MY DATA IS BETTER THAN YOURS Jonas Rashedi

Tim sitzt in einem kurzärmeligen Hawaiihemd auf einer Finca in Mallorca, der Wind bläst durch seine Haare, im Hintergrund sind Palmen. Tim ist also auf Vacation.
Er war natürlich auch schon im Megapark und hat dazu ein Bild mit Bierbart auf LinkedIn gepostet – auch wenn jetzt jeder sagen würde, dass sowas auf LinkedIn nix zu suchen hat. Aber er hat 3 Follower verloren und 20 gewonnen – ein Erfolg auf ganzer Linie!
Übrigens haben der Bierkönig und der Megapark beide LinkedIn-Profile, allerdings sind die nicht gepflegt.
Um Daten geht’s auch bei der nächsten Urlaubsgeschichte, Tim beobachtet nämlich seit neuestem den UV-Index, der kleine Data-Nerd!
Eigentlich geht es in der neuen Spezial-Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS von Jonas Rashedi und Tim Wiegels aber um den Unterschied zwischen Machine Learning und Künstlicher Intelligenz.
Machine Learning ist, wenn Du aus Daten etwas lernst und ein automatisiertes Modell darauf legst, das den Vorgang immer wieder wiederholt. Das gibt es supervised und unsupervised.
Außerdem gibt es noch Regression und Clustering.
Jonas bringt eine Definition zur Künstlichen Intelligenz, das ist die Idee einer Maschine, welche die menschliche Intelligenz imitiert. Machine Learning ist, einer Maschine beizubringen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen und präzise Ergebnisse durch die Identifikation von Mustern zu erreichen.
Die KI soll also Dinge ausführen können.
Die Frage ist aber immer: Was willst Du mit Künstlicher Intelligenz überhaupt machen? Willst Du Dinge automatisieren und schneller machen oder willst Du etwas Neues schaffen?
Dann steigen die beiden noch in die Historie von KI ein, und wie immer bei Innovationen hat alles angefangen bei verrückten Ideen, in diesem speziellen Fall mit dem Z1 von Konrad Zuse in 1939.
Tim bringt auch Beispiele für Machine Learning-Projekte, die er selbst umgesetzt hat.

Wenn Ihr übrigens Lust habt, mal eine Woche mit Tim und Jonas zu verbringen, eine richtige Data-Woche also, dann meldet Euch bei den beiden!



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00:00:00 Mallorca und der Megapark
00:03:49 Das Internet und Reisen
00:05:40 Data-Feste
00:07:28 KI und Machine Learning
00:08:03 Was ist Machine Learning
00:10:34 Unterschied Deep Learning und Machine Learning
00:12:09 Was ist künstliche Intelligenz
00:14:09 AI ist nicht GenAI
00:16:35 Anwendungsfälle
00:17:46 Die Historie von KI
00:22:37 Viele spannende Meinungen
00:25:10 Modelle müssen weiterentwickelt werden
00:28:40 Gepäck verlieren

Was ist die Herausforderung, wenn man im eCommerce gar nicht so viele Daten hat? Was sind die richtigen Schritte, vor allem im KMU-Bereich? Und welche Tricks und Tipps kann man eigentlich anwenden, um weiterhin erfolgreich zu sein?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Fabian Haustein spricht. Fabian ist Chief Digital Officer bei dem Damen Luxusbekleidungshändler UNGER Fashion, der zwei Stores und eCommerce miteinander vereint. Dieser OmniChannel-Ansatz ist natürlich eine gute Möglichkeit, um über die Herausforderungen daran zu sprechen und Fabian erzählt auch, welche Dinge er sich bei der Optimierung davon anschaut.
UNGER hat gerade das Sortiment weiterentwickelt und eine Zielgruppenerweiterung zu Kinderkleidung auf Basis der Nachfragedaten der Kunden durchgeführt. Fabian ist aber nicht nur dafür verantwortlich, sondern auch für IT, eCommerce, digitale Themen, Data und CRM.
Im eCommerce steht er allerdings vor einigen Herausforderungen: Mit einer hochwertigen und kleinen Fashion-Auswahl besteht eine hohe Qualität an Daten, allerdings keine hohe Quantität. Fabian setzt hierbei auf Annahmen, die auf dem Erfahrungsschatz des Teams beruhen, denkt um die Ecke und arbeitet mit Ziel-Personas.
Diese wenigen Daten ergeben auch Probleme im Online Marketing, weil einfach wenig Datenpunkte verfügbar sind. Fabian erklärt, wie im Unternehmen damit umgegangen wird.
In der Zukunft freut er sich auf den Technologiesprung und wie die KI unterstützen kann – vielleicht auch, wenn wenig Daten vorhanden sind. Zudem blickt er auf Loyalitätsprogramme und Kooperationen.


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Zum LinkedIn-Profil von Fabian: https://www.linkedin.com/in/fabian-haustein-90094643/

Zur Webseite von UNGER: https://www.unger-fashion.com/

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Wie kann man Data nahbar machen? Was ist der Unterschied zwischen Data- und AI-Governance? Und wie kann man das ganze spielerischer gestalten?
Darüber spricht Host Jonas Rashedi in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Tiankai Feng. Der war vor einiger Zeit schon zu Gast, damals noch angestellt bei Adidas. Jetzt ist Tiankai Berater für Data Strategy und Data Governance und auch Head of Marketing beim German Chapter der DAMA Community. Übrigens schreibt Tiankai gerne Songs über Data und drückt so seine Kreativität aus. Data Governance braucht in seinen Augen unbedingt ein Rebranding – denn es soll Spaß machen.
Das Business ist oft nahbar und spielerisch, das sollte man allerdings verbinden mit der Nerd-Bubble der Daten. Bei Governance wird das noch schwieriger, denn Data Governance wird von vielen als Pain wahrgenommen und wird dadurch nicht richtig etabliert. Tiankai beschäftigt sich damit, wie man das Thema moderner, flexibler und schneller hinbekommt.
Doch was ist eigentlich das Ziel von Data Governance? Risiken vermeiden und Datenqualität erhöhen. Dazu hat Jonas auch eine Story von Douglas, bei der durch Zufall erkannt wurde, dass Probleme in der Datenqualität bestanden. Tiankai’s Tipp an der Stelle: Lieber klein anfangen und dann hochskalieren. Datenklassifikation ist z.B. ein guter Punkt, um mit der Erhöhung der Datenqualität zu starten.
Governance hat im Unternehmen oft ein negatives Image und wird als Innovationsbremse wahrgenommen. Manche Unternehmen nutzen es teilweise sogar ungern.
Dann geht es noch um das Thema Data Catalogue, dass es damals noch nicht gab, als Jonas und Tiankai die letzte Folge aufgenommen haben. Tiankai erzählt deswegen, was er unter einem Data Catalogue versteht und was das bedeutet. Von da aus kommen die beiden auch auf den Bereich AI-Governance – auch ein völlig neues Thema, das Tiankai von Data Governance abgrenzt.
AI-Governance ist jetzt im Fokus, unter anderem durch den AI-Act. AI wird oft nach außen kommuniziert und man muss mehr aufpassen, damit man keine Fehler wie schlecht-funktionierende Chatbots kreiert.
Tiankai gibt zum Ende noch drei Tipps, wie man mit Governance starten sollte:
Transparenz schaffen und einen Data Catalogue nutzen, wenn es den nicht gibt, dann anders dokumentieren.
Bewusstsein schaffen für die Wertschöpfung und die Risikovermeidung.
Die Anforderungen an die Datenqualität klarstellen.


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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:11 Vorstellung Tiankai Feng
00:03:19 Übersetzerrolle
00:04:20 Anzugträgerwelt
00:06:39 Verbindung zwischen den Welten
00:10:18 Das Ziel von Data Governance
00:11:13 Maturity Levels
00:13:02 Minimum an Dokumentation
00:14:13 Datenqualität
00:17:51 Datenklassifikation
00:19:31 Das negative Bild von Governance
00:20:49 Data Catalogues
00:22:04 AI-Governance
00:25:50 Technologie begeistert Menschen
00:29:32 Ein Blick in die Zukunft
00:32:05 Tipps von Tiankai
00:34:42 Tiankai’s Data-Game

Tim Wiegels sitzt heute in der Sonne. Er ist nämlich auf Fuerte Ventura auf einer Dachterrasse. Sein Glück: Er kann sein Freelancer-Leben voll ausnutzen und auch im Urlaub arbeiten. Nervig ist nur, dass er nie einschätzen kann, wie gut das Wlan ist. Jonas Rashedis Tochter ist super entspannt im Urlaub. Sie schwimmt und isst Pommes.
Bei Jonas gibt’s allerdings krasse News: Er hat FUNKE verlassen und ist als Chief Data Officer zurückgetreten. FUNKE hat sich umstrukturiert, er sieht nicht mehr, dass er mit seiner Person dort noch helfen kann, deswegen ist er jetzt als Freelancer, Interimsmanager und Berater unterwegs. Und er hat richtig Lust, so richtig viel zu arbeiten. Tim sieht das alles etwas entspannter, während Jonas sich schon Sorgen macht, dass etwas nicht klappt.
Die beiden ticken wirklich unterschiedlich in ihrem Freelancer-Dasein.
Doch wie stellt man sich eigentlich auf als Freelancer im Data-Bereich? Jonas mag die Idee vom CDO on demand als Retainer – geht das und lassen sich Kunden darauf ein?
Und dann ranted Tim noch über Miro, der mag das Design nämlich nicht. Kann das nicht jemand von Miro mal anpassen?
Jonas hatte bei FUNKE eine Assistentin und er wird sie schmerzlich vermissen. Jetzt muss er seinen Kalender wieder selbst organisieren. Am Anfang macht man so viel Quatsch selber, den man besser auslagern könnte – aber Personen oder Teams. Tim sagt: Gebt Geld für Tools aus!
Tim fehlt es noch nicht, im Team zu arbeiten aber er kann sich vorstellen, dass es ihm irgendwann fehlt. Macht man eine Data-Agentur dann remote oder nicht? Jonas fand es beim letzten Kunden toll, mit denen zusammenzusitzen. Das Zwischenmenschliche hilft in Projekten, um eine gute Bindung aufzubauen.
Und dann lernen wir noch etwas Spannendes über Tim und seine Beweggründe, nicht wieder in ein Unternehmen zu gehen: Er will nicht vor 12 anfangen zu arbeiten. Dann funktioniert sein Hirn noch nicht. Jonas hingegen überlegt gerade, um 5 aufzustehen, um dann erstmal ins Fitti zu gehen. Überhaupt macht er jetzt eine Yoga-Routine jeden Abend.
Und auch Tim ist viel entspannter, seitdem er zweimal die Woche zum Schwimmen geht.
Abschließend: Jonas geht das Herz beim eCommerce auf, in dem er jetzt mehr unterwegs ist und Tim hat sich tatsächlich ein Dashboard für seine Stunden selbst gebaut.



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00:00:00 Tim hat Urlaub
00:01:59 Jonas wechselt den Job
00:04:54 Unsicherheiten und Workation
00:07:12 Interimstätigkeit als Retainer
00:09:45 Miro in Workshops nutzen
00:13:07 Eine Assistentin für Jonas
00:16:22 Freelancer oder Agentur?
00:19:34 Keine Meetings vor 12
00:21:34 Die eigene Zeit einteilen
00:24:04 Routinen aufbauen
00:27:00 Stunden tracken
00:30:08 Abwechslung durch verschiedene Kunden
00:32:16 Strom geht aus

Was ist die Definition einer Customer Data Platform? Wie führt man diese erfolgreich ein? Wie geht man die Einführung der CDP an?
Darum geht es in dieser Spezialfolge, die auf der Commerce Experience Live entstanden ist. Unser Host Jonas Rashedi hat Johannes Metral zu Gast, der Team Lead Consumer Engagement und Loyalty bei dem Schweizer Bergsportartikel-Hersteller Mammut ist.
Dort betreut er die Themen CRM, E-Mail-Marketing und Loyalty-Management. Mammut hat nicht nur eigene Geschäfte, sondern ist natürlich auch im eCommerce aktiv.
Zunächst erzählt Johannes, wie seine Reise bei Mammut angefangen hat, damals gab es ein recht fragmentiertes Tech-Stack und viele unterschiedliche Systeme. Das war ineffizient und langsam, da die Daten nicht an einem Ort aggregiert wurden. Durch die größer werdende Bedeutung vom eCommerce stieg auch die Zahl der Stakeholder und die Komplexität. Es war also klar: Etwas Neues musste her, um die Marketing Automation zu verbessern und vereinfachen!
Mammut entschied sich für eine Customer Data Platform der Marke Bloomreach und Johannes sagt ganz klar: Das hätten wir schon viel früher machen sollen! Die Implementierung dauerte insgesamt nur 6 Monate, Johannes hatte aber auch den Luxus, einen Mitarbeiter zu 100% auf das Projekt ansetzen zu können.
Er erklärt, was die CDP von Bloomreach alles macht und wie sie mit den anderen Tools kommuniziert.
Nun ist Personalisierung viel einfacher möglich. Das Ziel ist es, den Kunden in seiner individuellen Journey zu verstehen. Anhand von Beispielen zeigt er auf, welche Segmentierungen Mammut nutzt und welche Tests auch schon gemacht wurden. Zum Beispiel will das Unternehmen wissen, ob sich jemand nun für das Wandern oder das Klettern interessiert, aber auch, wie oft der User mit der Marke interagiert und als was für eine Art von Sportler (Athlet, Sportler oder Nicht-Sportler) er sich hält. Diese Segmentierung durch Mindsets ist natürlich besonders spannend.
Zum Schluss geht es noch um das wichtige Thema Retention und wie man Kunden zu langjährigen Stammkunden macht.


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Zur Webseite von Mammut: https://www.mammut.com/de/de

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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:53 Vorstellung Johannes Metral
00:02:57 Entwicklung bei Mammut
00:06:52 Tech-Stack
00:08:18 Austausch der Tools
00:09:57 Einführung der CDP
00:13:24 Kommunikation mit anderen Tools
00:14:35 Definition einer CDP
00:16:15 Daten in der CDP
00:17:04 Personalisierung
00:20:11 Teilsegmentierung
00:21:17 Zahlen zur Segmentierung
00:22:27 Segmentierung durch Mindsets
00:24:18 Retention
00:27:33 Neukundengewinnung durch die CDP
00:28:59 Weitere Use Cases
00:30:34 Erfolg der CDP
00:31:22 Die Zukunft von Mammut
00:33:42 Tipps von Johannes
00:34:26 Johannes‘ Data-Game

Wie nutzt der CEO von Falke Daten? Wie priorisiert er? Welche Themen sind bei ihm auf der Roadmap? Und was bedeuten Daten in der Steuerung eines Unternehmens?
Darum geht es in der Sonderfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS: Frag eine:n CEO!
Zu Gast ist der CEO vom Traditionsunternehmen FALKE – Martin Winkler - bei dem Jonas auch die Produktion und das Lager anschauen durfte. Auf YouTube findet Ihr in dieser Folge auch Eindrücke aus dieser Besichtigung.
Falke steht für Handwerk, Qualität und Innovation, denn dies ist der Markenkern des Unternehmens, das immer noch in Familienhand ist und hochwertige Bekleidung aus Strick herstellt. Bekannt ist die Firma vor allem für Strümpfe und Socken.
Bis ein Produkt entsteht, gibt es 15 Schritte und jeder FALKE-Socken ist durch ein Dutzend Hände gegangen, um die Qualität der Ware so hoch wie möglich zu halten.
Martin erzählt von den Garnen und der Handwerkskunst, die hinter den hochpreisigen Produkten liegt.
Doch was hat Martin Winkler mit Daten zu tun? Der CEO, der vorher bei Sony und LG arbeitete, ist tief im Thema Daten verstrickt. Er will wissen, wie sein Business läuft und wenn er Daten bekommt, möchte er auch wissen, wo diese herkommen. Dabei musste er sich technisch auch sehr viel weiterbilden und steht in enger Kommunikation mit seinen Mitarbeitenden. Nur so kann er die Daten besser beurteilen – und der Dialog mit seinen Kolleg:innen sorgt natürlich auch für eine Weiterentwicklung auf allen Seiten.
Bei FALKE hat in den letzten Jahren eine starke Veränderung stattgefunden. Früher war der stationäre Handel der Fokus, nun ist der eCommerce viel wichtiger. Martin hat ein hochmotiviertes eCommerce-Team vorgefunden, als er vor 7 Jahren bei FALKE startete. Trotzdem musste er natürlich viel Überzeugungsarbeit leisten, um auch die anderen Mitarbeitenden von der Transformation zum Onlinehandel zu überzeugen. Gleichzeitig werden die Partner vor Ort weiterhin gestärkt, u.a. durch die verlängerte Ladentheke. Er erzählt auch von der Architektur und dem Tech-Stack, das es damals gab und das nach und nach verändert wurde. Auch das ERP-System hat Martin neu eingeführt, mit Hilfe des Fraunhofer Instituts als Beratung.
Zum Schluss geht es in dem Gespräch der beiden Data-Enthusiasts um den kulturellen Wandel. FALKE ist ein Traditionsunternehmen und viele Mitarbeitenden sind seit Jahrzehnten ein Teil der Firma. Wichtig ist Martin die Wertschätzung und offene Regeln: Was er macht, darf per se schonmal jeder tun!
Doch auch der Fachkräftemangel ist ein dringendes Thema für FALKE, dort arbeitet Martin aber stark mit dem HR-Team.


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Zum LinkedIn-Profil von Martin: https://www.linkedin.com/in/martin-winkler-5423007/

Zur Webseite von Falke: https://www.falke.com/de_de/

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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:20 Vorstellung Martin Winkler
00:03:34 Was bedeutet Qualität?
00:06:13 Wofür braucht ein CEO Daten?
00:11:20 Reviews bewerten
00:12:44 Treiberbaum und Mehrdimensionalität
00:16:45 Fakten über Falke
00:19:35 Entwicklung des eCommerce
00:26:07 Architektur aufräumen
00:31:30 Langfristige Entscheidungen
00:34:20 Die Logistik von Falke
00:37:50 Priorisierung von Themen
00:44:00 Kultureller Wandel
00:55:18 Ein Blick in die Zukunft
00:58:12 Omnichannel oder Multichannel
01:00:25 Markenidentität
01:01:22 Fachkräftemangel
01:05:18 Data-Fail von Martin
01:09:58 Martin‘s Data-Game