Dataengage - Der Marketing Analytics Podcast von Philipp Loringhoven

In dieser spannenden Episode von DataEngage tauchen Philipp Freytag von Loringhoven und Franz Sauerstein tief in die Welt der Marketingeffizienz ein. Erörtert werden Konzepte wie die Marketing Efficiency Ratio und wie diese verwendet werden kann, um die Auswirkungen von Marketinginitiativen auf den Netto-Umsatz und die Kosten zu verstehen. Die Diskussionen sind gespickt mit einzigartigen Einblicken und Wissen aus ihrer langjährigen Erfahrung, die jedem Marketing-Profi bei der Effizienzsteigerung seiner Strategien helfen kann. Sie beleuchten die Unterschiede zwischen den Konzepten von Media und Marketing und diskutieren, wie man sie in verschiedenen Kontexten anwenden kann. Egal, ob Sie ein erfahrener Marketing-Profi oder ein Neuling in der Branche sind, diese Episode bietet wertvolle Lektionen und Erkenntnisse, die Sie in Ihre tägliche Arbeit einfließen lassen können.

In dieser neuen Folge von "Dataengage" widmet sich Philipp Baron Freytag von Loringhoven allein einem Thema, das ihm besonders am Herzen liegt: die allgegenwärtige Kanalabhängigkeit im Marketing. Philipp untersucht, wie Marketer in die Falle tappen, sich mehr auf die Verbreitungskanäle als auf die eigentlichen Botschaften und kreativen Inhalte zu konzentrieren. Er hinterfragt kritisch, warum wir glauben, überall präsent sein zu müssen – von Social Media bis hin zu traditionellen Medien – und dabei oft die tatsächlichen Bedürfnisse und Wünsche unserer Kunden aus den Augen verlieren. Philipp erläutert, wie diese Fixierung auf Kanäle die Effektivität der Marketingbemühungen untergräbt und diskutiert, warum eine echte Verbindung zu den Kunden weit über die Kanalwahl hinausgeht. Er zieht Daten und Beispiele heran, darunter eine aufschlussreiche Studie von nciSolutions, um zu zeigen, dass der wahre Schlüssel zum Erfolg in der kreativen Gestaltung und der zielgerichteten Ansprache liegt, nicht in der bloßen Präsenz auf verschiedenen Plattformen. Was du in dieser Episode lernen wirst: - Warum die Konzentration auf Marketingkanäle anstelle von Botschaften und Kreativität zu einer geringeren Wirkung führt. - Wie man die Herausforderungen der Kanalabhängigkeit überwindet und den Fokus zurück auf das Wesentliche lenkt: die Botschaft. - Praktische Schritte, wie Marketer beginnen können, ihre Strategien von einer kanalzentrierten zu einer botschafts- und kreativitätszentrierten Denkweise zu verlagern.

In der neuesten Folge von "Dataengage" spricht Philipp Baron Freytag von Loringhoven mit Steffi Kostorz von der Deutschen Bahn. Gemeinsam packen sie das Thema Marketing Controlling an und sprechen Klartext: Was steckt wirklich dahinter, und warum verwechseln so viele es mit Marketing Analytics? Steffi gibt uns einen Crashkurs: Sie erzählt von ihren Erfahrungen, spricht über die Herausforderungen im E-Commerce und erklärt, warum ein solides Verständnis von Daten so wichtig ist. Sie und Philipp diskutieren, wie Unternehmen von klugen Datenanalysen profitieren und warum eine KI-Strategie ohne stabile Datenbasis wenig Sinn macht. Was du lernen wirst: - Wie Marketing Controlling in der Praxis wirklich funktioniert und warum es mehr als nur Zahlen ist. - Warum die richtige Interpretation von Daten entscheidend ist und wie sie zur Optimierung von Marketingstrategien beitragen kann. - Wie Unternehmen klare und sinnvolle Entscheidungen auf Basis von Daten treffen können. Hör rein, wenn du mehr über die Welt des Marketing Controllings erfahren möchtest und verstehen willst, wie Daten dein Marketing voranbringen können!

In dieser spannenden Episode von Dataengage stellt Philipp Freytag von Loringhoven die brennende Frage: "Hat uns eigentlich das Versprechen von Performance Marketing auf eine falsche Fährte gelockt?" Er taucht tief in die Welt des Marketings ein und hinterfragt, ob die heutige Betonung des quantitativen Messens aller Interaktionen tatsächlich zu besserem und effizienterem Marketing führt. In dieser Episode werden folgende Themen behandelt: - Warum man eben quantitative und qualitative Daten im Marketing braucht - Erfolgsgeschichten und Stolpersteine in der Nutzung von qualitativen Daten - Wie Qualitativen Daten helfen bessere Marketing- und Sales-Botschaften zu finden - Praktische Beispiele, wo qualitative Daten einen Unterschied gemacht haben. - Tipps und Tricks, wie man qualitative Daten effektiv sammeln und auswerten kann. Philipp teilt persönliche Erfahrungen, Aha-Momente und gibt uns Einblicke in die oft übersehene Bedeutung von qualitativen Daten. Begleite ihn auf dieser Reise, um herauszufinden, was hinter den Zahlen wirklich steckt und wie wir als Marketer und Entscheidungsträger tatsächlich die besten Ergebnisse erzielen können.

Wow! In dieser spannenden Sonderausgabe von Dataengage nimmt Philipp euch mit auf eine Reise in die Zukunft des datengetriebenen Marketings und Sales. Fünfzehn führende Experten teilen ihre Visionen und Erkenntnisse über die nächsten 1, 10 und 100 Jahre. Tauche ein in tiefgehende und inspirierende Antworten über die immer komplexer werdenden Möglichkeiten im Umgang mit Daten, die Revolution der Nutzungsmethoden und wie diese die Art und Weise, wie wir Marketing und Sales betreiben, radikal verändern werden. Erfahre, wie Unternehmen in Zukunft mit Hilfe von fortschrittlichen Technologien ihre Zielgruppen besser segmentieren, wie die Grenzen der Personalisierung neu definiert werden und welche Rolle die Automatisierung in diesem sich ständig weiterentwickelnden Ökosystem spielen wird. Unsere Gäste beleuchten nicht nur die technologischen Trends, sondern auch die ethischen Überlegungen, die mit dem Fortschritt einhergehen. Also, lass uns jetzt gemeinsam in die "Glaskugel" schauen und uns einfach mal treiben lassen. Ich hoffe, diese Reise wird für dich genauso spannend wie für mich. Die Gäste in dieser Episode sind: Matthew Brandt : https://www.linkedin.com/in/mattytwoshoes/ Dina Brandt : https://www.linkedin.com/in/dina-brandt-social-media/ Christian Gersmeier : https://www.linkedin.com/in/christiangersmeier/ Sarah Söhlemann: https://www.linkedin.com/in/sarahsoehlemann/ Felix Bell: https://www.linkedin.com/in/felix-bell-96a59510a/ Nils Greinert: https://www.linkedin.com/in/nils-greinert/ Dr Yvonne Avaro: https://www.linkedin.com/in/yvonne-avaro/ Dr Stefanie Ganskow: https://www.linkedin.com/in/stefanie-ganskow-48245447/ Maik Bruns: https://www.linkedin.com/in/maik-bruns/ Thorsten Kirmes: https://www.linkedin.com/in/kirmes/ Nikolai Gogoll: https://www.linkedin.com/in/nikolai-gogoll/ Dr Tim Wiegels: https://www.linkedin.com/in/timwiegels/ Georg Blum: https://www.linkedin.com/in/georgblum/ Franz Sauerstein: https://www.linkedin.com/in/franzsauerstein/ Benjamin Uhlmann: https://www.linkedin.com/in/benjaminuhlmann/ Mehr zu Philipp erfährst du unter: https://www.linkedin.com/in/philipploringhoven/

In dieser spannenden Episode von "Dataengage" nimmt uns Philipp Loringhoven, mit auf eine Reise durch seine beruflichen Erfahrungen und enthüllt, was es wirklich braucht, um in einem neuen Unternehmen erfolgreich zu starten. Er kennt die Fallstricke und Herausforderungen, mit denen sich Neulinge in Marketing und Sales Analytics konfrontiert sehen, und er ist hier, um sein Wissen zu teilen. Er wird eine Fülle von praxiserprobten Ratschlägen und Strategien vorstellen, darunter: - Die Bedeutung der Unternehmenskultur und wie man sie effektiv entschlüsselt. - Warum Netzwerken mit Schlüsselteams nicht nur optional, sondern essenziell ist. - Die Kunst, frühere Berichte zu durchforsten und daraus zu lernen. - Wie man die genutzten Tools und Plattformen schnell meistert und damit dem Wettbewerb einen Schritt voraus ist. - Das Setzen klarer Ziele als Grundlage für langfristigen Erfolg. - Und schließlich, die Bedeutung der Kommunikation und wie regelmäßiges Feedback den Unterschied machen kann. Diese Tipps richten sich nicht nur an diejenigen, die neu in der Branche sind, sondern auch an erfahrene Profis, die ihren Onboarding-Prozess oder ihre Methoden auffrischen möchten. Es ist eine fundierte Mischung aus Theorie und Praxis, angereichert mit Anekdoten und Beispielen aus Philipps eigener Karriere.

In dieser Episode von Dataengage unterhalten sich Philipp Baron Freytag von Loringhoven und Georg Blum über das Thema "Testing" und dessen Einfluss auf die Optimierung der Customer Journey. Gemeinsam erkunden sie, wie regelmäßige Tests Unternehmen helfen können, ihre digitalen Strategien zu bewerten und anzupassen. Zunächst erläutern die beiden den grundlegenden Nutzen von Testing im Kontext der digitalen Interaktionen. Was bringt es Unternehmen, ständig ihre digitalen Prozesse und Kundeninteraktionen zu überprüfen? Philipp und Georg gehen auf die Vorteile und potenziellen Herausforderungen ein, die mit solchen Testmethoden verbunden sind. Im Mittelpunkt der Diskussion steht, wie eine fortlaufende Evaluation der Customer Journey dazu beitragen kann, dass Unternehmen besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden reagieren und ihre Angebote entsprechend anpassen. Anhand von Beispielen aus der Praxis vermitteln sie, wie das stetige Testen in verschiedenen Unternehmensumgebungen umgesetzt werden kann.

Schlechte Datenqualität kann zu fehlerhaften Geschäftsentscheidungen führen und Unternehmen teuer zu stehen kommen. Aber warum verlieren Daten überhaupt ihre Qualität und Relevanz? Philipp Baron Freytag von Loringhoven, nimmt dich mit auf eine Reise durch die komplexen Gründe hinter der Vergänglichkeit von Daten. Zusammen erforschen wir, warum Informationen, die einst als zuverlässig und wertvoll galten, im Laufe der Zeit ihre Bedeutung verlieren. Dabei beleuchten wir sowohl externe Faktoren wie Marktveränderungen als auch interne Faktoren wie veraltete Technologien. Ziel dieser Episode ist es, dir einen umfassenden Einblick in dieses oft übersehene Problem zu bieten und dir konkrete Ansätze an die Hand zu geben, um potenzielle Datenfallen in deinem Unternehmen zu erkennen und zu vermeiden.

In dieser Episode vom Dataengage sprechen Philipp Freytag von Loringhoven und Sander Bohlen über die Bedeutung von Daten im Zwischenbereich von Sales und Marketing. Sander zieht eine fesselnde Analogie zwischen der Verwendung von Daten und der Rolle eines Dirigenten, der ein Orchester leitet, und verdeutlicht, wie das Fehlen präziser Daten zu chaotischen und ineffizienten Marketing- und Vertriebsmaßnahmen führen kann. Die beiden diskutieren, wie Unternehmen heute von der intelligenten Nutzung von Daten profitieren und welche Herausforderungen dabei auftreten können. Dabei sprechen sie unteranderem über: - Strategische Entscheidungsfindung: Die tiefgreifende Rolle von Daten bei der Bildung und Umsetzung von Marketing- und Vertriebsstrategien. Sie beleuchten, wie Daten Unternehmen dabei unterstützen, klar definierte Ziele zu setzen und deren Erreichung effektiv zu überwachen. - Werkzeuge und Technologien: Ein ausführlicher Blick auf die aktuellen und aufkommenden Technologien, die Unternehmen helfen, Daten effektiv zu sammeln, zu analysieren und in handlungsorientierte Erkenntnisse umzuwandeln. - Zukunftsaussichten: Die Diskussion dreht sich um die zukünftige Landschaft von datengesteuertem Sales und Marketing. Welche Trends können wir in den nächsten Jahren erwarten? Und wie können Unternehmen sich auf diese Änderungen vorbereiten und das Beste daraus machen?

Heutzutage ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, eine solide Datenstrategie zu haben. Die Fähigkeit, Daten zu nutzen und zu verstehen, ermöglicht es ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Marketingaktivitäten gezielt zu optimieren. Es ist großartig zu sehen, wie immer mehr Unternehmen sich mit diesem Thema auseinandersetzen und datengetriebenes Marketing zu einem integralen Bestandteil ihrer Strategie machen. Allerdings muss ich auch zugeben, dass ich in letzter Zeit immer häufiger dieselben Fehler beobachtet habe. Fehler, die eine gut geplante Datenstrategie in Frage stellen und den Erfolg im Marketing beeinträchtigen können. Und deshalb möchte ich in dieser Episode genau darüber sprechen. Lasst uns gemeinsam die Stolperfallen erkunden, die uns immer wieder daran hindern, das volle Potenzial unserer Daten zu nutzen. Wir werden uns mit den häufigsten Fehlern auseinandersetzen, die Marketingteams begehen, wenn es um die Entwicklung und Umsetzung ihrer Datenstrategie geht. Von fehlenden klaren Zielen über das Ignorieren des Datenschutzes bis hin zur Vernachlässigung der Datenqualität.

1. Wie effektiv sind Persona-Modelle in der heutigen digitalen Marketinglandschaft wirklich und könnten wir sie möglicherweise missverstehen oder falsch anwenden? 2. Wie können wir sicherstellen, dass unsere Marketingstrategien wirklich nutzerzentriert sind und nicht nur auf oberflächlichen Daten oder veralteten Annahmen basieren? 3. Wie können wir besser auf die wechselnden Bedürfnisse unserer Kunden in den verschiedenen Phasen der Customer Journey eingehen und unsere Marketingaktivitäten entsprechend anpassen? In dieser Episode mit Philipp Freytag von Loringhoven und seinem Gast Olaff Kopp dreht sich alles um die Herausforderungen der Customer Journey Analyse. Wir werfen einen kritischen Blick auf Persona-Modelle in der Marketingstrategie und stellen die Praxis der Persona-Modellierung und ihre tatsächliche Relevanz im Marketing in Frage. Und ganz ohne einen Exkurs die tückische Welt der Attribution im Marketing geht es nicht! Wir analysieren die Schwierigkeiten bei der Datenerhebung und diskutieren, wie diese Lücken unsere Marketingstrategien beeinflussen können. Außerdem beleuchten wir die Wichtigkeit der Nutzerzentrierung für den nachhaltigen Erfolg im Marketing. Viel Spaß!

Hallo und herzlich Willkommen zur neuesten Episode des Dataengage Podcasts mit Philipp Freytag von Loringhoven. In dieser Episode öffnet Philipp das Tor zu einer neuen Denkweise rund um Daten und deren Nutzung. Wir sprechen über Hypothesen und warum sie die unverzichtbare Grundlage für effektive Datenarbeit sind. In einer Ära, in der Daten als das neue "Öl" angesehen werden, sehen wir oft, dass Unternehmen sie nur zur Berichterstattung verwenden. Aber was, wenn wir dir sagen, dass da noch viel mehr ist? Daten sind nicht nur zur Berichterstattung da, sondern können als Werkzeug dienen, um die "bekannten Unbekannten" zu erforschen und daraus lernende Hypothesen zu generieren. Philipp zeigt dir auf verständliche Weise, wie du eine hypothesenorientierte Kultur in deinem Unternehmen aufbaust und wie sie genutzt werden kann, um dich weiterzuentwickeln und anzupassen. Du tauchst tiefer in die Themen Kundenzentrierung, Lean-Startup-Methode und Conversion-Optimierung ein. Wie hängen sie zusammen und wie können sie dazu beitragen, eine Kultur aufzubauen, die auf Hypothesen basiert und kontinuierliches Lernen fördert? Zum Abschluss spricht Philipp über die Bedeutung einer Hypothesen- und Lern-Datenbank und warum sie ein unverzichtbares Werkzeug für alle ist, die eine hypothesenorientierte Kultur in ihrem Unternehmen etablieren wollen.

Sollte man immer testen? Oder kann man immer alles testen? Es hängt klar von der Strategie ab. Gemeinsam beleuchten Ralf Lienesch und Philipp Loringhoven in dieser Episode, warum das Testen - ob von neuen Produkten, Dienstleistungen, oder Marketingstrategien - entscheidend ist, um das Kundenerlebnis zu verbessern und den Geschäftserfolg zu steigern. Wir teilen Praxisbeispiele und konkrete Methoden, die kleinen Unternehmen helfen können, ihre Tests effizient zu gestalten und die Ergebnisse effektiv zu nutzen. In einer Welt, in der große Unternehmen auf Daten und Tests schwören, zeigen wir, warum auch kleine Unternehmen diesen Ansatz adaptieren sollten. Dabei erkennen wir, dass es nicht immer darum geht, das größte Budget zu haben, sondern kreativ und einfallsreich zu sein, um die Kunden besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Egal, ob du ein Unternehmer, ein Manager oder einfach nur neugierig bist, diese Episode ist voller praktischer Ratschläge, inspirierender Geschichten und nützlicher Tipps. Mach dich bereit, dein Geschäft auf die nächste Stufe zu heben!

In dieser Episode von DataEngage spricht Philipp Baron Freytag von Loringhoven über die Welt der Attributionsmodelle. Er stellt uns Herausforderung vor, die unser bisheriges Verständnis von Kundenreisen und Marketingstrategien neu bewerten. Philipp beleuchtet acht wesentliche Problembereiche, von der Übervereinfachung der Kundenreise über die Vernachlässigung von Synergien und externen Faktoren bis hin zur Überoptimierung. Er zeigt uns, wie Attributionsmodelle wertvolle Informationen verlieren können, indem sie komplexe Prozesse zu stark vereinfachen, Markenaufbau vernachlässigen und wichtige Kontextinformationen übersehen. Diese Folge ist ein Muss für alle Marketing-Verantwortlichen, die einen klaren Blick auf das "Big Picture" behalten und ihre Strategien auf der Grundlage einer realistischen und umfassenden Betrachtung ihrer Daten optimieren möchten. Tauche mit uns in die aufregende Welt des datengetriebenen Marketings und Vertriebs ein und entdecke neue Wege, wie du Daten in deinem Alltag nutzen kannst.

- Fragst Du Dich, ob Du wirklich das volle Potenzial Deines E-Mail-Marketings ausschöpfst? - Bist Du unsicher, wie Hyper-Personalisierung Dein Marketing transformieren könnte? - Und wie gut kennst Du eigentlich den Unterschied zwischen Segmentierung und Personalisierung? In dieser packenden Episode diskutiert unser Host, Philipp Loringhoven, mit dem CRM- und E-Mail-Zustellungs-Experten Philipp Zöld einige der zentralsten Fragen und Herausforderungen im modernen E-Mail-Marketing. Du fragst Dich vielleicht, ob Du Dein volles E-Mail-Marketing-Potenzial ausschöpfst oder ob Du wertvolle Chancen verpasst. Wir sind hier, um Dir unbequeme Wahrheiten zu liefern und Deinen Ansatz herauszufordern. Hyper-Personalisierung ist mehr als nur ein Buzzword - es kann Dein Marketing revolutionieren. Aber wie genau setzt man es um, und welche Daten brauchst Du dafür? In dieser Folge decken Philipp und Philipp das ganze Spektrum ab, von den Grundlagen bis zu den fortgeschrittenen Strategien, um Deine Zielgruppe besser zu verstehen und effektiver zu erreichen. Wir wissen, dass die Welt des Direktmarketings voller Möglichkeiten ist, aber wie passt E-Mail-Marketing in das Puzzle von SMS, WhatsApp und anderen Kanälen? Unsere Experten diskutieren, wie man diese verschiedenen Kanäle effektiv einsetzt und integriert, um ein nahtloses und ansprechendes Kundenerlebnis zu schaffen. Zudem beleuchten wir den Unterschied zwischen Segmentierung und Personalisierung - zwei Begriffe, die oft synonym verwendet werden, obwohl sie sehr unterschiedliche Strategien darstellen. Die zwei erläutern, wie Du diese Techniken in Deinem Marketing effektiv nutzen kannst. Keine Episode wäre vollständig ohne einen Blick in die Zukunft: Welche Rolle wird die Künstliche Intelligenz im E-Mail-Marketing spielen? Wie werden datengetriebene Strategien das Kundenerlebnis verändern? Wir betrachten die neuesten Entwicklungen und Technologien, die das Potenzial haben, das E-Mail-Marketing zu revolutionieren.

In dieser Episode widmen wir uns einem äußerst relevanten Thema für Marketing-Mitarbeiter und Marketing-Analysten - Der Customer Analytics. Customer Analytics ermöglicht es uns, wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Doch trotz seiner Bedeutung gibt es immer wieder häufige Irrtümer, die den Erfolg und die Effektivität von Customer Analytics beeinträchtigen können. Diesmal sprechen wir über die fünf häufigsten Irrtümer bei Customer Analytics und zeigen dir, wie du diese vermeiden kannst. Dabei gehen wir auf folgende Aspekte ein: Du erfährst, warum es ein Fehler ist, anzunehmen, dass alle Daten gleichwertig sind, und warum der Kontext bei der Dateninterpretation von großer Bedeutung ist. Wir setzen uns auch mit der Vernachlässigung der Kundensegmentierung und Personalisierung auseinander und zeigen dir, warum es entscheidend ist, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Metriken zu erkennen. Nicht zuletzt beschäftigen wir uns mit dem Mangel an Aktualisierung und Anpassung der Analysemethoden.

Welchen Mehrwert können Echtzeitdaten im Marketing haben, und welche Limitationen gibt es dabei? Christian Bonzelet und Philipp Loringhoven sprechen in dieser Episode genau darüber! Zunächst tauchen Philipp und Christian in die Grundlagen ein und erklären, was Echtzeitdaten eigentlich sind. Sie erläutern, wie Daten in Echtzeit erfasst, verarbeitet und genutzt werden können, um ein tieferes Verständnis für Kundenverhalten und Markttrends zu erlangen. Sie untersuchen auch die Grenzen der Anwendung von Echtzeitdaten in der Customer Experience. Während Echtzeitdaten leistungsstark sind, ist ihre Anwendung nicht ohne Herausforderungen. Philipp und Christian sprechen offen über diese Limitationen und geben Einblicke in die Komplexitäten der Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit. Schließlich werfen sie einen Blick auf die verschiedenen Bereiche, in denen Echtzeitdaten im Marketing eingesetzt werden können. Von personalisierter Werbung bis hin zu Kundenservice und Verkaufsprognosen - sie diskutieren eine Vielzahl von Anwendungsfällen und zeigen auf, wie Echtzeitdaten Marketer dabei unterstützen können, ihre Bemühungen zu optimieren und bessere Ergebnisse zu erzielen. Diese Folge ist ein Muss für alle, die einen tieferen Einblick in die Welt der Echtzeitdaten und ihre Auswirkungen auf das moderne Marketing gewinnen möchten. Sei es, dass du ein erfahrener Profi oder ein Anfänger in der Marketingwelt bist, diese Episode bietet wertvolle Erkenntnisse und praktische Ratschläge, die du direkt in deine Arbeit einfließen lassen kannst. Verpasse sie nicht!

In dieser Episode von DataEngage erkunden wir die Marketing-Analytik. Wir sprechen darüber, was eigentlich ein Marketing-Analyst macht, warum es eigentlich nichts mit "Google Analytics" zu tun hat und diskutieren, warum eben der Analyst die vielleicht wichtigste Position in einem Marketing-Team ist. Die Folge beleuchtet die Rolle eines Marketinganalysten, die Arten von Daten, die sie verwenden, und wie sie diese Daten analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Du erfährst auch mehr über die täglichen Aufgaben eines Marketing-Analysten, die erforderlichen Fähigkeiten und wie man in diesem Bereich Fuß fasst. Abschließend betrachten wir, wie Marketing-Analysten mit anderen Teams zusammenarbeiten und wie wichtig es ist, eine Brücke zwischen der Welt der Daten und der Welt der geschäftlichen Entscheidungsfindung zu schlagen. Mit dem Fokus auf die ständig verändernde Geschäftswelt und die Notwendigkeit der Flexibilität, bietet diese Episode wertvolle Einblicke in die Welt der Marketing-Analytik.

1. Möchtest du wissen, wie du Dashboards erstellen kannst, die in deiner Organisation unverzichtbare Entscheidungstools werden? 2. Hast du Schwierigkeiten, deine Teammitglieder dazu zu motivieren, deine Dashboards regelmäßig zu nutzen? 3. Suchst du nach Wegen, um die Daten in deinen Dashboards verständlicher und interaktiver zu gestalten? Wenn du auf eine oder mehrere dieser Fragen mit Ja geantwortet hast, dann ist diese Episode von Dataengage genau das Richtige für dich. In dieser Podcast-Episode diskutieren Christian Krug und Philipp die Herausforderungen, die mit der Erstellung und Implementierung von Dashboards in Organisationen verbunden sind. Wir teilen unsere Erkenntnisse darüber, wie man Dashboards effektiv gestaltet und sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Entscheidungsfindung macht. Was sind dabei die häufigsten Fehler, die bei der Dashboard-Erstellung gemacht werden, wie z.B. übermäßige Komplexität, unklare Visualisierungen und unzureichende Anpassung an die Bedürfnisse der Benutzer. Natürlich liegt der Fokus auf der Nutzerbindung. Wir besprechen verschiedene Techniken zur Verbesserung der Benutzererfahrung, wie beispielsweise interaktive Elemente, Personalisierung und regelmäßige Aktualisierungen.

- Wie können wir als Marketing- und Sales-Team uns in dieser Entwicklung differenzieren? - Welche Faktoren bestimmen die Leistungsfähigkeit von KI-gestützten Marketing- und Sales-Strategien? - Es kommt immer wieder auf eine entscheidende Frage zurück: Wie können wir nachhaltige Entscheidungen im KI-gestützten Marketing und Sales treffen? Mit der richtigen Nutzung von Daten! Von der Identifizierung kritischer Einflussfaktoren bis hin zur Zusammenarbeit mit der Open-Source-Community, um das volle Potenzial der KI in deinem Unternehmen auszuschöpfen - dabei hilft dir diese Podcast-Episode. In meinen Augen ist diese Episode ein Muss für jeden, der seine Marketing- und Sales-Strategien auf solide, datenbasierte Erkenntnisse stützen möchte. Denn wir alle wollen doch unsere Performance auf ein neues Niveau heben - also höre rein, wie Daten und die Zusammenarbeit mit der Open-Source-Community dir dabei helfen können, den Erfolg deiner KI-gestützten Marketing- und Sales-Entscheidungen zu maximieren.

Unternehmen investieren Tausende und aber Tausende Euros, Stunden und Terrabyte in das ganze Feld von Daten - besonders wir im Marketing sind da teilweise einiges Schuldig. Dabei bleiben die Fragen immer die gleichen: - Wer sollte die Hauptverantwortung für die Analyse und Optimierung von Marketingaktivitäten tragen? - Sind es die Datenanalysten, das Marketingteam oder vielleicht sogar die Geschäftsführung? - Wie kann eine effektive Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Abteilungen gewährleistet werden, um das volle Potenzial der Daten zu nutzen und nachhaltige Optimierungen voranzutreiben? In dieser Episode von Dataengage widmen sich Philipp Loringhoven und Bianca Schütz einem doch noch relativ neuen Aspekt im Marketing: der Datenanalyse und Optimierung. Wir gehen der Frage auf den Grund, wer in einem Unternehmen die Verantwortung für diese wichtigen Aufgaben tragen sollte und wie eine effektive Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Abteilungen aussehen kann. Gemeinsam werfen wir einen Blick auf die praktischen Aspekte der Verantwortungsverteilung, die Integration von Datenquellen, die Festlegung von KPIs und die kontinuierliche Verbesserung von Marketingstrategien. Dabei diskutieren wir auch die Rolle einer effektiven Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen, um das volle Potenzial der verfügbaren Daten auszuschöpfen und nachhaltige Optimierungen voranzutreiben.

- Warum verändern manche Marketing-Kampagnen das Kundenverhalten und andere nicht? Was können wir als Marketing-Team machen, um die Kundentreue zu erhöhen? - Was beeinflusst eigentlich die Performance unserer organischen Social Media Inhalte? Es kommt immer wieder zurück zu einer entscheidenden Frage: Wie können wir nachhaltige Marketingentscheidungen treffen? Mit Treiberbäumen! Von der Identifikation kritischer Einflussfaktoren bis hin zur Anwendung von Optimierungstechniken, um das volle Potenzial deiner Kampagnen auszuschöpfen - dabei hilft dir dieses visuelle Tool. In meinen Augen ist diese Episode ein Muss für jeden, der seine Marketingstrategien auf solide, datenbasierte Erkenntnisse stützen möchte. Denn wir alle wollen doch unsere Kampagnenperformance auf ein neues Niveau heben - als höre rein, wie Treiberbäume dir dabei helfen können, den Erfolg deiner Marketingentscheidungen zu maximieren.

Marketing ist schwer! Wir wollen verstehen, woher unsere Kunden kamen, welche Kampagne einen Effekt hatte und welcher Kanal der richtige ist. Und dann machen uns Unmessbare Kanäle, Kampagnen und Anzeigen immer einen Strich durch die Rechnung. Muss das sein? In dieser Episode von Dataengage Sprechen Mark Becker und Philipp Loringhoven darüber, warum es so wichtig ist, einen Measurement Plan für sein Marketing zu erstellen. Wir reden darüber, wie ein Measurement Plan helfen kann, das Kundenverständnis zu verbessern und die Customer Journey besser zu analysieren. Wir diskutieren, welche Metriken und KPIs dabei relevant sind und wie man den Measurement Plan kontinuierlich anpassen und verbessern kann. Und am Ende des Tages, wie ein Measurement Plan mehr Licht ins Dunkel unseres Traffics bringt!

Customer Data Platformen sind und bleiben das verdiente Hype-Thema der letzten Jahre im Marketing. Dank der steigenden Akquisekosten, dem immer schwierigeren Zugang zu Third-Party Daten und der aktuellen Herausforderung im Konsumverhalten wollen Unternehmen immer mehr in eine 1zu1 Interaktion mit ihrer Zielgruppe. Was da hilft: Genau die CDP, aber braucht es dafür eigentlich eine eigenständige Lösung, also ein weiteres Tool dass Daten sammelt und dann als Silo für dich Vorhält? Ich sage: Nein! Denn wer eine eigene Data Platform für das Unternehmen schon betreibt hat alle Voraussetzung für eine CDP. Wofür kannst du deine eigene CDP dann einsetzen? Worauf solltest du also achten? Welche Systeme, Daten und Tools brauchst du für deine Homegrown CDP? All das bespreche ich in dieser Episode!

In dieser spannenden DataEngage-Episode dreht sich alles um das nahtlose Kundenerlebnis und wie Marketing-Manager und Business Developer durch erfolgreiche Datensynchronisation, intelligentes Pricing und gezielte Personalisierung die Kundenbindung und den Umsatz steigern können. Philipp Loringhoven spricht in dieser Episode mit Yves Schleich von Lyska darüber, wie die Integration von Online- und Offline-Daten es ermöglicht, ein konsistentes Kundenerlebnis über verschiedene Kanäle hinweg zu bieten. Wir diskutieren: - wie du mithilfe von Datenanalyse deine Preisstrategien optimieren kannst, um sich von der Konkurrenz abzuheben und gleichzeitig profitabel zu bleiben. - Welche Daten bei der Personalisierung helfen, um jeden Kunden individuell anzusprechen und ein maßgeschneidertes Einkaufserlebnis zu bieten. - Und überhaupt was das alles mit Omnichannel-Marketing zu tun hat!

Ein herausragendes Werbedesign ist wichtiger als der Werbekanal: In der heutigen Zeit der Reizüberflutung und Informationsüberlastung entscheidet die Ästhetik und emotionale Resonanz eines Werbemittels über den Erfolg einer Kampagne, während die Kanalwahl zur Nebensache verkommt. Warum das so ist? Das bespreche ich in dieser Episode von Dataengage!

Was ist eigentlich "Führung"? Und was macht gute Führung aus? In allen Ratgebern liest man dann immer mehr Kommunizieren, mehr Zuhören - also doch genau das was wir im Marketing tun sollten. Nun Marketing ist und bleibt Kommunikation - aber eben Kommunikation, die heute immer mehr durch Technologie angereichert wird. Daher habe ich einmal Sarah Stemmler eingeladen um mit ihr über Führung, und was wir über Führung aus dem Tech-Bereich lernen können. - Worum geht es bei Führung eigentlich? - Wo ist der Unterschied zwischen Leadership und Führung? - Wie sollten wir anfangen?

KI-basierte Tools haben die Art und Weise, wie wir im Marketing arbeiten, grundlegend verändert. Von schnelleren, effizienteren Abläufen bis hin zur Automatisierung komplexer und zeitaufwändiger Aufgaben - KI macht unser Leben viel einfacher. Doch so nützlich und leistungsfähig KI auch sein mag, so wichtig ist es, ihre Fähigkeiten und Grenzen zu kennen. KI kann weder menschliche Intuition und Kreativität noch die Fähigkeit, strategisch zu denken, ersetzen. Sie kann datengestützte Entscheidungen treffen und Vorhersagen auf der Grundlage von Mustern machen, die sie Dadurch eignet sie sich zwar hervorragend für sich wiederholende Aufgaben wie Analysen oder Datenverarbeitung, ist aber nicht in der Lage, die Absichten der Benutzer zu interpretieren oder tiefgreifende Erkenntnisse zu liefern. In dieser Episode sprechen Philipp Loringhoven, Kai Spriestersbach und Olaf Kopp unter anderen darüber: - Wo liegen die aktuellen Grenzen des Einsatzes von KI im Marketing? - Ist KI in der Lage, die Absichten der Nutzer zu interpretieren? - Kann KI die menschliche Intuition und Kreativität im Marketing ersetzen? - Wie effektiv ist KI, wenn es darum geht, datengestützte Entscheidungen für das Marketing zu treffen? - Ist KI in der Lage, tiefe Einblicke in das Verhalten oder die Vorlieben der Kunden zu geben?

Online-Communities werden unglaublich wichtig im Marketing, das heißt auch dass es immer mehr Daten gibt, die dabei entstehen. - Aber welche davon sind relevant? - Wie können Unternehmen diese nutzen, um ihre Online-Communities besser zu verstehen? - Welche Strategien haben sich bei der Steigerung des Nutzerengagements bewährt? - Welche Tipps gibt es für die effektive Nutzung von Daten? - Welche Herausforderungen gibt es bei der Verwaltung einer großen Online-Community? In dieser Episode von Dataengage spricht Philipp Freytag von Loringhoven mit Steven Raymond Urry und Tim Ebner darüber wie Unternehmen Daten und Analysen nutzen können, um strategische Entscheidungen zu treffen, um den Erfolg zu messen und das Engagement in der Community zu fördern. Die Erkenntnisse aus den Daten können Unternehmen beispielsweise dabei helfen, das Verhalten und die Vorlieben der Nutzer zu verstehen, um fundierte Entscheidungen über die Zuweisung von Ressourcen innerhalb der Community zu treffen. Fragen wie: - Welche Arten von Inhalten sind bei den Mitgliedern am beliebtesten? - Welche Engagement-Strategien funktionieren am besten? - Wie wirken sich Änderungen in der Nachrichtenübermittlung auf die Stimmung des Publikums aus? All diese können durch Datenanalysen beantwortet werden. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können Unternehmen bessere Erfahrungen für ihre Nutzer schaffen, was zu einer höheren Loyalität und Zufriedenheit führt.

Marketing & Sales, das Problem ist und bleibt riesig: Übergabe von Leads vom Marketing an den Vertrieb! Die ordnungsgemäße Übergabe von Leads vom Marketing an den Vertrieb erfordert eine klare Kommunikation, Zugang zu Daten und eine durchdachte Automatisierungseinrichtung. In dieser Episode von Dataengage besprechen Philipp Freytag von Loringhoven und Martin Philipp: - Wie erkenne ich welche Daten relevant für die Übergabe sind? - Wie kann ich sicherstellen, dass der Lead ein relevanter Kunde werden kann? - Durch welchen Prozess kann ich eine ausreichende Daten-Qualität erreichen? In Short: Der rechtzeitige Zugriff auf die Daten von ist wichtig, um den Übergangsprozess effektiv zu gestalten. Wenn die Vertriebsteams die Interessen der Kunden, ihre Kaufhistorie und verwandte Informationen kennen, können sie ihnen maßgeschneiderte Botschaften und Beratung anbieten. Schließlich können gut konfigurierte Marketing-Automatisierungstools diese Übergaben erleichtern, indem sie Funktionen wie die automatische Lead-Bewertung und die einfache Integration in CRM-Systeme wie Salesforce bieten. Wenn diese Integration richtig gemacht wird, hilft sie bei der rechtzeitigen Übergabe von Leads, die eine strenge Qualifizierung und Vorbereitung für die weitere Bearbeitung durchlaufen haben.

Das Versprechen von digitalem Marketing: Wir wissen immer was funktioniert und warum! Die Realität sieht aber sehr anders aus: Wir raten häufig noch immer so viel wie "früher" Dabei gibt es es zwei Tools die Licht ins Dunkel bringen: - Marketing-Attribution - Marketing (Media) Mix Model Das Media Mix Modell beantwortet viele wichtige Fragen der Marketer: Welche Medienkanäle sind am effektivsten? Wie viel sollten in jeden Kanal investiert werden? Und was ist der bestmögliche Weg, um neue Kunden zu gewinnen und die Zahl der Bestandskunden zu erhöhen? Eines der wichtigsten Gebiete des Media Mix Modells ist die Analyse von Ausgabemusterung (oder Budgetplanung) mit dem Ziel, die Verbraucherwerbeausgaben optimieren. Dazu gehört auch die Untersuchung verschiedener Medienkanäle (Print, TV, Internet usw.) und deren Einfluss auf den Erfolg des Marketings In dieser Episode interviewt Franz Sauerstein Philipp von Loringhoven zum Thema Mix Media Modelling. - Was ist das? - Was sollte man es nutzen? - Wie unterscheidet es sich von der Attribution? - Wie erstellt man solch ein Model?

Organischer Content ist eine wichtige Komponente von heuten Marketingstrategien, aber organisch wird eben auch fast immer mit "kostenlos" gleichgesetzt. Das stimmt aber nicht! Unternehmen müssen beim Erstellen von organischen Inhalten in Betracht ziehen, dass dies nicht immer kostenlos ist. In dieser Episode von Dataengage sprechen Nikolai Gogol und Philipp Baron Freytag von Loringhoven darüber welche Kosten eigentlich dabei beachtet werden sollten, welche Daten einem helfen besseren Content zu erstellen und wann es sich lohnt anstatt organischen Content, einfach einmal paid Media einzusetzen! Fakt ist: Ein guter Ansatz ist es, sowohl organisch als auch bezahlte Werbemethoden zu verwenden, um formale Werbung zu erzeugen, die mit relevanter Content-Distribution Erfolg hat. Bezahlte Werbung hilft dabei, noch mehr Aufmerksamkeit auf Ihre Marke und Ihre Inhalte zu lenken und so mehr Conversions generiert werden können. Durch den Mix aus beiden Strategien erhalten Unternehmen effektive Kommunikationsmittel, um ihre Marke bekannt und authentisch zu machen.

Brauchen wir mehr Spezialisten oder sollten sich doch alle mehr in Richtung Generalisten entwickeln? In dieser Episode von Dataengage besprechen Dr. Bernard Sonnenschein und Philipp Loringhoven über die ansteigende Popularität der Diskussion von Generalisten im Vergleich zu Spezialisten. Wir vergleichen die Vor- und Nachteile beider Konzepte und beleuchten, was Freiberufler und Unternehmen suchen, wenn es um ihre Mitarbeiter geht. Wir werden auch erfahren, welche berufliche Wege sich für Einzelpersonen bieten, um ihre Karriere voranzutreiben. Schließlich betrachten wir einige der Probleme, denen Unternehmen in Bezug auf deren Arbeitskräftestruktur gegenüberstehen.

Jeder für sich, und alle alleine - so fühlt sich Marketing leider oft an. Leider ist Marketing heute weder holistisch noch wirklich Kundenorientiert, sondern viel mehr in einzelnen Kanälen verhaftet. Dies kommt nicht von ungefähr - unter Anderem ist das klassische Budget Denken daran "schuld". Aber was nun? Wie kommen wir da wieder raus? In dieser Episode von DataEngage sprechen Philipp Freytag von Loringhoven und Stephan Czysch genau darüber: Holistisches Marketing! 1. Wie kann ich Kundenzentierung und holistisches Marketing effektiv in unsere Unternehmensstrategie integrieren? 2. Welche Möglichkeiten gibt es, den Kundenbedürfnissen gerecht zu werden? 3. Wie kann ich das Innovationspotential des Unternehmens nutzen, um ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen? 4. Wie kann man den Erfolg messen, den die Implementierung von Kundenzentrierung und holistischem Marketing auf unser Geschäft hat? 5. Was muss beachtet werden, damit sich unsere Strategien im Alltag bewähren?

Eigentlich sollte der Fokus von Marketingexperten darauf liegen, ihre Kunden besser zu verstehen und entsprechend eindeutige Ergebnisse mit Kampagnen zu erzielen. Dabei wäre eine kundenzentrierte Strategie unerlässlich. Das Problem? Das H.I.P.P.O., kein Tier, sondern eben die highest paid person's oppionion. Leider sehen viele Manager nicht die Notwendigkeit, auf Basis von Daten zu arbeiten oder denken, dass eh schon alle Expertise besitzen, um effektive Entscheidungen zu treffen. Resultat? Es werden viele Marketingentscheidungen nach wie vor aus dem Bauch heraus getroffen. Die Gefahr hierin besteht darin, dass obwohl man im Grunde eine gute Idee hat, sie nicht messbar ist und folglich nicht als Best Practice verfolgt werden kann. Daher ist datengesteuertes Marketing essenziell für Unternehmen, damit sichergestellt wird, dass jede Ausgabe in die richtige Richtung geht und kein Geld unvernünftig ausgegeben wird. In dieser Episode von Dataengage sprechen Philipp Freytag von Loringhoven und Rene Hentschel darüber, wie man Entscheidungen im Marketing aus Sicht des Kunden treffen kann. - Welche Voraussetzungen in nötig in einem Unternehmen um Datenorientiertes Marketing zu betreiben? - Mit welchen Resultaten kann man dadurch rechnen? - Wie muss die Organisation aufgebaut sein um dies zu tun?

Influencer Marketing ist eine relativ neue Marketing-Disziplin, die komplexe Herausforderungen mit sich bringt. Zu den größten Herausforderungen gehören die Identifizierung der richtigen Influencer, das Messen der Performance, die Aufrechterhaltung relevanter Beziehungen sowie die Einbindung effektiver KPI's. Es ist auch wichtig, dass man ein tiefes Verständnis für verschiedene Plattformen und deren Algorithmen hat, um erfolgreiche Kampagnenergebnisse zu erzielen. Wie können also Daten diese Herausforderungen verkleinern? In dieser Episode sprechen Philipp Freytag von Loringhoven und Benedikt David Baecker über Data Driven Influencer Marketing.

Viele Marketing-Organisationen haben ein Problem mit der Nutzung von Daten in dem Maße, wie sie es könnten. Der Gedanke, Daten zur Verbesserung ihrer Marketingstrategien zu nutzen, ist zwar verlockend, aber viele Unternehmen tun sich schwer damit, dieses Ziel effektiv zu erreichen. In dieser Episode von DataEngage sprechen Sebastian Hewing und Philipp Freytag von Loringhoven darüber was Unternehmen tun können um diese Hindernisse zu überwinden. Ob es nur darum geht mehr in datengesteuerte Prozesse zu investieren, oder wie sie eine starke Daten-Kultur entwickeln. Warum Führungskräfte mit gutem Beispiel vorangehen müssen und dafür sorgetragen, dass Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Metriken wie Marketinganalysen und Business Intelligence-Ergebnissen getroffen werden. Wie Sebastian so gut beschrieben hat: "Daten müssen Spaß machen" - Wie schaffen wir das als Marketing- und Analysten-Team?

Kundenzentrierung bedeutet, dass der Kunde und seine Bedürfnisse im Mittelpunkt stehen, und nicht das Unternehmen und seine eigenen Bedürfnisse. Aber wie lässt sich Kundenzentrierung messen - oder lässt sich diese überhaupt messen? Stichwort: Customer Lifetime Value Die Konzentration auf den Customer Lifetime Value sollte dazu beitragen, dass sich das Unternehmen diese Mentalität zu eigen machen und immer das Beste für ihre Kunden im Auge haben. In dieser Episode sprechen Dr. Markus Wuebben und Philipp von Loringhoven erstmal über eine Zahl: Den CLV - aber eben auch um all das, was dahintersteckt. - Wie berechne ich diesen Wert und wie häufig sollte ich das überhaupt tun? - Welche Vorgänge beeinflussen die Höhe des Customer Lifetime Values? - Wie wirkt sich die Incentivierung meiner Mitarbeiter auf den CLV aus? - Welche Möglichkeiten ergeben sich bei meinem Marketing durch den CLV?

Ohne eine Kultur, die das Lernen fördert, sind Daten eine schlechte Investition! Obwohl viele Unternehmen in eine erstklassige Dateninfrastruktur investiert haben, fehlt den meisten das nötige Wissen, wie sie diese Daten nutzen können. Deshalb ist es für Unternehmen wichtig, eine Atmosphäre zu schaffen, in der das Lernen im Vordergrund steht, anstatt einfach nur Datenpunkte zu sammeln. Unternehmen müssen eine Kultur entwickeln, die ihre Mitarbeiter/innen dazu ermutigt, die gewonnenen Erkenntnisse zu teilen! In dieser Folge von DataEngage sprechen Philipp Loringhoven und Sebastian Henneberg zum zweiten Mal darüber, wie eine Lernkultur durch verschiedene Maßnahmen aufgebaut werden kann. Dazu gehören interne Präsentationen, Hackathons, Tutorials und Blogs sowie persönliche Initiativen wie Mentoring-Programme oder Data Science-Arbeitsgruppen.

Daten ohne nachhaltige Lernkultur ist eine Fehlinvestition! Trotz all der Investitionen in eine 1A Dateninfrastruktur leiden die meisten Unternehmen noch immer unter einer "Unterversorgung" - einer Unterversorgung mit Wissen eben von all diesen Daten. Welche Möglichkeiten des Austausches gibt es, um eine passende Lern-Kultur im Unternehmen zu etablieren In dieser Folge von DataEngage besprechen Philipp Loringhoven und Sebastian Henneberg verschiedene Lern- und Austausch-methoden, um die Nutzung von Daten in einer Organisation besser zu verankern. Wir darüber, wie wichtig es ist, immer im Austausch zu stehen, sich weiterzuentwickeln, besonders wenn man schon eine Weile mit Daten arbeitet!

Uns stehen tausende Tools für Marketing und Analytics zur Verfügung - für CRM, für Personalisierung, zur Analyse - aber doch stehen wir immer wieder vor der gleichen Frage: "Warum kaufen unsere Kunden nicht" oder ähnlich "Warum wird dieser Report nicht genutzt" "Wir rennen mit einem Steinzeithirn durch das digitale Zeitalter! Alles um uns ändert sich, aber unsere Denkmuster basieren auf den gleichen Strukturen wie vor 40000 Jahren." Dieses Zitat von Sarah Weitnauer beschreibt die Relevanz des Themas dieser Episode perfekt! Es geht um Psychologie - um das was unser Sein und unsere Wahrnehmung ausmacht!

Product lead growth: Buzzword oder keins? Damit ein Produkt von sich aus allein "Wachsen" kann, braucht es eine andere Art von Analytics, nämlich Product Analytics mit dem Fokus auf der Auswertung von Funktionen, User Flows und eben aktiver Nutzung. Sind also Marketing und Product Analytics zwei getrennte Einheiten? oder doch integraler Bestandteil eines Ganzen? Welche Erkenntnisse, welche Daten helfen beiden Seiten - also Produkt-Teams und Marketing-Teams? In dieser Episode von DataEngage sprechen Timo von Focht und Philipp Freytag von Loringhoven über die Gemeinsamkeiten, Unterschiede und Nutzen von diesen zwei unterschiedlichen Ansätzen im Analytics Umfeld: Marketing Analytics und Product Analytics Wie unterscheiden sich Tools wie ein Mixpanel, Amplitude oder Posthog? Wie verhält es sich dabei zu einem Google Analytics, einem Matomo oder Piwik?

"Wer ist mein Kunde, und wenn Ja, wie viele?!" - so schrecklich dieser Spruch ist, so viel Wahrheit steck doch darin! Häufig werden Personas / Zielkundenprofile eher aus dem Bauch heraus definiert - wenn man Glück hat, werden noch Marktforschungsdaten von Drittquellen verwendet. Aber in den seltensten Fällen eben Zahlen, Daten oder Fakten aus wirklich erster Hand. In dieser Folge des DataEngage-Podcasts besprechen Johannes Rasch und Philipp Loringhoven, wie und warum man Daten bei der Erstellung von Personas nutzen sollte. Warum es wichtig ist, direkt mit den Kunden zu sprechen oder ihnen aktiv zuzuhören, und warum reine Tests nicht immer die Lösung sind. Wenn du Personas für dein Unternehmen entwickelst, kann es leicht passieren, dass du in die Falle tappst, Annahmen zu treffen. Schließlich kennst du dein Produkt oder deine Dienstleistung besser als jeder andere, also musst du eine ziemlich gute Vorstellung davon haben, wer es kaufen würde, oder? Falsch! Wenn du willst, dass deine Personas wirklich effektiv sind, müssen sie auf echten Daten beruhen - und nicht nur auf Vermutungen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, diese Daten zu sammeln. Worauf du darauf achten solltest, besprechen wir in dieser Episode. Und dann? Sobald du diese Daten hast, kannst du anfangen, dir ein Bild von deinem idealen Kunden zu machen. Was sind ihre demografischen Merkmale? Was motiviert sie? Was sind ihre Probleme? Die Beantwortung dieser Fragen hilft dir, realistische und genaue Personas zu erstellen, die dir wiederum helfen, dein Unternehmen effektiver zu vermarkten.

Da sich die Welt der Webanalyse ständig weiterentwickelt - Dank Google erzwungenermaßen -, suchen viele Unternehmen nach Alternativen zu Google Analytics. Datenschutzbedenken, Probleme mit der Einwilligung und der Wunsch nach einem einfacheren Datenzugang sind nur einige der Gründe, warum Analysten nach neuen Lösungen suchen. Aber bei so vielen Optionen ist es oft schwer zu wissen, wo man anfangen soll. PiwikPro, Matomo, Snowplow und andere Systeme haben alle ihre eigenen Stärken und Schwächen. Was ist also die beste Option für dein Unternehmen? Das hängt von den jeweiligen spezifischen Bedürfnissen und Zielen ab. In dieser Episode von DataEngage sprechen Mikko Piippo und Philipp Loringhoven über die relevanten Alternativen zu einem Wechsel auf Google Analytics 4. - Was sind die Möglichkeiten und Vorteile der Anderen Systeme? - Wo liegen die Limitationen und Unterschiede zwischen Matomo und PiwikPro? - Worauf sollte man beim Wechsel achten?

Im Marketing sind wir es gewöhnt jede Menge Daten zu erheben und zu nutzen. Wir setzen auf Daten von Google Analytics, von unseren Advertising Kanälen wie Facebook oder eben auf Interaktionsdaten für personalisierte Emails im CRM. Gilt das gleiche für den Vertrieb? Vertriebsprofis sind immer auf der Suche nach einem Vorteil, der ihnen hilft, mehr Geschäfte abzuschließen. Doch dafür brauchen sie Daten. Relevante Daten. Aber wie können Daten eigentlich dem Sales helfen? Welche Daten sind im Sales-Prozess relevant und wo kommen diese her? Worauf sollte man beim Thema Qualität achten und wo kann dann auch einmal Marketing beim Hand-Over helfen? Darüber sprechen Sascha Glaisner und Philipp Loringhoven in dieser Episode von Dataengage.

Wir erheben und sammeln gigabyte an Daten über Werbung, Interaktionen, Produkte, aber ist die Qualität der Reports und Dashboards dadurch gestiegen? Naja, nicht immer. Wie und wodurch kann also ein Dashboard einen wirklichen Mehrwert für ein Unternehmen liefern? Worauf sollten AnalystInnen achten, wenn es um den Aufbau eines Reports geht? In dieser Episode von DataEngage sprechen Evelyn Münster von Chart Doktor und Philipp Loringhoven über die die Geheimnisse eines guten Dashboard-Designs. Sie gibt Tipps, wie wir die richtigen Fragen stellen, unsere Daten effektiv analysieren und dann sogar noch nützliche und schöne Berichte erstellen können. Denn was wir am Ende des Tages wollen: Entscheidungen treffen!

Was ist eigentlich das Ziel von Web-Tracking? Wobei sollen uns Tools wie GA4, Matomo oder Piwik - also Web-Daten helfen? Geht es nur um Marketing Analytics, oder vielleicht mehr? Durch das baldige Abschalten von Google Analytics Universal stehen viele Web-Analysten vor der Herausforderung den Umzug zu Google Analytics 4 zu koordinieren. Eine ideale Zeit das gesamte Setup, den hoffentlich existenten Trackingplan und überhaupt das eigene Tun auch einmal zu hinterfragen. Das relevante Stichwort ist hier der Tracking Plan. Gemeinsam mit Markus Baersch spricht Philipp Loringhoven über die Hürden, Herausforderungen aber auch Lösungen, um ein passendes Tracking Setup zu ermöglichen. Kurzer Tip: Das hört nie auf! Es ist nie fertig, und man darf auch wieder Dinge löschen. Aber welche darf man denn löschen und warum?

Zahlen, Daten und Fakten sind im Bereich von Branding und Marketing, ja nichts neues. Darum sprechen wir bei DataEngage ja auch so oft über Marketing Analytics, Performance Messungen und eben Reporting und Dashboarding. Es gibt dabei aber ein Feld, dass bis jetzt hier noch nicht beleuchtet wurde nämlich: Employer Branding, Employer Marketing was geht dort eigentlich mit Zahlen, Daten und Fakten? In dieser Episode sprechen Toygar Cinar und Philipp Baron Freytag von Loringhoven genau darüber: Welche Daten, welche Metriken helfen dem HR-Team wenn es um die Akquise, Anwerbung und Bindung von neuen Mitarbeitern geht. Interessanterweise lassen sich dort viele Vergleiche eben zum "klassischen" Marketing ziehen!

Das alles ist zu teuer für uns - dieser ganze Marketing Analytics und Marketing Automatisierungs Kram kostet doch viel zu viel und nützt nichts. Ist dem wirklich so? Ja natürlich kosten einige Tools wirkliches Geld, und es steckt auch Aufwand dahinter diese zu implementieren. Also was lohnt sich? Ab wann lohnt es sich und worauf sollte man als Selbstständige oder KMU bei der Auswahl der Tools achten? Darüber sprechen Philipp Loringhoven und Lisa Matla in dieser Episode von DataEngage.

Wir vertrauen den Daten nicht... Die Datenqualität stimmt nicht... Diese Metriken stimmen nicht überein... Probleme mit denen Web und Tracking Analysten sich jeden Tag rumschlagen. Wo fängt man aber eben beim Thema Web und Marketing Analytics an? In dieser Episode von DataEngage ist Michael Janssen zu Gast und spricht mit Philipp Loringhoven genau über Datenqualität im Web Tracking Kontext. Worauf ist bei Google Analytics zu achten? Welche Vorteile hat Serverside Tagging gegenüber Client-Side? Wie sollte man mit seinem Tracking-Setup anfangen?

"Wir brauchen alle Zahlen, Daten und Fakten! - Wir müssen alles Messen" Wie oft hört man so etwas, wie oft sollen Web Tracking Tools ala Google Analytics, Matomo oder Snowplow einfach alles messen, dass passiert? Ehrlich: Viel zu oft Dabei ist die Frage, ob diese Datenflut dem Marketing hilft. Kann ein Marketing Analytics Team mit diesem ganzen Zeug umgehen, oder viel eher was braucht es an Fakten, um dem Marketing-Team nachhaltig helfen zu können? In dieser Episode sprechen Benjamin Uhlmann und Philipp Loringhoven über den Sinn und Unsinn beim Messen. - Worauf sollte geachtet werden? - Welche KPIs sind wirklich KPIs? - Welche Z.D.F. Quellen braucht ein Unternehmen?

Data Literacy, agile Business Intelligence, iterative Dashboards und Reports... und so viel mehr! Es gibt unzählige Mittel und Wege wie man den Umgang mit Daten innovativer gestalten kann. Aber welche davon führen eigentlich zu einem wirklichen Fortschritt? Also welche Mittel und Wege sind nicht nur schöner Schmuck, sondern helfen uns nachhaltig besser mit Daten umzugehen? Darüber sprechen Philipp Loringhoven und Tim Ebner in dieser Episode von DataEngage.

52 Episoden - Etwa 28 Stunden Material hat sich nun hier auf DataEngage versammelt. Darum ist es Zeit einmal für eine Reflektion was waren in meinen Augen großartige Gespräche, Interessante Learnings und Relevante Themen?

Das beste Dashboard, der beste Report ist nutzlos, wenn ihn niemand nutzt. Wie aber bekommt man Marketing dazu eben Daten, Zahlen und Fakten zu nutzen? Wie kann man die Zusammenarbeit zwischen Analysten und Marketeer verbessern? Darüber sprechen Tiankai Feng und Philipp von Loringhoven in dieser Episode von DataEngage. Es geht um Anforderungen, um Märchen und eben Geschichten-erzählen.

Dashboards sollen meist Eierlegende Wollmilchsauen sein: Alles auf einmal beantworten! Aber geht das? Nein! Daher ist und bleibt auch die wichtigste Frage eines Analysten: Warum? Warum brauchst du dieses Dashboard, diesen Report? Und was noch wichtiger ist: Welche Geschäftsentscheidungen sollten auf der Grundlage dieser Daten getroffen werden? Wie häufig soll es das eine Dashboard sein. Das einzelne Dashboard, dass alles relevante für alle Beantwortet. Ergibt das Sinn: Nein! Das kann nicht funktionieren Daher: Kann es das perfekte Dashboard geben? Ja! Aber eben nicht für jeden! Der erste Schritt besteht darin zu verstehen, welche Informationen der Benutzer benötigt, um bessere Entscheidungen zu treffen. In dieser Episode von DataEngage sprechen Oliver Ulbrich von Reportingimpulse und Philipp von Loringhoven genau darüber: Was macht ein Dashboard perfekt? In kurz: Nutzer Fokus!

Ohne welche zwei Dinge funktioniert Marketing nicht? Wissen über die Kunden, und Bauchgefühl verproben. Für beides sind Daten die relevante Größe, aber woher bekommt man dafür passende Daten? Was sollte man tun um auf neue Ideen für Tests zu kommen und welche Rolle spielen dabei eigentlich Kanäle und Medien im Internet? Diese Episode von DataEngage dreht sich um beides: Testen und Auswerten von Daten.

"Die Qualität unserer Leads ist unterirdisch und Marketing versteht einfach nicht, was wir an Leads brauchen..." Welche Bedeutung hat die Datenqualität für Marketing Automation? In dieser Episode sprechen Philipp Loringhoven und Mario Maier darüber, wie wichtig es ist, eine gute Zusammenarbeit zwischen dem Vertrieb und dem Marketing zu haben, um die Datenqualität zu erhöhen und die richtigen Leads zu generieren. In dieser Episode diskutieren wir, worauf du achten solltest, um die Datenqualität zu erhöhen, wie du die Zusammenarbeit zwischen Vertrieb und Marketing verbessern kannst und welche Tools und Technologien dir dabei helfen können. Ohne eine stimmige Datenqualität ist das beste Marketing und Sales Strategie Nutz- und Effekt-los. Kennst du das? Jeder aus dem Bereich Sales auf alle Fälle.

Durch den erzwungenen Umstieg aller auf Google Analytics 4 wird etwas immer relevanter: Der Tracking Plan! Wir sprechen nicht mehr nur von Pageviews, einfachen Events, sondern haben dank dem Event und Parameter basierten Konzept - das Google nicht erfunden hat - eben nun die Möglichkeit viel besser, aber auch kompliziertere Tracking Konzepte umzusetzen. Damit kommen wir zum Punkt: Komplizierter! Ein Tracking Plan hilft eben diese Komplexität zu überblicken In dieser Episode spricht Philipp darüber: - Was ist ein Tracking Plan? - Hilft dieser nur dem Marketing eg dem Marketing Analytics? - Wie erstellt man einen guten Tracking Plan? - Welche Fehler sollte man vermeiden? - Welche Tricks gibt es?

Weißt du, was ist die wichtigste Fähigkeit eines Analysten ist? Warum scheitern noch immer so viele Daten und Analytic Projekte? Liegt es an der falschen Technologie, liegt am "Wasserfall", oder liegt es daran, dass oft nur geraten wird was benötigt wird? Business Intelligence soll dabei helfen aus Daten Informationen zu "erzeugen", um daraus dann Handlungen ableiten zu können - und falls es wirklich gut läuft dann neues Wissen in der Organisation zu etablieren. Was kann man als Analyst also tun, um seine Daten Projekte zum Erfolg zu führen? Über diese Frage sprechen Dr. Michael Zimmer CDO, der Zurich Gruppe Deutschland und Philipp Baron Freytag von Loringhoven in dieser Episode von DataEngage. Wie kann Agilität bei der Auswertung von Daten - auch Marketingdaten helfen? Wie kann Marketing von einer Agilen Datenkultur profitieren? Was ist die wichtigste Fähigkeit eines Analysten?

Es ist in aller Munde: Datenstrategie! Aber was genau ist das eigentlich, und kann uns das beim Marketing helfen? Besonders im Umfeld von Marketing Analytics und Marketing-Technologie (CRM, CDP, DMP) In dieser Episode von Dataengage sprechen Martin Szugat und Philipp von Loringhoven eben genau darüber: Was macht eine guten Datenstrategie aus? Explizit eben für Marketing Im Marketing ist eine Datenstrategie von besonderer Bedeutung, da Daten eine Schlüsselrolle in der Entscheidungsfindung und im Kundenerlebnis spielen. Eine solide Datenstrategie hilft Ihnen dabei, die richtigen Kunden anzusprechen, die richtigen Marketingbotschaften zu erstellen und den ROI Ihrer Marketingaktivitäten zu maximieren. Sie ermöglicht Ihnen auch, Ihre Zielgruppe besser zu verstehen, ihre Bedürfnisse und Präferenzen zu analysieren und personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen. Darüber hinaus sprechen wir an: Warum spielt die Wissenschaftliche Methode dabei eine wichtige Rolle? Wie wichtig ist, die Absprache von Kolleginnen und Kollegen? Und überhaupt wie beginnt man mit einer Datenstrategie?

27 Marketingtechnologie Tools setzen Unternehmen im Schnitt ein, sind das zu viele? Das sind 27 Tools, die irgendwie zusammenspielen müssen, die nach Möglichkeit kein Silo sein sollten und bei denen man sich auch überlegen muss welchen ROI diese haben. In dieser Episode von Dataengage sprechen Tobias Gärtner und Philipp von Loringhoven darüber, wie Unternehmen eigentlich den Wertbeitrag ihrer Technologie Landschaft auswerten sollten. Besonders weil Marketing, besonders Performance Marketing ja immer so erpicht auf "ROAS" und ROMI ist! Daten sollten im Marketing heute das Herzstück der Kundenbeziehung darstellen, ohne die richtigen Tools, ohne die richtige IT-Architektur dafür halst man sich aber schnell mehr Kosten als Nutzen auf. Tobias und Philipp diskutieren: - Wie erkennt man welche Tools nötig sind? - Sollte man eher auf den finanziellen ROI achten, oder auf den für die Kunden UX? - Wie spielen Marketing Analytics und Business Intelligence in das Ganze ein? - Kann Excel oft eine Lösung sein für all diese Herausforderungen?

Im Marketing ersticken wir in Daten - wir wollen unsere Kunden besser verstehen, ihnen bessere Angebote machen, und diese Angebote besser kommunizieren. Dafür nutzen wir Daten, eben Marketing Analytics. Aber wie transferieren wir als Analysten diese Erkenntnisse effektiv zu den Stakeholdern? Um das zu besprechen ist in dieser Woche Artur König Gast bei DataEngage. Gemeinsam mit Philipp Loringhoven diskutieren die beiden worauf es in den nächsten Jahren ankommt Daten nicht nur schön aussehen zu lassen, sondern eben Handlungen daraus abzuleiten. Wie sieht es mit individuellen Dashboards aus? Welche Abläufe sind nötig, damit die Reports vom Business Intelligence Team auch genutzt werden? Und wie erfahren Analysten überhaupt was analysiert werden soll?

Agiles Marketing bedeutet Testen, bedeutet Lernen - Um mehr zu lernen, muss man mehr Experimentieren! Worauf gilt es beim A/B Testing zu achten und macht das ganze überhaupt Sinn für jeden? In dieser Episode von Dataengage sprechen Julian Kleinknecht und Philipp Loringhoven über all die kleinen und großen Herausforderungen beim Thema "Testing", beim Verbessern der Conversion Rate beachten, worum geht es bei der Conversion Rate Optimization (CRO)? Jede Website ist unterschiedlich dennoch: - Auf welchen Seiten sollte man testen? - Was sollte man überhaupt testen? - Und wie priorisiert man seine Tests? Was macht also eine gute und nachhaltige Testing-Strategie aus?

Das Buzzword Customer Data Platform (CDP) ist in aller Munde und soll das Marketing auf die nächste Ebene heben. Ist eine CDP aber nicht einfach nur ein bessere Customer Relationship Management Programm (CRM)? Gibt es einen Unterschied zwischen einem CRM und einer CDP? Beide behandeln doch Kundendaten, Kundeninteraktionen In dieser Episode von Dataengage sprechen Dr Andy Martens und Philipp Loringhoven genau darüber: Was macht eine CDP zu einer CDP? - Wo helfen CDPs in der Kommunikation mit den Kunden? - Welche Daten liegen in einer CDP? - Worauf sollte man bei der Auswahl einer CDP achten? - Welches Marketing-Budget muss man für eine CDP einplanen?

Es wurde mal wieder Zeit einen der ersten Gäste wieder einzuladen. Und worüber spricht man da besser als über: Reviews... Reviews?! Internet ohne Reviews: Unvorstellbar! Wobei wir alle ja wissen wie sehr man vielen davon nicht trauen darf - dennoch tun wir es. Darum unterhalten sich Marc Preusche und Philipp Loringhoven diesmal über Reviews. Angefangen bei Youtubes Entscheidung Dislikes nicht mehr anzuzeigen, über Review Fakes bei Amazon bis hin zu den Möglichkeiten für Unternehmen aus Reviews einen Mehrwert für sich zu generieren.

Kunden Feedback, eine der wichtigsten und wertvollsten Währungen, die ein Unternehmen nutzen kann, wird stiefmütterlich behandelt, oder eher fast gar nicht! Dabei birgt besonders Social Media hier einen einfachen Zugriff auf diese Datenschatz - aber, Social Media ist halt nicht nur heile Welt, und allen gefällt alles. Social Media ist eben auch Gegenwind, Kontroversen, Negativität. In dieser Runde Dataengage sprechen Tim Ballschmiede und Philipp Loringhoven über Gegenwind - über Feedback von Kunden, das man so nicht erwartet hat und wie man dies misst. Wie und was man aus solchen Daten alles lernen und extrahieren kann.

Haben wir uns im Marketing eine Daten Apokalypse selbst zuzuschreiben? Kann man anonym sein im Netz? Wir alle verteilen Daten, willentlich oder eben unwillentlich. Was bedeuten diese Daten? Wofür können solche Daten eingesetzt werden? In dieser Episode sprechen Tim Ebner von TERRITORY und Philipp Loringhoven über all die Daten, die im Netz über uns so existieren. Angefangen beim Stichwort Fingerprinting, über Crawler bis hin zu Datensparsamkeit und Privatsphäre.

Wandel, besonders technischer Wander und Innovation ist nichts neues. Die Frage, die uns alle, aber antreibt, ist: Was wird daraus? Was entwickelt sich aus den Blockchains, was wird aus NFTs oder Tokens? Darüber sprechen Lars Schulze von UFOstart und Philipp Loringhoven in dieser Episode von DataEngage!Wandel, besonders technischer Wander und Innovation ist nichts neues. Die Frage, die uns alle, aber antreibt, ist: Was wird daraus? Was entwickelt sich aus den Blockchains, was wird aus NFTs oder Tokens? Darüber sprechen Lars Schulze von UFOstart und Philipp Loringhoven in dieser Episode von DataEngage!

Fehler sind unvermeidbar! - Also wirklich? Unzufriedene Kunden, falsche Logistik, zu wenig Produkt, unpassende Lieferfenster "Fehler" - wie auch immer man sie umschreibt - zeigen welche Daten und Analysen fehlen, wo man mehr lernen kann und welches Material man dafür braucht. In dieser Episode sprechen Tomy Eitner von Alpakas und Philipp Loringhoven, über die wichtigste Verbindung eines Unternehmens: Mit seinen Kunden! Besonders für ein Delivery Startup wie Alpakas ist es elementar, zu verstehen: - Wer sind meine Kunden - Welche Produkte sind für diese wichtig

Wir brauchen eine bessere Conversion Rate! Wie oft hört man vom Marketing diese Forderung?! Was aber ist die Grundlage für sauberes, nachhaltiges A/B Testing? In dieser Episode von DataEngage sprechen Manuel Heeg von Konversionkraft und Philipp Loringhoven über die Relevanz von Daten im A/B Testing. Worauf sollte man achten? Welche Daten sind relevant? Wie operationalisiert man Test-Ergebnisse?

Einfache Geschichte: Du heiratest und nimmst den Namen deines Partners an. Und dann kommen deine Rechnung noch Monate mit deinem alten Namen eben nicht bei dir an... In wie vielen Systemen bei Zalando, deiner Bank, oder der Versicherung müssen nun Daten angepasst werden? 1, 5, 9? Je nach Unternehmen manchmal bis zu 15 oder sogar mehr - und das Problem? Teilweise passiert das noch von Hand. In dieser Episode sprechen David Wippel und Philipp Loringhoven über den sogenannten "Golden Record". Darüber wie Daten-Systeme synchron gehalten werden können und was man dabei beachten sollte. Wir sprechen unter anderem darüber: - Welches System stellt die eindeutige Wahrheit dar? - Wie kann selektieren welche Daten woher übernommen werden? - Worauf sollte ich achten beim Aufbau solch einer Verknüpfung?

Die meisten Agenturen brüllen es von den Dächern: Jedes KMU muss Performance Marketing machen! Der Kampf um Aufmerksamkeit, um die Position "Top of Mind" ist auch im B2B Vertrieb und Marketing immer reeller - wie erkennt man dabei also welche Aktivität einen nutzen hat? Brauchen KMUs - besonders kleinere - jetzt dann auch endlich eine Marketingattribution? In dieser Episode von DataEngage sprechen Julius Schaefer und Philipp Loringhoven über die Grenzen von Performance Marketing für KMUs, und wie man dennoch erkennen kann welche Aktivitäten einen Nutzen haben. Ohne, dass man große Datenmengen braucht, und ohne, dass man in ein Attributions-Setup investiert.

TikTok ist Youtube auf Steroiden - Video Inhalte sind und bleiben der "Neue, heiße Sch%$§" Aber, welchen Effekt hat ein solch schnell lebiges Medium auf den Konsumenten? Was sagen 10 millionen Views, und wie wirkt sich dies eigentlich auf den Abverkauf? In dieser Episode von DataEngage sprechen Dr. Markus Rach und Philipp Loringhoven über den noch immer anhaltenden Trend TikTok! Es ist schnell möglich tausende - ja sogar Millionen von Augenpaaren - zu erreichen, aber mit welcher Nachhaltigkeit? Und damit auch zu welchen Kosten? Dr. Markus Rach hat sich nicht nur aus dem akademischen Elfenbeinturm mit TikTok beschäftigt, sondern Hands-On.

Wenn man 5 Marketeers fragt, was sie unter Content-Marketing verstehen, erhält man 10 Antworten. Aber egal, der unterschiedlichen Perspektiven - die grundlegende Frage lautet: Welcher Inhalt funktioniert? Welcher Inhalt sorgt für eine Relevanz? Mit Marketing Analytics soll, immer die Effektivität und Effizienz des Marketings verstanden werden. Wie steht es also um Content Performance Analytics? Welche Daten und Zahlen sind dort relevant, und wie kann man daraus nachhaltige Schlüsse ziehen, um besseren Inhalt zu produzieren In dieser Episode von Dataengage sprechen die beiden SEO und Content Experten Fabian Jaeckert, Benjamin O'Daniel mit Philipp v. Loringhoven genau darüber - wie erkennen wir guten Inhalt?

Die beste Analyse nützt nichts, wenn sie niemand versteht! Die letzte Kampagnen Analysen hatte richtig gute Erkenntnis, bezüglich Zielgruppe und Ansprache, aber das Ganze hat sich einfach nicht im Unternehmen "verteilt", Warum? Falsche oder fehlende Daten? Unwissenheit über die richtige Methodik? Oder doch unpassende bis keine Kommunikation? In dieser Episode von DataEngage sprechen Dr. Julia Zukringl und Philipp Loringhoven genau darüber: Warum verbreiten sich Erkenntnisse aus Dashboards oder Analysen nicht so nachhaltig?! Welche Fähigkeiten, welche Prozesse braucht es, um hier eine Bewegung zu starten? Das Stichwort: Data Storytelling. Worum geht es da? Was sollte man als Analyst beachten?

Marketing und Sales - ein Team, oder doch eher zwei gegensätzliche Pole? Besonders wenn es um "Lead Generation" geht, kann man 3 Menschen Fragen und bekommt 5 Antworten, wie und warum das ganze solch ein Problem ist. Kunden falsch angesprochen, falsche Erwartungen geweckt oder einfach die Qualität der Leads haben nicht für Sales gestimmt Dabei bleibt immer die Frage: "Was ist eigentlich die Qualität eines Leads?" In dieser Episode sprechen Mark Bosold, Freelancer, und Philipp Loringhoven genau über das Thema Lead Generation. Was sollte man dabei beachten? Wie sieht ein idealer Lead Funnel aus? Und welche Metriken gilt es eigentlich zu beachten?

Daten werden genutzt, um Support Systeme zu entwickeln; nennen wir sie künstliche Intelligenz, Automatisierung oder etwas Anderes Wohin führt uns als Analysten, als Daten-Nutzer diese Entwicklung? In dieser Episode sprechen Eva Murray und Philipp Loringhoven über die nächsten 5 Jahre BI Tools - Wo und wir werden, die Tools Analysten helfen? Welche Auswirkungen haben entsprechend der jeweiligen Kulturen auf die Nutzung von Daten?

Warum ist es notwendig, mehr Aufwand in die Bindung von Bestandskunden zu investieren? und wie kann eine effektive Kundensegmentierung und Datenaufbereitung eigentlich dabei helfen? Es ist eine gängige Praxis, dass Unternehmen den größten Teil ihres Marketingaufwands in die Neukundenakquise investieren. Gefühlt fließen etwa 80% des Marketingbudgets in diese Maßnahmen. Doch ist das die beste Strategie? Studien zeigen, dass die Kundenbindung genauso wichtig ist wie die Neukundengewinnung, da die Kosten für die Gewinnung eines neuen Kunden im Vergleich zur Bindung eines Bestandskunden deutlich höher sind. Eine effektive Kundenbindung erfordert eine klare Segmentierung Ihrer Kunden und eine umfassende Datenaufbereitung, um ihre Bedürfnisse und Präferenzen besser zu verstehen und personalisierte Marketingbotschaften und -kampagnen zu erstellen. Nur so können Sie sicherstellen, dass Ihre Kunden zufrieden bleiben und langfristig loyal sind. In dieser Episode geht Philipp darauf ein, wie du eure Kunden segmentieren und Ihre Daten effektiv aufbereiten kannst, um gezielte Marketingaktionen durchzuführen.

Das Credo ist: Zentrales BI Setup, dezentrale Positionen bei den jeweiligen Teams für Analysten. Aber ist das die beste Variante, sollten Analysten wirklich tief im jeweiligen Fachgebiet "drin" stecken? Sorgt das nicht dafür das so Biases sich dann auch auf die jeweiligen Analysen und Report übertragen? In dieser Episode von DataEngage sprechen Sarah Söhlemann und Philipp Loringhoven über die Fähigkeiten eines Analysten. Wie hilft die eigene Ausbildung dabei, dass man ein besserer Analyst ist, worauf sollte man dabei achten?

Marketing heute: Stetiger Wandel! Marketing Tools, Kanäle und deren Analysen haben sich noch nie so stark verändert wie in den letzten 18 Monaten! Tatsächlich wird jedes Jahr ein neuer Begriff geprägt - wer hat früher an "Consent" in Bezug auf Marketing gedacht? Es wird immer schwieriger, Informationen über Kunden zu sammeln. Dabei galt das Sammeln und Auswerten von Trackingdaten zum Alltag, um Kunden besser zu verstehen. In dieser Episode von DataEngage sprechen Ayla Jürgensen und Alexander Kritzel mit Philipp über die Zukunft von Marketing Analytics und Web-Tracking: - Wie steht es um "Owned Tracking" - Welche Herausforderungen haben Marketeers in der Zukunft? - Wie steht es um die Zusammenarbeit Kreation und Analyse

Seit der DSGVO, Cookie Consent und dem ganzen Kram funktioniert das ganze Online Marketing nicht mehr.... Höhere CPCs, Audiences die nicht mehr Funktionieren und dem Web-Tracking kann man auch nicht mehr trauen! So lauten noch immer Beschwerden von Marketing-MitarbeiterInnen und AnalystenInnen Dabei ist das ganze nun mal nicht so Schwarz und Weiß! In dieser Episode sprechen Artur Andretta und Philipp Loringhoven darüber wie Datenschutz und der Respekt vor den Daten der Kunden zu ganz neuen Möglichkeiten führt für Sales & Marketing. Was sollte man beachten beim Thema Datenschutz? Worum geht es ganz genau? Warum ist Datenschutz ein Vorteil für's Marketing?

Wir alle wollen Kundenzentiert sein - verstehen, was unsere Kunden möchten, welche Probleme und Herausforderungen sie aktuell haben, aber sind wir das wirklich? Das Versprechen durch Marketing Analytics ist es genau das zu erreichen, aber stimmt dies? In dieser Episode besprechen Thomas Herzog und Ich über eine häufig eben nicht genutzte Datenquelle: Kundenbeobachtung, so genanntes Shadowing Dem aktiven zuhören und beobachten des Kunden. Warum ist es wichtig, dass wir wieder verstärkt zuhören? Woher kommt diese "Distanz" zu Kunden, obwohl wir doch auf die Signale reagieren?

Wir alle streben danach die Schätze, die in all den Daten versteckt sind zu heben. Daten-Teams haben oft mit einer Vielzahl von Herausforderungen zu kämpfen, darunter begrenzte Ressourcen, hohe Arbeitsbelastung, komplexe Datenstrukturen und wechselnde Anforderungen. Ein Coach kann dabei helfen, diese Herausforderungen zu meistern und das Team zu unterstützen, um ihre Arbeit effektiver und effizienter zu gestalten. Ein Coach für Daten-Teams kann dabei helfen, die Teammitglieder bei der Verbesserung ihrer Fähigkeiten und Kompetenzen zu unterstützen, um sicherzustellen, dass sie immer auf dem neuesten Stand der Technik sind. Er kann auch dabei helfen, eine positive Teamdynamik und eine effektive Zusammenarbeit zu fördern, um sicherzustellen, dass das Team seine Ziele erreicht. In dieser Episode sprechen Michael Streit, Head of Data Strategy & Analytics bei Novartis, und Philipp darüber, worauf man achten sollte, wenn man Kultur, Führung und Team an das Thema Daten "anpassen" möchte.

Erstes Quartal DataEngage Podcast rum! Was ist passiert, welche Erkenntnisse gab es bis jetzt? Funktioniert das Format? Vorneweg: Es könnte nicht besser laufen - also abgesehen vom eigenen Chaos. Entsprechend sprechen wir hier auch darüber, was eigentlich den Wert einer Analyse ausmacht: - Woher gewinnen Daten ihren Wert? - Woher können wir darauf schließen warum etwas funktioniert hat oder was überhaupt funktioniert hat?

Wir haben zu wenig Traffic, um wirklich etwas testen zu können. Ein Argument, dass ich zu oft höre, so bald A/B Testing angesprochen wird. Aber stimmt das? Gibt es Situation in denen Testen nicht möglich ist, oder keinen Sinn ergibt? Mattia 🤓, Tim und ich sprechen in dieser Episode von DataEngage über das Thema Testing. Welche Daten sind relevant, um Testhypothesen aufzustellen? Wie sieht ein sinnvolles Test-Setup auf? Worauf sollte man beim A/B Testen achten? Zum Schluss wurde es noch etwas Nerdig, was die Testing Tools angeht besonders die Unterscheidung Server-Seitiges Testing vs Client-Seitig.

Datennutzung geht nicht über Zuckerbrot, sondern nur Peitsche - wirklich? Geht es bei der Nutzung von Daten um Agilität, Politik und Angst? Oder doch noch anderen Aspekten? Agilität ist wichtig, um Daten effektiv zu nutzen. Agile Methoden und Prozesse helfen Daten-Teams, schnell auf neue Herausforderungen zu reagieren und neue Lösungen zu entwickeln und umzusetzen. Politik spielt eine Rolle bei der Nutzung von Daten, da Daten Macht und Einfluss bedeuten können. Eine klare und faire Datenpolitik ist wichtig, um sicherzustellen, dass Daten korrekt verwendet werden und alle relevanten Parteien einbezogen werden. Angst vor Datenschutzverletzungen, Datenverlust oder anderen Risiken kann dazu führen, dass Menschen zögern, Daten zu nutzen oder sogar vollständig ablehnen. Ein klares Verständnis der Risiken und wie sie minimiert werden können, ist wichtig, um das Vertrauen und die Akzeptanz von Daten zu erhöhen. In dieser Episode sprechen Axel Genz, Robin Moran und Philipp Loringhoven darüber, wie man eben die Aspekte von Agilität, Politik entsprechender Angst, bei der der Nutzung von Daten adressieren kann. Wie man ein klares Verständnis von Datenrisiken erlangt und wie man die Zusammenarbeit zwischen Daten-Teams und anderen Abteilungen verbessern kann, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Gibt es das einzige richtige Web Tracking System? Wodurch unterscheiden sich Google Analytics, Matomo, PiwikPro oder Snowplow? Welche technischen Unterschiede gibt es bei diesen Web Analytics Programmen und wo gleichen sie sich? In dieser Episode besprechen Maria-Lena und Philipp Freytag von Loringhoven über die relevanten Faktoren, wenn es um die Auswahl eines Website Tracking Systems geht. Wie beeinflusst die Marketingstrategie, die Auswahl? Was ist mit dem Thema der Daten für die Nutzung in der Business Intelligence? Welche Kosten kommen für das Hosting und die Maintenance auf ein Unternehmen zu?

Spätestens 2023 ist Schluss! Schluss mit klassischer Attribution, Schluss mit klassischem Verständnis der "Customer Journey" - dann bricht endgültig die Cookie Apocalypse über das Marketing herein... Erschreckend aber wie wenig sich eigentlich bis jetzt in Marketing-Abteilung zu dem Thema getan hat. Genau deshalb sprechen Marco und Philipp über das Thema Attribution und deren Zukunft. Was ist Attribution nochmal? Was wollen und können wir damit erreichen? Und welche Zukunft hat Attribution durch die technischen und rechtlichen Entwicklungen?

Die kostbarste Resource im Sales ist ein qualifizierter Lead und natürlich die Kontaktdaten, um ins gemeinsame Gespräch zu kommen. Woher kann man aber wissen, ob ein lead überhaupt interessant ist? Lohnt es sich mit diesem Kunden zu sprechen? Hier soll das sogenannte Lead-Scoring helfen. Lead Grading und Scoring sind wichtige Prozesse im Marketing, um potenzielle Kunden zu bewerten und ihre Interessen und Bedürfnisse besser zu verstehen. KI-Technologien können dabei helfen, diesen Prozess effektiver zu gestalten, indem sie automatisch Daten sammeln, analysieren und interpretieren, um die Relevanz von Leads besser zu verstehen. Durch die Analyse von Daten wie dem Online-Verhalten, Social-Media-Aktivitäten und anderen Verhaltensmustern können KI-Modelle potenzielle Kunden bewerten und ihre Interessen und Bedürfnisse besser verstehen. Dadurch können Unternehmen besser entscheiden, wie sie mit potenziellen Kunden in Kontakt treten und wie sie personalisierte Marketingbotschaften erstellen können, um ihre Bedürfnisse und Interessen zu erfüllen. Sarah Stemmler und Philipp Loringhoven sprechen darüber, wie KI-Technologien das Lead Grading und Scoring verbessern könnte, welche Faktoren bei der Bewertung von Leads berücksichtigt werden sollten und welche Tools und Technologien Ihnen dabei helfen können. Wir werden auch auf Best Practices eingehen und Ihnen praktische Tipps geben, wie Sie KI erfolgreich einsetzen können, um Ihre Lead-Generierung und -Nurturing zu optimieren.

Wir Menschen sind sehr leicht überfordert - dann fehlt der Fokus, dann passiert gar nichts mehr. Daten haben die Angewohnheit genau dies auszulösen - besonders für Marketing-Mitarbeiter ist dies eine echte Herausforderung: - Wo mit fange ich an? - Welche Analyse macht Sinn? - Welche Daten brauche ich wirklich? Wie können Analysten und Daten Verantwortliche Helfen, dass genau diese Überforderungen nicht eintritt und aus der Arbeit mit Daten ein Spaß, ein Exploration Wille entsteht? Timo und ich sprechen in dieser Episode darüber welches Setup für den Marketing Analytics Anfang ideal ist. Wie man identifiziert, welche Daten benötigt werden und wie man Self-Service wirklich "produktiv" im Unternehmen einsetzt! Eine Warnung: Es wird teilweise Nerdig! Mehr zu Timo Dechau findest du hier: https://www.linkedin.com/in/timo-dechau/

Marken und deren Effekte Messbar zu machen ist allein schon eine Herausforderung - aber wie handhabt man dies für Marken von Menschen? Marken und deren Effekte messbar zu machen, ist eine Herausforderung für Unternehmen - aber wie handhabt man dies für Personenmarken? In dieser Episode sprechen Dina Brand und Philipp Loringhoven genau darüber, wie man Personenmarken durch und mit Zahlen verstehen kann. Wir diskutieren, wie man die Qualität von Inhalten und Vertrauen messen kann und ob es direkte oder indirekte Kennzahlen dafür gibt. Wir gehen auch darauf ein, ob es sinnvoll ist, auf Engagement und Vanity Metrics zu achten und welche Ziele man für sein Content Marketing setzen sollte. Das Messen von persönlichen Marken erfordert eine andere Herangehensweise als bei Unternehmensmarken. Während Unternehmen oft auf harte Kennzahlen wie Verkaufszahlen und Gewinne achten, müssen bei persönlichen Marken Faktoren wie Vertrauen, Glaubwürdigkeit und Beziehungsaufbau gemessen werden. Wir diskutieren verschiedene Möglichkeiten, wie man diese Faktoren quantifizieren kann, um den Erfolg einer persönlichen Marke zu messen. In dieser Episode werden wir darüber sprechen, wie man Personal Branding messen kann, welche Metriken man verwenden kann und welche Ziele man für sein Content Marketing setzen sollte. Wir werden auch auf Best Practices eingehen und Ihnen praktische Tipps geben, wie Sie Ihre persönliche Marke verbessern und messen können.

Wie sollte man im Marketing und Sales mit Prognosen, Zielen und Vorgaben umgehen? In dieser Episode von Dataengage werden Stephan Wenger und Philipp Loringhoven einen Rundumschlag über Sales, Daten im Marketing und B2B E-Commerce machen. Wir diskutieren, wie man durch die Nutzung von Daten und Analysen schon vor der Kontaktaufnahme mit einem Lead herausfinden kann, was Sache ist und welche Strategien am besten funktionieren. Wir werden auch darauf eingehen, wie man zwischen Lagging und Leading Metrics unterscheidet und wie diese Metriken dabei helfen können, die Performance zu messen und Ziele zu setzen. Ein wichtiger Aspekt bei der Festlegung von Zielen ist, dass diese SMARTEN Zielen entsprechen sollten - das bedeutet, dass sie spezifisch, messbar, erreichbar, relevant, zeitgebunden und nachvollziehbar sein sollten. Wir diskutieren, wie man diese SMARTEN Ziele formuliert und wie sie dabei helfen können, den Erfolg zu messen und kontinuierlich zu verbessern. In dieser Episode sprechen wir darüber, wie man im Marketing und Sales mit Prognosen, Zielen und Vorgaben umgehen kann, welche Metriken und Strategien dabei helfen können, die Performance zu messen und wie man SMARTE Ziele formuliert.

LinkedIn ist eine der Stützen im B2B Marketing und Vertrieb. Daher stellt sich die Frage, welche Daten für LinkedIn Marketing und B2B Vertrieb relevant sind. In dieser Episode von DataEngage sprechen Theresa Sturm und Philipp Loringhoven über den Hype rund um LinkedIn und Performance Marketing und erläutern, was man beachten sollte, um erfolgreich zu sein. Wir besprechen, welche Daten relevant sind, um die Performance von LinkedIn-Kampagnen zu messen und wie man diese Daten interpretieren kann. Wir gehen auch darauf ein, wie man eine erfolgreiche LinkedIn-Strategie entwickelt und welche Taktiken dabei helfen können, um das Beste aus dieser Plattform herauszuholen. Insbesondere werden wir auf die Relevanz von Daten wie Zielgruppenanalyse, Engagement-Raten und Conversion-Tracking eingehen. Wir werden diskutieren, wie man diese Daten nutzen kann, um den Erfolg von LinkedIn-Kampagnen zu messen und zu optimieren. In dieser Episode werden wir darüber sprechen, welche Daten für LinkedIn Marketing und B2B Vertrieb relevant sind und wie man diese Daten nutzen kann, um erfolgreich zu sein. Wir werden auch auf Best Practices eingehen und Ihnen praktische Tipps geben, wie Sie Ihre LinkedIn-Strategie verbessern und optimieren können.

Ab wann ist es für ein Unternehmen bzw. Startup sinnvoll, sich mit dem Thema "Daten" auseinanderzusetzen? In dieser Episode sprechen Christian Lubasch und Philipp Loringhoven über ihre Erfahrungen bei der Nutzung von quantitativen und qualitativen Daten und erläutern, wie man Daten einsetzen kann, um Startup-Ideen zu validieren. Wir diskutieren, welche Art von Daten relevant sind und welche Restriktionen es bei der Nutzung von Daten gibt. Zudem gehen wir darauf ein, welche Herausforderungen bei der Analyse von Daten auftreten können und wie man diese meistern kann. Christian gibt Einblicke, wie Daten genutzt werden können, um den Produkt Market Fit von Startup-Ideen zu verbessern und welche Vorteile sich daraus ergeben. Wir besprechen auch die Methoden und Tools, die dabei helfen können, Daten zu sammeln und zu analysieren. Am Ende des Tages geht es darum den Produkt Market Fit von Ideen zu verbessern und welche Herausforderungen und Restriktionen es dabei gibt.

Startups sollten immer sich Hilfe und Unterstützung durch Coaches und Mentoren zu holen! Rita Kantona, die in vielen Acceleratoren und Inkubatoren schon unterstützt hat, spricht gemeinsam mit Philipp Loringjoven darüber, was Datennutzung für Startups bedeutet und wie ein Mentor einem Startup helfen kann. Wir diskutieren, wie Mentoren dabei helfen können, den Umgang mit Daten zu verbessern und welche Vorteile sich daraus ergeben. Wir gehen auch darauf ein, welche Herausforderungen bei der Nutzung von Daten in Startups auftreten können und wie man diese meistern kann. In dieser Podcast-Episode geht es darum, wie Mentoren und Coaches dabei helfen können, den Umgang mit Daten in Startups zu verbessern und welche Vorteile sich daraus ergeben. Wir diskutieren auch Herausforderungen, die bei der Nutzung von Daten in Startups auftreten können und wie man sie meistern kann. Darüber hinaus sprechen wir darüber, warum es wichtig ist, als Gründer Hilfe von Mentoren und Coaches in Anspruch zu nehmen und wie man den passenden Mentor oder Coach findet.

Das Thema ist nicht neu, aber durch "Datadriven aka Performance Marketing" ist die Zusammenarbeit zwischen Sales und Marketing nicht einfacher geworden. Julius Schaefer und Philipp Loringhoven sprechen darüber, wie man die Zusammenarbeit von Marketing und Sales optimieren kann. Wir gehen auch darauf ein, welche Daten dabei besonders relevant sind und wie man sie am besten nutzt. Marketing muss durch die Nutzung von Daten nachhaltig zum Unternehmenserfolg beitragen. Aber was sind die Stellschrauben, an denen gedreht werden muss, damit auch die Zusammenarbeit mit Sales funktioniert? In dieser Podcast-Episode geht es darum, wie Marketing und Sales am besten zusammenarbeiten und welche Daten dabei besonders relevant sind. Wir diskutieren, wie Marketing durch die Nutzung von Daten nachhaltig zum Unternehmenserfolg beitragen kann und welche Stellschrauben dafür gedreht werden müssen. Julius Schaefer und Philipp werden ihre Erfahrungen und Best Practices teilen, um die Zusammenarbeit von Marketing und Sales zu optimieren.

Was ist Content Analytics? Und was kann man aus der klassischen Medienproduktion und Analyse für das Content Marketing lernen? Besonders Netflix, The Washington Post oder Amazon, zeigen was im Bereich Content und Video-Produktion durch Daten möglich ist und wie dadurch auf die Bedürfnisse der Content-Konsumenten eingegangen werden kann. Lilian Dammann und Philipp Loringhoven besprechen, wie große Medienhäuser ihre Produktion analysieren und welche Daten, Zahlen und Fakten dabei relevant sind. Die beiden setzen sich damit auseinander, wie man die Inhalte, die man produziert, besser verstehen und optimieren kann, um eine höhere Effektivität im Content Marketing zu erzielen. Es geht also darum, wie man durch Content Analytics das Content Marketing verbessern kann.

Ab wann es sinnvoll ist, mit Marketing Analytics zu beginnen? In dieser Episode von Dataengage diskutieren Ignaz Forstmeier und Philipp Loringhoven, welche Vorteile Marketing Analytics bieten kann und welche Herausforderungen bei der Implementierung und Nutzung auftreten. Ignaz teilt seine weitreichenden Erfahrungen und gibt uns Tipps, wie man erfolgreich mit Marketing Analytics startet und welche Tools und Technologien dabei hilfreich sein können.

Als ich vor etwa einem Jahr damals die erste Folge von DataEngage aufgenommen habe, bin ich frisch als Selbstständiger gestartet. Wenige Kunde, und eingebildeter Vertriebsdruck sorten dafür, dass ich viel zu viele Projekte damals angefangen habe um mir blos einen "Namen" zu machen damit das Geld fliest. Die Reaktionen zu den ersten 5 Folgen waren klasse knapp 200 Hörer - Aber: Ich hatte mich einfach übernommen. Darum ist DataEngage damals auch solch einen leisen Tot gestorben. Einfach aufgehört, dabei hatte ich noch 8 Aufnahmen auf Lager. Mir war und ist das mehr als peinlich, dass Damals so viele spannende Menschen sich die Zeit genommen haben mit mir zu sprechen - ihr Wissen, ihre Ansichten mit mir zu teilen und ich hab es zeitlich nicht geschafft daraus dann eine Episode zu erschaffen.