Dataengage - Der Marketing Analytics Podcast von Philipp Loringhoven

Dataengage - Der Marketing Analytics Podcast von Philipp Loringhoven

By Philipp Loringhoven - Daten BaronBusinessScienceSocial SciencesMarketingManagement
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Dataengage - Der Marketing Analytics Podcast von Philipp Loringhoven episodes

  • Keine Yellow Brick Road zur Datenkultur
    Warum Datennutzung von unten nur wächst, wenn oben jemand den Boden bereitet

    🎧 Episodenbeschreibung

    A Fool with a Tool is still a Fool. Und eine Organisation mit LLM bleibt erst mal dieselbe Organisation. Jeder kann heute Daten befragen, trotzdem treffen die meisten Teams ihre Entscheidungen wie immer. Ich halte Bottom-up für eine ziemlich romantische Vorstellung, Tim hält mit Gegenbeispielen dagegen. Wir reden über Anreize, Fehlerkultur und Rückendeckung von oben. Außerdem darüber, warum Self-Service ohne Entscheidungsraum eine leere Worthülse bleibt. Eine Yellow Brick Road gibt es nicht, aber vielleicht ein paar Ideen, die bei dir passen.

    💡 In dieser Folge lernst du

    - Warum Tools keine Kultur ändern und was Citizen Data damit zu tun hat
    - Weshalb Bottom-up ohne geschaffenen Raum von oben selten funktioniert
    - Wie Anreize und Fehlerkultur bestimmen, ob Teams mit Daten arbeiten
    - Wie Pain Points ein guter Einstieg sind, damit Self-Service nicht verpufft
    - Warum es weniger um Top-down oder Bottom-up geht als um geteilte Verantwortung

    👤 Gast der Episode

    Tim Ebner, Co-Host von „Marketing Data Backstage” und Host des Podcasts „Datendurst”.

    🔗 Tim Ebner | LinkedIn

    🎙️ Über den Host

    Philipp Baron Freytag von Loringhoven ist Marketing-Analytics-Experte, Datenstratege und Host des DataEngage Podcasts. Unter dem Titel „Daten-Baron” hilft er Marketing-Teams seit über 18 Jahren, Daten in echte Entscheidungen zu übersetzen – von Attribution über Media Mix Modeling bis zu Customer Lifetime Value. Als Freelancer, Speaker und Partner bei Datentreiber begleitet er Unternehmen dabei, ihr volles Wachstumspotenzial datengestützt auszuschöpfen.

    🔗 LinkedIn: Philipp Baron Freytag von Loringhoven | LinkedIn

    🌐 Website: Philipp Baron Freytag von Loringhoven | LinkedIn

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    ⏱ Kapitel

    00:00 – A Fool with a Tool: Teaser
    03:20 – Begriffe klären: Top-down, Bottom-up, Citizenship
    05:43 – Bottom-up: eine romantische Vorstellung
    08:10 – Rocket Internet: Beraterlogik von oben
    10:32 – Sky, Walking Dead und Eigeninteresse
    14:21 – Dienst nach Vorschrift: Motivation im Job
    16:07 – Budgetkampf: Social- vs. Performance-Team
    20:09 – Anreize und Fehlerkultur: Lamudi
    22:50 – Fehler kosten Geld und erzeugen Wissen
    25:43 – Kick-off und Vorbild: Das Minimum von oben
    29:55 – Sicherheit und Organisationstheorie
    35:36 – Das Volleyspiel der Verantwortung

    39 min
  • Wie Zeiterfassung als Solopreneur über Preis, Umsatz und Überleben entscheidet
    Wie Tim mit KI-gestütztem Time Tracking seine Preise, Kunden und Kapazität steuert

    🎧 Time Tracking ist Business Controlling

    Die meisten Freelancer tracken Zeit nur wegen der Rechnung – oder gar nicht. Dabei steckt genau darin die einzige Möglichkeit, als Solopreneur überhaupt zu verstehen, ob sich das eigene Geschäftsmodell trägt. In dieser Folge erzählt Tim, wie eine Phase aus viel Arbeit und wenig Umsatz ihn fast an seiner Selbstständigkeit zweifeln ließ – und wie ihm ausgerechnet eine KI-Auswertung seiner Zeiterfassungsdaten zeigte, dass nicht seine Zeit, sondern seine Verfügbarkeit das eigentliche Problem war. Philipp und Tim übersetzen das Ganze in echtes Freelancer-Controlling: Fakturierungsquote, Blended Rate und die Frage, wie man über Preis statt über Stunden skaliert.

    💡 In dieser Folge lernst du

    • Warum eine niedrige Fakturierungsquote nicht automatisch ein Umsatzproblem ist, sondern oft ein Verfügbarkeitsproblem
    • Wie ein durchdachtes Tracking-Konzept (Kunden, Projekte, Leistungen) zur Grundlage für echtes Controlling wird
    • Was die Blended Rate über deinen tatsächlichen Stundensatz verrät – und warum sie ehrlicher ist als dein Angebotssatz
    • Wieso Skalierung als Solopreneur über Satz, Struktur und Substanz läuft, nicht über mehr Stunden
    • Wie man Klumpenrisiken bei Großkunden erkennt und Diversifikation gezielt priorisiert
    • 👤 Gast der Episode

      Tim, Co-Host des Marketing Data Backlog und selbstständiger Berater im Marketing- und Consulting-Umfeld. Er nutzt Zeiterfassung (Mite) in Kombination mit Claude als wöchentliches Reporting- und Sparringstool, um Fakturierungsquote, Kapazitätsauslastung und Kundenportfolio datengestützt zu steuern.

      🎙️ Über den Host

      Philipp Loringhoven ist Marketing-Analytics-Experte, Datenstratege und Host des DataEngage Podcasts. Unter dem Titel „Daten-Baron" hilft er Marketing-Teams seit über 18 Jahren, Daten in echte Entscheidungen zu übersetzen – von Attribution über Media Mix Modeling bis zu Customer Lifetime Value. Als Freelancer, Speaker und Partner bei Datentreiber begleitet er Unternehmen dabei, ihr volles Wachstumspotenzial datengestützt auszuschöpfen.

      🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/philipploringhoven/

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      ⏱ Kapitel

      00:00 Was ist deine Stunde wert

      01:22 Smalltalk neues Setup
      03:24 Warum Time Tracking jetzt
      05:54 Haufe Projekt und Zweifel
      10:23 Tool Setup mit Mite
      13:50 Verfügbarkeit statt Auslastung
      15:19 Tracking Konzept Kategorien
      19:48 Non Billable ist Investment
      23:59 Detailgrad und Lebensphasen
      28:58 LLMs als Sparring Partner
      34:38 Skalieren über Satz Struktur
      36:50 Metriken Fakturierquote Blended
      39:04 Fazit und Verabschiedung

      📚 Erwähnte Ressourcen

      • Mite (mite.yo.lk) – Time-Tracking-Tool, das Tim für Kunden-, Projekt- und Leistungserfassung nutzt
      • ClickUp – Tool, über das Tim teilweise Zeiten vorerfasst, bevor sie in die Abrechnung wandern
      • FastBill – Abrechnungssoftware, die Philipp für sein Zeitmanagement und seine Fakturierung nutzt
      • Claude (Anthropic) – KI-Tool, das Tim für die wöchentliche Auswertung seiner Zeiterfassungsdaten und als Business-Sparringspartner nutzt
      • ChatGPT – frühere KI-Lösung, die laut Tim teilweise Zahlen erfunden hat, weshalb er zu Claude wechselte
      • Arthur König – Freund und Kollege, der sich ebenfalls mit KI-gestützter Zeitenauswertung auf Kundenbasis beschäftigt hat
      • Yoga Body (Lukas) – von Tim empfohlener Anbieter für Rückengymnastik/Yoga
      • 41 min
      • [Marketing Data Backstage] Woher kommen eigentlich unsere Marketing-Daten?
        Supermetrics, DLT Hub und KI im Vergleich – Marketing Data Backstage mit Tim Ebner

        🎧 Wie kommen wir eigentlich an all die Daten ran, die wir für unser Marketing so dringend brauchen? Supermetrics, Fivetran, Airbyte – klingt nach der eierlegenden Wollmilchsau fürs Reporting. Ist es aber nicht immer. In dieser Data-Backstage-Folge nehmen Philipp und Tim Ebner ETL-Tools auseinander: warum sie super wackelig werden, was Rohdaten mit Kostenkontrolle zu tun haben, und ab wann sich der Sprung zur eigenen, codebasierten Lösung wirklich lohnt. Und weil sie schon dabei waren: Kann das nicht auch einfach eine KI übernehmen? Vibe Coding statt Data Engineering? Spoiler – jein.

        💡 In dieser Folge lernst du

        Was Supermetrics, Fivetran & Co. technisch eigentlich tun – und wo sie an ihre Grenzen stoßen

        Warum Rohdaten als CSV-Backup Gold wert sind, bevor du migrierst
        Ab wann sich Data Engineering inhouse wirklich lohnt – und wann nicht
        Wie DLT Hub als codebasierte Alternative funktioniert und was sie kostet
        Wo KI bei der Datenextraktion helfen kann – und wo sie gefährlich wird

        👤 Gast der Episode

        Tim Ebner, Host des Podcasts „Datendurst" und Experte rund um .

        Tim und Philipp haben sich zusammengetan, um mit „Data Backstage" ein gemeinsames Format zu starten, in dem sie abwechselnd Themen aus ihrem Daily Doing im Datenalltag diskutieren. Tim bringt seine Perspektive aus Kundenprojekten mit ein, unter anderem Erfahrungen mit fehlerhaften API-Importen und Automatisierungsfallen.

        🔗 Tims LinkedIn Profil

        🎙️ Über den Host

        Philipp Baron Freytag von Loringhoven ist Marketing-Analytics-Experte, Datenstratege und Host des DataEngage Podcasts. Unter dem Titel „Daten-Baron" hilft er Marketing-Teams seit über 18 Jahren, Daten in echte Entscheidungen zu übersetzen – von Attribution über Media Mix Modeling bis zu Customer Lifetime Value. Als Freelancer, Speaker und Partner bei Datentreiber begleitet er Unternehmen dabei, ihr volles Wachstumspotenzial datengestützt auszuschöpfen.

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        📚 Erwähnte Ressourcen

        Supermetrics – ETL-Tool für Marketing-Datenextraktion, im Zentrum der Episode kritisch beleuchtet

        Funnel.io – Alternative ETL-Lösung, u.a. von Tim Wiegels genutzt
        Adverity – weiterer ETL-Anbieter im Vergleich
        DLT Hub (Data Load Tool) – Open-Source Python-Library für Datenextraktion, entwickelt u.a. von Adrian
        Airbyte – Open-Source-ETL-Tool mit Connector-Baukasten
        Fivetran – kommerzielles ETL-Tool
        Google BigQuery – Cloud Data Warehouse, zentrales Beispiel für Speicher- und Ladekosten
        Kettle & Spoon – klassisches, lokal laufendes ETL-Tool als historischer Vergleich
        Podcast „Datendurst" – Tims eigener Podcast, u.a. mit Folgen zu Tim Wiegels und Oliver Ulbrich
        Claude / Codex – KI-Coding-Tools, im Kontext von DLT Hub und Datenextraktion diskutiert
        Contentsquare – Session-Recording-Tool mit KI-gestützter Frustrationserkennung

        1 hr 3 min
      • Die Durchschnittsillusion
        Warum ROAS, CAC und CLV strukturell lügen – auch wenn sie stimmen

        🎧 Episodenbeschreibung

        ROAS steigt, CAC stabil, Conversion Rate verbessert – und dann fragt Finance, warum der Deckungsbeitrag sinkt. Stille im Raum. Nicht weil jemand gelogen hat, sondern weil alle denselben Report gelesen haben und trotzdem in unterschiedlichen Realitäten unterwegs waren. Das ist kein Datenproblem. Das ist ein Durchschnittsproblem. In dieser Episode geht es um eine der gefährlichsten Zahlen im Marketing: nicht weil sie falsch berechnet ist, sondern weil sie strukturell lügt. Wer nur auf aggregierte KPIs schaut, verwechselt sauberes Reporting mit wirtschaftlicher Kontrolle – und merkt es meistens erst dann, wenn der Cashflow ausgeht.

        💡 In dieser Folge lernst du

        • Warum der Durchschnitt kein Analyseinstrument ist, sondern ein Beruhigungsinstrument für Organisationen
        • Wie ein ROAS von 5 gleichzeitig ein Retargeting-ROAS von 18 und ein Neukunden-ROAS von 1,52 verbergen kann
        • Warum Marketing und Finance beide recht haben – und trotzdem aneinander vorbeireden
        • Was das Simpson's Paradox und Goodhart's Law mit deinen KPIs zu tun haben
        • Warum Segmentierung die einzige echte Antwort auf die Durchschnittsillusion ist
        • 🎙️ Über den Host

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          ⏱ Kapitel

          00:00 - Wenn KPIs trügen
          01:23 - Warum Durchschnittswerte beruhigen
          03:17 - ROAS Beispiel Retargeting vs Neukunden
          04:55 - Averagism und die Durchschnittsillusion
          06:50 - Marketing vs Finance im Zahlenkrieg
          09:11 - Zeitlogik Attribution vs Buchhaltung
          10:52 - CLV Falle durch Kundendiversität
          12:44 - Segmentierung als Ausweg
          14:24 - Simpson Paradox und falsche Trends
          15:16 - Unsicherheit Kontrollillusion und Goodhart
          18:29 - Bessere Entscheidungen mit Korridoren
          20:03 - Takeaways und Abschluss

          📚 Erwähnte Ressourcen

          1. Nassim Taleb – Autor von „The Black Swan" (Der schwarze Schwan); prägte den Begriff „Averagism" für das strukturelle Ignorieren von Extremwerten
          2. Kahneman & Tversky – Verhaltensökonomen; zeigten, dass Menschen systematisch schlecht mit Unsicherheit umgehen und Punktprognosen gegenüber Bandbreiten bevorzugen
          3. Simpson's Paradox – Statistisches Phänomen: Ein positiver Trend in Gesamtdaten kann sich in jedem einzelnen Segment umkehren
          4. Goodhart's Law – „Wenn eine Kennzahl zum Ziel wird, hört sie auf, eine gute Kennzahl zu sein"
          5. Tirendo / Delticom – Automotive-Aftermarket-Fallbeispiel aus Philipps eigener Erfahrung zum Thema heterogene Kundensegmente und CLV-Durchschnittsfalle
          6. Rocket Internet – Kontext für die persönlich erlebte Marketing-vs.-Finance-Episode aus der Startup-Zeit
          7. DataEngage-Episode „Click Date vs. Conversion Date" – von Philipp empfohlene Weiterführung zum Thema Zeitdimensionen in der Attribution
          8. 22 min
          9. Die Kurzvideo-Falle: Viel Reichweite, wenig Erinnerung
            Wie du den Unterschied misst

            🎧 Episodenbeschreibung

            Kurzvideo boomt. Alle reden davon, viele machen es – und fast niemand weiß, ob es wirklich funktioniert. Nicht weil der Content schlecht ist, sondern weil die Messung schlicht nicht existiert: Der Tracking-Code von organischen Kurzvideos liefert im Grunde nichts. Keine sinnvolle Verbindung zwischen Video und Conversion. Nada.

            Und trotzdem kann Kurzvideo enorm wirken. Nur halt anders, als die meisten denken.

            In dieser Episode spreche ich mit Stefan Wacker, Gründer der Wiener Storytelling- und Bewegtbildagentur Digiknall, über die ehrliche Wahrheit hinter Reels, Shorts und TikToks: Warum Reichweite nicht gleich Erinnerung ist, warum Follower als KPI bald so überholt sind wie Last Click – und wie man den ROI von Videocontent trotzdem nachweist, wenn der Algorithmus keine Klickpfade liefert.

            💡 In dieser Folge lernst du

            • Warum Kurzvideo-Views zwischen Plattformen kaum vergleichbar sind – und welche 3 KPIs wirklich zählen (Spoiler: Follower gehören nicht dazu)
            • Wie der Mere Exposure Effect erklärt, warum Community-Building vor Monetarisierung kommen muss
            • Welche Messmethoden für Videowirkung tatsächlich funktionieren: Media Mix Modeling, Share of Search, Geo Holdout Tests und Brand Recognition
            • Warum Trend-Hopping Reichweite bringt, aber keine Marke baut – und was Evergreen-Formate stattdessen leisten
            • 👤 Stefan Wacker

              Stefan ist Social-Media-Campaigner und Geschichtenerzähler aus Leidenschaft. Mit seiner Agentur Digiknall entwickelt er Storytelling-Formate und Bewegtbild-Kampagnen für Marken – von der Wurstbude bis zur Bank. Bekannt wurde er u.a. durch das Format „Sepp, was machst du?", das aus einer Recruiting-Kampagne ein virales Evergreen-Format wurde. Stefan bringt die kreative Gegenperspektive zum Daten-Ansatz – und ist dabei ehrlicher über die Grenzen seiner Arbeit als die meisten in der Branche.

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              Digiknall

              🎙️ Über den Host

              Philipp Baron Freytag von Loringhoven (auch genannt der Datenbaron)
              Marketing-Analytics Berater, Speaker und Host des DataEngage Podcasts.

              Philipp beschäftigt sich mit der Frage, wie Unternehmen Marketing wirklich wirtschaftlich steuern können – jenseits von Plattformmetriken, Tool-Hypes und oberflächlichen Dashboards.

              Schwerpunkte:

              • Marketing Analytics
              • Werbewirkung & Incrementality
              • Attribution, Experimente und Marketing Mix Modeling
              • Datengetriebene Marketing-Strategien

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              ⏱ Kapitel / Themen der Episode

              📚 Erwähnte Ressourcen

              Konzepte & Forschung

              • Byron Sharp / „How Brands Grow" – physische und mentale Availability
              • Mere Exposure Effect / Mirror Exposure Effect – Vertrauen durch Kontaktfrequenz
              • Neuromarketing: Endorphin-Ausschüttung durch Kurzvideos und Deathscrolling-Mechanismus
              • Methoden

                • Media Mix Modeling (MMM) – Werbewirkung ökonometrisch messen
                • Geo Holdout Tests – regionale Kontrollgruppen für Kampagnenwirkung
                • Share of Search – Markenbekanntheit über Suchvolumen messen
                • Brand Recognition Tests (gestützt & ungestützt)
                • Sentiment-Analyse auf Produktplattformen
                • Post-Purchase-Umfragen
                • Daten & Studien

                  • ZDF/ARD Medienkonsumbarometer
                  • Österreichisches Medienkonsumbarometer
                  • Case Studies aus der Episode

                    „Sepp, was machst du?" – Recruiting-Kampagne als Evergreen-Format

                    Pepsi Eisbär-Kampagne vs. Coca-Cola Brand Assets

                    Hilfsangebote (Österreich & Deutschland)

                    Psychotherapeutischer Bereitschaftsdienst Österreich: [Nummer einfügen]

                    Telefonseelsorge Deutschland: 0800 111 0 111 (kostenlos, 24/7)

                    57 min
                  • Warum du deine besten Kampagnen abschaltest ohne es zu merken
                    Weil du zu früh falsche Schlüsse ziehst

                    🎧 Episodenbeschreibung

                    Warum sehen deine Kampagnen oft schlechter aus, als sie eigentlich sind?

                    Du sitzt im Reporting, schaust auf die Zahlen und triffst Entscheidungen. Kampagnen werden pausiert, Budgets verschoben, Strategien angepasst. Alles fühlt sich logisch an – basierend auf den Daten, die du gerade siehst.

                    Das Problem: Diese Daten sind in den meisten Fällen noch gar nicht vollständig.

                    In dieser Episode geht es nicht um Tracking-Probleme oder Tool-Fragen. Es geht um einen grundlegenden Denkfehler im Marketing: Wir behandeln unfertige Daten wie fertige Ergebnisse – und steuern genau dadurch systematisch falsch. Diese Folge ist eine Solo-Episode, in der Philipp ein zentrales Problem aus dem Alltag vieler Performance Marketer aufgreift und systematisch zerlegt.

                    Du erfährst, warum deine Zahlen „nachreifen“, warum Click Date und Conversion Date zu scheinbaren Widersprüchen führen und wie genau dieser Effekt dazu führt, dass Unternehmen Wachstum ausbremsen, ohne es zu merken.

                    💡 In dieser Folge lernst du

                    • Warum deine Performance-Zahlen immer zeitlich verzerrt sind

                    • Wieso Click Date und Conversion Date unterschiedliche, aber richtige Antworten liefern
                    • Wie du durch zu frühe Bewertungen systematisch falsche Entscheidungen triffst
                    • Warum Retargeting gut aussieht – und Prospecting darunter leidet
                    • Wie du mit „aktiver Geduld“ bessere Marketing-Entscheidungen triffst

                    🎙️ Über den Host

                    Philipp Baron Freytag von Loringhoven (auch genannt der Datenbaron)

                    Marketing-Analytics Berater, Speaker und Host des DataEngage Podcasts.

                    Philipp beschäftigt sich mit der Frage, wie Unternehmen Marketing wirklich wirtschaftlich steuern können – jenseits von Plattform Metriken, Tool-Hypes und oberflächlichen Dashboards.

                    Schwerpunkte:

                    • Marketing Analytics
                    • Werbewirkung & Incrementality
                    • Attribution, Experimente und Marketing Mix Modeling
                    • Datengetriebene Marketing-Strategien

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                    ⏱ Kapitel / Themen der Episode

                    00:00 Optimierungsfalle im Reporting
                    01:43 Klickdatum vs Conversiondatum
                    03:38 Welche Zahl ist richtig
                    04:43 Kohorten und Zwischenstände
                    05:37 Beispiel ROAS über Zeit
                    07:12 Retargeting schlägt Prospecting
                    09:06 POAS und Zeitversatz
                    10:47 Tracking Limits und Messy Middle
                    11:21 Aktive Geduld und Leading KPIs
                    12:48 Bewertungszeitraum Faustregel
                    14:00 Denken in Klick Kohorten
                    15:04 Dashboard ist kein Standbild
                    15:45 Fazit richtig optimieren

                    📚 Erwähnte Ressourcen

                    • Konzept: Conversion Lag / Zeitverzögerung
                    • Click Date vs. Conversion Date Logik
                    • POAS (Profit on Ad Spend)
                    • „Messy Middle“ / Dark Funnel

                    17 min
                  • Marke in der agentischen Zukunft | Peter Kiefer
                    Was bleibt, wenn KI für uns entscheidet?

                    🎧 Episodenbeschreibung

                    Viele Marketer behandeln Marke noch immer wie einen netten Luxus. Schön, wenn man sie hat. Aber bitte erst, wenn Performance geliefert hat. Genau diese Denkweise wird in dieser Folge auseinandergenommen.

                    Gemeinsam mit Peter Kiefer, Geschäftsführer und Managing Partner bei Punch, spreche ich darüber, warum Marke eben nicht nur aus Logo, Tonality und hübschen Slides besteht, sondern vor allem aus Vertrauen, Wiedererkennung und Risikoreduktion. Gerade jetzt, wo sich Suchverhalten, Kaufentscheidungen und digitale Interfaces durch KI und agentische Systeme verändern, wird die Frage dringlicher: Was passiert mit Marken, wenn Maschinen für Menschen mitentscheiden?

                    Wir sprechen über die typische Schieflage zwischen Brand und Performance, über die Perspektive von CFOs auf Markeninvestitionen, über Distinctive Brand Assets und darüber, warum Marke in einer agentischen Zukunft nicht verschwindet, sondern in vielen Kategorien sogar wichtiger werden könnte.

                    Wer Marketing nur als Kanalsteuerung versteht, wird an dieser Entwicklung vorbeilaufen. Wer versteht, wie Vertrauen, Wahrnehmung und Entscheidung zusammenhängen, bekommt einen klareren Blick auf die Zukunft von Marketing.

                    💡 In dieser Folge lernst du

                    • Warum Marke nicht romantischer Overhead ist, sondern ein wirtschaftlicher Risikosenker
                    • Weshalb CFOs mit Markenwirkung oft besser umgehen können, als viele Marketer glauben
                    • Warum Agentic Commerce Marke nicht ersetzt, sondern in vielen Fällen sogar aufwertet
                    • Weshalb die Trennung zwischen Brand und Performance mehr schadet als hilft

                    👤 Gast der Episode

                    Peter Kiefer

                    Peter Kiefer berät Unternehmen an der Schnittstelle von Marke, Strategie und Werbewirkung. Im Gespräch bringt er eine klare, unromantische Perspektive auf Branding mit. Nicht als Selbstzweck, sondern als wirtschaftlich relevanten Hebel für Vertrauen, Relevanz und bessere Entscheidungen. Besonders stark ist sein Blick auf die Frage, wie Markenführung und Effektivität zusammengehören, statt gegeneinander ausgespielt zu werden.

                    Links zum Gast

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                    🎙️ Über den Host

                    Philipp Baron Freytag von Loringhoven (auch genannt der Datenbaron)
                    Marketing-Analytics Berater, Speaker und Host des DataEngage Podcasts.

                    Philipp beschäftigt sich mit der Frage, wie Unternehmen Marketing wirklich wirtschaftlich steuern können – jenseits von Plattformmetriken, Tool-Hypes und oberflächlichen Dashboards.

                    Schwerpunkte:

                    • Marketing Analytics
                    • Werbewirkung & Incrementality
                    • Attribution, Experimente und Marketing Mix Modeling
                    • Datengetriebene Marketing-Strategien

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                    ⏱ Kapitel / Themen der Episode

                    50 min
                  • Die 4 wichtigsten Marketing Kennzahlen und wie sie dein Marketing trotzdem ruinieren können

                    🎧 Episodenbeschreibung

                    Viele Marketer kennen diesen Moment. Du öffnest kurz den Ad-Manager. Der ROAS steht bei 6, vielleicht sogar bei 10. Alles sieht gut aus. Die Kampagnen laufen, die Kurven zeigen nach oben.

                    Und trotzdem passt am Monatsende etwas nicht zusammen.

                    Der Umsatz im Shop, das Firmenkonto und die Zahlen aus dem Controlling erzählen plötzlich eine ganz andere Geschichte.

                    In dieser Folge zerlegen wir eine der beliebtesten Kennzahlen im Performance-Marketing: ROAS.

                    Du erfährst, warum ROAS zwar hilfreich ist, aber gleichzeitig eine gefährliche Illusion sein kann. Warum selbst scheinbar „profitables“ Marketing dein Konto leer räumen kann. Und warum viele Kampagnen vor allem eines tun: Menschen abholen, die sowieso gekauft hätten.

                    Wir schauen uns Schritt für Schritt an, wie sich die Perspektive verändert, wenn du von ROAS zu Profit, Inkrementalität und Neukundenwachstum wechselst. Und warum Plattformmetriken allein fast immer ein verzerrtes Bild liefern.

                    💡 In dieser Folge lernst du

                    • warum ROAS oft eher eine Ego-Metrik als eine wirtschaftliche Kennzahl ist

                    • weshalb POAS (Profit on Ad Spend) viele Marketingentscheidungen realistischer macht
                    • was Inkrementalität wirklich bedeutet – und warum Retargeting oft überschätzt wird
                    • warum Wachstum fast immer über Neukunden statt Bestandskunden entsteht
                    • wie du mit einem blended Blick (MER) deine Marketingeffizienz realistischer bewertest

                    🎙️ Über den Host

                    Philipp Baron Freytag von Loringhoven (auch genannt der Datenbaron)
                    Marketing-Analytics Berater, Speaker und Host des DataEngage Podcasts.

                    Philipp beschäftigt sich mit der Frage, wie Unternehmen Marketing wirklich wirtschaftlich steuern können – jenseits von Plattformmetriken, Tool-Hypes und oberflächlichen Dashboards.

                    Schwerpunkte:

                    • Marketing Analytics
                    • Werbewirkung & Incrementality
                    • Attribution, Experimente und Marketing Mix Modeling
                    • Datengetriebene Marketing-Strategien

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                    ⏱ Kapitel / Themen der Episode

                    00:00 Die ROAS Illusion

                    01:27 Podcast Intro und Ziel
                    02:28 ROAS Basics und Fallstricke
                    04:51 Von Umsatz zu Profit POAS
                    06:34 Inkrementalität und Retargeting
                    07:52 Neukunden als Wachstumstreiber
                    08:42 Warum Kanalmetriken täuschen
                    10:25 Attribution richtig berechnen
                    12:24 Blended Blick MER
                    13:12 Konkrete Empfehlungen und Abschluss

                    15 min
                  • Warum Performance allein nicht mehr reicht
                    Zwei Jahre Pause, ein strukturelles Problem – warum wir Marketing auf Plattform-Performance reduziert haben und was das mit steigenden CAC wirklich zu tun hat.
                    Nach fast zwei Jahren Pause ist DataEngage zurück – mit einer klaren These: Performance allein reicht nicht mehr.
                    In dieser Restart-Folge geht es nicht um Tracking-Setups oder Tool-Tipps, sondern um ein strukturelles Problem im Marketing. Warum steigen Akquisekosten, obwohl Conversion-Rates stabil bleiben? Warum liefern wir immer mehr Daten an Plattformen – und fühlen uns trotzdem unsicherer in unseren Entscheidungen?
                    Wir sprechen über die 5-Prozent-Realität im Markt, über Plattformlogik vs. Marktlogik, über Nachfrage statt nur Distribution – und darüber, warum klassisches Marketingwissen heute wichtiger ist denn je.
                    DataEngage verbindet Marketing-Science mit moderner Datenanalyse. Für Teamleads, Seniors und Budgetverantwortliche, die Marketing wieder als System denken wollen – nicht nur als Media-Optimierung.
                    Performance ist notwendig.
                    Aber sie ist nicht hinreichend.
                    Willkommen zurück bei DataEngage.
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                    13 min
                  • Kunden oder Kostenfalle? Die Wahrheit über Deckungsbeitrag und Marketing | Franz Sauerstein
                    Effektive Kundenwertanalyse: Optimiere deine Marketingausgaben

                    In dieser Folge von Dataengage tauchen wir tief in die Welt des Kundenwerts und der Kundenakquisekosten ein. Wir analysieren die Bedeutung einer effektiven Kundenwertstrategie für langfristigen Erfolg und decken auf, wie Unternehmen ihre Marketingausgaben optimieren können. Erfahre, wie die richtige Balance zwischen Kundenbindung und Akquisitionsinvestitionen das Wachstum und die Rentabilität eines Unternehmens beeinflusst. Tauche ein in praxisnahe Einblicke und erfolgskritische Strategien für den intelligenten Umgang mit Kundenbeziehungen und Marketingbudgets.

                    Mehr zu Franz Sauerstein findest du hier: https://www.linkedin.com/in/franzsauerstein/

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                    • Podimo: https://studio.podimo.com/podcast/148838ad-f68d-4e9b-a034-38e2ee8ed2dc/
                    • 24 min

                    About Dataengage - Der Marketing Analytics Podcast von Philipp Loringhoven

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