„Ich brenne für das Thema“ – Livia Waggershauser, Heike Lück, Till Büttner und Jo-nas Rashedi über die Faszination an Daten

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Was macht die Arbeit mit Daten so faszinierend? Im Podcast „My Data is better than Yours“ von Jonas Rashedi stellen sich er und seine Gäste Heike Lück, Livia Waggershauser und Till Büttner dieser spannenden Frage. Heike Lück ist bei der Kölner Online Marketing-Agentur luna-park als Team Lead für den Webanalyse-Bereich tätig. Livia Waggershauser ist bei Decathlon ebenso für den Webanalyse-Bereich zuständig. Till ist bereits aus einigen anderen Podcastfolgen bekannt. 

Livia hat BWL studiert und danach einen Master in Marketingmanagement angeschlossen. Sie ist als Marketing-Analystin zu Decathlon gekommen und hat im Zuge dessen angefangen, sich mit Daten zu beschäftigen. Die Arbeit mit Daten hat ihr bereits von Beginn an großen Spaß gemacht. Nach 1,5 Jahren ist sie in die Webanalyse gegangen und war für Tools zuständig. Ihr wurde bewusst, dass man auf Basis von Daten gute Entscheidungen treffen kann. Sie so zu bündeln, dass sie präzise verstanden werden und es möglich ist, professionelle Entscheidungen treffen zu können, ist die große Kunst an der Arbeit mit Daten.

Heike ist bereits seit 11 Jahre bei luna-park. Vorher hat sie 2 Jahre in einer Onlineredaktion ein Volontariat gemacht und später den Bereich Beauty, Musik und Film geleitet. Sie war schon hier immer neugierig, was Aspekte wie Suchmaschinenoptimierung oder Kampagnendaten eigentlich bringen. Nachdem sie sich sodann mit Google Analytics näher beschäftigt hat, wurde ihr das Potential von Daten noch klarer. Durch Daten, so Heike, können sich die unterschiedlichsten Themen näher angesehen werden, man kommt mit Kundinnen und Kunden in Kontakt, kann die Folgen von bestimmten Maßnahmen näher erläutern und diese so visualisieren, dass sie von allen verstanden werden.

Auch Till ist schon einige Jahre in der Welt der Daten tätig. Er hat einer Agentur beim Bauen einer Website geholfen und ist so neugierig geworden. Es war von Beginn an interessant für ihn, zu analysieren, wieso sich Menschen auf einer Website so verhalten, wie sie es tun. Später stellte er fest, dass sich sein Interesse nicht nur auf Websites begrenzt, sondern auch alle anderen Bereiche faszinierend für ihn sind. Er erzählt auch von einer Auswertung für ein Call-Center, die er ebenso interessant fand. Hierbei wurde unter anderem analysiert, wann die meisten Anrufe kommen und wie die Arbeit auf Basis dessen optimiert werden kann.

Jonas interessierte sich schon sehr früh für die ganze Daten-Thematik. Mit 16 erstellte er Websites für sein Gaming Team, schnell gelang ihm später der Aufstieg zum Projektmanager. Seiner Meinung nach ziehen sich Daten durch das ganze Leben. Es gilt, den Mehrwert bestimmter Maßnahmen mit Zahlen zu belegen. Er findet es nach wie vor faszinierend, Kundinnen und Kunden zu erklären, warum es Sinn macht, beispielsweise Geld für Ads auszugeben. Auch die Frage, wie man ein B2B oder ein B2C Business messen kann, findet er spannend. Auch im privaten Bereich lässt ihn das Thema Daten nicht los. Er nutzt beispielsweise eine Apple Watch, um zu messen, wie es seinem Körper geht.

Daten spielen eine große Rolle in unserem Leben – da sind sich alle einig. Dennoch stößt die Passion für Daten oftmals auf fragende Gesichter, merkt Till an. Dieser Meinung ist auch Livia. Vielen Menschen geht es nur darum, dass die Seite optisch schön aussieht, wenn die Seite aber nicht konvertiert, bringt aber auch das nichts. Es kann relativ unkompliziert aufgezeigt werden, was auf einer Website nicht funktioniert. Dabei muss es nicht immer ein Tracking Tool sein, auch ein Heat Map-Tool ist hier nützlich. Die Problematik besteht darin, dass viele Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger „nicht tief im Datenthema sind“, wie Livia es formuliert. So wird oft sehr viel Geld in die Website gesteckt und dennoch kommt es zu keinen Conversions. Heike fügt dem hinzu, dass viele aus dem Bauchgefühl entscheiden und fundiertes Wissen häufig fehlt.

Worin liegt also der Unterschied zwischen datenaffinen und nicht-datenaffinen Menschen? Weil Daten uns überall begleiten, denken viele auch ohne Hintergrundwissen, dass sie bestens darüber Bescheid wissen. Kommt man aus dem jeweiligen Bereich, agiert man oft reflektierter und denkt auch anders. Auf jeden Fall gehört auch eine Menge Neugier dazu, so Heike, die diese als großen Teil der Arbeit identifiziert.

Fehlt der innere Antrieb, kann es problematisch werden. Wenn dieser Antrieb fehlt, ist es fraglich, ob dieser noch erlernt werden, so Heike.

Das Hinterfragen von Daten erachten alle Gesprächspartnerinnen und Gesprächspartner als überaus spannend. Till selbst merkt an, dass er „nicht gut mit Daten ist“, dies aber seiner Meinung nach auch nicht im Fokus steht. Es ist viel wichtiger, diese hinterfragen zu können. So stellt er sich die Frage, ob sie es wirklich lieben, mit Daten zu arbeiten oder ob es eher um die Freude daran geht, auf Basis von Daten Fragen zu stellen. Laut Livia ist es beides.

Jonas reizt die methodische Herangehensweise und das analytische Denken. Es ist schwer, jemandem methodisches Wissen beizubringen. Um zu erkennen, ob jemand dieses Wissen besitzt, nutzt er sehr gerne Brain Teaser. Ist diese methodische Kompetenz vorhanden, ist das Fachwissen ein Klacks bzw. kann leicht nachgelernt werden.

Heike lobt ihr kompetentes Team und merkt an, dass alle Mitglieder ihres Teams die Arbeit mit Daten lieben. In ihrem Team gibt es unterschiedliche Typen, die unterschiedliche Sachen gut können: So geht es um das Konzeptionieren, Implementieren, Auswerten, Visualisieren und Erklären. Till selbst ist jedoch der Ansicht, dass es keine Spezialistinnen und Spezialisten in Teams braucht, sondern es mehr darum geht, dass sich Leute bestimmte Nischen suchen und hin und her springen.

Auf alle Fälle braucht es Zeit, um an Teams ranzukommen. Je größer das Unternehmen ist, desto mehr Marketing Spendings gibt es. Till spricht auch hier von den Vorzügen crossfunktionaler Teams, da sie alle Gebiete beherrschen. Jonas rät, die Kommunikation für das Management zu aggregieren, nicht unbedingt ist Detailtiefe gefragt.

Bei luna-park wird es in Zukunft freie Stellen geben. Aber was können Anfängerinnen und Anfänger tun, um angestellt zu werden? Heike rät, Erfahrung zu sammeln, um festzustellen, ob das Gebiet etwas für einen ist. Außerdem empfiehlt sie, mit Menschen aus den jeweiligen Fachgebieten zu sprechen und sich über Blogs und Podcasts weiterzubilden. „Wenn du anfängst, dich darin zu verlieren, dann bist du richtig“, so Heike. Auch Livia merkt an, dass Leidenschaft wichtig ist. Jonas spricht über „Wissensdurst, der nicht gestillt werden kann“. Für Till ist es „Fluch und Segen zugleich, dass der Job unser Hobby ist“.

Aus diesem interessanten Gespräch nehmen alle einiges mit. Jonas stellt wieder einmal fest, dass analytisches und methodisches Verhalten äußerst wichtig ist. Außerdem stellt er fest, dass nach der Schule das richtige Lernen erst anfängt und dass man, wenn man Lust hat, sich mit Daten zu beschäftigen, nicht zögern soll, sich zu bewerben. Zuvor muss überprüft werden, ob man methodisches und analytisches Wissen besitzt. Bei Douglas werden auch Menschen ohne Erfahrung mit Tools gerne angestellt, wenn methodisches und analytisches Wissen vorhanden ist. Livia spricht von der Leidenschaft und vom Wissensdurst sowie darüber, sich mit Leuten auszutauschen. Heike merkt außerdem an, dass das richtige Mindset eine Voraussetzung für Erfolg ist. Auch Till ist sich sicher, dass Passion mitgebracht werden muss, um in der Welt der Daten durchstarten zu können.

Kapitelmarken
00:00 Intro
00:41 Begrüßung
01:01 Vorstellung der Gäste
02:30 Livias Einstieg in die Welt der Daten
03:39 Heikes Einstieg
05:25 Tills Einstieg
06:33 Jonas Einstieg
09:32 Stößt das Thema Daten auf taube Ohren?
12:06 Sind wir alle Expertinnen und Experten für Daten?
15:13 Ist ein fehlender Antrieb kompensierbar?
16:44 Daten hinterfragen
19:31 Methodisches Herangehensweise und analytisches Denken als Grundvoraussetzungen
21:09 Teams und deren Einstellung zu Daten
23:22 Wie äußert sich das Interesse an Daten?
28:40 Was man für die Arbeit mit Daten braucht
32:59 Was man aus dieser Folge mitnehmen kann

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