
MY DATA IS BETTER THAN YOURS
In unserer digitalen Welt gibt es einen speziellen Faktor, der über Erfolg und Misserfolg entscheidet: Daten.
Jonas Rashedi spricht in seinem Podcast jeden Freitag mit verschiedenen Gäst:innen aus dem Data-Bereich: Scientists, Analysten, Architekten, QA Engineers, Business Stakeholders, Product Managers, aber auch mit spannenden Menschen aus anderen Bereichen, die Schnittstellen zu Daten haben und diese für ihr Business nutzen.
Ob Start-up, Konzern oder Mittelstand: In diesem Podcast warten auf Euch spannende Gespräche, Austausch und Learnings über Daten, Leadership, Unternehmenskultur und Unternehmensorganisation.
Jonas Rashedi selbst, ist als Data & Digital Advisor to C-Level unterwegs und das mit einem Erfahrungsschatz von über 16 Jahren Data. Aktuell berät er FALKE in den Bereichen Data Innovation & Digital Ecosystems. Lange Zeit war er Chief Data Officer bei der FUNKE Mediengruppe und zuvor Director Data Intelligence & Technologies bei Douglas. Zudem ist er Gründer von Rashedi Consulting, einer Agentur für Online-Marketing.
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May 6, 2024 • 35min
Daten in Autos, Familienkonstellationen, Rampensau, Angeltouren, Fonts – mit Tim x Jonas
Für Tim Wiegels ist es nachts, für Jonas Rashedi ist es früh morgens – aber Jonas fährt bald mal wieder zu FALKE, die er nun 3 Tage in der Woche beraten darf. Die Herausforderung bei verschiedenen Kunden? Die Kalendersynchronisierung! Bei Google ist das nicht so das Problem, bei Outlook allerdings schon.
Was schöner ist als dieses Thema sind allerdings Sonntagsrituale, die Jonas vor allem deswegen liebt, weil da mehrere Generationen zusammenkommen: Seine Oma, seine Mama, er und seine Tochter. Sein neuer Trick: Nicht mehr selbst essen bestellen, sondern einfach die Reste von Frau und Kind essen.
Und er hat eine gute Tat getan, denn er hat einer Frau Starthilfe mit dem Auto gegeben! Das bringt die beiden dazu, über eine Diskussion in die Komplexität von Autos zu gehen – früher konnte man da wirklich viel mehr selbst schrauben.
Was aber super spannend ist: Die Daten in Autos! Denn da gibt es mittlerweile richtig viele Sensoren und tolle Features.
Eigentlich geht es in der Folge aber um Vorträge und darum, wie es ist, auf der Bühne zu stehen. Was die beiden Data-Nerds besonders daran schätzen ist der Austausch.
Jonas erzählt von seiner Zeit bei Douglas, schon dort durfte er viele Deep Dives auf die Bühne bringen und das Thema komprimiert vorstellen – besonders cool war dann aber der Austausch danach.
Tim sieht sich selbst als totale Rampensau, er hat schon in der Schule und in der Uni gerne Vorträge gehalten und durfte dann auch während der Doktoranden-Zeit viel auf Konferenzen fahren. Er mag es, zu debattieren und zu diskutieren und deswegen findet er vor allem Panels super interessant. Auch Moderation mögen die beiden, da ist allerdings weniger Austausch möglich. Und Keynotes sind natürlich der größte Ritterschlag. Jonas will sich da immer weiterentwickeln, auch beim Thema Auftreten, Gestik und Mimik.
Ein großer Erfahrungsschatz und auch Anekdoten helfen dann dabei, eine Keynote besonders gut zu machen, denn die machen den Vortrag authentischer und gehaltvoller.
Und dann geht es noch um den Videokurs von Jonas, bei dem auch Tim mitmacht – auch hier soll es um Austausch und Interaktivität gehen!
Und zum Schluss gibt es noch die lustigsten Geschichten, die bei Vorträgen so passiert sind – unter anderem geht es dabei um die Reeperbahn!
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00:00:00 Intro in die Folge
00:00:59 Kalendersynchronisierung
00:03:20 Sonntags-Rituale
00:05:08 Autos sind nicht so einfach
00:10:02 Auf der Bühne stehen
00:15:14 Erfahrungsschatz rüberbringen
00:18:09 Lieblings-Vorträge
00:21:18 Videokurs
00:25:34 Digital Service Act
00:26:53 Die lustigste Vortrags-Geschichte
00:32:02 Guilty Pleasure beim Fernsehen

May 2, 2024 • 39min
CDP als Versicherung mit schlauen Use Cases einsetzen – Patrick H., CSS Versicherung
Warum braucht man ein Canvas für eine Customer Data Platform? Ist die für Versicherungen überhaupt sinnvoll? Und welche Stakeholder braucht man dafür?
Darüber spricht Host Jonas Rashedi in dieser Folge mit Patrick Hegnauer, der bei der CSS arbeitet, einer der größten Krankenversicherungen in der Schweiz. Deren Vision ist es, die Kunden nicht nur zu versichern, sondern als Partner für sie da zu sein und damit mehr zu bieten als nur ein Versicherungsprodukt. Dafür arbeitet er als Fachspezialist Digital Analyst und seit 2,5 Jahren auch als Marketing Data Architect für die Customer Data Platform.
Die Herausforderungen waren klassische, denn die CSS wollte herausfinden, wo der Kunde genau ist und wie man ihn identifizieren kann, somit auch die Blindspots in der Customer Journey herausfinden. Der Fokus war somit auf der Marketing Automation.
Die Idee dafür kam sowohl von extern als auch intern auf. Ein Grund war auch, dass es in der Schweiz zwar nicht die DSGVO gibt, aber ein neues, revidiertes Datenschutzgesetz auf den Markt kommt. Der Datenschutz war ein Pain Point für die IT, die von der CDP nur profitieren konnte. Wichtig für Patrick war es, diesen Case für alle Stakeholder aufzubauen und denen zu zeigen, wie die neue Lösung der Customer Data Platform unterstützen kann.
Die CSS startete dann mit dem Beschaffungsprozess und gab dazu auch eine Master-Studie in Auftrag, um zusätzliche Evaluation zu erreichen. Dazu gab es eine objektive Einschätzung des Tech-Stacks durch eine Agentur, um die Maturity einzuschätzen – das Ziel war ein Outside-in-Blick.
Das Team hatte bereits 3 Use Cases zur schnellen Umsetzung im Kopf, diese wurden dann einzeln berechnet, um schnell vorweisen zu können, wie viel Ertrag erwartet werden konnte.
Das Ziel war, so MVP-mäßig wie möglich zu arbeiten. Die ersten Use Cases sollten Kernfunktionen abdecken, um daraus zu lernen und dann komplexere Use Cases umsetzen zu können. Das sollte auch dem Management zeigen: Wir können mit der CDP großen Wert generieren.
Patricks Tipps an alle Zuhörenden:
Du brauchst ein Executive Sponsorship. Auch Patrick hatte Unterstützung aus dem Middle Management.
Die wichtigsten Stakeholder im Projekt müssen abgeholt werden.
Such Dir Sparringspartner auf Anbieterseite, um fachlich diskutieren zu können.
Schaff Awareness für die neuen Produkte im Unternehmen.
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Zur Webseite von CSS: https://www.css.ch/de
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Apr 25, 2024 • 42min
Wie und warum implementiert man eine Customer Data Platform? – mit Marco Z., Tamaris
Braucht man vor einer CDP überhaupt eine BI-Lösung? Welche Schritte macht man, um eine Customer Data Platform zu implementieren? Und muss man groß starten, oder kann man auch klein anfangen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi diesmal Marco Ziemski zu Gast hat.
Marco ist Head of eCommerce Sales/Buying & CRM bei Tamaris, die zur Wortmann Fashion Retail GmbH gehören. Die beiden Data-Nerds kennen sich von einem Event, dort hatten sie einen intensiven Schlagabtausch auf einer Stage.
Marco erzählt, was vorhanden war, als er bei Tamaris gestartet hat. Das Unternehmen ist sehr Wholesale-getrieben, doch die verschiedenen Linien entwickeln sich natürlich unterschiedlich. 2020 wurde der eCommerce viel größer.
Eine Data Analytics-Plattform gab es damals noch nicht und somit auch keinen 360 Grad holistischen Blick. Somit wurde ein BI-Stack auf die Beine gestellt, das eine starke Eigendynamik einnahm – plötzlich konnten sich schließlich alle Mitarbeitenden selbst an den Daten bedienen!
Doch schnell wurde klar: Reichen tut das noch nicht. Es gab immer noch Fragen, die durch das Stack nicht beantwortet werden konnten. Transparenz war aber das Ziel.
Auch wenn die Datenqualität nicht angezweifelt werden musste, entstanden die ersten Ideen für Use Cases für die Einführung einer Customer Data Platform.
Das Hauptziel: Die Loyalty der Kunden steigern! Tamaris brauchte also etwas, womit sie segmentieren konnte. Die CDP war der naheliegende gesamtheitliche Ansatz.
Marco erzählt von der Einführung und auch davon, welche Cases mit der CDP nun umgesetzt werden können, unter anderem Pricing und die Senkung der Rabattquoten.
Insgesamt ist Preisstabilität ein wichtiges Thema für das Unternehmen. Somit leitet Marco Maßnahmen ab, um nachhaltig den Markt zu stärken.
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:39 Vorstellung Marco Ziemski
00:02:54 Reise im eCommerce
00:06:03 Prozess zur CDP
00:09:53 Transparenz
00:13:18 Bedingung für die CDP
00:14:30 Segmentierung
00:17:08 Use Cases für die CDP
00:23:04 Personalisierung als Ziel
00:25:04 Einfache Use Cases
00:27:59 Wann lohnt sich eine CDP?
00:32:17 Task Force Data Quality
00:33:40 Pricing
00:38:26 Sport-Daten
00:40:19 Marco’s Data-Game

Apr 22, 2024 • 34min
Machine Learning vs. KI, Doktorarbeit, UV-Index, Z1, Imitation, Automatisierungen – mit Tim und Jonas
Tim sitzt in einem kurzärmeligen Hawaiihemd auf einer Finca in Mallorca, der Wind bläst durch seine Haare, im Hintergrund sind Palmen. Tim ist also auf Vacation.
Er war natürlich auch schon im Megapark und hat dazu ein Bild mit Bierbart auf LinkedIn gepostet – auch wenn jetzt jeder sagen würde, dass sowas auf LinkedIn nix zu suchen hat. Aber er hat 3 Follower verloren und 20 gewonnen – ein Erfolg auf ganzer Linie!
Übrigens haben der Bierkönig und der Megapark beide LinkedIn-Profile, allerdings sind die nicht gepflegt.
Um Daten geht’s auch bei der nächsten Urlaubsgeschichte, Tim beobachtet nämlich seit neuestem den UV-Index, der kleine Data-Nerd!
Eigentlich geht es in der neuen Spezial-Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS von Jonas Rashedi und Tim Wiegels aber um den Unterschied zwischen Machine Learning und Künstlicher Intelligenz.
Machine Learning ist, wenn Du aus Daten etwas lernst und ein automatisiertes Modell darauf legst, das den Vorgang immer wieder wiederholt. Das gibt es supervised und unsupervised.
Außerdem gibt es noch Regression und Clustering.
Jonas bringt eine Definition zur Künstlichen Intelligenz, das ist die Idee einer Maschine, welche die menschliche Intelligenz imitiert. Machine Learning ist, einer Maschine beizubringen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen und präzise Ergebnisse durch die Identifikation von Mustern zu erreichen.
Die KI soll also Dinge ausführen können.
Die Frage ist aber immer: Was willst Du mit Künstlicher Intelligenz überhaupt machen? Willst Du Dinge automatisieren und schneller machen oder willst Du etwas Neues schaffen?
Dann steigen die beiden noch in die Historie von KI ein, und wie immer bei Innovationen hat alles angefangen bei verrückten Ideen, in diesem speziellen Fall mit dem Z1 von Konrad Zuse in 1939.
Tim bringt auch Beispiele für Machine Learning-Projekte, die er selbst umgesetzt hat.
Wenn Ihr übrigens Lust habt, mal eine Woche mit Tim und Jonas zu verbringen, eine richtige Data-Woche also, dann meldet Euch bei den beiden!
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00:00:00 Mallorca und der Megapark
00:03:49 Das Internet und Reisen
00:05:40 Data-Feste
00:07:28 KI und Machine Learning
00:08:03 Was ist Machine Learning
00:10:34 Unterschied Deep Learning und Machine Learning
00:12:09 Was ist künstliche Intelligenz
00:14:09 AI ist nicht GenAI
00:16:35 Anwendungsfälle
00:17:46 Die Historie von KI
00:22:37 Viele spannende Meinungen
00:25:10 Modelle müssen weiterentwickelt werden
00:28:40 Gepäck verlieren

Apr 18, 2024 • 28min
Daten im Luxus-Fashionsegment und OmniChannel – mit Fabian H., UNGER Fashion
Was ist die Herausforderung, wenn man im eCommerce gar nicht so viele Daten hat? Was sind die richtigen Schritte, vor allem im KMU-Bereich? Und welche Tricks und Tipps kann man eigentlich anwenden, um weiterhin erfolgreich zu sein?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Fabian Haustein spricht. Fabian ist Chief Digital Officer bei dem Damen Luxusbekleidungshändler UNGER Fashion, der zwei Stores und eCommerce miteinander vereint. Dieser OmniChannel-Ansatz ist natürlich eine gute Möglichkeit, um über die Herausforderungen daran zu sprechen und Fabian erzählt auch, welche Dinge er sich bei der Optimierung davon anschaut.
UNGER hat gerade das Sortiment weiterentwickelt und eine Zielgruppenerweiterung zu Kinderkleidung auf Basis der Nachfragedaten der Kunden durchgeführt. Fabian ist aber nicht nur dafür verantwortlich, sondern auch für IT, eCommerce, digitale Themen, Data und CRM.
Im eCommerce steht er allerdings vor einigen Herausforderungen: Mit einer hochwertigen und kleinen Fashion-Auswahl besteht eine hohe Qualität an Daten, allerdings keine hohe Quantität. Fabian setzt hierbei auf Annahmen, die auf dem Erfahrungsschatz des Teams beruhen, denkt um die Ecke und arbeitet mit Ziel-Personas.
Diese wenigen Daten ergeben auch Probleme im Online Marketing, weil einfach wenig Datenpunkte verfügbar sind. Fabian erklärt, wie im Unternehmen damit umgegangen wird.
In der Zukunft freut er sich auf den Technologiesprung und wie die KI unterstützen kann – vielleicht auch, wenn wenig Daten vorhanden sind. Zudem blickt er auf Loyalitätsprogramme und Kooperationen.
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Apr 11, 2024 • 38min
Wie bringt man Data Governance spielerisch und attraktiv in Unternehmen? – mit Tiankai F., ThoughtWorks
Wie kann man Data nahbar machen? Was ist der Unterschied zwischen Data- und AI-Governance? Und wie kann man das ganze spielerischer gestalten?
Darüber spricht Host Jonas Rashedi in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Tiankai Feng. Der war vor einiger Zeit schon zu Gast, damals noch angestellt bei Adidas. Jetzt ist Tiankai Berater für Data Strategy und Data Governance und auch Head of Marketing beim German Chapter der DAMA Community. Übrigens schreibt Tiankai gerne Songs über Data und drückt so seine Kreativität aus. Data Governance braucht in seinen Augen unbedingt ein Rebranding – denn es soll Spaß machen.
Das Business ist oft nahbar und spielerisch, das sollte man allerdings verbinden mit der Nerd-Bubble der Daten. Bei Governance wird das noch schwieriger, denn Data Governance wird von vielen als Pain wahrgenommen und wird dadurch nicht richtig etabliert. Tiankai beschäftigt sich damit, wie man das Thema moderner, flexibler und schneller hinbekommt.
Doch was ist eigentlich das Ziel von Data Governance? Risiken vermeiden und Datenqualität erhöhen. Dazu hat Jonas auch eine Story von Douglas, bei der durch Zufall erkannt wurde, dass Probleme in der Datenqualität bestanden. Tiankai’s Tipp an der Stelle: Lieber klein anfangen und dann hochskalieren. Datenklassifikation ist z.B. ein guter Punkt, um mit der Erhöhung der Datenqualität zu starten.
Governance hat im Unternehmen oft ein negatives Image und wird als Innovationsbremse wahrgenommen. Manche Unternehmen nutzen es teilweise sogar ungern.
Dann geht es noch um das Thema Data Catalogue, dass es damals noch nicht gab, als Jonas und Tiankai die letzte Folge aufgenommen haben. Tiankai erzählt deswegen, was er unter einem Data Catalogue versteht und was das bedeutet. Von da aus kommen die beiden auch auf den Bereich AI-Governance – auch ein völlig neues Thema, das Tiankai von Data Governance abgrenzt.
AI-Governance ist jetzt im Fokus, unter anderem durch den AI-Act. AI wird oft nach außen kommuniziert und man muss mehr aufpassen, damit man keine Fehler wie schlecht-funktionierende Chatbots kreiert.
Tiankai gibt zum Ende noch drei Tipps, wie man mit Governance starten sollte:
Transparenz schaffen und einen Data Catalogue nutzen, wenn es den nicht gibt, dann anders dokumentieren.
Bewusstsein schaffen für die Wertschöpfung und die Risikovermeidung.
Die Anforderungen an die Datenqualität klarstellen.
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:11 Vorstellung Tiankai Feng
00:03:19 Übersetzerrolle
00:04:20 Anzugträgerwelt
00:06:39 Verbindung zwischen den Welten
00:10:18 Das Ziel von Data Governance
00:11:13 Maturity Levels
00:13:02 Minimum an Dokumentation
00:14:13 Datenqualität
00:17:51 Datenklassifikation
00:19:31 Das negative Bild von Governance
00:20:49 Data Catalogues
00:22:04 AI-Governance
00:25:50 Technologie begeistert Menschen
00:29:32 Ein Blick in die Zukunft
00:32:05 Tipps von Tiankai
00:34:42 Tiankai’s Data-Game

Apr 8, 2024 • 34min
Workation, Data-Freelancer, Tagessätze, Tiger im Käfig, eCommerce, Tools – mit Tim und Jonas
Tim Wiegels sitzt heute in der Sonne. Er ist nämlich auf Fuerte Ventura auf einer Dachterrasse. Sein Glück: Er kann sein Freelancer-Leben voll ausnutzen und auch im Urlaub arbeiten. Nervig ist nur, dass er nie einschätzen kann, wie gut das Wlan ist. Jonas Rashedis Tochter ist super entspannt im Urlaub. Sie schwimmt und isst Pommes.
Bei Jonas gibt’s allerdings krasse News: Er hat FUNKE verlassen und ist als Chief Data Officer zurückgetreten. FUNKE hat sich umstrukturiert, er sieht nicht mehr, dass er mit seiner Person dort noch helfen kann, deswegen ist er jetzt als Freelancer, Interimsmanager und Berater unterwegs. Und er hat richtig Lust, so richtig viel zu arbeiten. Tim sieht das alles etwas entspannter, während Jonas sich schon Sorgen macht, dass etwas nicht klappt.
Die beiden ticken wirklich unterschiedlich in ihrem Freelancer-Dasein.
Doch wie stellt man sich eigentlich auf als Freelancer im Data-Bereich? Jonas mag die Idee vom CDO on demand als Retainer – geht das und lassen sich Kunden darauf ein?
Und dann ranted Tim noch über Miro, der mag das Design nämlich nicht. Kann das nicht jemand von Miro mal anpassen?
Jonas hatte bei FUNKE eine Assistentin und er wird sie schmerzlich vermissen. Jetzt muss er seinen Kalender wieder selbst organisieren. Am Anfang macht man so viel Quatsch selber, den man besser auslagern könnte – aber Personen oder Teams. Tim sagt: Gebt Geld für Tools aus!
Tim fehlt es noch nicht, im Team zu arbeiten aber er kann sich vorstellen, dass es ihm irgendwann fehlt. Macht man eine Data-Agentur dann remote oder nicht? Jonas fand es beim letzten Kunden toll, mit denen zusammenzusitzen. Das Zwischenmenschliche hilft in Projekten, um eine gute Bindung aufzubauen.
Und dann lernen wir noch etwas Spannendes über Tim und seine Beweggründe, nicht wieder in ein Unternehmen zu gehen: Er will nicht vor 12 anfangen zu arbeiten. Dann funktioniert sein Hirn noch nicht. Jonas hingegen überlegt gerade, um 5 aufzustehen, um dann erstmal ins Fitti zu gehen. Überhaupt macht er jetzt eine Yoga-Routine jeden Abend.
Und auch Tim ist viel entspannter, seitdem er zweimal die Woche zum Schwimmen geht.
Abschließend: Jonas geht das Herz beim eCommerce auf, in dem er jetzt mehr unterwegs ist und Tim hat sich tatsächlich ein Dashboard für seine Stunden selbst gebaut.
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00:00:00 Tim hat Urlaub
00:01:59 Jonas wechselt den Job
00:04:54 Unsicherheiten und Workation
00:07:12 Interimstätigkeit als Retainer
00:09:45 Miro in Workshops nutzen
00:13:07 Eine Assistentin für Jonas
00:16:22 Freelancer oder Agentur?
00:19:34 Keine Meetings vor 12
00:21:34 Die eigene Zeit einteilen
00:24:04 Routinen aufbauen
00:27:00 Stunden tracken
00:30:08 Abwechslung durch verschiedene Kunden
00:32:16 Strom geht aus

Apr 4, 2024 • 37min
Wie führt man eine Customer Data Platform zur Marketing Automation ein? – mit Johannes M., Mammut
Was ist die Definition einer Customer Data Platform? Wie führt man diese erfolgreich ein? Wie geht man die Einführung der CDP an?
Darum geht es in dieser Spezialfolge, die auf der Commerce Experience Live entstanden ist. Unser Host Jonas Rashedi hat Johannes Metral zu Gast, der Team Lead Consumer Engagement und Loyalty bei dem Schweizer Bergsportartikel-Hersteller Mammut ist.
Dort betreut er die Themen CRM, E-Mail-Marketing und Loyalty-Management. Mammut hat nicht nur eigene Geschäfte, sondern ist natürlich auch im eCommerce aktiv.
Zunächst erzählt Johannes, wie seine Reise bei Mammut angefangen hat, damals gab es ein recht fragmentiertes Tech-Stack und viele unterschiedliche Systeme. Das war ineffizient und langsam, da die Daten nicht an einem Ort aggregiert wurden. Durch die größer werdende Bedeutung vom eCommerce stieg auch die Zahl der Stakeholder und die Komplexität. Es war also klar: Etwas Neues musste her, um die Marketing Automation zu verbessern und vereinfachen!
Mammut entschied sich für eine Customer Data Platform der Marke Bloomreach und Johannes sagt ganz klar: Das hätten wir schon viel früher machen sollen! Die Implementierung dauerte insgesamt nur 6 Monate, Johannes hatte aber auch den Luxus, einen Mitarbeiter zu 100% auf das Projekt ansetzen zu können.
Er erklärt, was die CDP von Bloomreach alles macht und wie sie mit den anderen Tools kommuniziert.
Nun ist Personalisierung viel einfacher möglich. Das Ziel ist es, den Kunden in seiner individuellen Journey zu verstehen. Anhand von Beispielen zeigt er auf, welche Segmentierungen Mammut nutzt und welche Tests auch schon gemacht wurden. Zum Beispiel will das Unternehmen wissen, ob sich jemand nun für das Wandern oder das Klettern interessiert, aber auch, wie oft der User mit der Marke interagiert und als was für eine Art von Sportler (Athlet, Sportler oder Nicht-Sportler) er sich hält. Diese Segmentierung durch Mindsets ist natürlich besonders spannend.
Zum Schluss geht es noch um das wichtige Thema Retention und wie man Kunden zu langjährigen Stammkunden macht.
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:53 Vorstellung Johannes Metral
00:02:57 Entwicklung bei Mammut
00:06:52 Tech-Stack
00:08:18 Austausch der Tools
00:09:57 Einführung der CDP
00:13:24 Kommunikation mit anderen Tools
00:14:35 Definition einer CDP
00:16:15 Daten in der CDP
00:17:04 Personalisierung
00:20:11 Teilsegmentierung
00:21:17 Zahlen zur Segmentierung
00:22:27 Segmentierung durch Mindsets
00:24:18 Retention
00:27:33 Neukundengewinnung durch die CDP
00:28:59 Weitere Use Cases
00:30:34 Erfolg der CDP
00:31:22 Die Zukunft von Mammut
00:33:42 Tipps von Johannes
00:34:26 Johannes‘ Data-Game

Apr 1, 2024 • 1h 12min
Wie nutzt ein CEO Daten? – Martin Winkler von FALKE - Sonderfolge
Wie nutzt der CEO von Falke Daten? Wie priorisiert er? Welche Themen sind bei ihm auf der Roadmap? Und was bedeuten Daten in der Steuerung eines Unternehmens?
Darum geht es in der Sonderfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS: Frag eine:n CEO!
Zu Gast ist der CEO vom Traditionsunternehmen FALKE – Martin Winkler - bei dem Jonas auch die Produktion und das Lager anschauen durfte. Auf YouTube findet Ihr in dieser Folge auch Eindrücke aus dieser Besichtigung.
Falke steht für Handwerk, Qualität und Innovation, denn dies ist der Markenkern des Unternehmens, das immer noch in Familienhand ist und hochwertige Bekleidung aus Strick herstellt. Bekannt ist die Firma vor allem für Strümpfe und Socken.
Bis ein Produkt entsteht, gibt es 15 Schritte und jeder FALKE-Socken ist durch ein Dutzend Hände gegangen, um die Qualität der Ware so hoch wie möglich zu halten.
Martin erzählt von den Garnen und der Handwerkskunst, die hinter den hochpreisigen Produkten liegt.
Doch was hat Martin Winkler mit Daten zu tun? Der CEO, der vorher bei Sony und LG arbeitete, ist tief im Thema Daten verstrickt. Er will wissen, wie sein Business läuft und wenn er Daten bekommt, möchte er auch wissen, wo diese herkommen. Dabei musste er sich technisch auch sehr viel weiterbilden und steht in enger Kommunikation mit seinen Mitarbeitenden. Nur so kann er die Daten besser beurteilen – und der Dialog mit seinen Kolleg:innen sorgt natürlich auch für eine Weiterentwicklung auf allen Seiten.
Bei FALKE hat in den letzten Jahren eine starke Veränderung stattgefunden. Früher war der stationäre Handel der Fokus, nun ist der eCommerce viel wichtiger. Martin hat ein hochmotiviertes eCommerce-Team vorgefunden, als er vor 7 Jahren bei FALKE startete. Trotzdem musste er natürlich viel Überzeugungsarbeit leisten, um auch die anderen Mitarbeitenden von der Transformation zum Onlinehandel zu überzeugen. Gleichzeitig werden die Partner vor Ort weiterhin gestärkt, u.a. durch die verlängerte Ladentheke. Er erzählt auch von der Architektur und dem Tech-Stack, das es damals gab und das nach und nach verändert wurde. Auch das ERP-System hat Martin neu eingeführt, mit Hilfe des Fraunhofer Instituts als Beratung.
Zum Schluss geht es in dem Gespräch der beiden Data-Enthusiasts um den kulturellen Wandel. FALKE ist ein Traditionsunternehmen und viele Mitarbeitenden sind seit Jahrzehnten ein Teil der Firma. Wichtig ist Martin die Wertschätzung und offene Regeln: Was er macht, darf per se schonmal jeder tun!
Doch auch der Fachkräftemangel ist ein dringendes Thema für FALKE, dort arbeitet Martin aber stark mit dem HR-Team.
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:20 Vorstellung Martin Winkler
00:03:34 Was bedeutet Qualität?
00:06:13 Wofür braucht ein CEO Daten?
00:11:20 Reviews bewerten
00:12:44 Treiberbaum und Mehrdimensionalität
00:16:45 Fakten über Falke
00:19:35 Entwicklung des eCommerce
00:26:07 Architektur aufräumen
00:31:30 Langfristige Entscheidungen
00:34:20 Die Logistik von Falke
00:37:50 Priorisierung von Themen
00:44:00 Kultureller Wandel
00:55:18 Ein Blick in die Zukunft
00:58:12 Omnichannel oder Multichannel
01:00:25 Markenidentität
01:01:22 Fachkräftemangel
01:05:18 Data-Fail von Martin
01:09:58 Martin‘s Data-Game

Mar 28, 2024 • 35min
Was macht eigentlich ein Data Quality Manager? – mit Michael P., uvex
Warum hat Jonas noch keinen Data Quality Manager gesehen? Wie bringt man sich autodidaktisch Themen bei und wie ist es, im Gaming-Bereich aufzuwachsen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Host Jonas Rashedi hat Michael Prinner zu Gast, der ganz gemütlich in seinem Ohrensessel sitzt. Währenddessen arbeitet Michael als Leitung Data Governance bei der uvex group. Uvex ist bekannt für Sportbrillen (u.a. der Marke Alpina), stellt aber auch Arbeitsschutzkleidung her. Und wie so viele im Data-Bereich ist Michael ein Quereinsteiger.
In der Folge geht es um den Qualitätsmanager. Was macht so jemand eigentlich? Und was ist dann ein Data Quality Manager?
Für Michael ist das nicht jemand, der Schattendokumentation macht, die eigentlich niemanden interessiert. Sondern es ist eine Person, die das Unternehmen dazu befähigt, Qualität und Kundenzufriedenheit zu beherrschen – und das im Bereich Data. Dafür müssen die Mitarbeitenden lernen, Data „zu denken“.
Dann sprechen die beiden Nerds über Counterstrike… das haben die beiden nämlich in ihrer Jugend gespielt. Sie sind zu einer Zeit aufgewachsen, in der es keine Plug and Play-Lösungen gab, sondern in denen man sich selbst alles erarbeiten musste. Dieses Wissen hilft nun dabei, diese Lösungen zu verstehen und Wertschätzung dafür zu haben. Schließlich muss auch eine KI erstmal trainiert werden und das Wissen ist nicht als Plug and Play-Lösung vorhanden.
Dann geht’s auch mal wieder um’s Skifahren – das ist ja eins von Jonas‘ Lieblingsthemen!
Und auch das Thema Self Service wird gestreift. Die beiden Data-Enthusiasts finden das gut, aber es ist ein Drahtseilakt, die richtige Menge für das Unternehmen zu finden. Schließlich will man den Value mit Daten nicht verzögern, gleichzeitig aber klare Regelungen aufbauen.
Michael erklärt, wie er Data Governance in den ersten hundert Tagen im Unternehmen etablieren würde, ohne dass es die Innovation hemmt und berichtet, wie er selbst den Erfolg von Data Governance misst – natürlich durch KPIs.
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Zum LinkedIn-Profil von Michael: https://www.linkedin.com/in/michael-prinner-8371bb24a/
Zur Webseite von Uvex: https://www.uvex.de/de/
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Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback
Link zum Sessel von Michael: https://www.home24.de/produkt/drehsessel-bucoli-strukturstoff-braun
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:55 Vorstellung Michael Prinner
00:02:54 Was macht ein Qualitätsmanager?
00:05:49 Zentrale Data Governance
00:08:29 Was macht Uvex?
00:10:24 Counterstrike
00:11:52 Lösungen fallen nicht vom Himmel
00:14:43 Entwicklung von Data Governance
00:19:25 Messen der Data Governance
00:21:24 Hemmt Data Governance die Innovation?
00:25:09 KPIs für Data Governance
00:29:38 Data Quality Manager suchen
00:30:43 Michael’s Data-Game