Data Rhapsody: Marketing zwischen Zahlen und Gefühl | Mit Tiankai Feng (Ex-adidas)

Datendurst mit Tim Ebner

Marketing Analytics bewegt sich zwischen harten Zahlen und menschlichem Bauchgefühl. Tiankai zeigt, wie der 5C-Ansatz dabei hilft, Datenstrategien menschlicher und praxisnäher zu gestalten.

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Einführung und Thema der Folge

Tim eröffnet die Folge mit Tiankai Feng und stellt das Thema vor: Marketing zwischen Zahlen und Gefühl. Beide wollen zeigen, wie analytische Methoden und menschliche Faktoren in einer datengetriebenen Strategie zusammenspielen.

Lerne Tiankai kennen: https://www.linkedin.com/in/tiankaifeng/

Rückblick auf Tiankais Weg: Musik, Adidas, Analytics, Buchautor

Tiankai berichtet von seiner beruflichen Laufbahn, die bei Adidas im Bereich Social Listening begann. Später wechselte er in Business Intelligence und beriet Unternehmen in Analytics-Fragen. Heute schreibt er Bücher und verbindet technische Expertise mit menschlicher Perspektive.

Mehr über Tiankais Wergegang erfährst du auch in dieser Podcastfolge: https://youtu.be/S3oGdWpO9OA?si=y9ZZdVM-IPiLLaC3

Humanizing Data Strategy und neues Buch Humanizing AI Strategy

Sein erstes Buch Humanizing Data Strategy verkaufte sich erfolgreich im Fachbuchmarkt. Aktuell arbeitet er am Nachfolger Humanizing AI Strategy, der den verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz behandelt. Beide Werke setzen bewusst den Menschen ins Zentrum technologischer Entwicklungen.

Das Buch Humanizing Data Strategy:

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Das Buch Humanizing AI Strategy:

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Kompetenz: Data Literacy und Business-Verständnis

Kompetenz umfasst sowohl analytisches Know-how als auch Verständnis für Business-Kontexte. Nur wenn Data Professionals die Sprache der Stakeholder sprechen, können sie Wirkung erzielen. Gleichzeitig müssen Business-Seiten Grundkenntnisse in Daten entwickeln, um den Dialog auf Augenhöhe zu führen.

Follow the Pain Approach zur Data Literacy

Tiankai stellt den „Follow the Pain“-Ansatz vor: Data-Projekte sollten dort beginnen, wo die größten Schmerzpunkte liegen. Stakeholder mit akuten Problemen sind motivierter für neue Lösungen. Dadurch entsteht schneller Mehrwert und Vertrauen in datengetriebene Arbeit.

„Follow the Pain bedeutet, dass man nicht mit Big Bang startet und sagt: ‚Alle müssen jetzt Data Literate werden! Wir machen jetzt eine große Akademie und dann sind alle dabei!‘, sondern dass man mit denjenigen startet, bei denen die Schmerzpunkte am größten sind.“

Business-Wissen im Team: Generalisten vs. Bottlenecks

Einige Teams bündeln Business-Verständnis in einer zentralen Rolle, andere verteilen es breiter. Tiankai warnt vor Engpässen, wenn nur Einzelne als Schnittstelle fungieren. Nachhaltiger ist es, wenn alle Teammitglieder zumindest grundlegendes Business-Wissen mitbringen.

Shadowing und Beobachtung von Stakeholdern

Ein praktischer Ansatz ist das Shadowing, bei dem Analysten den Alltag von Stakeholdern begleiten. So werden Arbeitsweisen, Entscheidungsprozesse und Herausforderungen greifbarer. Oft zeigen sich dadurch Barrieren in der Datennutzung, die vorher verborgen waren.

“Aber ja, für ein Shadowing braucht man natürlich zwei Seiten, die damit einverstanden sind.”

Kollaboration statt Service-Denken

Zusammenarbeit wird häufig als Service verstanden, bei dem Analytics nur liefert. Tiankai plädiert für Co-Creation, also gemeinsames Erarbeiten von Zielen und Lösungen. Dieses Mindset schafft langfristig bessere Ergebnisse und stärkere Beziehungen.

Lerne mehr über Co-Creation in Data & AI Projekte in der Folge mit Marco Geuer:

https://www.youtube.com/watch?v=1B9MPmxTFJ8

Datenlücken, Naming Conventions und politische Hürden

In Marketing-Kampagnen fehlt oft die Datengrundlage, etwa durch unklare Naming Conventions. Anpassungen erfordern Abstimmungen mit Agenturen oder anderen Teams und sind politisch sensibel. Ehrlichkeit über Datenlücken und proaktive Planung helfen, langfristig bessere Strukturen zu schaffen.

Stakeholder-Typen und Motivation

Gute Kommunikation bedeutet, den Wert von Daten nicht nur rational, sondern auch individuell zu vermitteln. Motivation entsteht, wenn Stakeholder erkennen, wie Analytics ihre eigenen Ziele unterstützt. Unterschiedliche Typen wie „Believer“ und „Skeptiker“ erfordern angepasste Ansprache.

„Aber wie ich immer sage, ist das nur die eine Hälfte der Kommunikation. Die andere Hälfte ist der individuelle Wert, den es für die jeweiligen Personen, mit denen man arbeitet, hat.”

Kommunikation je nach Ebene: Operative vs. Executives

Je nach Ebene unterscheiden sich die Erwartungen an Informationen. Operative Mitarbeiter brauchen Details für Entscheidungen, Executives dagegen schnelle Zusammenfassungen. Wer Kommunikationsstil und -medium anpasst, erreicht schneller Akzeptanz und Vertrauen.

Hier findest Du die Email-Charta: https://www.emailcharter.info

Kreativität, Fehlerkultur und Experimente

Innovation erfordert die Freiheit, Experimente zu wagen. Eine offene Fehlerkultur fördert psychologische Sicherheit und ermöglicht kreatives Arbeiten. Formate wie „Fuckup Nights“ können helfen, aus Fehlern zu lernen und Wissen zu teilen.

Ethik, Datenschutz und Risikoakzeptanz

Im Umgang mit Daten spielen Ethik und Datenschutz eine zentrale Rolle. Bias in Algorithmen oder unsaubere Datennutzung bergen Risiken, die nur interdisziplinär adressiert werden können. Ziel ist es, akzeptable Risiken zu definieren und pragmatische Lösungen zu finden.

„Um damit richtig umzugehen, muss man cross-funktional arbeiten und die richtigen Leute mit an Bord holen, um diese Dinge zu identifizieren und zu minimieren. Das heißt, wenn man in einem Unternehmen Ethics-Experten hat, kann man diese hinzuziehen. Das Gleiche gilt für Diversity-Inclusion-Experten. Wenn es um Datenschutz-Themen geht, kann man natürlich auch die Legal-Teams hinzuziehen.”

Quintessenz des 5C-Ansatzes und Ausblick

Tiankai fasst den 5C-Ansatz zusammen: Kompetenz, Kollaboration, Kommunikation, Kreativität und Conscience. Im Kern geht es darum, den Menschen konsequent ins Zentrum von Datenstrategien zu stellen. Sein Buch bietet dafür Orientierung, und das kommende Werk über AI knüpft daran an.

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