In vielen Unternehmen herrscht Unklarheit über die tatsächlichen Zahlen: Das Marketing meldet Lead-Rekorde, von denen der Vertrieb nichts weiß; Web-Analytics-Tools zählen Besucher, die nie in der Kundendatenbank auftauchen; und Zahlungsanbieter wie Stripe weisen Beträge aus, die von den Buchhaltungslisten abweichen. Jede Abteilung argumentiert mit ihren eigenen Zahlen und Führungskräfte-Meetings arten in Diskussionen darüber aus, wessen Tabellenkalkulation weniger fehlerhaft ist. Ich baue durchgängige Datenarchitekturen auf, die eine unmissverständliche Single Source of Truth schaffen: Über automatisierte ETL-Pipelines, einheitliche Datenmodelle und die saubere Trennung von Analyse-Workloads und transaktionaler Produktivdatenbank stimmen Ihre Unternehmenskennzahlen auf den Cent genau. Vom Klick auf die Werbeanzeige über die Produktnutzung bis zum Zahlungseingang auf dem Bankkonto erhält die Unternehmensführung verlässliche Klarheit für strategische Investitionsentscheidungen.
Über Ihr Projekt sprechenDer finale Umfang wird rund um Ihr Projekt vereinbart.
Wir erfassen, wo Ihre Daten aktuell liegen: in Produktionsdatenbanken, Abrechnungssystemen (Stripe), CRM-Tools und Werbekonten. Wir decken Schema-Abweichungen, Dubletten und uneinheitliche Definitionen auf, um verbindliche Kennzahlenstandards zu etablieren.
Extrahieren, Transformieren und Laden. Wir bauen resiliente Daten-Ingestion-Pipelines, die automatisch Einträge aus externen APIs und internen Systemen abrufen, Anomalien bereinigen und in ein organisiertes analytisches Warehouse einspielen.
Führen Sie niemals schwere analytische Abfragen gegen Ihre Live-Produktionsdatenbank aus. Wir strukturieren dedizierte dimensionale Modelle (Star Schemas, Materialized Views), die auf blitzschnelle Aggregation und Time-Series-Reporting optimiert sind.
Keine Eitelkeitskennzahlen (Vanity Metrics) oder Informationsüberflutung durch 40 überladene Diagramme: Wir entwerfen aufgeräumte, responsive Dashboards (auf Basis von Metabase, Grafana oder individuellen Oberflächen), die die wesentlichen Betriebskennzahlen fokussieren: Customer Acquisition Cost (CAC), Customer Lifetime Value (LTV), Kohorten-Bindung und Nettoumsatz.
Lokalisieren Sie genau, wo Benutzer auf Reibung stoßen. Wir implementieren granulare, ereignisgesteuerte Produkt-Trackings (mit PostHog oder benutzerdefinierten serverseitigen Event-Kollektoren), um Benutzer-Onboarding-Funnels, Feature-Aktivierungsraten und Churn-Drop-off-Punkte abzubilden.
Verbinden Sie Top-of-Funnel-Anzeigenklicks und organische Suchimpressionen direkt mit tatsächlichen abgeschlossenen Verträgen und auf der Bank eingenommenem Geld. So wird offengelegt, welche Marketingkanäle profitable Kunden bringen und welche Budget verschwenden.
Adblocker umgehen und strikte DSGVO-Konformität sicherstellen: Wir implementieren serverseitiges First-Party-Tracking und datenschutzfreundliche Webanalyse (Cloudflare Web Analytics, Plausible), ohne Kundendaten an invasive Werbepixel von Drittanbietern weiterzugeben.
Schlüsselkennzahlen werden direkt in Ihren Führungskanal geliefert. Tägliche Slack- oder E-Mail-Zusammenfassungen halten Gründer über den Umsatz und die Anmeldungen von gestern informiert, während automatisierte Anomalie-Monitore sofortige Warnungen auslösen, falls die Anmelde-Konversion plötzlich sinkt.
Wir erfassen, wo Ihre Daten aktuell liegen: in Produktionsdatenbanken, Abrechnungssystemen (Stripe), CRM-Tools und Werbekonten. Wir decken Schema-Abweichungen, Dubletten und uneinheitliche Definitionen auf, um verbindliche Kennzahlenstandards zu etablieren.
Data Engineering muss sofortige Analyseabfragen liefern, ohne die Stabilität Ihrer Produktionsanwendung zu gefährden. Abhängig vom Datenvolumen implementiere ich Pipelines mit PostgreSQL Read-Replicas, DuckDB für lokale vektorisierte Geschwindigkeit oder ClickHouse für durchsatzstarke Event-Analytics. Datentransformationen werden mittels SQL mit typisierter Validierung modelliert. Auf der Produkt-Tracking-Seite setze ich selbst gehostetes PostHog oder leichtgewichtige Server-Side-Telemetrie ein, um Benutzerinteraktionen ohne clientseitige Latenz zu erfassen. Alles wird durch saubere, Open-Source-BI-Plattformen wie Metabase oder maßgeschneiderte React/Next.js-Dashboard-Komponenten visualisiert, die speziell auf Ihren Executive-Workflow zugeschnitten sind.
Sie können diese rigorose Messarchitektur in meiner Arbeit sehen: bei New Leasing, wo Multi-Channel-Akquisitions-Signale und Google-Search-Performance mit dem Katalog-Engagement vereint wurden; und bei Acquanova Sicilia, wo die digitale Anzeigenakquise direkt an die CRM-Pipeline gekoppelt wurde, um verifizierte Geschäftsumsätze zu messen.
Niemals bei der richtigen Architektur. Amateurhafte Setups führen schwere Aggregationsabfragen direkt auf ihrer Produktionsdatenbank aus, was zu Sperren und Verlangsamungen für Live-Benutzer führt. Ich isoliere analytische Workloads mithilfe von Read-Replicas, spaltenorientierten Datenbanken (ClickHouse/DuckDB) oder vorberechneten Materialized Views, die im Hintergrund asynchron aktualisiert werden. Ihre Live-Kunden erleben keine Millisekunde Verzögerung.
Durch den konsequenten Einsatz datenschutzfreundlicher, serverseitiger Messarchitekturen. Statt externer Tracking-Pixel, die Nutzer quer durchs Web verfolgen, setzen wir auf First-Party-Erfassung und Server-to-Server-APIs. Durch die Anonymisierung von IP-Adressen und das Hosting innerhalb des europäischen Rechtsraums bleibt die Compliance lückenlos gewahrt – bei vollständiger Erfassung aller Zugriffe ohne Verluste durch Adblocker.
Ja. Das ist die Definition von echtem Full-Funnel-Measurement. Indem wir eindeutige Klick-Identifier (wie UTM-Parameter und gclid/fbclid-Token) im Moment der Lead-Erfassung aufzeichnen und diese dem Kundendatensatz in Ihrem CRM anfügen, verfolgen wir diesen Lead durch jeden Vertriebsmeilenstein bis zur Rechnungszahlung. Sie sehen den exakten Return on Investment (ROAS) für jeden ausgegebenen Marketing-Euro.
Höchstwahrscheinlich nicht. Enterprise Data Warehouses verlangen enorme monatliche Gebühren und sind für Fortune-500-Unternehmen mit Petabytes an Daten konzipiert. Für 99 % der Unternehmen verarbeiten moderne Tools wie ClickHouse, DuckDB oder ein optimiertes PostgreSQL Read-Replica zweistellige Millionen von Zeilen mit Antwortzeiten unter einer Sekunde und zu einem Bruchteil von 1 % der Kosten.
Ja. Engineering als Daten-Engpass zu eliminieren, ist ein primäres Ziel. Durch den Einsatz intuitiver Business Intelligence Tools wie Metabase oder Self-Serve-Dashboards bieten wir Ihren Vertriebs-, Marketing- und Operations-Teams saubere visuelle Abfrage-Builder und kuratierte Filter. Jeder in Ihrem Team kann Diagramme und Antworten generieren, ohne eine einzige Zeile SQL zu schreiben.
Jedes Engagement wird individuell angeboten, basierend auf seinem Umfang, seiner Komplexität und den Lieferanforderungen. Wir einigen uns auf die Arbeit und deren Kosten, bevor die Entwicklung beginnt.
Bei individuellen Projekten gehört der Code Ihnen – mit Repositories und Infrastruktur unter Ihrer Kontrolle, vollständiger Dokumentation und einer sauberen Übergabe. Komponenten und Dienste von Drittanbietern behalten ihre jeweiligen Lizenzen und Bedingungen. Wenn ein bereits existierendes Produkt zu Ihren Anforderungen passt, unterstütze ich Sie bei der Einführung und Konfiguration, um unnötigen Entwicklungsaufwand zu vermeiden. Sie erhalten Zugang zu den vereinbarten Bedingungen dieses Produkts; die zugrunde liegende Plattform verbleibt beim Eigentümer.
Einmalige Projekte umfassen 60 Tage für Fehlerbehebungen und Stabilisierung nach dem Launch für die vereinbarte Lieferung. Kontinuierlicher Support kann über eine Wartungsvereinbarung folgen, wobei zusätzliche Features separat berechnet werden. Der Zugang zu bestehenden Produkten unterliegt den Supportbedingungen des jeweiligen Produkts.
Erzählen Sie mir von der Idee, dem Problem oder dem Teil Ihres Produkts, den Sie voranbringen möchten. Gemeinsam können wir den Umfang und den richtigen nächsten Schritt erarbeiten.
Lassen Sie uns über Ihr Produkt sprechen