Datendurst mit Tim Ebner

Die KI analysiert Eure Daten heute schon auf Zuruf. Brauchen wir dann überhaupt noch Dashboards, einen Data Stack und all die ETL-Prozesse? Artur König, bekannt als Power-BI-Experte, Podcaster, YouTuber und Buchautor aus der Daten-Community, klärt mit Tim, was AI Analytics eigentlich ausmacht. Die Beiden erzählen von ihren eigenen Experimenten: Arturs BahnCard-Analyse, die früher ein aufwendiges Power-BI-Projekt war, und Tims wöchentlichem Time-Tracking-Report, der im Dialog mit Claude ständig weiterwächst. Es geht Funktionalitäten, die Dashboards nie hätten abdecken können, aber auch um Halluzinationen und erfundene Fehlermeldungen, um Schatten-KI und Governance. Welche Dashboards verschwinden und welche bleiben? Freut Euch auf einen entspannten Blick in die Kugel!

• KI macht Low-Value-Use-Cases wirtschaftlich: Analysen, für die sich früher kein Dashboard gelohnt hat, sind jetzt in Minuten erledigt.
• Dashboards bekommen mehr Kontext, und Insights landen direkt als Tickets in Jira oder Trello. Ein Mensch sollte aber prüfen, was dort ankommt.
• Ein Chatbot heilt keine Datenprobleme im Frontend: Governance und Datenqualität müssen an der Quelle stimmen, sonst erzählt die KI Euch ehrlich Müll.
• Dashboards bleiben dort, wo mehrere Menschen gemeinsam auf Zahlen schauen, als Tacho und Lagerfeuer. Ad-hoc-Analysen und Export-Dashboards übernimmt die KI.

00:00:00 AI Analytics: Brauchen wir überhaupt noch Dashboards?

00:01:47 Zweiter Anlauf: Worum es heute geht

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00:04:16 Was ist eigentlich AI Analytics?

00:05:16 Machine Learning steckt längst in Google & Meta Ads

00:06:58 Arturs erster Versuch: Lohnt sich die BahnCard?

00:11:06 KI statt Scraper: Low-Value-Use-Cases lohnen sich plötzlich

00:13:30 Tims Wochenreport: Time Tracking mit Claude statt Dashboard

00:17:09 Das Dashboard lebt: Neue Auswertungen entstehen im Dialog

00:18:13 Datendurst sucht einen Sponsor, und Claude hilft bei der Akquise

00:19:00 Mehr Kontext, aber auch mehr Ungenauigkeit

00:20:36 Von Insights zu Tickets: KI befüllt Jira und Trello

00:25:18 Herausforderungen: Halluzinationen und Ausreden

00:27:20 600 Screenshots: Als Claude eine Fehlermeldung erfand

00:29:26 Limits statt fairer Preise: Safety by Obstruction

00:31:50 Von Excel bis KI: Wie Fachbereiche sich von der IT befreien

00:33:41 Governance: Ein Chatbot heilt keine Datenprobleme

00:37:14 Schatten-IT und Schatten-KI erklärt

00:40:11 IT vs. Fachbereich: Lieber ein Preisschild als politische Ausreden

00:42:54 Blick in die Kugel: Welche Dashboards verschwinden?

00:45:19 Dashboards, die keine waren: PDF-Exporte als Rechenweg

00:46:08 Self-Service nimmt zu, Self-Service-Dashboards nehmen ab

00:48:12 Brauchen wir noch einen Data Stack?

00:51:35 Saubere Semantik bleibt, Mittelmaß wird ersetzbar

00:54:08 Was bleibt: Dashboards als Tacho und Lagerfeuer

00:56:02 Arturs Empfehlung: KI ändert das Wie, nicht das Warum

00:58:32 Tims Empfehlung: Was geht, was bleibt, was kommt

01:01:02 Outro und Verabschiedung

Artur König auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/

Arturs Podcast (dort erscheint bald unsere Fortsetzung): https://open.spotify.com/show/0doJbmLc5pk9efNnpR4VFv?si=1c3b75318fb94faf

Die Time-Tracking-Folge mit Philipp bei Data Engage: https://open.spotify.com/episode/0UPu1rTASSTRazwVupXdyi?si=20043353699d482b

Sponsor für Datendurst ab 2027 gesucht! Meldet Euch bei Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/

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• 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
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Tim hat für Marketing Data Backstage eine Karte gezogen, die nach Grundlagen klingt und schnell richtig tief wird: Was gehört eigentlich alles in den Cost per Lead? Schon die Frage, wann ein Lead ein Lead ist, sorgt für Diskussionsstoff. Die Beiden klären den Unterschied zwischen Marketing Qualified und Sales Qualified Leads, zeigen, wie Lead Scoring mit Vergangenheitsdaten funktioniert, und holen die alte BWL-Unterscheidung zwischen Einzel- und Gemeinkosten hervor. Sie sprechen über vergessene Kosten wie Kreation und Community Management, über Attributionsfenster und darüber, warum Marketing und Vertrieb an unterschiedlichen Zahlen gemessen werden. Freut Euch auf konkrete Einstiegstipps, vom reinen Media-CPL bis zur Excel-Rechnung mit Zeitversatz, und auf einen Ausblick: Die nächste Karte ist Lead Scoring!

• Definiert zuerst, wann ein Lead ein Lead ist: Ein Marketing Qualified Lead ist etwas anderes als ein Sales Qualified Lead, und daraus ergibt sich, welche Kosten Ihr einrechnet.
• Drei Stufen der CPL-Betrachtung: reiner Media-CPL, Marketing-Vollkosten mit Tools und schließlich Vollkosten inklusive Personal und Agenturen.
• Fangt mit Einzelkosten an, die Ihr einer Kampagne klar zuordnen könnt. Gemeinkosten wie Personal oder SEO-Content kommen später dazu.
• Ein CPL allein sagt wenig. Er braucht „beste Freunde“ wie den Umsatz pro Kunde und Feedback vom Vertrieb zur Qualität jedes Leads.

00:00:00 Was gehört alles in den Cost per Lead?

00:01:04 Zähler oder Nenner? Was denn jetzt?

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00:04:04 Wann ist ein Lead ein Lead?

00:05:02 Drei Anmeldungen: Wie oft zählt ein Lead?

00:07:56 MQL vs. SQL: Wer entscheidet, wann ein Lead heiß ist?

00:09:02 Lead Scoring mit Vergangenheitsdaten

00:10:13 Verfallsdatum von Leads und Beuteschema

00:13:37 Gehören Personalkosten in den CPL?

00:16:33 Einzel- vs. Gemeinkosten: Die BWL-Lektion aus Münster

00:18:12 Oft vergessen: Kreation und Community Management

00:19:26 Rechenbeispiel: 40.000 Euro Media für 500 Leads

00:21:19 Kommt Google Ads dazu, startet die Kostenattribution

00:22:04 Philipps Rat: Erst Media, dann schrittweise Vollkosten

00:22:37 Zählt SEO-Content zu Einzel- oder Gemeinkosten?

00:25:01 Kanalvergleich und Attributionsfenster: Wie weit schaust Du zurück?

00:26:39 Die eigentliche Hürde: Daten im CRM zusammenführen

00:32:20 CRM oder Excel: Die richtige Conversion zählt

00:34:04 Was rechnet man rein? Media, Messen, Tools, Listenkäufe

00:35:40 Die Empfehlung: Cost per Deal mit Zeitversatz in Excel

00:37:48 Ab wann lohnt sich der Aufwand?

00:38:56 Return per Lead: Was kriege ich eigentlich dafür?

00:41:12 Tim schwingt die Silo-Keule: Umsatz ist Teamsport

00:42:11 Ehrlich gesagt: So sauber haben wir das noch nie gesehen

00:44:24 Philipps Empfehlung: Drei Stufen der CPL-Betrachtung

00:45:22 Tims Empfehlung: Lead Scoring plus Sterne-Feedback vom Vertrieb

00:46:54 Ein CPL braucht beste Freunde

00:48:28 Erst Einzelkosten, dann Gemeinkosten

00:49:18 Outro: Nächste Karte ist Lead Scoring bei Data Engage

Philipp von Loringhoven auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/philipploringhoven/

Philipps Podcast Data Engage: https://open.spotify.com/show/75v2BTvGvg533hiS906Jpo?si=a17d2f37b6bc4187

Time-Tracking-Folge bei Data Engage: https://open.spotify.com/episode/0UPu1rTASSTRazwVupXdyi?si=109088b20eef4a77

Datendurst-Folge mit Meike Wizani: https://open.spotify.com/episode/7oHGKYTuRbfVCSzaG1tMWS?si=0c74b310626f4fae

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Tim und Nils Hafner, Professor an der Hochschule Luzern, fragen sich wie fast jede/r CX-Analyst/in: Warum passiert nichts, wenn die Insights auf dem Tisch liegen? Nils bringt eine Studie mit 43 Banken mit, die ein fünfstufiges Reifegradmodell für Kundenzentrierung zeigt. Das Ergebnis ist ernüchternd. Zwei Drittel stehen ganz am Anfang der datenorientierten CX-Organisation, und nur 13% messen, ob auf Kundenfeedback überhaupt Taten folgen. Die Beiden sprechen über Budget-Poker für Customer Journey Initiativen, die Save for Service Maxime bei der Telekom und über Validierung als wichtigste Fähigkeit im KI-Zeitalter. Dazu streiten sie die Frage aus, ob Prompting den Analysten ersetzt. Freut Euch auf Nils drei Learnings, die die Lücke zwischen Insights und Actions erfolgreich schließen und auf einen spitzfindigen Organisations-Hack gegen internen Widerstand!

• Analysieren ist nicht Handeln: 78% der Banken werten Kundenfeedback aus, aber nur 13% messen, ob die Verantwortlichen danach wirklich etwas ändern.
• Kundenzentriert bis es Geld kostet: Viele organisieren sich nach Customer Journeys, aber kaum jemand verteilt auch das Budget danach. Journey-Owner brauchen eigenes Budget.
• Der größte Bremsklotz ist menschlicher Widerstand (73%). Ohne Druck durch schwindende Margen oder Kundenabwanderung passiert kein Change.
• Umsatznahe KPIs machen CX greifbarer: Customer Effort Score und Time-to-Value zeigen mehr als Cost-Income oder die Zahl verkaufter Produkte.

00:00:00 Ihr kennt das: Die Insights sind da, und trotzdem passiert nichts

00:01:53 Gestatten: Nils Hafner, der Professor mit dem Lolli

00:04:02 [Anzeige] Haufe Akademie: Masterclass

00:04:56 Studie: Wie kundenzentriert sind 43 Banken?

00:07:56 Zwei Drittel der Banken sind doof, aber glücklich

00:08:35 Sparkasse vs. ING: Was heißt hier kundenzentriert?

00:11:00 Datenlücke: Kaum Verhaltensdaten, kaum Kundenpotenziale

00:12:20 Reifegrad 1 bis 3: Silos, CX als Projekt, teure Plattformen

00:15:00 Reifegrad 4 & 5: Amazon-Prinzip vs. Privatbank-Perfektion

00:17:19 Parallelen zum Gartner Analytics Value Escalator

00:19:49 78% werten Feedback aus, nur 13% messen die Umsetzung

00:21:31 Die 20.000 Euro Stromrechnung

00:23:48 Governance: Kundenzentriert, bis es Geld kostet

00:25:49 Budget-Poker: Setzen darf man nur auf fremde Projekte

00:27:05 Save for Service: Kundenzentrierung bei der Telekom

00:29:44 Ohne Druck kein Change: 73% nennen menschlichen Widerstand

00:31:05 KI im Kundenservice: Validierung wird zum Top-Skill

00:33:17 Henne-Ei-Problem: Wer validiert, wenn keiner die Zeit ohne KI mehr kennt?

00:36:05 Job-Sharing zwischen Mitarbeitenden und KI-Agenten

00:40:20 Nur Top-Banken halten Datenkompetenz für wichtig

00:41:33 Wohin gehört Datenkompetenz: IT oder Fachabteilung?

00:43:17 Tims Widerspruch: ITler sind keine Analysten

00:44:36 Nils' These: Prompting ersetzt den Analysten

00:47:39 Tims Konter: Auch Analysten werden KI als Werkzeug nutzen

00:48:52 Die besten Analysten sind Quereinsteiger

00:49:56 Learning 1: Verantwortung festlegen und nachhalten

00:50:41 Learning 2: Journey-Owner brauchen eigenes Budget

00:51:19 Learning 3: Umsatznahe KPIs machen CX greifbarer

00:53:02 Journey-Organisation: Verantwortung shiften oder Matrix errichten?

00:58:08 Nils' Kernbotschaft: Transformation gelingt nur mit den Menschen

00:58:34 Organisations-Hack: Die Customized Agency

01:01:57 Outro und Verabschiedung

Nils Hafner auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nilshafner/

Studie zu Target Operating Models für Kundenzentrierung im Banking: https://hub.hslu.ch/retailbanking/zuhoeren-koennen-alle-verantwortung-uebernehmen-nur-wenige-wie-dach-banken-ihre-kundenzentrierung-organisieren/

CX Trend Radar: https://cex-trendradar.com/

Wo alles begann: Die MTP-Podiumsdiskussion "Digitale Netze – die neue Macht des Kunden?" mit Nils und Tim von 2013: https://www.youtube.com/watch?v=eUbjOmLQLIM

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Der große Fight ist da! Philipp von Loringhoven und Tim haben in der letzten Marketing-Data-Backstage-Folge angekündigt, Attribution Modeling und Marketing Mix Modeling gegeneinander antreten zu lassen, und heute wird geliefert: drei echte Streitrunden, eine Versöhnung und am Ende klare Faustregeln. Es geht um die Consent-Frage, um die Regression hinter jedem MMM, um Philipps 60/40-Regel (Werbemittel schlägt Kanal!) und um Tims Einordnung: Attribution fürs operative Tagesgeschäft, MMM als strategische Luxus-Lösung. Freut Euch auf einen ehrlichen Schlagabtausch mit Erkenntnisgewinn: Am Ende braucht Ihr beide Modelle, plus Testing!

• Attribution braucht Consent-Daten, MMM nicht.
• Attribution ist die Mikroperspektive fürs Tagesgeschäft, MMM die Makroperspektive für Budgets und Prognosen, aber eine Luxus-Lösung: grob, ressourcenintensiv und hungrig nach ein bis zwei Jahren Daten.
• Investiert mehr Zeit ins Werbemittel als in Kanaldiskussionen. Werbewirkung entsteht durch das Creative, der Kanal ist Distribution.
• Keines der Modelle allein sagt Euch, wohin mit dem Geld: Die Triangulation aus Attribution, MMM und Testing ist das Nonplusultra.

00:00:00 Attribution Modeling vs. MMM: Heute steigt der große Fight

00:01:54 Philipps These: Wir wissen nicht mehr, wie Werbung funktioniert

00:04:54 Betrugsvorwurf: Amazons Clickpreis-Auktionen

00:07:49 Ohne Kontext ist jeder Kanalvergleich wertlos

00:09:42 Die Ausgangsfrage: Welches Modell wofür?

00:10:48 Fight-Runde 1: Braucht Attribution Consent?

00:12:04 Was zeigt Dir eine Attribution wirklich?

00:13:47 Fight-Runde 2: Kann Attribution auch offline?

00:15:49 MMM erklärt: Am Ende ist es eine Regression

00:17:34 [Anzeige] Haufe Akademie: Masterclass

00:21:13 Assist-Kanäle: Display konvertiert nicht, wirkt aber

00:22:20 Achtung: Das kann nur das MMM!

00:25:30 Fight-Runde 3: Darf man über Kanäle optimieren?

00:27:17 Werbung wirkt nach: Nicht jede Woche ein neues Creative

00:28:24 Philipps 60/40-Regel: Werbemittel schlägt Kanal

00:30:59 Tims Störgefühl: Man darf doch wohl noch kanalbasiert optimieren?

00:33:18 Werbebotschaft vs. Testing, Bidding, Black Friday

00:36:34 Versöhnung: Beide haben recht, keines reicht allein

00:39:36 Wann nutzt Du was? Philipps Faustregel

00:41:31 Tims Einordnung: Attribution fürs Tagesgeschäft

00:42:54 Black Box oder selbst rechnen? Markov & Shapley

00:44:09 MMM ist eine Luxus-Lösung: Grob, datenhungrig, teuer

00:44:48 Das Fazit: Triangulation ist das Nonplusultra

00:48:07 Outro und Verabschiedung

Philipp von Loringhoven auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/philipploringhoven/

Philipps Podcast Data Engage: https://open.spotify.com/show/75v2BTvGvg533hiS906Jpo?si=a17d2f37b6bc4187

Die Time-Tracking-Folge mit Tim bei Data Engage: https://podcasts.apple.com/in/podcast/wie-zeiterfassung-als-solopreneur-%C3%BCber-preis-umsatz/id1511140878?i=1000788994008

Der Amazon-Case zu den Clickpreis-Auktionen: https://www.tagesschau.de/ausland/amerika/klage-amazon-werbeeinnahmen-100.html

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Mirko Ehrmann und Tim setzen ihre Serie mit wissenschaftlich validierten Werbewundern fort! Nach Aufmerksamkeit in Teil 1 geht es jetzt tiefer in den Funnel: Conversion, Preispsychologie und Retention. Mirko testet live an Tim, warum wir Preise nie absolut, sondern immer in Relation bewerten, und räumt mit dem 9er-Pricing-Mythos auf: Der Left-Digit-Effekt wirkt nur, wenn die linke Ziffer kippt. Dazu gibt es die Werbewunder 4 bis 10, von Cross-Selling über Dezimaltrennzeichen bis zum Coupon statt Sofortrabatt, und ein Live-Experiment: Tim ändert während der Aufnahme den Preis seines gebrauchten Kias auf Kleinanzeigen auf präzise 8.457 Euro. Am Ende lüftet Mirko das Geheimnis aus Folge 1: Mit Wissensdatenbank Profit Patterns kann jeder auf Mirkos zusammengetragenes Wissen zugreifen. Freut Euch auf sofort testbare A/B-Test-Hypothesen mit Studien-Fundament!

• Cross-Selling funktioniert mit passenden Produkten, die deutlich günstiger sind als der Warenkorb.
• 9er Pricing wirkt nur, wenn die linke Ziffer kippt, ein Vergleichspreis dasteht und nicht alles auf 9 bepreist ist.
• Präzise Preise wie 8.457 Euro wirken ehrlicher kalkuliert.
• Sag "Ich" statt "Wir" in der Kundenkommunikation, das schafft Verbindlichkeit und Empathie.
• Und für die Wiederkaufrate: Coupon schlägt Sofortrabatt.

00:00:00 Intro: Psychologische Perlen für Eure Performance

00:01:42 Letztes Mal: Aufmerksamkeit. Heute: Conversion

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00:03:11 Oft vergessen: Der Preis an sich treibt Conversion

00:04:11 Live-Test an Tim: Taschenrechner vs. Anzug

00:07:57 Was ist letzte Preis? Anker setzen auf Kleinanzeigen

00:08:53 Werbewunder 4: Cross-Selling als Preisgestaltungstrick

00:12:05 Check24 vs. ING: Gleicher Kredit, dreimal teurere Versicherung

00:16:03 Werbewunder 5: 9er Pricing nur, wenn die linke Ziffer kippt

00:19:32 Beim Autokauf zählt jede Ziffer: High Involvement

00:20:26 Präzise Preise: 14.797 wirkt ehrlicher als 15.000

00:21:49 Live-Experiment: Tims Kia kostet auf Kleinanzeigen jetzt 8.457 Euro

00:23:28 Signalwirkung: 9er Preise nur für echte Schnäppchen

00:27:53 Vorsicht Preiskampf: Positionierung schlägt 9er Preis

00:32:18 Werbewunder 6: Dezimaltrennzeichen beeinflussen die Preiswahrnehmung

00:37:00 Werbewunder 7: Sag "Ich" statt "Wir" zum Kunden

00:42:37 Werbewunder 8: Schwere Produkte fühlen sich wertiger an

00:46:01 Beispiel: Für Tim fühlen sich MacBook Air und AirPods billig an

00:49:12 Werbewunder 9: Duft macht Dein Produkt unvergesslich

00:54:21 Werbewunder 10: Coupon schlägt Sofortrabatt

00:58:06 One more thing: Mirkos Datenbank Profit Patterns

01:04:30 Outro und Verabschiedung

Mirko Ehrmann auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mirko-ehrmann/

Mirkos Wissensdatenbank Profit Patterns: https://www.profit-patterns.de/

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Philipp von Loringhoven zieht die zweite Marketing-Data-Backstage-Karte von Tim, und die hat es in sich: Warum Google, Meta und Co das Marketing schon etwas ruiniert haben! Philipp rechnet mit dem gebrochenen Versprechen der Click-Attribution ab: Niemand kauft, weil er etwas auf Facebook sieht, und trotzdem optimieren wir alle auf Kanäle. Tim hält mit seiner Idee dagegen, Attribution nur noch im Plattform-Kosmos zu nutzen, und gemeinsam sortieren die Beiden, was stattdessen hilft: Triangulation, Inkrementalitätstests und Marketing Mix Modeling mit Tools wie Meridian, Robyn und PyMC. Dazu gibt es das Finale von Tims Auto-Drama und eine PR-Story mit einem Panzer in London. Freut Euch auf eine ehrliche Abrechnung mit den Werbeplattformen und konkrete Alternativen für Eure Budget-Entscheidungen!

• Attribution zeigt Taktik, aber nicht die ganze Wahrheit: Nutzt Plattform-Attribution nur, um innerhalb derselben Plattform zu optimieren.
• Füttert den Algorithmus gerne mit Signalen, aber glaubt nicht der Auswertung der Plattform über sich selbst.
• Mehr Daten sorgen nicht automatisch für besseres Targeting. Den Beweis-Case für Enhanced Conversions sucht Philipp bis heute.
• Denkt in relevanten Kontaktpunkten Eurer Customer Journey statt in GA4-Kanälen, und trianguliert mit Marketing Mix Modeling und Inkrementalitätstests.

00:00:00 Intro: Philipps Probleme mit Attribution

00:01:07 Auto-Drama Finale: Automatisiertes Scoring mit Claude & Airtable

00:04:15 Philipps neues Spielzeug: Zoom PodTrak 4

00:05:55 Das gebrochene Versprechen der Click-Attribution

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00:10:31 Kleine Geschichte der Attribution: UTM & Last Click

00:12:50 Sorry: Niemand kauft, weil er etwas auf Facebook sieht

00:15:37 Rand Fishkin: The Death of Marketing Attribution

00:18:04 Pizzaladen-Logik: Hätten Sie auch ohne Coupon gekauft?

00:20:18 Tims These: Attribution nur im Plattform-Kosmos

00:22:37 Cross-Effekte: Warum Innerkanal-Attribution gefährlich ist

00:24:44 Triangulation: Mehr Signale statt der einen Wahrheit

00:26:31 Marketing Mix Modeling: Meridian, Robyn und PyMC

00:28:53 Mit dem Panzer durch London: Signalstärke und Carryover

00:31:43 Füttert den Algorithmus, aber glaubt nicht der Auswertung

00:34:10 Ethikfrage: Umsatz machen geht auch ehrlich

00:35:48 Enhanced Conversions: Der Beweis-Case fehlt bis heute

00:37:01 Was bringt der Meta-Pixel wirklich?

00:39:51 Signal Engineering: Schickt prognostizierte Kundenwerte

00:40:47 Ein Berater für Sky, DAZN und Netflix: Das Vertical-Problem

00:43:26 Denkt in Kontaktpunkten, nicht in GA4-Kanälen

00:45:55 Tims radikale Alternative: Mehr Kommunikation statt mehr Attribution

00:48:45 Outro und Verabschiedung

Philipp von Loringhoven auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/philipploringhoven/

Philipps Podcast Data Engage: https://open.spotify.com/show/75v2BTvGvg533hiS906Jpo?si=a17d2f37b6bc4187

Interview mit Rand Fishkin: https://www.gngstudios.co.uk/resources/why-most-adverts-dont-work

BrewDogs Panzer-Aktion in London: https://www.insider.co.uk/news/history-stunts-brewdogs-wackiest-publicity-25997774

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Mirko Ehrmann und Tim machen Schluss mit A/B-Tests auf blauen Dunst! Mirko ist Wirtschaftspsychologe und bringt wissenschaftlich validierte Werbewunder mit. Es geht um psychologische Effekte, die Ihr direkt in Euren Ads testen könnt. Wir klären zum Beispiel die Frage, warum die nervige Ralf-Schumacher-Werbung von Wirkaufendeinauto trotzdem funktioniert, wie Alliterationen wie Super Sunday wirken, was Gaze Cueing bedeutet und warum 5 als Ziffer glaubwürdiger wirkt als fünf als Wort. Dazu erklärt Mirko mit Elefant und Reiter, warum 99% Eurer Entscheidungen im Unterbewusstsein fallen. Freut Euch auf konkrete Testideen mit Studien-Fundament und auf einen Cliffhanger: Das ist hier ist nämlich die erste von zwei Folgen mit Mirko!

• Wiederholung schlägt Einzelkontakt: Der Mere-Exposure-Effekt macht Ads sympathischer, aber nach 10 bis 20 Kontakten braucht es Abwechslung.
• Alliterationen funktionieren nur ganz oder gar nicht: 4 Falafel für 4 Euro zieht, 4 Falafel für 3 Euro nicht.
• Blickrichtung steuert Aufmerksamkeit: Schaut das Model aufs Produkt statt in die Kamera, folgen die Betrachter dem Blick.
• Ziffern wirken präziser als ausgeschriebene Zahlen.
• Und: Validiert Eure A/B-Tests immer wieder neu.

00:00:00 Intro: Schluss mit A/B-Tests auf blauen Dunst

00:01:56 Worum es heute geht

00:02:42 [Anzeige] Haufe Akademie: Masterclass

00:03:27 Warum Funnel-Modelle zu starr gedacht sind

00:06:01 Journey statt Funnel: Das Contentsquare-Beispiel

00:07:23 Der Mere-Exposure-Effekt: Wiederholung macht sympathisch

00:09:19 Frequency: Nervt wie Ralf Schumacher, wirkt trotzdem

00:11:31 Die Sättigungsgrenze: Nach 10 bis 20 Kontakten braucht es Abwechslung!

00:13:24 Konditionierung: Was George Clooney für Nespresso tut

00:14:25 Warum Du plötzlich überall Ford Pumas siehst

00:17:27 Elefant und Reiter: 99% entscheidet Dein Unterbewusstsein

00:20:42 Werbewunder 1: Alliterationen wie Super Sunday

00:23:22 Bonus: Der Von-Restorff-Effekt alias Thumbstopper

00:26:45 Die Alliterations-Regel: 4 Falafel für 4 Euro

00:28:39 Werbewunder 2: Gaze Cueing lenkt den Blick aufs Produkt

00:31:25 Beobachtende Augen: Von Kaffeekasse bis Kollekte

00:33:33 Werbewunder 3: 5 statt fünf, Ziffern wirken präziser

00:37:05 Sonderfall Luxus: Wenn der Preis lieber verborgen bleibt

00:41:25 Mirkos Methode: Studien lesen statt Bauchgefühl

00:43:56 Achtung: Validiert Eure A/B-Tests immer wieder

00:45:43 Social Proof: Engagement an einem Ort sammeln

00:47:32 Bunch of Jerks: Wie Kritik zu Merchandise wird

00:52:36 Eishockey-Exkurs: Die Enforcer der NHL

00:54:45 Cliffhanger: Preispsychologie in Folge 2

00:56:08 Outro und Verabschiedung

Mirko Ehrmann auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mirko-ehrmann/

Profit Patterns: https://www.profit-patterns.de/

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

Philipp von Loringhoven und Tim starten ihr neues Format: Marketing Data Backstage! Alle zwei Wochen ziehen die Beiden eine Trello-Karte aus ihrem Marketing Analytics Alltag, im Wechsel bei Datendurst und Data Engage. Den Auftakt macht eine Karte mit Sprengkraft: Warum wir Data Driven hassen.

Philipp erklärt, welchen negativen Touch datengetrieben zu sein für ihn hat. Wollen wir uns von Daten nach vorne peitschen lassen? Tim ordnet dieses Gefühl mit dem Gartner Analytics Value Escalator dem Prinzipal-Agent-Problem ein: Wer seine Daten komplett Google, Meta oder der Agentur überlässt, gibt Marketingwissen und -Entscheidungen aus der Hand. Freut Euch auf eine ungescriptete Diskussion über Datenkultur, Motivation und die Frage, wie Ihr mündigere Marketing-Entscheidungen trefft!

• Sprache formt Denken: Data Informed ist besser als Data Driven.
• In allen Daten fehlt Kontext. Sie können Unsicherheit nur reduzieren, nie beseitigen.
• Wer KPIs an Boni knüpft, bekommt manipulierte Metriken statt Erkenntnis.
• Owned Eure Werbedaten selbst, sonst entscheidet die Plattform für Euch.

00:00:00 Intro: Unser neues Format Marketing Data Backstage

00:00:47 Wer ist Philipp von Loringhoven?

00:02:24 So funktioniert Marketing Data Backstage

00:03:55 [Anzeige] Haufe Akademie: Masterclass

00:04:44 Kartenziehen: Warum hasse ich Data Driven?

00:05:40 Datengetrieben klingt nach Peitsche

00:06:58 Wenn KPIs das Gehalt bestimmen, wird manipuliert

00:09:03 Buchtipp Data Inspired: In allen Daten fehlt Kontext!

00:10:55 Analyse gilt in Deutschland schnell als Kritik

00:13:31 Der Gartner Analytics Value Escalator erklärt

00:16:45 Wie Du erfahrene Vertriebler für Analytics gewinnst

00:19:39 Intrinsische Motivation zünden

00:22:26 KI-Kulturschock: Kamera-Hotels in Indien vs. IKEA

00:24:35 Data Driven vs. Data Informed: Der feine Unterschied

00:26:16 Achtung: Google & Meta wollen für Dich entscheiden

00:27:57 Prinzipal-Agent-Problem: Wem gehört Dein Marketingwissen?

00:30:02 Agentur-Accounts: Owned Eure Daten selbst!

00:32:27 Die Kernbotschaft: Daten reduzieren nur Unsicherheit

00:33:36 Analysis Paralysis oder antifragile Organisation?

00:35:51 Tims Auto-Drama: ChatGPT + Google Sheets als Kaufhilfe

00:40:01 Tauschen Google & Meta Daten aus? Data Clean Rooms

00:41:41 Wrap-Up: Lernt, bessere Fragen zu stellen

00:43:35 Recap: Wo sind wir heute herumgeirrt?

00:45:29 Outro und Verabschiedung

Philipp von Loringhoven auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/philipploringhoven/

Philipps Podcast Data Engage: https://open.spotify.com/show/75v2BTvGvg533hiS906Jpo?si=a17d2f37b6bc4187

Die versprochenen Zahlen aus der Folge:

Ifo Institut, Benchmarking Digitalisierung in Deutschland: https://www.ifo.de/publikationen/2021/monographie-autorenschaft/benchmarking-digitalisierung-deutschland

Bitkom-Studie zur Bedeutung der Datenökonomie: https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Steigender-Bedarf-an-Data-Scientists

Europäische Kommission, Survey of Businesses on the Data Economy: https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/library/survey-businesses-data-economy-2022

Buchtipp aus der Folge: Data Inspired von Sebastian Wernicke

https://www.thalia.de/shop/home/artikeldetails/A1067817277

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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!

• Mache hier Deinen GEO Free Check mit Fabians Tool: https://www.askjoe.eu/free-check
• 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/

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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