MY DATA IS BETTER THAN YOURS Jonas Rashedi

Warum braucht man ein Canvas für eine Customer Data Platform? Ist die für Versicherungen überhaupt sinnvoll? Und welche Stakeholder braucht man dafür?
Darüber spricht Host Jonas Rashedi in dieser Folge mit Patrick Hegnauer, der bei der CSS arbeitet, einer der größten Krankenversicherungen in der Schweiz. Deren Vision ist es, die Kunden nicht nur zu versichern, sondern als Partner für sie da zu sein und damit mehr zu bieten als nur ein Versicherungsprodukt. Dafür arbeitet er als Fachspezialist Digital Analyst und seit 2,5 Jahren auch als Marketing Data Architect für die Customer Data Platform.
Die Herausforderungen waren klassische, denn die CSS wollte herausfinden, wo der Kunde genau ist und wie man ihn identifizieren kann, somit auch die Blindspots in der Customer Journey herausfinden. Der Fokus war somit auf der Marketing Automation.
Die Idee dafür kam sowohl von extern als auch intern auf. Ein Grund war auch, dass es in der Schweiz zwar nicht die DSGVO gibt, aber ein neues, revidiertes Datenschutzgesetz auf den Markt kommt. Der Datenschutz war ein Pain Point für die IT, die von der CDP nur profitieren konnte. Wichtig für Patrick war es, diesen Case für alle Stakeholder aufzubauen und denen zu zeigen, wie die neue Lösung der Customer Data Platform unterstützen kann.
Die CSS startete dann mit dem Beschaffungsprozess und gab dazu auch eine Master-Studie in Auftrag, um zusätzliche Evaluation zu erreichen. Dazu gab es eine objektive Einschätzung des Tech-Stacks durch eine Agentur, um die Maturity einzuschätzen – das Ziel war ein Outside-in-Blick.
Das Team hatte bereits 3 Use Cases zur schnellen Umsetzung im Kopf, diese wurden dann einzeln berechnet, um schnell vorweisen zu können, wie viel Ertrag erwartet werden konnte.
Das Ziel war, so MVP-mäßig wie möglich zu arbeiten. Die ersten Use Cases sollten Kernfunktionen abdecken, um daraus zu lernen und dann komplexere Use Cases umsetzen zu können. Das sollte auch dem Management zeigen: Wir können mit der CDP großen Wert generieren.
Patricks Tipps an alle Zuhörenden:
- Du brauchst ein Executive Sponsorship. Auch Patrick hatte Unterstützung aus dem Middle Management.
- Die wichtigsten Stakeholder im Projekt müssen abgeholt werden.
- Such Dir Sparringspartner auf Anbieterseite, um fachlich diskutieren zu können.
- Schaff Awareness für die neuen Produkte im Unternehmen.


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Braucht man vor einer CDP überhaupt eine BI-Lösung? Welche Schritte macht man, um eine Customer Data Platform zu implementieren? Und muss man groß starten, oder kann man auch klein anfangen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi diesmal Marco Ziemski zu Gast hat.
Marco ist Head of eCommerce Sales/Buying & CRM bei Tamaris, die zur Wortmann Fashion Retail GmbH gehören. Die beiden Data-Nerds kennen sich von einem Event, dort hatten sie einen intensiven Schlagabtausch auf einer Stage.
Marco erzählt, was vorhanden war, als er bei Tamaris gestartet hat. Das Unternehmen ist sehr Wholesale-getrieben, doch die verschiedenen Linien entwickeln sich natürlich unterschiedlich. 2020 wurde der eCommerce viel größer.
Eine Data Analytics-Plattform gab es damals noch nicht und somit auch keinen 360 Grad holistischen Blick. Somit wurde ein BI-Stack auf die Beine gestellt, das eine starke Eigendynamik einnahm – plötzlich konnten sich schließlich alle Mitarbeitenden selbst an den Daten bedienen!
Doch schnell wurde klar: Reichen tut das noch nicht. Es gab immer noch Fragen, die durch das Stack nicht beantwortet werden konnten. Transparenz war aber das Ziel.
Auch wenn die Datenqualität nicht angezweifelt werden musste, entstanden die ersten Ideen für Use Cases für die Einführung einer Customer Data Platform.
Das Hauptziel: Die Loyalty der Kunden steigern! Tamaris brauchte also etwas, womit sie segmentieren konnte. Die CDP war der naheliegende gesamtheitliche Ansatz.
Marco erzählt von der Einführung und auch davon, welche Cases mit der CDP nun umgesetzt werden können, unter anderem Pricing und die Senkung der Rabattquoten.
Insgesamt ist Preisstabilität ein wichtiges Thema für das Unternehmen. Somit leitet Marco Maßnahmen ab, um nachhaltig den Markt zu stärken.



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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:39 Vorstellung Marco Ziemski
00:02:54 Reise im eCommerce
00:06:03 Prozess zur CDP
00:09:53 Transparenz
00:13:18 Bedingung für die CDP
00:14:30 Segmentierung
00:17:08 Use Cases für die CDP
00:23:04 Personalisierung als Ziel
00:25:04 Einfache Use Cases
00:27:59 Wann lohnt sich eine CDP?
00:32:17 Task Force Data Quality
00:33:40 Pricing
00:38:26 Sport-Daten
00:40:19 Marco’s Data-Game

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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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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Zum allen wichtigen Links rund um Tim: linktr.ee/twiegels

Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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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