Fabian Jaeckert und Tim tauchen tief in die Welt der SEO und GEO Analytics ein. Fabian erklärt, wie sich die Strategien durch KI und neue Technologien verändern und was Unternehmen jetzt beachten müssen, um sichtbar zu bleiben. Die Beiden diskutieren die neuesten Entwicklungen im Bereich KI-Tools, Sichtbarkeitsanalysen und die Bedeutung einzelner GEO-KPIs. Freut Euch auf tiefe Einblicke in die Zukunft der KI im Marketing und einen wertvollen Marktüberblick zu GEO-Analysetools!

• Platz 1-Ranking ist nicht mehr alles.
• KI ersetzt Klicks durch Empfehlungen.
• Brand Mentions beeinflussen die Sichtbarkeit in KI-Systemen.
• Der treffsicherste Trumpf für KI-Sichtbarkeit sind integrierte SEO, Social Media und PR.

00:00:00 Intro: Warum gutes GEO so schwierig ist

00:02:05 Wer ist Fabian Jaeckert?

00:04:45 [Anzeige] Haufe Akademie: Masterclass

00:05:24 Kostenlos starten: Die Google Search Console

00:07:56 Warum eine SEO-Suite Geld kosten muss

00:09:25 Search Console vs. SEO-Suite: Der Unterschied

00:14:41 Woher kommen die Daten der SEO-Tools?

00:18:41 Ganz nüchtern: Warum Platz 1 bei Google nichts mehr bringt

00:22:40 Die neue KPI: Brand Mentions statt SEO-Klicks

00:24:31 KI User Journey Beispiel: Umzugskartons kaufen mit Gemini

00:27:57 Wie viel war Ratgeber-Traffic aus SEO-Zeiten wirklich wert?

00:31:06 Ratgeber-Content zieht für KI-Sichtbarkeit nicht mehr

00:33:01 Customer Journey werden durch KI kürzer

00:37:42 Sichtbarkeits-Hack 1: Mystery Prompting!

00:39:48 Sichtbarkeits-Hack 2: Auf Kriterien statt Keywords optimieren

00:43:04 Der erste Analyse-Schritt: Was sind meine Prompts?

00:44:23 GEO-Tools: Worauf sollte man achten?

00:47:48 AI Overviews vs. ChatGPT vs. Claude: Wer gewinnt die Nutzer?

00:50:19 GEO-Tool Marktüberblick: Traditionelle SEO-Tools, Startups, Copycats

00:53:25 Datenqualität: Sind Vibecoding-Tools schlechter?

00:56:46 Welche KPIs sind für GEO wichtig?

00:59:47 Sichtbarkeits-Hack 3: Multidimensionale Teams aus Content, PR und Social

01:01:25 Zitierungen: Der große Affiliate-Hebel

01:05:06 Was gehört auf ein GEO-Dashboard?

01:07:23 Analyse Hack: GEO-Rohdaten in die KI füttern?

01:10:06 Achtung: Don't let AI make you look stupid

01:13:06 Outro und Verabschiedung

Fabian Jaeckert auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/fabianjaeckert/

Fabians Jaeckerts & Benjamin O’Daniels Podcast: https://www.jaeckert-odaniel.com/podcast/

In dieser Episode spricht Tim mit Alexander Korn von Microsoft über die Verbindung von Gaming, Programmieren und Data Literacy. Alexander teilt spannende Einblicke in die Nutzung von Fabric, Power BI und KI im Coding sowie die Zukunft der Datenplattformen von Microsoft. Er zeigt, wie er mit seinen Kindern in nur einer Woche ein Jump'n'Run-Spiel in Microsoft Fabric entwickelt. Tim und Alexander sprechen über KI-gestützte Entwicklung, Gamification im Reporting und den Umgang mit Kindern bei Tech-Projekten. Und das Beste: Sogar sein Sohn Ben hat sich vor das Mikro getraut und teilt seinen Blick auf Vibe Coding, was er daraus gelernt hat und wie viel Spaß ihm der Umgang mit Technologie macht.

• Komplexe Zusammenhänge brauchen kreative Formate
• Gamification kann Data Literacy verbessern
• Mit Tools wie GitHub Copilot und Fabric können auch Nicht-Programmierer funktionierende Anwendungen bauen
• Frühe Tech-Erfahrungen für Kinder sind wertvoll, wenn sie spielerisch bleiben
• KI spart Zeit und eröffnet neue Möglichkeiten, aber bei sensiblen Daten, Sicherheit und Qualität braucht es weiterhin menschliches Urteilsvermögen

00:00:00 Intro: Warum wir kreative Formate für Data Literacy breuchen

00:02:03 [Anzeige] Haufe Akademie: Masterclass

00:02:32 Wer ist Alex Korn? Plus: Special Guest Ben

00:04:37 Die Idee mit dem Pie-Chart Jump & Run

00:06:52 Ben übernimmt: Meine Switch hat Interesse geweckt

00:09:56 Tims Endgegner: die fliegende Ente (ein Bug!)

00:11:53 Cheatcode 'LEBEN' und mehr Items

00:13:07 Was Ben gelernt hat

00:17:16 Was treibt Alex an? Coden mit den Kids

00:19:18 Test & Learn: Von Python zur HTML-Seite in Fabric

00:20:42 Der Knackpunkt: Wie viel Kontrolle gibst Du der KI ab?

00:22:45 Was ist Microsoft Fabric eigentlich?

00:25:06 Vibe Coding mit GitHub Copilot & Claude

00:26:40 MCP & Playwright: Die KI testet sich selbst

00:29:02 Mama als Endgegner? Wenn die Ideen explodieren

00:30:22 Lob vom Fabric-Team: Microsofts erstes Game in Fabric

00:31:49 Kinder & Technik: Wo ziehst Du die Grenze?

00:33:35 Tims Eieruhr: Warum Erziehung mit starren Regeln versagt

00:36:08 Sind Games die Kunstwerke unserer Zeit?

00:37:43 Grenzen selbst erkennen, Gaming als Skill

00:40:01 Gamification im Reporting: Die Gemba-Idee

00:41:01 Vom Pie-Chart-Hüpfen zur IBCS-Lernplattform

00:42:54 Welche Genres gehen noch? Retro-Games als Vorbild

00:44:16 Text-Adventures fürs Reporting-Storytelling

00:46:19 Wie Du ohne Programmierkenntnisse startest

00:48:41 Wo Du Alex findest

00:49:35 Outro und Verabschiedung

Blogartikel von Alex: https://actionablereporting.com/2026/03/16/jump-and-run-fabric-for-kids/

LinkedIn Post von Alex: https://www.linkedin.com/posts/alexanderkorn_microsoftfabric-vibecoding-powerbi-activity-7439336292943011840-fUMI

Visual Studio Code: https://code.visualstudio.com/download

Tutorial für GitHub Copilot in VS Code: https://code.visualstudio.com/docs/setup/copilot

Github Repo für Beispiele: https://github.com/microsoft/awesome-rayfin

Community templates für Rayfin: https://github.com/microsoft/awesome-rayfin

Test Automation mit Playwright: https://playwright.dev/

Dig Dogs: https://www.playdosgames.com/online/dig-dogs-streetbusters/

Bei der Haufe Akademie gibt es eine zertifizierte Weiterbildung zum KI Manager. Dort lernst Du, welche Potenziale und Anwendungsfälle Künstliche Intelligenz im Business bietet, wie Du wirtschaftlich erfolgreiche KI-Projekte identifizierst und welche Konzepte hinter Machine Learning und Data Mining stehen.

Weitere Informationen findest Du unter:

https://haufe-akademie.de/ki

Tim und Oliver Ulbrich teilen ihre Erfahrungen mit Dashboards, Anforderungsanalyse und Kommunikation in Projekten. Sie diskutieren, wie Missverständnisse vermieden werden können und wie eine enge Abstimmung mit Stakeholdern gelingen kann. Die Beiden tauchen tief in die Welt der Dashboard-Entwicklung und des Data-Projektmanagements ein. Oliver teilt seine wertvollen Erfahrungen und bewährte Methoden, um erfolgreiche Dashboards zu erstellen, die tatsächlich genutzt werden. Kleiner Spoiler: Wenn Du Anforderungen richtig erfasst und das Prototyping effizient hältst geht die Übergabe an die Nutzer ganz leicht von der Hand!

• Mach Dir Gedanken um Deinen Dashboard Requirement Prozess
• Führe Prototyping in kurzen Iterationen durch
• Beziehen die Nutzer frühzeitig in die Entwicklung ein
• Plane eine strukturierte Übergabe zum Ende des Projekts

https://www.tdwi.eu/wissen/studien-buecher/e-books/self-service-analytics

https://www.oliverulbrich.de/

00:00:00 Intro und Vorstellung von Oliver Ulbrich

00:00:58 Tim, der Mietvertrag-MONK

00:06:31 Diese Folgen mit Oliver sind auch interessant

00:07:48 Worum es heute geht

00:08:13 [Anzeige] Haufe Akademie: Masterclass

00:09:06 Gescheitert: Dashboard beim Energieversorger

00:10:52 Zweiter Anlauf: 80% Energie in Anforderungen gesteckt

00:13:31 Warum Multi-Stakeholder Dashboards oft floppen

00:18:41 Kann KI Dein Dashboard allein bauen?

00:21:13 KI ersetzt das Stakeholder-Gespräch nicht!

00:23:24 Weg vom Lastenheft: Lieber gemeinsam entwickeln.

00:24:19 Anforderungsanalyse machst Du entweder vorne oder hinten

00:26:22 Wir merken erst im Gespräch was wir wollen

00:29:10 Mehr Blickwinkel bereichern das Ergebnis

00:30:38 Olivers Idee: Der Analytics Enablement Partner

00:32:02 Fail-Beispiel: Architekt, ein Haus mit fünf Zimmern bitte!

00:33:22 Vasa-Projekte: Wenn die Anforderungsanalyse baden geht

00:35:28 Kluge Lösung: Der TDWI-Dashboard-Requirement-Prozess

00:42:45 Anforderungen vom Fachbereich ins Datenmodell übersetzen

00:44:21 Oliver rastet aus: Warum Echtzeit?!

00:47:25 Achtung: Der psychologische Effekt von Warum-Fragen

00:49:31 Gedankenblitz: KI als Sparringspartner für Requirements

00:53:01 Gute Prozesse klingen aufwendig, gehen aber schnell

00:54:49 Die Dashboard-Übergabe richtig nutzen

01:00:00 Rolle umkehren: Vom Bittsteller zum Entwicklungspartner

01:01:37 Outro und Verabschiedung

Bei der Haufe Akademie gibt es eine Weiterbildung, die sehr gut zu unserem Thema der Podcastfolge passt: Die Masterclass zum Marketing & Sales Analyst!

In mehreren Kursen (plus Abschlussprüfung):

• bekommst Du einen Einstieg in Strategien und Werkzeuge, Tracking-Strategien, Analysen, Visualisierung und KI
• machst Du erste Schritte und setzt zum Beispiel Dein erstes Marketing & Sales Dashboard um
• erfährst Du, wie du KI Use Cases & Tools auswählst und danach in die Umsetzung gehst

Zur Masterclass: https://www.haufe-akademie.de/analyst

Weitere Angebote: https://www.haufe-akademie.de/future

In diesem Podcast-Interview diskutieren Thomas Fontaine von Mazda und Tim, wie Unternehmen KI sinnvoll und effizient einführen können. Thomas von Mazda teilt Einblicke in die Make-or-Buy-Entscheidungen bei KI, kluge organisatorische Rahmenbedingungen, die Nutzung von Databricks und die Bedeutung von Governance und Qualität bei KI-Projekten.

• Hektisch und schnell einzuführen, ist nicht verlässlich.
• Qualität und Governance sind entscheidend.
• Databricks ist wie Google Cloud Platform on steroids.

00:00:00 Intro und Vorstellung von Thomas Fontaine

00:04:24 [Anzeige] Haufe Akademie: Weiterbildung zum KI-Manager

00:05:38 Die rhetorische Frage: Kann man KI schnell und hektisch einführen?

00:06:36 Gen AI vs. Machine Learning: Was bringt Unternehmen wirklich voran?

00:07:32 Warum ChatGPT bei Podcast-Kapiteln halluziniert

00:09:59 Schatten-IT: Wenn die private Kreditkarte zum KI-Tool führt

00:11:14 Governance-Grundlagen: Qualität, Datenschutz und EU AI Act

00:13:41 Wie Mazda seinen mehrstufigen KI-Governance-Prozess aufgesetzt hat

00:16:04 Synergien erkennen: Wenn ein Agent-Wunsch zur Databricks-Lösung wird

00:17:16 Cross-funktionale Teams: Freiwillige Arbeit mit echtem Impact

00:20:03 AI ist eine Make-or-Buy-Entscheidung

00:21:22 Embedded AI: Wenn Qualtrics plötzlich OpenAI nutzt

00:23:50 Kundenfeedback in 15 Sprachen: übersetzt und klassifiziert mit Databricks

00:28:30 Die AI-Matrix: Schritte zur richtigen Make-or-Buy-Entscheidung

00:32:08 Prozesse vor Technologie: Warum Lift-and-Shift scheitert

00:33:41 Mehrwert messen und dokumentieren für mehr Budget

00:36:51 Was Databricks in Sachen KI alles kann

00:40:19 Geil: Das Dashboard, mit dem man chatten kann

00:46:57 Outro und Verabschiedung

Bei der Haufe Akademie gibt es eine zertifizierte Weiterbildung zum KI Manager. Dort lernst Du, welche Potenziale und Anwendungsfälle Künstliche Intelligenz im Business bietet, wie Du wirtschaftlich erfolgreiche KI-Projekte identifizierst und welche Konzepte hinter Machine Learning und Data Mining stehen.

Weitere Informationen findest Du unter:

https://haufe-akademie.de/ki

In zwei Wochen sprechen Oliver Ulbrich und Tim darüber, warum Dashboard-Projekte so häufig scheitern. Anhand eigener Erfahrungen zeigen die beiden, welche Fehler sie selbst gemacht haben, was sie daraus gelernt haben und warum die Anforderungsanalyse heute einen zentralen Bestandteil ihrer Projekte ausmacht. Außerdem verraten sie, welche Vorgehensweisen ihre Dashboards heute erfolgreicher machen und für deutlich bessere Ergebnisse bei Umsetzung, Review und Übergabe sorgen.

Tim spricht mit Marco Geuer darüber, wie wir Datensilos in Unternehmen aufbrechen können. Silos und Abteilungsgrenzen verlaufen in der Praxis ja oft identisch. Daher hilft oft eine verbesserte Zusammenarbeit, wenn wir sie aufbrechen wollen. Marco erklärt, wie Führungsmodelle, Incentives und organisatorische Veränderungen dabei helfen, und wie Co-Creation den Erfolg von Unternehmen beeinflussen kann. Kleiner Spoiler: "Viel hilft viel" ist auch in diesem Kontext ein Trugschluss. Marco unterscheidet daher zwischen komplizierten, komplexen und systemischen Problemen. Je nachdem, was genau vorliegt, kann Co-Creation auch zu viel des Guten sein. Führungskräfte müssen in unterschiedlichen Situationen die richtigen Methoden anwenden, um Innovation und Effizienz zu fördern.

• Ohne organisatorische Veränderungen geht's nicht.
• Co-Creation ist kein Allheilmittel.
• Micromanagement kann in unkomplexen Umfeldern sogar sinnvoll sein
• Vertrauen und offene Kultur sind Grundpfeiler für erfolgreiche Co-Creation.
• Führungskräfte müssen die richtigen Fragen stellen.
• Das Organisationssystem muss sich nach dem Kunden richten.

00:00:00 Intro und Ausblick auf die nächste Folge

00:02:31 [Anzeige] Haufe Akademie: Weiterbildung zu Digital Transformation und Innovation

00:03:48 Wer ist eigentlich Marc Geuer? Argh!

00:04:06 Historische Entstehung von Silos in Unternehmen

00:07:25 Was sind Silos und woher kommen sie?

00:10:02 Wie man Datensilos zwischen Marketing und Sales aufbricht

00:14:54 Wie man Datensilos einfach aufbrechen kann

00:21:02 Ursachen von Silobildung und Widerständen

00:23:14 Motivation und Incentives für bessere Zusammenarbeit

00:26:37 Rolle der Führungskräfte bei Co-Creation

00:33:57 Notwendigkeit organisatorischer Veränderungen

00:35:09 Wann ist Micromanagement sinnvoll?

00:36:39 Wasserfall- vs. agile Methoden: Wann macht was Sinn?

00:43:22 Führungskräfte befähigen

00:45:27 Das sagen die Daten: Macht Co-Creation erfolgreicher?

00:47:12 Wie schlechte Planungsprozesse Datensilos begünstigen

00:51:27 Führen Teamziele zur Trägheit der Einzelnen?

00:57:05 Co-Creation ist nicht immer sinnvoll

00:58:54 Skalierung von Co-Creation im Unternehmen

01:03:59 Co-Creation braucht kluge Ressourcenplanung!

01:07:56 Outro

Negative Effekte von Silos

• Produktivität –20 % in Silo-Unternehmen vs. kollaborative Organisationen https://www.corcentric.com/blog/company-silos-create-a-shortfall-for-cfos/
• 40–65 % der Führungskapazität gebunden in wertlosen cross-funktionalen Prozessen https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/want-to-break-the-productivity-ceiling-rethink-the-way-work-gets-done
• Siloisierte Budgetentscheidung: Marketing ohne cross-funktionale Abstimmung führte zu 30 % Marktanteilsverlust https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/deconstructing-silos-to-discover-savings-the-end-to-end-excellence-playbook-for-retailers
• Silos sind der meistgenannte Bremsfaktor für Profitabilität, Wachstum und Resilienz https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-need-for-speed-in-the-post-covid-19-era-and-how-to-achieve-it

Positive Effekte von Co-Creation

• +21 % häufiger überdurchschnittlich profitabel bei starker cross-funktionaler Kollaboration https://www.insightful.io/blog/cross-departmental-collaboration-multiplies-results
• Kollaborative Innovation korreliert signifikant positiv mit finanzieller Performance https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10157133/
• Co-Creation verbessert sowohl finanzielle als auch operative Kennzahlen https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0148296319302383
• Unternehmen, die Silos abgebaut haben, verbessern Innovation, Geschwindigkeit und Kundenzufriedenheit gleichzeitig https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/how-to-capture-the-elusive-performance-edge-in-true-transformations

Bei der Haufe Akademie gibt es eine Weiterbildung, die sehr gut zu Co-Creation passt: Die Masterclass zum Digital Transformation und Innovation Manager. In mehreren Kursen geht es um

• die Grundlagen digitaler Transformation
• die Entfaltung von Kreativität und
• die psychologischen Aspekte der Bedeutung im digitalen Wandel
• Plattformökonomie in Unternehmen

Zur Masterclass: https://haufe-akademie.de/transformation-innovation

Weitere Angebote: https://www.haufe-akademie.de/future

In zwei Wochen sprechen Thomas Fontaine von Mazda und Tim nun endlich über Beschaffungsstrategien für KI-Lösungen. Grundsätzlich gibt’s da ja zwei Alternativen “Make or buy” wie bei so vielen unternehmerischen Entscheidungen. Thomas erzählt, wie Mazda Deutschland an diese Frage herangeht und verrät ganz nebenbei dabei, mit welchem Tool er Dashboards baut, denen man im Chat Fragen stellen kann.

Moritz Küffner und Tim erkunden die Kraft der kooperativen Kommunikation (KoKomm). KoKomm ist ein "Wirkzeug", das Konflikte löst, Selbstvertrauen stärkt und die Zusammenarbeit in Unternehmen spürbar verbessert. Moritz teilt seine persönliche Reise, wissenschaftliche Hintergründe und praktische Tipps für eine bessere Kommunikation im Alltag und Beruf. Freut Euch auf kluge Gedanken, z.B. über schnelle und reife Lösungen im Vergleich oder das Konzept der Tanzbereiche. Moritz teilt wertvolle Einsichten, wie man Konflikte besser versteht, Lösungen nachhaltiger gestaltet und die Zusammenarbeit in Teams verbessert.

• Schnelle Lösungen sind keine reifen Lösungen.
• Wenn das Kopfkino angeht, frag Dich: Könnte es auch anders sein?
• Wer den Verteidigungsblick hat, ist auch immer im Angriffsmodus.
• Selbstvertrauen ist kein Fremdvertrauen.
• Viele Blickwinkel auf das gleiche Thema erlauben bessere Ergebnisse.

00:00:00 Intro und persönliche Einordnung der Folge

00:02:36 Kennt Ihr das, wenn Euch die Politik im Weg steht?

00:03:28 Tim: Meine eigenen Kommunikationsprobleme und was sich verändert hat

00:04:55 Moritz: KoKomm ist lediglich neu kombiniertes Wissen

00:06:00 Was Ihr von dieser Folge erwarten könnt

00:06:20 [Anzeige] Haufe Akademie: Marketing- und Sales Analyst Masterclass

00:07:39 Tiankai klingeln jetzt bestimmt die Ohren

00:08:11 Persönliche Geschichte: Wie Moritz zu KoKomm gekommen ist

00:09:15 Gute Kommunikation hilft, Probleme gar nicht erst entstehen zu lassen

00:11:00 Hauen und Stechen bei der Lotto-Show mit Ulla Kock am Brink

00:12:45 Persönliche Geschichte: Tims Erfahrungen mit Marketing, Vertriebs- und Data-Abteilungen

00:14:29 Selbstvertrauen als Schlüssel für Kommunikationskompetenz

00:16:47 Persönliche Geschichte: Wie Tim zu KoKomm gekommen ist

00:18:07 Der "Mauerfall" a.k.a. firmenweites Kommunikationstraining

00:19:11 Viele Perspektiven führen zu besseren Lösungen

00:21:14 Wie innere Haltung Potenziale erreichbar macht

00:24:30 Die unfassbar guten Wortspiele von Moritz

00:25:29 Wie wir uns auf Kosten Anderer stabilisieren

00:30:48 Achtung: Perfektionismus produziert Verlierer!

00:33:38 Moritz dreht frei: Das ist KoKomm!

00:37:38 Selbstvertrauen schafft Fremdvertrauen!

00:40:28 Wie wir zum Trump und Hitler werden

00:43:14 ProSoNös oder: Konflikte entstehen durch Schmerzen

00:44:56 Selbstsicher sein erfordert eigene Trigger zu kennen

00:47:46 Moritz hat Pipi in den Augen

00:50:06 Das Leben ist kein Nullsummenspiel

00:54:42 Der Unterschied zwischen schnellen und reifen Lösungen

00:58:59 Die „Zauberfrage“: Könnte es auch anders sein?

01:04:22 Wenn sich Tanzbereiche überschneiden: Marketing, Sales und Analysten

01:07:49 Herr Ebner, Sie sind diplomatisch wie ein Panzer!

01:08:53 Es gibt keine Musterlösung, aber Muster für jede Lösung!

01:13:01 Tipps um schon morgen besser kommunizieren zu können

01:18:29 Der Dreiklang des Kommunikationserfolgs

01:19:17 Buchempfehlungen von Moritz

01:21:17 Die Erweiterung der horizonterweiternden Zauberfrage

01:26:47 Wie KI im Kommunikationsalltag helfen kann

01:28:14 Outro

Bei der Haufe Akademie gibt es eine Weiterbildung, die sehr gut zu unserem Thema der Podcastfolge passt: Die Masterclass zum Marketing & Sales Analyst!

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• bekommst Du einen Einstieg in Strategien und Werkzeuge, Tracking-Strategien, Analysen, Visualisierung und KI
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In zwei Wochen sprechen Marco Geuer von Blueforte und Tim darüber, wie wir Datensilos entgegenwirken können. Wenig überraschend spielt Zusammenarbeit eine Rolle. Warum sie aber oft schwierig ist und wo da der Teufel im Detail liegt, das decken Marco und Tim dann in zwei Wochen auf.

00:00 Intro und Vorschau

01:36 [Anzeige] Haufe Akademie: Marketing- und Sales Analyst Masterclass

02:52 Vorstellung von Meike Wizani und voestalpine

05:00 Das Grundproblem: Wir haben Daten, aber keinen Prozess!

06:17 Das veraltete Rollenbild zwischen Marekting & Sales

08:30 Digitales Marketing für 70jährige Kundenbeziehungen

09:22 Warum Lead Management in guten Zeiten wichtig ist

11:06 Wir haben Daten, aber was bringt das wirklich?

13:18 Zwei große Daten-Herausforderungen im Lead Management

14:51 Kontext macht kalte Leads erst konvertierbar

17:10 Lead Management ist wie Dating

18:32 KI im Lead Management: Hilft das wirklich?

20:20 Wenn Erwartungen zwischen Marketing & Sales kollidieren

22:11 Wer ist eigentlich verantwortlich für Leads?

23:34 Wann ist ein Lead wirklich „Sales Ready“?

24:50 Datenqualität zwischen Marketing und Sales als Lösung

26:28 PoCs als Hack für mehr Datenqualität

28:37 Warum zu viele Leads Sales und Kunden schaden

32:19 E-Commerce: Die Sales-Kollegen im Marketing-Gewand

34:50 Ideal Customer Profiles: Welche Kunden braucht Sales denn?

37:30 Datenqualität schlägt Datenmenge

38:37 Welche Daten bringen wirklich Entscheidungen?

39:27 Komplexe Zielgruppenstrukturen erfordern differenzierte Datenqualität

43:25 Das Problem der Datenpflege im Vertrieb

45:30 Ideal Customer Profile regelmäßig aktualisieren

46:52 Wie man Datenchaos CRM und ERP-System verhindert

49:17 Lead Management ist nicht nur Toolfrage

50:50 Fazit: Es gibt nicht die "eine" Lösung für Lead Management

Meike Wizani und Tim tauchen tief in die Zusammenarbeit zwischen Marketing und Sales ein. Meike teilt ihre Erfahrungen, Mythen und Best Practices, um datenbasiert Prozesse zu optimieren und die Brücke zwischen beiden Abteilungen zu stärken. Es geht um Datenqualität, Systemintegration und strategische Zusammenarbeit, um den Lead-Management-Prozess zu optimieren.

• Daten sind die Basis für effektives Lead-Management.
• Die Datenqualität von Leads ist entscheidend dafür, dass die Zusammenarbeit zwischen Marketing und Sales gut klappt.
• Systeme wie CRM und ERP müssen auf die individuellen Bedürfnisse der Abteilungen angepasst werden.
• Power BI ist super, um Daten aus verschiedenen Marketing- und Sales-Systemen gemeinsam zu visualisieren und zu analysieren.
• Datenpflege ist eine kontinuierliche Aufgabe, die klare Verantwortlichkeiten im Unternehmen erfordert.

Bei der Haufe Akademie gibt es eine Weiterbildung, die sehr gut zu unserem Thema der Podcastfolge passt: Die Masterclass zum Marketing & Sales Analyst!

In mehreren Kursen (plus Abschlussprüfung):

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• machst Du erste Schritte und setzt zum Beispiel Dein erstes Marketing & Sales Dashboard um
• erfährst Du, wie du KI Use Cases & Tools auswählst und danach in die Umsetzung gehst

Zur Masterclass: https://www.haufe-akademie.de/analyst

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In zwei Wochen spricht Tim bei Datendurst mit Moritz Küffner zum Thema kooperative Kommunikation. Die Fähigkeit empathisch kommunizieren zu können ist die Grundlage jeder guten Zusammenarbeit. Oft haben wir die richtigen Tools, genug Geld und genug Leute mit dem richtigen Fachwissen, aber trotzdem fluppt es nicht. Deswegen ist Kommunikation heutzutage neben Technologie und Daten ein weiterer wichtiger Grundpfeiler für jeden Organisations- und Strategieansatz für Data & Analytics. Moritz Küffner ist absoluter Experte in diesem Feld. Freut Euch also auf eine Superfolge Datendurst!

00:00 Intro und Ankündigung der nächsten Folge zu Silos zwischen Marketing & Sales

02:07 [Anzeige] Haufe Akademie: Marketing- und Sales Analyst Masterclass

03:27 Warum Daten im Healthcare Marketing oft zur Nebensache werden

04:49 Welche Vorteile Daten für Kampagnen und Management bringen

07:28 Manpower und Datenkompetenz: Warum Analysen oft liegen bleiben

08:05 Das skurrile Beispiel mit der Twitter-Follower-Analyse

10:00 Warum Entscheidungen oft nicht datenbasiert getroffen werden

10:47 Was hilft: Handlungsempfehlungen als To Do in Jira & Trello anlegen

11:52 Was noch hilft: Dashboards gemeinsam entwickeln

13:17 Was noch hilft: Klare Verantwortung für Umsetzung von Handlungsempfehlungen

15:00 Kurze Kampagnenlaufzeiten und verlorene Learnings

15:45 Wie Algorithmen unter kurzen Kampagnen leiden

17:31 Warum es im Healthcare Marketing besonders schwierig mit Daten ist

19:00 Tim steht auf dem Schlauch: HWG-Elefant oder Katze?

20:01 Regulierung als Leitplanke: Was mit Daten trotzdem möglich ist

21:18 Warum strenge Regeln im Healthcare Marketing wichtig sind

23:26 Warum die Angst vor dem Datenschutz oft unbegründet ist

27:42 Wie Healthcare Marketing den besseren Umgang mit Daten schaffen kann

29:48 Warum anfangs kleine Workshops sinnvoll sind

30:30 Konkrete Anwendungsfälle für datenbasiertes Healthcare Marketing

32:10 Technologie, Prozesse, Kultur, Skills und Wissensmanagement als Schlüssel

32:59 Was man heute schon tun kann, um besser mit Daten zu arbeiten

34:08 Outro: Feedback, Bewertungen und Kommentare

Tim Ebner und Nicole Freude diskutieren die Herausforderungen und Chancen von Data & Analytics im Healthcare Marketing. Sie beleuchten regulatorische Hürden, organisatorische Barrieren und praktische Lösungsansätze, um datenbasierte Strategien effektiv umzusetzen.

• Macht anfangs kleine Workshops: Welche Möglichkeiten der Datennutzung gibt es?
• Geht einen Schritt auf den Datenschutz zu: Welche Verarbeitungen sind unkritisch?
• Verzahnt Erkenntnisse mit Kampagnenprozessen, am Besten direkt als To Do in Jira oder Trello
• Plant Zeit für Analysen und Umsetzung von Empfehlungen ein
• Entwickelt Dashboards gemeinsam mit Analysten und Marketing Team
• Leitet Handlungsempfehlungen gemeinsam ab

Bei der Haufe Akademie gibt es eine Weiterbildung, die sehr gut zu unserem Thema der Podcastfolge passt: Die Masterclass zum Marketing & Sales Analyst!

In mehreren Kursen (plus Abschlussprüfung):

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• erfährst Du, wie du KI Use Cases & Tools auswählst und danach in die Umsetzung gehst

Zur Masterclass: https://www.haufe-akademie.de/analyst

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In zwei Wochen spricht Tim mit Meike Wizani von Voestalpine darüber, wie wir Datensilos zwischen Marketing und Vertrieb abbauen können. Meike hat Ihre Karriere im Vertrieb gestartet und ist inzwischen ins Marketing gewechselt. Dort hat sie die Rolle des Übersetzers zwischen den beiden Abteilungen übernommen, und dabei sehr spannende Erfahrungen im Lead Management gesammelt. Ihr könnt Euch also auf eine spannende Folge freuen!

Datendurst bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/datendurst/

00:00 Intro und Ankündigung der nächsten Folge zu Healthcare Marketing

01:13 Was Dich in dieser Folge erwartet

01:46 Anzeige: Marketing & Sales Analyst Masterclass

02:46 Hamburger Goldkehlchen: Warum Tim im Männerchor singt

07:26 Brace for Impact: Unsere ersten Data Engineering Bruchlandungen

09:42 Datensilos: Die Krankheit in unseren Marketing-Abteilungen

11:18 Tim Wiegels Data Engineering Erfahrungen bei Goodgame Studios

12:51 Nicht nur Technik: Warum Teams und Prozesse mitziehen müssen

13:29 Tim Ebners Data Engineering Erfahrungen bei innogy.C3

13:59 UTM-Standards und IDs: So wird Tracking anschlussfähig

15:10 Lust auf ein Marketing-DWH mit Supermetrics, Google Sheets und SQL?

18:11 UTM-Pain, Attribution und Blackbox-Logiken von Google und Meta

21:01 Warum Google Sheets trotzdem ein sinnvoller Start ist

22:24 Der Wendepunkt: Ab wann ein Data Warehouse nötig wird

23:48 Raw, Refined, Gold: Die Layer-Logik einfach erklärt

26:38 Business-Logiken im Refined Layer: Kosten, Währungen und Regeln

28:40 Gold Layer und Data Marts: ROI, ROAS und die Single Source of Truth

29:34 Ab welchem Data Layer MMM und CLV Berechnungen Sinn machen

30:10 Welche Datenmodellierung in Power BI & Co nicht empfehlenswert ist

31:05 Views oder Tabellen? Warum View auf View schnell weh tut

34:10 Wie roh sollten Rohdaten sein? Und was sind "heiße" Daten?

36:34 Lieber zu viel Rohdaten als zu wenig

38:11 Wie Star Layer dein DWH schlanker und schneller machen

41:52 Warum saubere Layer Analytics und AI-Projekte einfacher machen

42:40 Echtzeit-Modelle vs. GenAI: Welche Datenqualität gebraucht werden

45:12 AI skaliert Chaos: Was ohne gute Daten schiefläuft

49:10 Womit anfangen? Tools, Datenbank und erste Schritte

52:16 Outro: Feedback, Bewertungen und Haufe-Hinweis

Tim Ebner und Tim Wiegels teilen ihre Erfahrungen und Herausforderungen beim Aufbau eines Marketing Data Warehouses. Sie diskutieren die typischen Anfangsprobleme, wie wichtig eine gute Datenstruktur ist und wie man Silos in Marketing und anderen Unternehmensbereichen überwindet. Als Ergebnis winken bessere Analysen und Entscheidungen. Tim und Tim tauchen tief in die Architektur eines effizienten Marketing Data Warehouse ein. Tim Wiegels erklärt dabei die vier wichtigsten Layer, die wichtig sind um die Datenverarbeitung vereinfachen, die Performance steigern und Kosten senken. Streamt rein und erfahrt praktische Tipps für den Aufbau und die Nutzung dieser Layer, um Data Engineering im Marketing smarter zu gestalten.

Der Instagrammer, der regelmäßig versucht ChatGPT, Claude und Gemini ins Boxhorn zu jagen, ist übrigens father_phi, erreichbar unter: https://www.instagram.com/father_phi

1. Alle Daten sollten in ihrer höchsten Granularität in einem Raw Layer gespeichert werden.
2. Vermeide Views auf Views, um Performancekosten zu minimieren.
3. Nutze Pipeline-Tools wie Airflow oder dbt für automatisierte Datenprozesse.
4. Der Gold Layer liefert die wichtigsten KPIs wie ROI und ROAS in sauberster Datenqualität.
5. AI-Projekte sollten auf dem Gold Layer oder höher aufbauen, um angemessene Ergebnisse zu sichern.

Bei der Haufe Akademie gibt es eine Weiterbildung, die sehr gut zu unserem Thema der Podcastfolge passt: Die Masterclass zum Marketing & Sales Analyst!

In mehreren Kursen (plus Abschlussprüfung):

1. bekommst Du einen Einstieg in Strategien und Werkzeuge, Tracking-Strategien, Analysen, Visualisierung und KI
2. machst Du erste Schritte und setzt zum Beispiel Dein erstes Marketing & Sales Dashboard um
3. erfährst Du, wie du KI Use Cases & Tools auswählst und danach in die Umsetzung gehst

Zur Masterclass: https://www.haufe-akademie.de/analyst

Weitere Angebote: https://www.haufe-akademie.de/future

In zwei Wochen spricht Tim bei Datendurst mit Nicole Freude über Datennutzung im Healthcare Marketing. Nicole ist schon seit 14 Jahren Beraterin in diesem Bereich und hat dementsprechend schon viel gesehen. Ihr könnt Euch also auf eine spannende Folge freuen!

Datendurst bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/datendurst/

00:00 Intro und Vorschau

02:07 Vorstellung von Diana Ackermann

02:51 [Anzeige] Haufe Akademie: Data Expert Masterclass

03:55 Moment mal: Was ist eigentlich KNIME? (kurzer Exkurs)

04:49 Wie Diana und Tim sich kennen gelernt haben

07:07 Shoutout: Bewerbt Euch auf eine Podcastaufnahme!

07:37 Einstieg in Power BI: Leicht oder schwierig?

08:28 Warum Power BI am Anfang trügerisch einfach wirkt

09:15 Wann Power BI plötzlich komplex wird

09:56 Datenmodellierung, Power Query und DAX erklärt

11:07 Was Power BI über Visualisierung hinaus Alles kann

14:00 Power BI im Vergleich zu anderen BI-Tools

15:03 Schnelle MVP-Dashboards vs. professionelle Datenarchitektur

16:01 Warum Datenmodellierung entscheidend ist

16:42 Fazit: Einstieg leicht, Experte werden schwierig

18:10 Warum Templates beim Einstieg helfen können

18:39 Warum viele Power BI unterschätzen

19:20 Workspaces, Zugriffsrechte und Chaos in BI-Systemen

20:05 Chaos vermeiden: Strategie & Dokumentation

22:15 Wann ein Pro Account Sinn macht

24:35 Jeden Monat gibt's neue Features

25:25 Der Moment, in dem Power BI kompliziert wird

26:18 Grundfragen einer Power BI Strategie (Bonus: Dianas Checkliste)

27:50 Wie man Berechtigungskonzepte richtig umsetzt

29:00 Praxisbeispiel aus der Beratung

34:31 Analytics für Dein Dashboard: Nutzungsberichte

37:35 Dashboard-Nutzungsberichte richtig interpretieren

38:40 Wie man UX von Dashboards verbessert

44:26 Automatisierungs-Hack: Dynamische Texte und Anmerkungen

45:40 Wie Diana Power BI gelernt hat

49:53 Guter Mix: Learning by Doing und Zertifizierung

51:06 Geheimtipp: Ohne Job Praxiserfahrung sammeln

53:41 Workout Wednesdays: Tableau & Power BI Challenges

54:17 Kleiner Hack: Dokumentation in ChatGPT hauen!

In dieser Episode von Datendurst spricht Tim Ebner mit Diana Ackermann über Power BI, ein weit verbreitetes Microsoft-Tool zur Datenvisualisierung und -analyse. Diana teilt ihre Erfahrungen und gibt Einblicke, wie man Power BI effektiv lernen kann. Sie erklärt, dass der Einstieg zwar leicht ist, aber die Komplexität schnell zunimmt, wenn man tiefer in die Materie eintaucht. Themen wie Datenmodellierung, Berechtigungskonzepte und Strategien für die Nutzung von Power BI werden behandelt. Zudem gibt Diana Tipps, wie man Praxiserfahrungen sammeln kann, auch wenn man noch keinen Job hat.

Und Diana schenkt Euch auch etwas: Ihre Checkliste für einen guten Start in Power BI:

https://datavizdiana.com/checkliste-power-bi-start/#download

1. Der Einstieg in Power BI ist recht leicht, aber es wird schnell komplex.
2. Datenmodellierung ist entscheidend für den Erfolg in Power BI.
3. Dynamische Titel und Annotations verbessern die Nutzererfahrung.
4. Challenges sind eine gute Möglichkeit, um praktische Erfahrungen zu sammeln.
5. Man sollte die Zahlen im Dashboard nicht nur zeigen, sondern auch interpretieren.
6. Ein Basic Account ermöglicht den schnellen Einstieg in Power BI.
7. Die richtige Strategie ist entscheidend für die Nutzung von Power BI.

Bei der Haufe Akademie gibt es eine Weiterbildung, die sehr gut zu unserem Thema der Podcastfolge passt: Die Data Expert Masterclass!

In mehreren Kursen (plus Abschlussprüfung):

1. bekommst Du einen Einstieg in Big Data, Machine Learning und professionelle Datenanalyse
2. machst Du erste Schritte und setzt komplette Datenprozesse mit KNIME um
3. erfährst Du, wie du aus PoCs tragfähige Datenprodukte entwickelst
4. lernst Du, wie Du LLMs, RAGs und KI als Automatisierungsbaustein einsetzt

Zur Masterclass: https://www.haufe-akademie.de/data

Weitere Angebote: https://www.haufe-akademie.de/future

In zwei Wochen spricht Tim bei Datendurst mit Tim Wiegels über Data Engineering für Marketing Analytics und AI. Tim war früher Vice President of Data bei FREE NOW, was die meisten von Euch noch als MyTaxi kennen dürften. Heute ist er Berater für alle Data Themen rund um Marketing Analytics und AI und Stammgast im Podcast von Jonas Rashedi. Ihr könnt Euch also auf eine spannende Folge freuen!

Datendurst bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/datendurst/