Solo gegen alle: Wie 15 Jahre Datenhandwerk eine D2C-Brand allein tragen

Worum es in dieser Folge geht

Carlos hat eine Vita, die im deutschen Data- und E-Commerce-Ökosystem Seltenheitswert hat: Bachelor BWL München, Master England, dazwischen ein Praktikum bei Westwing in der wilden Rocket-Internet-Zeit unter Stefan Smalla. Danach sieben Jahre MyDays — vom Business-Development-Guy im Elfenbeinturm zur gesamtverantwortlichen Rolle, als MyDays mit Jochen Schweizer zusammengelegt wurde und über 650 FTE zählte. Zwischendurch ein erstes Nachdenken, wohin es beruflich weitergeht. Mit dem Ergebnis: Bitburger. Dort hat er als CDO in Düsseldorf eine Digital Unit aufgebaut, die nach zwei Jahren ihre Ziele um ein Vielfaches übertroffen hat. Und jetzt: 60Kollektiv, eine D2C-Skincare-Brand für Männer, komplett allein gegründet — während der Elternzeit gestartet, seit gestern live.

Wir hatten diese Folge aus zwei Gründen auf der Liste. Der eine ist persönlich: Carlos und ich teilen sehr viele Stationen und haben denselben Blick auf Daten als Wachstumsmotor. Der zweite ist strukturell: Carlos ist ein Live-Experiment für die Frage, wie weit man als Gründer:in heute mit AI allein kommt — und wie weit eben nicht. Seine Antwort auf diese Frage ist sehr differenziert. Genau diese Differenzierung fehlt mir in 90 % der AI-Diskussionen auf LinkedIn.

Die Storyline

Die MyDays-Jahre — wie Daten zum Kulturthema werden

Carlos beschreibt sehr offen, wie sehr ihn die Rocket-Zeit bei Westwing geprägt hat. Nicht die Logos, sondern der Stil: Leute, die E-Commerce ernst nehmen, sich selbst aber nicht. Genau diese Kultur hat er dann bei MyDays unter einem ehemaligen Bain-Strategen fortgesetzt. Die Maxime war klar: Wenn wir entscheiden, dann auf Basis von Zahlen.

Das ist bis heute die zentrale Zutat, die ich auch aus meiner eigenen Arbeit kenne — bei Douglas, bei FUNKE, jetzt bei FALKE. Ohne diese Haltung auf CEO-Ebene wird Data-driven zur Folie. Mit dieser Haltung wird sie zur Entscheidungsgrundlage.

Der 7-Tage-Flip — warum Muster in Daten Geld wert sind

Die eine Anekdote, die mich nach dem Gespräch nicht mehr losgelassen hat: Bei MyDays betrug der Frauenanteil beim Kauf über das Jahr gesehen 70 bis 80 %. Exakt sieben Tage vor Weihnachten flippte das Muster — plötzlich waren 70 % der Käufer Männer. Sieben Jahre in Folge. Jedes Jahr am gleichen Datum.

Das ist kein Klischee auf einer Folie. Das ist ein hartes Muster im Bestelldaten-Stream, das MyDays operativ nutzbar gemacht hat: Recommendations umgestellt, Online-Marketing geflippt, Onsite-Content adaptiert. Eine Woche lang eine komplett andere Customer Journey.

Der Punkt dieser Geschichte ist nicht die Anekdote. Der Punkt ist: So einen Blick bekommt man nur, wenn ein Team über Jahre in den Daten lebt. Und genau diesen Blick nimmt Carlos jetzt mit in sein eigenes Gründungsprojekt.

Print-Mailings mit zweistelligem Millionen-Umsatz — 10 Jahre vor der Hype-Kurve

MyDays hat mit personalisierten Print-Mailings 2016 zweistellige Millionen-Umsätze pro Weihnachten gemacht. Der Mechanismus: Registrierte Kund:innen haben online ein Produkt angeschaut — sieben Tage später lag das passende Print-Mailing mit genau diesen Produkten und einer zur Geodaten passenden Empfehlung im Briefkasten.

Das Entscheidende: Die ganze Intelligenz lag inhouse. Die Deutsche Post war nur Druckstraße. Das ist ein Muster, das ich in Keynotes immer wieder betone — Personalisierung, die wirklich trägt, baut niemand für dich. Die baust du selbst, auf deinen eigenen Daten, mit deiner eigenen Logik. Wer das outsourced, verliert die Kontrolle über den Hebel.

Bitburger Digital Unit — warum der Mittelstand einen Standortwechsel braucht

Nach MyDays hat Carlos sich bewusst für den Mittelstand entschieden — mit einer klaren Einschränkung: Nur, wenn die Ernsthaftigkeit oben stimmt. Bitburger hat ihm volle Freiheit gegeben und eine Digital Unit in Düsseldorf aufgebaut, nicht am Stammsitz in Bitburg. Zwei Jahre später standen die KPIs "vielfach in der" Zielvorgabe.

Der spannendste Teil dieses Kapitels war für mich nicht der Aufbau, sondern der Transfer: Wie kriegt man die Mutterorganisation dazu, die Digital-Unit-Logik wieder zu integrieren? Carlos' Antwort ist diplomatisch — und damit ehrlich. Das Ende ist ein kultureller Prozess, kein operatives Projekt. Wer nicht die Geduld dafür hat, muss loslassen und übergeben.

60Kollektiv — Solo gegen einen 20-Personen-Standard

Der aktuelle Teil seiner Reise ist zugleich der radikalste: 60Kollektiv, D2C-Skincare für Männer. Komplett allein aufgebaut, in 12 bis 18 Monaten, während der Elternzeit. Seit gestern live. Die Tool-Liste ist eine Momentaufnahme davon, was heute möglich ist:

• Typing Mind als Interface für acht Modelle parallel — um Fragen aus Chemie, Regulatorik, Verpackung, Logistik in verschiedene Perspektiven zu prüfen
• Nanobanana 2 (Google) für Ad-Stills
• Kling 3.0 / Sedance für Videos
• Claude via MCP angebunden an Klavio für Automationen im Customer-Lifecycle

Die Kern-These: Adaptionsfähigkeit statt Technik

Der Satz, der sich durch die ganze Folge zieht und den Carlos auf verschiedenen Stationen auf der Bühne aufgehängt hat: Die Technik wird sich in den nächsten Jahren so schnell verändern, dass die Frage nicht mehr lautet, welches Tool du einsetzt. Die Frage lautet, ob deine Organisation adaptieren kann. Und Adaption braucht Methodik, Datenreife und Kultur — also genau das, was kein Modell ersetzt.

Warum mich das besonders umtreibt

In meinen Beratungsmandaten sehe ich seit Monaten zwei Lager. Das eine glaubt, AI sei der große Equalizer — egal ob du Daten hast oder nicht, ChatGPT fixt das schon. Das andere Lager ist frustriert, weil es seit Jahren Datenarbeit macht und sich fragt, ob sich das jetzt auszahlt oder ob die Gen-AI-Welle alles überrollt. Carlos beantwortet diese Frage sehr klar: Die Jahre, in denen du mit Daten gelebt hast, sind keine Investition, die abgeschrieben wurde. Sie sind der Grund, warum du jetzt mit einem Tab pro Modell das Team von zwanzig Leuten simulierst.

Was mich am meisten umtreibt, ist die Asymmetrie, die gerade entsteht. Wer heute im Mittelstand noch "das machen wir, wenn wir Zeit haben" zu Data-Governance sagt, spielt in fünf Jahren nicht mehr im gleichen Markt. Wer wie Carlos das Handwerk gelernt hat, kann solo Marken bauen, für die früher eine Series-A gebraucht wurde. Und die Gewinner werden nicht die sein, die am schnellsten KI adoptiert haben — sondern die, die am frühsten methodisch mit Daten gearbeitet haben. Das unterscheidet Beschleunigung von Vorsprung.

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