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/)

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/](https://www.linkedin.com/in/burkhardtgasber/)

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/)

“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/](https://www.linkedin.com/in/hannes-krause-rabaux-media/)

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/)

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/](https://www.linkedin.com/in/marcojenzer/)

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/)

"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/](https://www.linkedin.com/in/lenadierolf/)

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/)

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/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/)

Unsere Website findest du hier:
[https://analyticsfreaks.com/](https://analyticsfreaks.com/)

Ich freue mich immer über Anmerkungen, Fragen oder einfach deine Gedanken zum Podcast!

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/](https://analyticsfreaks.com/) oder über Linkedin 👉 [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/)

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/](https://analyticsfreaks.com/) oder über Linkedin 👉 [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/)

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/](https://analyticsfreaks.com/) oder über Linkedin 👉 [https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/](https://www.linkedin.com/in/mlmatysik/)