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Was heißt eigentlich Skalierung? Was hat Standardisierung damit zu tun? Welche Vorteile haben Unternehmen von skalierenden Dashboards?
Darüber diskutiert Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst mit Oliver Ulbrich, auch ein Nordlicht, genau wie Tim.
Tims Ziel: Ihn zur Weißglut zu bringen! Oliver regt sich nämlich gerne auf...
Eigentlich kommt Oliver aus der Sport- und Modebranche, ist dann als Quereinsteiger zu Data gekommen und nun als Dashboard und Business Development Lead bei den Datenpionieren.
Der Übergang von privat zu beruflich ist fließend – die beiden diskutieren nämlich erstmal über Dashboards bei Katzenfutter!
Aber kommen wir wieder zur Skalierung: Was bedeutet überhaupt Skalierung im Kontext von Dashboards?
Für Oliver ist es, möglichst viele Menschen in die Lage zu versetzen, Zahlen zu sehen und diese dann weiterverarbeiten zu können. Dazu gehört auch, schnell, einfach und effizient Dashboards aufbereiten zu können, die dann möglichst viele Fragestellungen im Unternehmen beantworten.
Die Vorteile davon liegen auf der Hand, es spart vor allem Zeit!
Oliver erzählt davon, dass man während des Monatsabschlusses selten einen Termin mit dem Controlling erhält, weil die viel zu viel beschäftigt sind. Mit Dashboards haben diese Menschen plötzlich Zeit für andere Dinge!
Bevor man jedoch skalieren kann, muss erst ein Standard kreiert werden. Von vorne herein sollte klar sein, wie Dashboards aufgebaut werden.
Oliver zieht dabei einen Vergleich zu einem Führerschein: Wenn man den machen möchte, hat man vor allem ein Ziel: Auto fahren! Die Verkehrsregeln dafür sind der Standard. Den haben wir Alle gelernt, ob er uns gefallen hat oder nicht.
Genauso sollten auch Standards für Dashboards in Unternehmen erstellt werden.
Hierbei stellt Oliver die Fragen:
Welche Werkzeuge nutzen wir?
Welche Diagramme nutzen wir?
Welche Farben nutzen wir?
Oliver geht auf die einzelnen Elemente ein und erklärt sie. Dazu gehört natürlich auch das Storytelling.
Der Dashboard-Experte beginnt dabei gerne auf „echtem“ Papier und fokussiert sich auf das Shneiderman Mantra, das ähnlich wie Bestellautomaten beim Fast Food aufgebaut ist: Zunächst der Overview, dann tiefergehende Antworten (Filter) und dann Details on demand.
Zum Schluss geht es noch darum, ob die KI bei diesen Themen unterstützen kann. Für Oliver ist klar: Menschen können schon an andere Menschen ihre Fragen nicht präzise formulieren. Wie sollte KI dann bessere Antworten liefern können?
Außerdem gibt er noch den Rat, Dashboards als Teil eines Transformationsprozesses zu sehen.
Zum LinkedIn-Profil von Oliver: https://www.linkedin.com/in/oliverulbrich/
Zur Website von Oliver: www.oliverulbrich.de
Zum Podcast von Oliver und Christian: https://open.spotify.com/show/6Mp8t0sGOYvLPCGUUu1XZL
Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/
Disney-Animationen, die mehrfach genutzt wurden: https://youtu.be/y3hK8ATlbw0?si=xyv9h1RAnhkw03_m
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Was müssen Unternehmen in Zukunft beachten beim EU AI Act? Ein Thema, das vielen Unternehmen gerade unter den Nägeln brennt und deswegen verdient es auch eine ganze Podcastfolge von Datendurst. Host Tim Ebner hat diesmal Sirke Reimann von VIER zu Gast, einer Kundenservice Software aus Deutschland, die Lösung mit Künstlicher Intelligenz verbindet. Anwendungsbeispiele sind die Zählerstandablesung bei Energieunternehmen, wobei dr Prozess dann vollautomatisch am Telefon durchgeführt wird oder auch das Briefing von Service-Agenten durch die Künstliche Intelligenz.
Sirke ist Chief Information Security Officer und damit bei VIER zuständig für Informationssicherheit, Datenschutz und Compliance.
Wer mehr über das Thema KI und EU AI Act erfahren möchte, kann jeden Freitag bei VIER TV reinschauen.
Die beiden Experten tauchen gleich tief ins Thema ein:
Schon 2019 hat die EU damit begonnen, eine KI-Verordnung zu erstellen, das Ergebnis ist der EU AI Act, der im März 2024 verabschiedet wurde und bis 2026 von allen Unternehmen umgesetzt sein soll.
Das Ziel des EU AI Acts ist es, die Bevölkerung vor unethischen Entscheidungen der KI zu schützen, beispielsweise vor Schaden oder der Verletzung der Menschenwürde.
So gut das klingt – es bringt jede Menge Bürokratie mit sich!
Den EU AI Act erfüllen müssen einige Parteien: Anbieter, die KI-Systeme unter ihrem Namen auf den Markt bringen (dabei ist noch unklar, ob es Dienstleister oder Kunden sind), Importeure von KI-Systemen, Händler und teilweise auch die User der Systeme.
Dabei gibt es 4 Risikogruppen, denen verschiedene Anforderungen gestellt werden:
- Keine oder minimale Risiken
Das sind Systeme, die keinen Einfluss auf das Leben haben, beispielsweise KI in Spamfiltern oder Spielen. Hier gibt es freiwillige, aber nicht verpflichtende Anforderungen.
- Begrenzte Risiken
Hierzu gehören LLMs und generierende Systeme, das Ziel ist hierbei, eine Transparenz herzustellen, sodass User erkennen, welche Elemente mit KI generiert wurden.
- Hohe Risiken
Diese Systeme haben das Potential, Menschen einen Schaden zuzufügen, beispielsweise im Personalwesen, in Bildungseinrichtungen, bei finanziellen Leistungen und auch im Strafvollzug. Hier gehen die Anforderungen über Risikomanagement und Qualitätsmanagement hinaus, eine Rückverfolgbarkeit der Entscheidungen muss möglich sein sowie eine Resistenz gegen Manipulation.
- Inakzeptable Risiken
Hierzu gehören KI-Systeme, die gegen die Menschenwürde verstoßen, beispielsweise durch Social Scoring oder Identifizierungssysteme.
Der Wert des EU AI Acts liegt darin, dass niemand durch KI-Systeme nachteilig behandelt werden soll und somit auch das Vertrauen in KI steigen kann. Als Bevölkerung werden wir geschützt. Gleichzeitig gibt es zurzeit noch viele Unsicherheiten in der Formulierung, der Definition von KI-Systemen und es werden sich Geschäftsfelder aus der EU wegentwickeln müssen. Dafür müssen Prozesse und Strukturen geschaffen werden, der Aufwand ist noch nicht abschätzbar.
Zum Schluss geht es in der Folge noch darum, wie der EU AI Act den Technologiemarkt verändern wird.
Zur Website von VIER: https://www.vier.ai
Zum Blog über den EU AI Act von VIER:
https://www.vier.ai/unternehmen/blog/eu-ai-act-teil1/
https://www.vier.ai/unternehmen/blog/eu-ai-act-teil2/
VIER TV zum EU AI Act:
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Episodes manquant?
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Ist Datenschutz ein Qualitätsmerkmal? Kann ich haftbar gemacht werden, wenn ich eine Datenpanne in einem Unternehmen verursache? Haben Daten wirklich so viel mit Macht zu tun?
Darum geht es in der neuen Folge von Datendurst. Host Tim Ebner interviewt Mona Wrobel, Anwältin im Bereich Datenschutz und IT-Recht und zusätzlich Legal Counsel bei TeamViewer. Übrigens ist auch sie Podcasterin beim eigenen Podcast „Data Date“.
Doch wie kann man so fasziniert von Datenschutz sein? Mona findet das Thema nicht so komplett festgefahren wie andere Rechtsgebiete. Es ist sehr vielfältig und besonders die aktuelle KI-Entwicklung sorgt für spannende Neuerungen.
In der Folge liegt der Fokus darauf, warum Datenschutz ein Qualitätsmerkmal ist. Eigentlich schon, denn das Ziel von Unternehmen ist es, dass User uns auch morgen noch Daten geben, die wir analysieren können. Hierfür muss Vertrauen aufgebaut und gehalten werden.
In Europa wird dies von Verbrauchern erwartet und ist gleichzeitig ein Wettbewerbsvorteil. Doch wie sieht das Ganze eigentlich international aus?
In Europa gibt es seit 6 Jahren die DSGVO, aber schon seit 30 Jahren werden in Europa flächendeckende Entscheidungen zum Datenschutz getroffen.
Nach der Einführung der DSGVO haben auch andere Länder „nachgezogen“ und orientieren sich an den europäischen Regeln. Allerdings ist die Erwartungshaltung und das Verständnis der Bevölkerung in anderen Ländern oft viel freier.
Die DSGVO sieht übrigens auch vor, dass Unternehmen Zertifikate für ihren Datenschutz bekommen können, allerdings ist dies auf dem Markt noch nicht umgesetzt.
Datenschutz ist ganz klar kein Sprint, sondern ein Marathon, der Zeit, Geld und auch menschliche Ressourcen benötigt. Zum Start kann man sich auf den Seiten der Datenschutzbehörden umschauen und findet dort viele Vorlagen und Beispiele, die eine gute Guidance geben. Sobald die Datenverarbeitungsprozesse über den Standard hinaus gehen, benötigt man allerdings weitere Unterstützung.
Und was passiert, wenn man die Datenschutzanforderungen nicht erfüllt? Wie sieht es mit der privaten Haftung einzelner Mitarbeitenden aus? Wie kann das Unternehmen seine Mitarbeiter davor schützen?
Es hilft, wenn man sich organisatorisch so aufstellt, dass die Mitarbeitenden wissen, wie sie sich zu verhalten haben. Wenn dann doch ein Datenschutzvorfall geschieht, muss klargestellt werden können, dass alles bis ins Detail geregelt wurde und ein menschlicher Fehler passiert ist. Das kann das Unternehmen zunächst von der Haftung befreien. Mitarbeitende werden eigentlich nur belangt, wenn sie mit bösen Absichten gehandelt haben. Hier reichen die Strafen vom Verlust des Arbeitsplatzes bis hin zu strafrechtlichen Konsequenzen.
Für Unternehmen ist eine Prüfung sehr langwierig und anstrengend. Zunächst wird ein Prüfungs-Verfahren eingeleitet, dann werden Auflagen erteilt und dann gegebenenfalls Bußgelder verhängt. Die schlechte Presse folgt zuletzt. Ziel solch eines Verfahrens ist es jedoch immer, eine Lösung zu finden, damit Datenpannen nicht mehr vorkommen.
Mona und Tim geben zum Schluss noch folgende Tipps mit:
- So früh wie möglich versuchen, ein gemeinsames Verständnis über die Datenverarbeitungen zu schaffen
- Datenschützer früh mit einzubeziehen
- Geduld haben: Guten Datenschutz erreicht man nicht über Nacht!
- Berührungsängste auf beiden Seiten abbauen: Sowohl im Datenschutz als auch im Business
Zum LinkedIn-Profil von Mona: https://www.linkedin.com/in/mona-wrobel-8a5587177/
Mona als Anwältin: https://eastkap.de/
Mona’s Podcast Data Date: https://datadate.podigee.io/
Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/
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Warum ist Datenqualität so wichtig? In welchen Abteilungen ist sie gut und wo ist sie schlecht? Was bedeutet Datenqualität überhaupt?
Darum geht es in der neuen Folge von Datendurst. Host Tim Ebner hat diesmal Christian Krug vom Podcast Unf*ck Your Data zu Gast. Auch wenn man mit dem Namen oft im Spam-Filter hängenbleibt, ist es Christian wichtig, Dinge zu „unf*cken“.
Neben seinem Podcast arbeitet er bei Frauscher Sensortechnik als Global Data Architect und baut dort eine zentrale Datenplattform und damit einhergehend auch ein Data Team auf. Dazu gehört auch, digitale Produkte aufzubauen und dabei interne und externe Daten zusammenzubringen. Frauscher stellt Radsensoren her, die - ganz einfach erklärt – dafür sorgen, dass Züge nicht ineinander fahren.
Christian‘s Credo: Unternehmen müssen sich mehr mit Datenqualität beschäftigen!
Denn Datenqualität ist wichtig, wenn Du Entscheidungen auf Basis von Daten treffen möchtest. Dafür macht Christian auch eine einfache Analogie zum Kauf eines Autos. Möchte man verschiedene Autos vergleichen, braucht man Daten, zum Beispiel Kaufpreise. Aber auch beim Hype-Thema KI ist Datenqualität wichtig, denn wenn die KI mit schlechten oder fehlerhaften Daten gefüttert wird, dann sind die Ergebnisse davon schlecht.
Christian und Tim sind sich einig: Manchmal sind schlechte Daten aber auch besser als gar keine Daten. Denn wenn Du nicht mit schlechten Daten anfängst, wirst Du nie gute Daten haben.
Doch was ist eigentlich Datenqualität?
In Christian’s Augen bedeutet es, dass Daten, die für eine Entscheidung benötigt werden, in der richtigen Aktualität auswertbar vorliegen. Mängel können dabei Unvollständigkeit, das Format, falsche Daten, nicht integrierte oder veraltete Daten sein.
Dabei ist die Datenqualität oft dann gut, wenn viel Aufmerksamkeit auf dem zugrundeliegenden Thema liegt und Druck von außen da ist. Beispiele dafür sind Finance- und bald auch ESG (Environmental, social, governance), also Nachhaltigkeit. Auch in bestimmten Branchen, wie z.B. dem Pharma- oder dem Versicherungs- und Banken-Bereich, in denen viele Kontrollen stattfinden, sind die Daten oft auch sehr gut.
Schlecht wird die Datenqualität dann, wenn eben nicht darauf geguckt wird, es keine Reportings gibt und nicht kontrolliert wird. Christian erklärt, dass das vor allem im HR oft ein Problem ist. Dabei können wir es uns eigentlich nicht mehr erlauben, in der HR-Abteilung mit schlechten Daten zu arbeiten.
Die Qualität in den Abteilungen kann man durch Incentives und die Untersützung vom Top-Management verbessern. Hier hilft es, einfach mal einen Tag „mitzugehen“ und dabei herauszufinden, welche Daten und Reportings nötig sind, um den Mitarbeitenden das Leben zu vereinfachen.
Christian’s Tipp: Der erste Schritt für die Erhöhung der Datenqualität ist, herauszufinden, wo es klemmt.
Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/
Zum Podcast von Christian: https://linktr.ee/christian_krug
Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/
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Was ist eigentlich ein GPT? Was unterscheidet eine KI von einem GPT? Wie baut man ein GPT auf und welche Technologien gibt es dafür? Was hat das Ganze mit Datenqualität zu tun? Und was kann man mit einem UnternehmensGPT machen?
Darüber spricht Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst mit Sarah Stemmler. Die kennen wir schon aus der letzten Folge Datendurst, in der es um’s Gründen ging. Denn Sarah hat sich gemeinsam mit ihrem Partner Sebastian selbstständig gemacht und das KI-Start up Synsugar gegründet, mit dem sie Unternehmen helfen, betriebliche Abläufe mit KI zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Und dazu gehört mittlerweile auch, UnternehmensGPTs zu entwickeln.
Doch was ist ein GPT überhaupt? Seit der Veröffentlichung von ChatGPT wurde der KI-Hype losgetreten. Dabei gibt es das Thema schon seit den 50ern und viele Unternehmen setzen es schon jahrelang ein.
GPT steht dabei für eine spezielle Technologie, die das Unternehmen OpenAI (die Gründer von ChatGPT) entwickelt hat. Die Abkürzung steht für Generative Pretrained Transformers.
Ein GPT ist somit eine spezielle Art von KI, wozu ja auch Predictive Maintenance und ähnliche Dinge gehören. Der Klassiker ist: Text-Input und Text-Output. Die gleiche Architektur funktioniert auch bei Bildern: Text-Input und Bild-Output. Außerdem kann ein GPT auch Code generieren und mittlerweile gibt es Forschungen zum Einsatz in Wettermodellen.
Doch was unterscheidet nun ein GPT von einem UnternehmensGPT?
Im Grunde heißt das, dass Unternehmen für ihre eigenen Anwendungsfälle ein GPT entwickeln. Dieses ist dann verknüpft mit den eigenen Daten bzw. der internen Wissensdatenbank. Sarah erzählt zum Beispiel von dm, wo dies mit der Tochter dm Tech umgesetzt wurde.
Doch warum nicht einfach ChatGPT mit den eigenen Daten füttern?
Hier kommen der Datenschutz und IT-Security dazwischen. Denn hochsensible Daten möchte man nicht mit ChatGPT in Verbindung bringen, zudem kann man bei dieser Lösung Daten nur sehr gezielt hochladen.
Eine eigene GPT-Variante löst diese Probleme. Dabei bedient man sich an den Sprachmodellen vom Markt und verbindet sie mit eigenen Daten.
Das ist zudem auch eine viel kostengünstigere Lösung, denn das Training eines komplett neu entwickelten Systems kostet mehrere 100 Millionen.
Sarah gibt noch ein paar Tipps zum Start mit einem eigenen GPT. Wichtig ist hierbei, sich zuerst Gedanken über die eigenen Use Cases zu machen. Dazu gehört auch die Datenvorbereitung, denn viele Unternehmen haben keine Single Source of Truth, die man hierfür benötigt.
Außerdem wichtig: Informiert Euch über den EU AI-Act, wenn Ihr ein eigenes GPT umsetzen wollt!
Zum LinkedIn-Profil von Sarah: https://www.linkedin.com/in/sarah-stemmler/
Zur Website von Synsugar: https://synsugar.com
Über das BayernGPT: https://synsugar.com/blog/freistaat-bayern-plant-bayerngpt
Über das Unternehmens-GPT von dm: https://open.spotify.com/episode/2fSn7aAwykXafucpwRAlNR?si=f46a586d1c1d45ce
Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/
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Unternehmen: We Are Era
Aufgaben: Leitung und Entwicklung eines Teams, das Social Media Daten überwacht, analysiert und interpretiert; Markt- und Wettbewerbsanalysen, Trackinganalysen und Dashboards erstellen, Influencer Markt im Auge behalten, Analysetools einführen und nutzen
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Wie verändert sich der Alltag durch die Selbstständigkeit? Welche Sorgen macht man sich (begründet oder unbegründet) vorher? Welche Vorteile hat die Selbstständigkeit und wie kommt man mit den Gedanken dazu klar, dass man damit vielleicht nicht den Kühlschrank füllen kann? Wieso ist Positionierung eine never-ending Story?
Darüber spricht Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst mit Sarah Stemmler.
Sarah hat 4 Jahre im Angestellten-Verhältnis gearbeitet und sich dann selbstständig gemacht – nun auch 4 Jahre. Doch wie ist sie überhaupt zu der Selbstständigkeit gekommen?
Sarah kommt aus einer Gründerfamilie und fand Unternehmertum immer schon spannend. Auch ihr Lebenspartner Sebastian ist selbstständig und langsam aber sicher kam Sarah auf den Geschmack. Ihre Gründung kam allerdings zu einem schlechten Zeitpunkt: Kurz vor Covid und dem Lockdown. Das war für Sarah ein holpriger Start, sie fühlte sich gefangen und zunächst mit Selbstmitleid erfüllt, nahm dann aber die Möglichkeit wahr, sich intensiver mit der Selbstständigkeit zu beschäftigen.
Dazu gehörte auch das digitale Vertriebsmarketing, was sie vorher nicht viel genutzt hatte. Doch Personal Branding ist viel wert und die Wirkung davon nicht zu unterschätzen.
Innerlich setzte sie sich die Grenze von einem Jahr und merkte dann: Das hat funktioniert! Sie wollte weitermachen, nicht wieder zurück in die Festanstellung. Und sie merkte, dass sie durch die Selbstständigkeit auch viel spannendere Themen und Projekte um sich herum hatte.
Nach 2 Jahren gründete sie dann gemeinsam mit ihrem Lebenspartner – eine Sache, die viele Menschen nicht unbedingt tun würden! Doch viele Gespräche und auch der Wunsch danach, nicht mehr als Einzelkämpfer unterwegs zu sein, sorgten dann für ein positives Bild.
Nun hat Sarah einen Sparringspartner und teilt sowohl die Freiheit als auch die Verantwortung gemeinsam mit Sebastian im Unternehmen synsugar, mit dem sie Unternehmen hilft, betriebliche Abläufe mit KI zu optimieren und die Produktivität im Unternehmen zu steigern.
Doch wie positioniert man sich als Freelancer oder auch Unternehmen?
Für Sarah ist es wichtig, zunächst einmal herauszufinden, was man selbst möchte. Denn wenn es keine klare Positionierung gibt, dann erhält man immer wieder Anfragen, die extrem divers sind und damit auch viel Zeit fressen.
Ihr Tipp ist es, optimistisch zu sein, denn wer sollte schon von einem Pessimisten kaufen wollen?
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Was sind die Grundpfeiler für GA4-Tracking? Und was ist eigentlich so besonders an Google Analytics 4, das Universal Analytics abgelöst hat?
Darum geht es in der neuen Folge von Datendurst! Tim Ebner, der Host der Show, spricht mit Vikash Sharma, einem strukturierten Digital Analyst mit dem Fokus auf GA4. Vikash hat früh Erfahrung in Großkonzernen, u.a. OTTO und T-Online gemacht. Jetzt ist er selbstständig mit dem Konzept Collect, Understand, Visualize.
Vikash wollte immer schon mit Zahlen, Daten und Fakten verstehen, was für Entscheidungen Menschen treffen. Aus dem Grund hat er Psychologie studiert, dann mehrere Stationen in Konzernen gemacht, wollte dann aber agiler werden und hat sich gleichzeitig mit seiner Auswanderung nach Asien selbstständig gemacht. Spannenderweise hat Vikash eine estländische Firma, was für ihn einige Vorteile bietet.
Durch die Betreuung großer Accounts in den Konzernen konnte er wertvolle Erfahrungswerte sammeln. Und deswegen erzählt er auch, wofür sein Konzept steht:
Collect bedeutet, erstmal Daten zu erheben, zu sammeln und datenschutzkonform zu machen. Hierzu gehört auch, herauszufinden, an welche Tools Daten in welcher Form gesendet werden. Auf der Basis kann man dann die Implementierung und damit das Tracking aufbauen.
Understand bedeutet, Daten in einen Kontext zu setzen und zu verstehen. Die Aussage „wir haben am Montag 10.000 Produkte verkauft“ ist nämlich wertlos, wenn man nicht den Kontext dazu hat, wie viele Produkte normalerweise an einem Montag verkauft werden und wie viele User einen Checkout gestartet, aber abgebrochen haben.
Visualize bezieht sich dann auf die Datenvisualisierung – aber zielgruppengerecht! Bei der Vorstellung von Daten neigt man oft dazu, ins absolute Detail zu gehen, doch vielleicht möchte die Zielgruppe genau diese Informationen gar nicht haben. Deswegen muss man sich immer fragen, wer der aktuelle Stakeholder ist, welche Informationen dieser benötigt und welches Informationsbedürfnis sie oder er hat.
Als Visualisierungstool empfiehlt er Python zum Austausch mit anderen Analysten, ansonsten aber auch Tableau, PowerBI oder Looker Studio.
Außerdem geht es um die Besonderheit von GA4 im Vergleich zu UA und wie die Migration stattfinden kann. Vikash empfiehlt immer, ein ordentliches Tracking-Konzept zu erstellen, bevor die Umsetzung mit Events erfolgt. Schließlich soll alles wartbar bleiben und die Fragen der Stakeholder sollen in vernünftige KPIs übersetzt werden.
Der Fokus sollte immer auf der gesamten Data-Wertschöpfungskette liegen!
Zum LinkedIn-Profil von Vikash: www.linkedin.com/in/vikash-analytics
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Wie macht man interessante Dashboards, die auch wirklich genutzt werden? Und was wollen Dashboard-User wirklich sehen?
Darüber diskutiert Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst. Zu Gast ist Evelyn Münster, die auf Data Visualisation und Storytelling spezialisiert ist.
Es geht um ein Thema, das eigentlich so einfach scheint und trotzdem so viele Probleme hervorruft: Gute Dashboards. Diese müssen nach Evelyn vor allem drei Dinge erfüllen: Klarheit, Interpretierbarkeit und Relevanz.
Für Evelyn war es immer schon ein Anliegen, Dinge zu visualisieren, die sie nicht sehen kann und dadurch zu erkennen, was Dinge für Auswirkungen haben. Das bezieht sie nicht nur auf ihren Körper, sondern auch auf Websites. Als sie anfing mit der Data Visualisation wurde das noch kaum gemacht. Sie startete also mit Dashboards im Onlinemarketing, erstellte ein Produkt – doch die Menschen nutzten dieses nicht. Denn Ästhetik reicht für ein gutes Dashboard nicht aus, ansonsten finden User die Dashboards zwar interessant – aber interessant ist die kleine Schwester von scheiße und bedeutet vor allem nicht relevant.
Wichtig ist zu erkennen, was hinter den Daten steht und wie der Kontext dazu aussieht – eigentlich wie Indizien in einem Kriminalroman.
Evelyn ist es wichtig, die persönlichen Präferenzen der User zu befriedigen. Deswegen mag sie es auch nicht, wenn generelle Aussagen getroffen werden, wie z.B. dass Pie Charts grundsätzlich schlecht sind. Sie bringt Beispiele, an welchen Stellen genau diese Charts eine gute Visualisierung sein können.
Der Kern eines guten Dashboards ist es, gute Datenfragen zu stellen. Evelyn bezeichnet das als Dark Art of Data Analytics. Die Kernaufgabe von Analytics Leaders ist es nicht, Dashboards zu bauen, sondern mit den Business Usern dazusitzen und herauszufinden, was ihre Fragen und Probleme sind. Dazu gibt sie den Vergleich zu Henry Ford, wenn dieser seine Kunden gefragt hätte, was sie gerne hätten, dann hätten sie sich schnellere Pferde gewünscht – das eigentliche Problem war aber, dass die Fortbewegung nicht schnell genug war.
Bei Data Visualisation geht es also darum, herauszufinden, wo die Probleme wirklich liegen – mit dem Ziel, Business Impact zu generieren. Evelyn gibt dazu auch ein paar Beispiele für gute Datenfragen.
Erst danach sollten Dashboards designed werden. Der Game Changer liegt also im guten alten Gespräch.
Zum Schluss hat Evelyn noch ein Geschenk für die Hörenden, und zwar einen kostenlosen Crashkurs vom Chartdoktor.
Zum LinkedIn-Profil von Evelyn: https://www.linkedin.com/in/evelynmuenster/
Zum Chartdoktor-Crashkurs: https://www.chartdoktor.com/chart-doktor-test
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Was macht Analysen im Streamingumfeld denn so besonders? Wie kriegt man Daten im Streamingumfeld analysebereit? Welche Analyseprodukte kommen dabei raus?
Darum geht es in der neuen Folge von Datendurst. Der Host Tim Ebner spricht mit Sascha Leweling, Head of Customer Analytics bei RTL+, dem Streamingdienst von RTL unter dem Konzern Bertelsmann.
Sascha war vorher bei Obi und hat im Marketingbereich promoviert – und aus dem Studium kennen sich die beiden Data-Liebhaber auch!
Sascha’s Ziel ist es, RTL+ zu enablen, datengetrieben zu arbeiten. Dabei beschäftigt er sich natürlich auch viel mit der Weiterentwicklung seines eigenen Teams.
Doch was macht Analysen im Streaming-Umfeld überhaupt so besonders?
Bei RTL+ gibt es verschiedenste Angebote, neben dem Reality-TV, für das die App besonders bekannt ist. Doch eigentlich sind alle Mediengattungen vertreten, von Hörbüchern über Podcasts, Musik und Magazine bis hin zu den bekannten Serien, aber auch Sport-Übertragungen.
Um die Frage zu beantworten, ist es für Sascha allerdings wichtig, nochmal genau zu erklären, was Analytics überhaupt bedeutet, denn das ist ein Begriff, der viel genutzt wird, vor allem als Synonym zu Reportings. Das ist allerdings nur ein Teil von Analytics, denn im Vordergrund steht, datengetriebene Insights zu generieren und Menschen zu enablen, mit diesen datengetrieben zu arbeiten. Jeder im Produkt soll die Daten selbst verstehen und damit arbeiten können, damit sich die Analytics-Teams noch tiefer in die Daten eingraben und noch tiefere Insights kreieren können.
Die Herausforderung bei den Streaming-Analytics besteht unter anderem in der riesigen Datenmenge, die erstellt wird und darin, dass diese Rohdaten ja zunächst aggregiert werden müssen. Um das zu erklären, tauchen Tim und Sascha tief in den „Maschinenraum“ ab und diskutieren die Messungen.
Die nächste Herausforderung ist dann die Zielgruppe. Diese sind bei RTL+ nämlich total unterschiedlich, was vor allem bei Accounts, die in einem Haushalt geshared werden, nochmal komplizierter wird.
Sascha listet dabei die Metriken und Dimensionen auf, die er am meisten betrachtet:
Wie viele Leute kommen rein und schließen ein Abo ab?Wofür sind diese Kunden reingekommen – was war der erste Stream?Wann gehen die Kunden raus und welche tun das? Was haben diese vorher getan?Wie kommt die Person zu RTL+ ?Wie sieht die Customer Discovery aus?Und natürlich der Customer Lifetime Value – da gehören aber viele andere Dinge zu, sodass dieser nicht so einfach zu berechnen ist.Sascha gibt den Tipp: Miss nicht alles, was du kannst, sondern alles, was du brauchst und achte dabei auch darauf, was deine Stakeholder brauchen. Hier benötigt man einen gesunden Pragmatismus, auch wenn das Analystenherz dabei blutet.
Übrigens:
Sascha sucht für sein Team bei RTL+ gerade einen Senior Data Analyst. Wichtig ist ihm dabei vor allem ein offenes Mindset und die Motivation, auch mal selbst loszulaufen – das ist sogar noch wichtiger als die technischen Skills auf dem Papier! Wenn Ihr Interesse habt, dann schaut mal hier: https://jobsearch.createyourowncareer.com/RTL/job/K%C3%B6ln-Senior-Data-Analyst-%28mwd%29-NW-50981/1061609701/
Zum LinkedIn-Profil von Sascha: https://www.linkedin.com/in/dr-sascha-leweling-410b6b7a/
Zur Website von RTL+: https://plus.rtl.de/
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„Social verändert sich jeden Tag, man muss aber am Ball bleiben.“ – das sagt Florian Litterst in der neuen Folge von Datendurst, in der er von Tim Ebner interviewt wird.
Florian war 11 Jahre im Konzern und hat sich dann 2016 selbstständig gemacht mit Social Ads. Mittlerweile führt er die Agentur Adsventure für Social- und Performance-Ads, hat 11 Mitarbeitende und über 30 Kunden. Dabei legt Florian den Fokus auf Social Ads und Neukundengewinnung, auf eCommerce und Direct-to-Consumer-Marken. Zu seinen Kunden gehören Digital Brands wie Everdrop, aber auch Established Brands.
Tim und Florian sprechen darüber, dass es wichtiger ist, als Beratung Mehrwert zu liefern, als das Wissen bei sich zu behalten und Gate-Keeping zu betreiben.
Der Kern der Folge ist aber, wie sich Social Media Daten in den letzten 3 Jahren verändert haben, unter anderem durch das iOs-Update und den datenschutzfreundlicheren Umgang von Apple. Der Algorithmus ist Content-getriebener geworden.
Tim macht das an einem Beispiel fest, dass sich durch die ganze Folge zieht: Katzen-Yoga!
Wenn Du auf Video-Views, Reichweiten oder Impressionen gehst, dann macht es weiterhin Sinn, das Targeting granular zu definieren. Ansonsten ist es sinnvoll, auf die KI-getriebene Optimierung der Plattform zu gehen. Die beiden diskutieren auch über Core-Audiences und darüber, wie Reichweitenkampagnen gut funktionieren. Das Creative sucht sich seinen Weg und ist damit auch „the new targeting“. Florian erklärt das anhand vom TikTok-Algorithmus – auch hier wird das Video an eine Kohorte ausgespielt, ist diese interessiert und reagiert gut, dann kommt die nächste Kohorte dazu. Sein Mantra: Strategie ist wichtiger als die Botschaft, die ist wichtiger als die Anzeigengestaltung und das ist wichtiger als das technische Setup.
Dann geht es noch um die Daten, die Facebook sammelt und warum gerade so ein starker Push in Richtung Meta stattfindet. Dabei werden in die Algorithmen Daten zur Nutzung, der Verbindung zu Unternehmen und Freunden, Gruppen und dem Verhalten eingebunden. Das Datenprofil wird dadurch immer tiefer angereichert und es geht nicht nur um das Verhalten auf den Plattformen selbst, sondern auch die Inhalte von Websites, die man sich anschaut.
Zum Schluss gibt es noch eine moralisch-ethische Diskussion darum, wie wichtig es ist, die Privatsphäre der User zu schützen und auch um das Erkennen von Anomalien der Kampagnen-Performance.
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Warum ist datengetriebene oder auch dateninspirierte Kreation so schwierig? Darüber diskutiert Tim Ebner in dieser neuen Folge von Datendurst mit Stephanie Verch. Die hat schon 2013 das erste Mal Social Media und Daten verknüpft, als das noch gar nicht so dominant und vertreten war. Das gemeinsame Verständnis füreinander fehlte schon damals – aber da kommen die beiden im weiteren Verlauf der Folge zu.
Stephanie ist mittlerweile selbstständig als Unternehmensberaterin mit dem Fokus auf digitale Transformation und Kommunikation. Sie unterstützt Unternehmen dabei, Strategien zu erstellen und diese operativ umzusetzen.
Eins ihrer Ziele ist es, den Kreativabteilungen dabei zu helfen, virale Themen datenbasiert aufzuspüren. Und genau das, das Vorantreiben der datenbasierten Transformation, ist manchmal wie eine heiße Kartoffel, die keiner fangen will. Die Frage ist nur, wie man diese Kartoffel auf eine angenehme Temperatur bringt, sodass man sie nicht nur fangen, sondern auch essen will. Denn es gibt viele Teams, die mit Daten gerne wenig zu tun haben möchten, für die Daten eine neue, fast unlösbare Aufgabe darstellen, oder die sogar schummeln. Das liegt laut Stephanie an drei Dingen: Am Ego, weil man von den eigenen Dingen so überzeugt ist, obwohl die nicht datenvalidiert sind, an Angst, dass man mit der eigenen Inkompetenz konfrontiert wird und Kritik dafür erntet, dass man nicht so viel über Daten weiß und an Unsicherheit beim Umgang mit Daten und Dashboards.
Doch oft liegen die Probleme noch tiefer: Stephanie mag es gerne, wenn es Hierarchien gibt, in denen Strategien klar vorgegeben werden. Zudem fehlt oft der politische Groundwork, die Daten sind unsauber und es besteht viel Ungeduld bei denen, die nicht so viel Expertise haben. Auch der ROI ist oft nicht direkt erkennbar, denn der Aufbau von einem Data-Team ist kostenintensiv und hat nicht direkt Impact auf den Umsatz.
Dann kommt noch der Ausdruck „Innovationstheater“ in das Gespräch, das bedeutet, dass z.B. Data in der Kommunikation stark ausgeschlachtet wird und dahinter ist heiße Luft. Das ist ähnlich wie hohe Fluktuationen, die resultieren auch manchmal daraus, dass Unternehmen behaupten, etwas zu sein, was sie nicht sind.
Doch wie kann man Kreativen nun mit Daten helfen?
Tolle Kampagnen werden durch Daten nur besser und auch abgesicherter und weniger umstößlich. Ein Tipp der beiden ist, die bestehenden Prozesse aufzumalen und dann zu schauen, wie man die einzelnen Schritte mit Daten besser und messbarer machen kann. Hierbei helfen auch fachübergreifenden Meetings, bei denen die Traum-Prozesse skizziert werden. So können alle an einem Tisch sitzen und Strukturen und Schnittstellen aufgebaut werden.
Stephanie gibt zudem noch ein paar Tipps zum Kampagnenprozess mithilfe von Daten, wobei sie betont, wie wichtig es ist, die bestehenden Thesen zu verifizieren und erst Routen aufzubauen, wenn Daten eingebunden wurden.
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00:00:00 Intro in die Folge
00:01:08 Stellenmarkt für Data & Analytics
00:03:31 Vorstellung Steffi
00:07:00 Daten machen Angst und sind schlecht fassbar
00:10:21 Data ist ein Invest
00:12:33 Schummeln bei Data
00:17:48 Kommunikation und Kultur verbessern
00:20:49 Innovationstheater
00:22:24 Kreative für Daten motivieren
00:29:01 Zeit für Daten muss da sein
00:31:29 Strukturen aufbrechen
00:35:02 Prozesse für Data
00:40:52 Die perfekten Data-People
00:45:53 Learnings sind am wichtigsten
00:47:39 Schritte von...
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Endlich gründen und: Ist Datendurst gestorben? | Tipps zur Gründung von Tim Ebner
Es ist einige Zeit seit der letzten Folge von Datendurst vergangen. Tim Ebner ist aber nicht eingeschlafen und Datendurst ist auch nicht gestorben. Doch es ist viel passiert im Leben von Tim. In dieser neuen Episode von Datendurst erzählt er, was.
Denn Tim hat leider seinen Job bei Territory im letzten Jahr verloren. Es gab viele Nebenschauplätze und er konnte sich nicht mehr auf das konzentrieren, was er dort aufbauen wollte.
Schon lange spielte er mit dem Gedanken, sich selbstständig zu machen, doch irgendwie stand ihm immer im Weg, dass er sich nicht traute. Und es war auch irgendwie immer eine neue Festanstellung in greifbarer Nähe.
Doch nun ist es soweit: Datendurst gibt es nun auch als Data-Beratung!
Die Gründung hat Tim allerdings viel Energie gekostet und er erzählt, was zu einer Gründung alles dazu gehört. Das waren nicht nur Mindset-Themen wie die Frage: Bin ich eigentlich zu alt zum Gründen? Was passiert, wenn das Geld nicht direkt reinkommt und er die gemeinsame Wohnung mit seiner Freundin nicht halten kann?
Tim baute sich aber das Umfeld, das er zur Gründung brauchte, von Beratern bis hin zu guten Freunden, die ihn unterstützten.
Er gibt Tipps zu Büchern und Podcastfolgen, die ihm geholfen haben, seine Blockaden zur Gründung zu lösen. Sein Tipp: Du kannst nicht kontrollieren, was Du fühlst, aber Du kannst kontrollieren, was Du machst.
Los ging es also mit dem Portfolio-Aufbau, unter anderem mit Hilfe des Gründungscoachings der Agentur für Arbeit. Auch ein Gründerzuschuss half ihm, die nötige Sicherheit zu fühlen. Dafür schrieb Tim übrigens einen 200 Seiten-langen Business Plan!
Und als er dann auf LinkedIn seinem Netzwerk offenbarte, dass er nun selbstständig ist, kamen auch direkt die ersten Kunden rein. Auch der Podcast sorgte für einen Kunden. Dazu hielt Tim Webinare, u.a. bei der OMR Education.
Doch Tim spricht auch über die „Papiertiger“-Themen, wie z.B. die Wahl einer richtigen Versicherung. Als Gründer sollte man sich mit Arbeitslosenversicherung, Betriebshaftpflichtversicherung, Vermögensschadenhaftpflicht, Gewerberechtschutz und Forderungsausfallversicherung beschäftigen. Auch die Kontoeröffnung war ein schwieriges Thema. Und schließlich entschied sich Tim auch dazu, die Marke Datendurst anzumelden und erklärt dabei den Unterschied zwischen einer Wort-Marke und einer Wort-Bild-Marke.
Sein administrativer Endgegner war schließlich das Finden einer Steuerkanzlei – ja, Steuerberater sind zurzeit extrem überladen und man muss hoffen, einen freien Platz zu bekommen!
Und auch der Podcast wird nun wieder belebt und Ihr könnt Euch monatlich auf neue Folgen freuen, für die Tim nun auch mit einer Agentur zusammenarbeitet.
Disclaimer: Diese Folge ist keine Rechts- oder Gründungsberatung, Tim teilt einfach nur seine Erfahrungen!
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Moin Miteinander 😁 Philipp ist zu Gast. Wir sprechen über das Knaller Datenschutz-Urteil gegen die Telekom zu Google Analytics (Achtung: Clickbait 😂).
Darf man Google Analytics und Marketing Pixel jetzt in Deutschland noch nutzen? Welche Fragen solltet Ihr Eurem Datenschutz jetzt stellen?Worum ging es bei der Klage eigentlich im Detail?Mit welchen Klagepunkten hatte der Verbraucherschutz NRW Erfolg? Mit welchen nicht?Wie geht es mit dem Verfahren jetzt weiter, wo das Urteil noch nicht rechtskräftig ist?Hilft es, wenn wir Cookie Banner einfach nur anders zu designen?Welche Flanken sind bei der Telekom noch offen?Welche Lösungen können Google Analytics und Marketing Pixel ablösen?
Dabei besprechen wir die Fragen:Links:
Stellenmarkt - Security Data Analyst bei der Telekom: https://telekom.jobs/karriere/jobs/de/211403/Security-Data-Analyst-%28m%7Cw%7Cd%29/Bonn.html Philipp auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/philipploringhoven/Peter Hense auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/peter-hense-%F0%9F%87%BA%F0%9F%87%A6-19861318/Verbraucherzentrale NRW - Bericht zum Urteil: https://www.verbraucherzentrale.nrw/pressemeldungen/presse-nrw/telekom-darf-keine-personenbezogenen-daten-an-googleserver-in-die-usa-uebermitteln-83968Basic Thinking - Bericht zum Urteil: https://www.basicthinking.de/blog/2023/05/10/telekom-personen-daten-google-usa/LG Köln - Das Urteil im Volltext: https://www.verbraucherzentrale.nrw/sites/default/files/2023-05/lg_koln_vom_23-03-2023_33_o_376_22_geschwaerzt.pdfWikipedia - Gerichtsorganisation in Deutschland: https://de.wikipedia.org/wiki/Gerichtsorganisation_in_Deutschland#Haftungsfalle Datenschutz – Muss ich als Mitarbeiter für Datenschutzverstöße haften? https://haerting.de/wissen/haftungsfalle-datenschutz-muss-ich-als-mitarbeiter-fuer-datenschutzverstoesse-haften/Matomo: https://matomo.org/Mapp: https://mapp.com/Piwik Pro Tag Manager: https://piwikpro.de/tag-manager/Daten und Sicherheit in Google Rechenzentren: https://www.google.com/about/datacenters/data-security/Zum Abschluss ein kleines Sorry und eine Erklärung zur längeren Funkstille: Ich bereite gerade etwas vor... Deshalb mache ich gerade ganz nicht so viele Folgen. Aber: Ich gelobe Besserung und sobald die Sache spruchreif ist, sage ich natürlich Bescheid. Ihr könnt natürlich in der Zwischenzeit raten... Woran glaubt Ihr arbeite ich im Hintergrund? 😬
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Sooo, Zack Zack! Ab gehts mit der nächsten Folge hier! Wird ja allerhöchste Eisenbahn, einen Monat Funkstille... Sorry!
Wie läuft das bei Zooplus? Was sind die Herausforderungen aus Data & Analytics Sicht? Wie macht man Influencer zu anderen Performance Kanälen vergleichbarWelche Daten sind in welchen Netzwerk verfügbar? Welche sind in bestimmten Netzwerken nicht verfügbar? Was ist das Problem mit Daten, die Influencer manuell teilen?
Sarah und ich sprechen darüber, wie man Influencer Kampagnen mit Daten besser planen, durchführen und optimieren kann.Ganz nebenbei sprechen wir noch über viele kostenfreie und kostenpflichtige Influencer Analytics Tools und was sie können, nämlich: Sideqik, Iroin, Kolsquare, Woomio, Infludata, Storyclash, Nindo, Hypeauditor und das gute alte Talkwalker ;)
Links:
Stellenmarkt: Business Intelligence Consultant / Data Scientist (m/w/d) bei der Lufthansa in Frankfurt - https://www.linkedin.com/jobs/view/3497334162/?alternateChannel=search&refId=1NHaB5CdmIbMa1EfwJ3%2FMA%3D%3D&trackingId=2JnmFB6ppJCoY0WgZ8X4KQ%3D%3D&trk=d_flagship3_search_srp_jobs Zooplus: https://www.zooplus.de/Jobs bei Zooplus: https://careers.zooplus.com/?utm-source=utm_source_teaser&analytics-id=qp85kbzn8noe-1aQ5KaTeQzoLFRPkjP1emgSarah auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sarah-sunderbrink/Tools: Sideqik, Iroin, Kolsquare, Woomio, Infludata, Storyclash, Nindo, Hypeauditor, Talkwalker
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Moiiiiiin aus Kiel und Düsseldorf! Jakob und ich sprechen darüber, was TikTok als Performance Kanal so speziell macht, und welche typischen Fehler bei Werbeanzeigen immer wieder passieren. Dazu gibt es noch Tipps vom Profi, wie man einen Account Audit auf TikTok macht, welche technischen Sachen die KPIs verhageln können und welche aktuelle organische Kampagne Jakob richtig gut fand. Kleiner Spoiler: Es ist eine Recruiting-Kampagne von einem Garten-Landschaftsbauunternehmens.
Stellenmarkt: Junior Analyst (m/w/d) Nintendo in Frankfurt - https://www.nintendo.de/jobportal/pages/de_DE/corporate/career/job_offers/_junior_analyst.jspJakobs Agentur: https://jakobstrehlow.de/Jakob auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jakobstrehlow/Jakobs Lieblingskampagne auf TikTok: https://www.tiktok.com/discover/7-vs-wild-gartenbauJakobs Lieblingskampagne auf YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=3D5t9SPWP8o
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Also wenn die Tagesschau darüber spricht, dann machen wir das auch: Die Rede ist von ChatGPT. Matthias Göbel und ich quatschen darüber, was ChatGPT eigentlich ist, wer dahinter steckt, was man damit machen kann, wie es unter der Haube funktioniert, was man machen muss um loszulegen und darüber, was die Vor- und Nachteile sind. Denn insbesondere wenn man Geschäftsideen oder andere sensitive Daten teilt, ist die Lage bei aller Experimentierfreude noch etwas unsicher.
Stellenmarkt: Leiter:in AI Factory (w/m/d) bei der Deutschen Bahn in Berlin - https://db.jobs/de-de/Suche/Leiter-in-AI-Factory-w-m-d-OFK-2-10066236Stellenmarkt: Claudia Pohlink - https://www.linkedin.com/in/claudia-pohlink/Nagra: https://nagra.ch/AllSocial Marketing Conference: https://allsocialconference.de/Matthias auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/matthiasg%C3%B6bel/Matthias Linkliste mit seinen Social Kontaktdaten, Hands On Anleitungen zu ChatGPT, dem empfohlenen Podcast Editing Tool Descript und Bildgenerierung mit AI: https://buttoned-calendula-ad7.notion.site/ChatGPT-Hands-on-b4588eb499074eeabf5ea90da1e50e54
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Jetzt wird’s komplex: Sarah Sunderbrink von Zooplus erzählt uns etwas über Social Media Reporting im internationalen Kontext. Wie läuft das bei Zooplus? Was wäre ein ideales Reporting? Wie sieht die Realität aus? Warum ist es manchmal so schwer? Wie kann man das lösen? All diese Fragen klären wir - nach einem ganz schön persönlichen Einstieg - in einem sehr spaßigen Gespräch. Hört rein :)
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Stellenmarkt: (Senior) Marketing Manager "Marketing Data und Analytics" (m/w/d) bei Penguin Random House Verlagsgruppe - https://jobsearch.createyourowncareer.com/PRH_DEU/job/M%C3%BCnchen-%28Senior%29-Marketing-Manager-Marketing-Data-and-Analytics-%28mwd%29-BY-81673/884881201/Stellenmarkt: Sarah Söhlemann - https://www.linkedin.com/in/sarahsoehlemann/ Zooplus: https://www.zooplus.de/OMR: #OMR22 Masterclass: Krisenmonitoring und -management mit Talkwalker | Bsp.: Too Good To Go & Zooplus - https://www.youtube.com/watch?v=nS_8x5_8NjABlogpost: How to Survive Corporate Politics as a Data Scientist / Ben Rogojan - https://betterprogramming.pub/how-to-survive-corporate-politics-as-a-data-scientist-ba914fac2471Blogpost: The most difficult thing in data science: politics - Alan Marazzi: https://www.linkedin.com/pulse/most-difficult-thing-data-science-politics-alan-marazzi/Kleine Triggerwarnung: Am Anfang sprechen wir auch über Sarahs Nebenjob als Freie Rednerin, der auch liebevolle Reden auf Beerdigungen umfasst.
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Noch keine guten Vorsätze? Ich weiß, ich nerve. Aber: Starte doch einfach Deinen eigenen Podcast! In dieser Folge erzähle ich, wie ich zum podcasten gekommen bin, welche Learnings ich in Sachen Qualität und Vorbereitung ich früh machen musste, empfehle Dir tonnenweise nützliche Blogartikel, Tutorials und Testberichte und stelle Dir mein "Podcast MVP" (minimum viable Product aka schlankes Produkt) im Sinne von Ausrüstung, Artwork, Software und Redaktionsplanung/Gäste vor.
Stellenmarkt: Senior Data Analytics & Controlling Manager Social Commerce bei Douglas: https://www.behindbeauty.de/jobs/Senior_Data_Analytics_%26_Controlling_Manager_%E2%80%93_Social_Commerce_%28f%2Fm%2Fd%29/&utm_campaign=Datendurst_Podcast Yassin Hamdaoui von Douglas im New Commerce Podcast: https://new-commerce.podigee.io/41-douglas-yassin-hamdaoui Jason Modemann, Host des New Commerce PodcastsPodcasts: https://www.linkedin.com/in/social-media-experte/Podcast Folge mit Jonas Rashedi: Verlieren wir uns zu sehr in Web Analytics? https://mydata.podigee.io/17-tim-ebner-jonas-rashedi-web-analyticsPodcast Folge mit Philipp von Loringhoven: Was hat Datenschutz mit Nachhaltigkeit zu tun? https://dataengage.podigee.io/38-fingerprinting-personliche-daten-was-wird-uber-uns-gesammelt-mit-tim-ebner Podcast Folge mit Philipp von Loringhoven: Innovation mit Daten https://dataengage.podigee.io/53-innovation-wie-wird-man-mit-und-durch-daten-besser Mikrofon Test: Rode Podcaster: https://www.mikrofon-test-podcast.de/rode-podcaster-mikrofon-test/ [Anzeige] Riverside Podcast Aufzeichnungs-Software: https://riverside.fm/Buzzsprout Tutorial: How to start a Podcast: https://www.buzzsprout.com/blog/how-to-start-a-podcast##podcast-equipment Riverside Tutorial: How to Edit a Podcast: https://www.youtube.com/watch?v=pUwVGWWKcHc&list=PLiFNLuoG5DuXzOwpI4qCxM6eO5fnjXo-kJennifer Marie: How to Transcribe Audio to Text for Free https://www.youtube.com/watch?v=sLlI6WdUsXE&list=PLiFNLuoG5DuXzOwpI4qCxM6eO5fnjXo-k&index=2 [Anzeige] USB C auf USB B Kabel bei Amazon https://amzn.to/3vsj2UQLuis Binder vom Podcast "Marketing im Kopf": https://www.linkedin.com/in/luisbinder?miniProfileUrn=urn%3Ali%3Afs_miniProfile%3AACoAAC3NVmA
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Jonas Rashedi - aus meiner Sicht "der" Data & Analytics Podcaster der letzten zwei Jahre - gibt sich die Ehre mein erster Gast zu sein. Zuletzt hat er als Head of Data bei Douglas gearbeitet, jetzt ist er Chief Data Officer bei FUNKE und Gründer der Agentur The Data GmbH.
119 Folgen mit über 100 verschiedenen Gästenein Takeover durch die OMR unddie Marke “BETTER THAN YOURS”.
Jonas hat seinen Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS in den letzten zwei Jahren zu außerordentlichem Erfolg geführt.
Zu Buche schlagen:Jonas hat für 2023 sogar zwei Spin Offs für seinen Podcast geplant: My Marketing is better than yours und My AdTech is better than yours.
Hat Jonas eigentlich von Anfang an gedacht, dass er so erfolgreich sein könnte? Was war die beste Entscheidung zu seinem Podcast?Welche Fuckups hat es in der kurzen Zeit schon gegeben?
In dieser Folge geht Jonas darauf ein, was die Ziele seines Podcast sind, ob diese sich über die Zeit verändert haben und welche Rolle ein Podcast in einer Customer Journey haben könnte.
Besonders spannend:
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Hört Euch die Folge an und findet es heraus.
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- Sebastian Bierbaum auf LinkedIn
- Jonas Rashedi auf LinkedIn
Interview:
- MY DATA IS BETTER THAN YOURS
- OMR Report: Data Driven Marketing – Strategy GuideVorschläge/Bewerbung für neue Gäste:
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Nichts ist schlimmer als kundenunfreundliche Customer Journeys. Brüche zwischen Kanälen, ungehörtes Feedback oder der mangelnde Blick über den Tellerrand tun einfach weh. Deshalb gibt es jetzt Datendurst. Ein Podcast, in dem wir lernen, solche Schwachstellen in der Customer Journey aufzuspüren, mit Daten analysierbar machen und ganz gezielt zu optimieren. Viel Spaß beim Zuhören!
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