gute Voraussetzung für schnelles, datengetriebenes Marketing … könnte man jedenfalls meinen. Aber das ist ein Irrtum und bei weitem nicht immer der Fall! In dieser Folge spreche ich mit Marco Jenzer, Team Lead Digital Marketing bei Würth Schweiz. Würth ist ein internationales Handelsunternehmen mit nationalen Landesgesellschaften und verkauft Schrauben (und alles andere, was Handwerksbetriebe so brauchen). Marco bringt daher eine super spannende Perspektive mit! Denn das Konzernumfeld ist in vielerlei Hinsicht komplex: viele Teams, Infrastrukturen und Best Practices. In dieser Episode geht es also darum, wie Marketing-Teams es schaffen, Komplexität zu reduzieren und auf Basis ihrer Daten wirklich handlungsfähig zu werden - ohne Over-Engineering, ohne riesige Dashboards und super komplizierte Excel-Modelle. Wir sprechen über: warum ein pragmatisches 80/20-Vorgehen oft der bessere Weg ist wie sich die Konzernstruktur auf die Arbeit mit Daten auswirkt wie Würth es schafft, Best Practices über Ländergesellschaften hinweg zu entwickeln wie Marketing-Teams herausfinden, wo sie starten sollen wie „Funnel Thinking“ und das “Pirate Framework” dabei helfen können Am Ende geht es darum, Komplexität zu strukturieren und herunterzubrechen - bis die Quintessenz übrig bleibt und wir wissen, was zu tun ist. Timestamps: (00:00) Einführung und Vorstellung von Marco Jenzer (01:57) Erkenntnisse aus der Arbeit mit Daten (05:56) Die Bedeutung von Daten im Marketing (09:58) Strategien zur Datenanalyse und KPI-Definition (13:51) Interdisziplinäre Zusammenarbeit und Datenverständnis (17:57) Best Practices und Lessons Learned (21:54) Zukünftige Herausforderungen und Entwicklungen (25:57) Empfehlungen für andere Teams Hier findest du Marco Jenzer auf Linkedin: https://www.linkedin.com/in/marcojenzer/ Connecte dich mit mir auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: 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/

“Den Sales-Marketing-Konflikt datenbasiert lösen” - mit Lena Dierolf (Avenit)

"Reden wir überhaupt über das gleiche?!" Wie kann die Schnittstelle zwischen Teams auf Basis von Daten funktionieren? Jedes Team - sei es Marketing, Produkt oder Sales - hat eine eigene Perspektive, einen eigenen Fokus … und natürlich eigene KPIs. Und dazwischen: viel Platz für Frust, Missverständnisse und verlorenes Potenzial. In dieser Folge spreche ich mit Lena Dierolf, Marketing Director bei Avenit. Avenit ist eine Digitalagentur, die mittelständische Unternehmen beim Aufbau von digitalen Strategien und Marketing unterstützt. Lena bringt damit gleich mehrere Perspektiven mit: Agentur, Inhouse-Marketing und tiefe Einblicke in die Marketing- und Sales-Setups ihrer Kunden. Ihr Schwerpunkt: Lead Gen & Lead Marketing. Wir sprechen darüber: wie es unterschiedliche Teams schaffen, ihre Daten gemeinsam zu analysieren und zu verstehen wie ein einfacher Report am Anfang mehr Wert schafft ist als ein fancy Dashboard und wie ein gemeinsamer "Daten-Verständnis-Prozess" aussehen kann und darum wie das “data as a conversation” Konzept dabei helfen kann Am Ende geht es um mehr als “nur” KPIs: Daten schaffen Wert, wenn und weil Menschen gemeinsam darüber sprechen, Handlungen ableiten und umsetzen. Timestamps: (0:00:00) - Vorstellung von Lena Dierolf (0:01:27) - Fokus auf Lead-Gen Marketing. (0:04:07) - Notwendigkeit der Betrachtung des gesamten Funnels. (0:07:14) - Gemeinsame Sprache mit Sales. (0:10:57) - Analyse von Lead-Interaktionen. (0:14:07) - Entwicklung von Reports zu Dashboards. (0:17:34) - Starte mit Gesprächen, nicht Tools. (0:20:52) - Data as a Conversation Konzept. Hier findest du Lena Dierolf auf Linkedin: https://www.linkedin.com/in/lenadierolf/ Connecte dich mit mir auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: 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/

Die Analytics Sprechstunde ist zurück - mit Maria-Lena

Nach einer winzig kleinen Podcast-Pause von 3 Jahren bin ich wieder on air und spreche endlich wieder mit euch über Analytics! Die Idee für die “Analytics Sprechstunde” ist nie verschwunden. Sie hat sich in den letzten Jahren im Hintergrund weiterentwickelt. Und es waren wieder dieselben Fragen, die in Gesprächen mit unseren Kunden, Partnern, meinem Team und anderen Expert*innen aufgetaucht sind: Warum ist so viel Tracking da - aber so wenig echter Business Value? Wie schaffen es Marketing-Teams, dass Daten wirklich integriert werden? Und wie finden Teams ihren eigenen Weg, statt dem nächsten Buzzword hinterherzulaufen? Genau darum geht es in der neuen Analytics Sprechstunde: Wie schaffen es Marketing-Teams, ihre Daten konsistent in messbaren Business Value zu transformieren? In dieser Episode 0 erzähle ich: → warum ich den Podcast neu starte → für wen ich den Podcast mache → und was euch in den kommenden Episoden erwartet Wenn du ein Marketing-Team führst oder im Marketing Entscheidungen triffst, dann -> hör gern rein -> abonnier den Podcast -> und schreib mir jederzeit Feedback oder Themenwünsche! Ich freu mich auf den Austausch mit euch! :) Folge mir auf Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/ Unsere Website findest du hier: https://analyticsfreaks.com/ Ich freue mich immer über Anmerkungen, Fragen oder einfach deine Gedanken zum Podcast!

#93: Weihnachten im E-Commerce - 3 GA4 Tipps

Weihnachten steht schon bald wieder vor der Tür. Verrückt, wie schnell es doch jedes Jahr geht. Für den E-Commerce ist diese Jahreszeit eine sehr hektische und umsatzstarke Zeit. Google Analytics hilft dir natürlich das ganze Jahr über dabei dein Marketing Budget zu optimieren, deine Zielgruppe und deine Kanäle besser zu verstehen und die Customer Journey durch deinen Shop zu optimieren. Daher drehen wir heute mal den Spieß um und gehen der Frage nach “Wie kannst du die betriebsame Zeit dafür nutzen, um dein Google Analytics Setup auf das nächste Level zu bringen?” In dieser Podcast Episode #93 findest du alle Details zu diesen ausgewählten 3 Tipps: 🎧 #1 - Enhanced E-Commerce Tracking für GA4 einrichten [11:50] 🎧 #2 - UTM Parameter Struktur überdenken [16:50] 🎧 #3 - Vergleiche die Attributionsmodelle in UA und GA4 [21:30] Noch mehr Analytics-Input findest du auf meiner Webseite 👉 https://analyticsfreaks.com/ oder über Linkedin 👉 https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/

#92: Reporting in Google Analytics 4

Daten Daten Daten ist nicht alles. Oder doch? Prozesse sowie eine klare Kommunikation über die Daten sind ebenfalls extrem wichtig. Und ohne dies funktionieren die Daten auch nicht so, wie sie sollen. In dieser neuen Podcast Episode der Analytics Sprechstunde erzähle ich dir meine aktuellen Learnings zu diesen Punkten. Darüber hinaus gehe ich auf die folgenden Fragestellungen ein: Was ist das Ziel eines Reportings, eines Dashboards, einer Analyse, … ? Was ist anders am Reporting in GA4 im Vergleich zu UA? Zusätzlich gibt es einige liebgewonnenen Features aus UA in GA4 nicht mehr. Welche das sind, erfährst du in dieser Episode :) Und zu guter Letzt gehe ich auf die Reporting Möglichkeiten in Google Analytics 4 ein. Was ist der Unterschied zwischen den “Standard” Reports und "Custom" Reports? Was ist die Reporting Library und was hat es mit den Explorations auf sich? 🎧 #1 - Reporting Ziele [8:20] 🎧 #2 - Was ist anders am Reporting [11:50] 🎧 #3 - "Standard" Reports [13:45] 🎧 #4 - "Custom" Reports [15:25] 🎧 #5 - Reporting Library [16:30] 🎧 #6 - Explorations [18:35] Noch mehr Analytics-Input findest du auf meiner Webseite 👉 https://analyticsfreaks.com/ oder über Linkedin 👉 https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/

#91: Schritte zur Umstellung auf GA4

Diese Episode ist ganz der technischen Umstellung von Universal Analytics zu Google Analytics 4 gewidmet. Das bedeutet konkret: Was ist zu tun? Welche Schritte solltest du einplanen, um dein Universal Analytics Setup auf ein Google Analytics 4 Setup umzustellen. Und wie schaffst du es, genau dieselbe oder sogar noch bessere Setup-Qualität im Vergleich zu UA zu haben. Mein Ziel für diese Episode ist, dass du ein gutes Verständnis von den oben genannten Punkten bekommst. Und natürlich soll dir diese Episode bei der Einschätzung helfen, welchen Umfang der technische Umzug von UA zu GA4 für dich und dein Team hat. So kannst du den Umstieg zeitlich timen, Ressourcen einplanen und rechtzeitig Expertise aufbauen. 🎧 #1 - Der Zeitpunkt und die Zeitplanung [5:41] 🎧 #2 - Der Status Quo Check [10:02] 🎧 #3 - Die Umsetzung in GA4 [20:00] 🎧 #4 - Proof of concept [24:17] 🎧 #5 - Die neue Oberfläche [25:19] Noch mehr Analytics-Input findest du auf meiner Webseite 👉 https://analyticsfreaks.com/ oder über Linkedin 👉 https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/

#90: 3 Tipps für die Eingewöhnung in GA4

Die Eingewöhnung in die Arbeit mit GA4 ist ein großer Schmerzpunkt für viele Marketing Manager*innen (und ich vermute auch für dich). In dieser Episode möchte ich jetzt darauf aufbauen und dir 3 Tipps an die Hand geben, wie du dich schneller und leichter in die Arbeit mit GA4 eingewöhnen kannst. Übrigens findest du auf unserer Webseite einen ausführlichen Blogartikel dazu mit noch mehr Tipps zum Umstieg auf GA4 als nur diese drei aus dieser Episode. 🎧 #1 - Du brauchst einen Übungsplatz, eine Spielwiese [6:54] 🎧 #2 - Fragen stellen, Fragen beantworten [9:46] 🎧 #3 - Wissen, wo es steht und Nachlesen [11:59] Noch mehr Analytics-Input findest du auf meiner Webseite 👉 https://analyticsfreaks.com/ oder über Linkedin 👉 https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/

#89: Das ist neu! Universal Analytics vs. GA4

12 Monate Podcast Pause. Wie es zu dieser Pause kam und was in dieser Zeit alles passiert ist, erfahrt ihr in dieser Podcast "Revival" Episode. In der Zwischenzeit hat sich auch in der Google Welt viel getan. Universal Analytics wird tatsächlich eingestellt und die Datenerhebung stoppt zum 1. Juli 2023. Daher ist ein Umstieg zu Google Analytics 4 unumgänglich. Ich zeige dir eine kurze und knackige Übersicht über die 3 wichtigsten Änderungen. Was ist neu in GA4. Und welche Unterschiede und Neuerungen erwarten dich in GA4: 🎧 #1 - Das Datenmodell [6:20] 🎧 #2 - Die Reporting Optionen [10:15] 🎧 #3 - Die erweiterte und verbesserte und teils automatisierte Datenerhebung [14:32] Noch mehr Analytics-Input findest du auf meiner Webseite 👉 https://analyticsfreaks.com/ oder über Linkedin 👉 https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/

#88: So misst du die eigenen Marketing Kanäle richtig

Die eigenen Marketing Kanäle zu tracken, ist unglaublich wichtig! Aber eigentlich kein Hexenwerk. Ehrlich! Viel schwieriger ist es, die eigenen Marketing Kanäle richtig zu erfassen, zu definieren und voneinander abzugrenzen. Denn wie willst du wissen, was dein "bester" Marketing Kanal ist, wenn du im Reporting alle Kanäle in einen Topf wirfst?! Richtig: Gar nicht. Hier kommt uns die Kanalgruppierung (Custom Channel Grouping) in Google Analytics zu Hilfe. 🎧 #1 - Warum ist die Definition von Marketing Kanälen so wichtig? [4:02] 🎧 #2 - Was sind Marketing Kanäle aus Google Analytics Perspektive? [8:20] 🎧 #3 - Wann solltest du eine eigene Kanalgruppierung einrichten? [21:11] 🎧 #4 - Wie funktioniert die Kanalgruppierung? [31:55] Noch mehr Analytics-Input findest du auf meiner Webseite 👉 https://analyticsfreak.com/ und auf Linkedin 👉 https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/

#87: 3 komplett nutzlose Reports in Google Analytics

In dieser Episode betrachte ich Google Analytics mal aus einer anderen Perspektive. Ich teile mit dir 3 Reports, die komplett nutzlos sind und mit den ich nie arbeite. Warum solltest du über Reports nachdenken, die du gar nicht nutzen solltest? Ganz einfach: Es hilft dir dabei einzuschätzen, wo du die wirklich wertvollen Erkenntnisse findest - und wo du nur deine Zeit verschwendest. 🎧 Warum ist es wichtig, nutzlose Reports von nützlichen unterscheiden zu können? [4:30] 🎧 #1 - Die Demographics & Interest Reports [7:36] 🎧 #2 - Die Flow Reports [11:26] 🎧 #3 - Die Benchmark Reports [17:05] Noch mehr Analytics-Input findest du… auf meiner Webseite 👉 https://analyticsfreak.com/ und auf Linkedin 👉 https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/

#86: Das neue Conversion Tracking für Google Ads

In der heutigen Episode kläre ich auf, was es mit der Neuerung des Conversion Trackings für Google Ads auf sich hat. Google hat angekündigt, dass ein "eigenes Cookie mit einer neuen Kennung gespeichert" wird. Was wird sich dadurch ändern? 🎧 Was hat Google angekündigt? [4:25] 🎧 Was bedeutet "First Party Cookie"? [6:30] 🎧 Was ist jetzt zu tun? [10:45] Noch mehr Analytics-Input findest du… auf meiner Webseite 👉 https://analyticsfreak.com/ und auf Linkedin 👉 https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/

#85: Lohnt sich die Facebook Conversion API?

Seit einiger Zeit werden Browser im strenger im Umgang mit Cookies und auch durch Ad Blocker verlieren wir im Tracking Daten. Doch spätestens seit dem iOS14 Update sind neue Wege gefragt, um die Kampagnen Performnace zu retten. Auch Facebook hat sich was einfallen lassen und bietet uns die Facebook Conversion API an - als Ergänzung zum Facebook Pixel. 🎧 Was die Facebook Conversion API? [8:15] 🎧 Wie funktioniert das Tracking über die CAPI? [11:30] 🎧 Was sind Vor- und Nachteile? [17:50] Noch mehr Analytics-Input findest du… auf meiner Webseite 👉 https://analyticsfreak.com/ und auf Linkedin 👉 https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/

#84: Ein Fall für Filter

Mit Filtern ist in Google Analytics eine Menge möglich. Spam-Abwehr ist dabei fast schon der langweiligste Anwendungsfall ;) Es geht nämlich eine ganze Menge mehr! Deswegen teile ich in dieser Episode mit dir: Wie funktionieren Filter? Welche Besonderheiten musst du beachten? Und für welche Zwecke kannst du Filter einsetzen? Ich freu mich immer über dein Feedback zur Episode und deine Fragen! Schreib mir gern über meine Website https://analyticsfreak.com/kontakt oder auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/