Daten sind Macht: Die Wahrheit hinter Datapots mit David G., Datapods

00:00:00: Warum habe ich in Datapots investiert?

00:00:02: Was ist eigentlich der Hintergrund oder der Mehrwert von dem Produkt?

00:00:07: Und wie teilt sich das vielleicht auch auf den Endkunden und auf den Advertiser auf?

00:00:12: Das sind alles Fragen, die ich in der heutigen Folge beantworte.

00:00:14: Eine Sonderfolge, weil ich sonst nie so offen über meine Angel Investments spreche.

00:00:23: Neue Folgen jeden Freitag.

00:00:24: In dieser digitalen Welt gibt es einen speziellen Faktor,

00:00:27: der über Erfolg und Misserfolg

00:00:29: entscheidet.

00:00:30: Daten.

00:00:32: Doch nur die

00:00:32: wenigsten wissen sie für

00:00:33: sich zu nutzen.

00:00:35: Wer seine Kunden verstehen will, um ihnen das bieten zu können,

00:00:38: was sie brauchen, kommt um ein professionelles Datenmanagement nicht

00:00:41: herum.

00:00:42: Jonas Rashidi interviewt

00:00:43: andere

00:00:44: Experten aus den Datenbereichen und zeigt

00:00:46: Schritt für Schritt, wie genau das funktioniert.

00:00:54: Herzlich willkommen, mir gegenüber sitzt, vielleicht ein bisschen aufgeregt, der liebe David.

00:00:58: Hi David.

00:01:00: Hi Jonas.

00:01:02: Vielleicht kann man ja nochmal ein bisschen einleiten und es wird ja heute die Folge sein, eine besondere Folge, weil ich hätte glaube ich noch keine Folge mit einer Firma, wo ich ein Angel Investment gemacht habe.

00:01:15: Vielleicht kann man auch gleich sozusagen so die Katze aus dem Sack lassen und das ist ja bei euch der Fall.

00:01:21: Und darüber soll es glaube ich heute auch in der Folge gehen.

00:01:25: Nämlich mal darüber zu erzählen, was ist das eine Firma?

00:01:28: Ich kann dann ja auch von meiner Seite ein bisschen sagen, worum ich investiert habe.

00:01:33: Und wir können mal gucken, wie wir euch positionieren oder worum wir euch so positionieren.

00:01:37: Aber David, starte doch mal.

00:01:39: Wer bist du?

00:01:40: Was machst du?

00:01:40: Vielleicht erzählst du was über das Gründerteam und dann auch ein bisschen was, wer ihr seid.

00:01:46: Ja, sehr gerne.

00:01:48: Also ich bin David, ich bin der CEO und Co-Foundar oder einer der vier Co-Foundar von Databots.

00:01:55: Wir sind ein Start-up, wir sind letztes Jahr gestartet.

00:01:59: mit einem Vierer Gründerteam.

00:02:02: Ich bringe so ein bisschen eher die, ich würde sagen, BWL Sicht auf die Dinge.

00:02:06: Ich habe klassisch BWL studiert, habe danach auch im Consulting BI Themen gemacht.

00:02:12: Also so ganz klassisch Data Analytics ist so mein Steckenpferd.

00:02:16: Hab noch drei Mitgründer, die vor allen Dingen auf der technischen Seite und auf der juristischen Seite unterwegs sind.

00:02:23: Das heißt, das ist so das Team und was wir bei Datapots eigentlich machen, ist Data Analytics basierend auf den Daten von Big Tech, also tatsächlich basierend auf den Daten hinter den World Gardens.

00:02:40: Der Claim, Daten sind das neue Gold oder Öl ist ja da sozusagen passend.

00:02:47: und was viel passender ist, ist unter dem Aspekt, vielleicht können wir es auch ein bisschen so frame, Digital Act, dieses Thema, welche Plattformen erheben eigentlich welche Daten.

00:02:58: Und wer weiß eigentlich was über mich?

00:03:01: Und dafür habt ihr, wenn wir es jetzt mal B to B und B to C-Seitig ein bisschen trennen wollen, ja bereits eine D to C-Lösung.

00:03:09: Genau, genau.

00:03:10: Und zwar, was wir eigentlich entwickelt haben, ist eine Art Data Wallet für Endnutzer, also tatsächlich für den Endkonsumenten, der einen Google-Account hat, einen Apple-Account, einen TikTok-Account, der lädt sich unsere App runter, ganz normal im App Store oder Play Store.

00:03:26: verbindet dann diese Accounts mit uns und gibt uns quasi bei dieser Verbindung, die ist recht, dass wir die Daten, die bei diesen Plattformen liegen, einmal ziehen dürfen.

00:03:37: Das heißt, man kann sich ja so vorstellen, wie ähnlich, wenn man zum Beispiel bei Netflix einen Log in mit Google macht oder so, oder bei irgendeiner anderen Plattformen, logbt man sich auch einmal mit Google bei uns ein, gibt uns dann einmal diese Permission und dann können wir tatsächlich die Daten ziehen, auch auf Nutzer eben, also ... Pro Nutzer und Cross-Referenzierer auch mit anderen Sources.

00:03:58: Also wir haben dann Google gemirkt mit Amazon, gemirkt mit TikTok und dann das tiefste Datenset, was man kriegen kann.

00:04:05: Ja, weil das die Daten sind, also wenn man sozusagen bei der DSGVO spricht, bin jetzt kein Jurist, aber dieses Recht aus Auskunft, also die Information, welche Daten wo liegen und das auf die Granulaste eben, die es eben gibt.

00:04:20: Vorstellend kann man sich das beim Prouser Verlauf wirklich nach?

00:04:23: was wird eben gesucht.

00:04:24: Welche Seiten werden dann auch aufgerufen und wie navigiert man auf der Seite?

00:04:28: Also welche URLs werden danach eben aufgerufen oder während übergeben?

00:04:33: Und wenn du uns einmal mitnimmst, welche Plattformen sind alle angeschlossen gerade?

00:04:38: Gerade angeschlossen ist Google, TikTok, Apple, genau das sind die drei, die gerade angeschlossen sind.

00:04:46: Meta kommt jetzt demnächst, da ist Instagram und Facebook dabei.

00:04:50: Amazon kommt jetzt auch demnächst.

00:04:53: Was überspannt ist für alle möglichen E-Commerce-Daten, die ganzen Transactions, also was ist in den Cards, zu welchen Preisen, was wird's angekommen?

00:05:03: Das

00:05:03: ist noch ein Schritt zurück, ich glaube das ist ja noch nicht der Case, erst mal bei D to C. Das heißt aber ihr habt ja nicht nur Google, also Google Chrome, sondern auch theoretisch Gmail.

00:05:13: Genau, was wir haben ist vor allem die Browser-Historie, also Google Chrome.

00:05:18: Die Google Search haben wir und den dem Browser Verlauf.

00:05:21: Also wir sehen genau, was wurde gesucht.

00:05:23: Auch wenn dann zum Beispiel ein Ad dort geklickt wurde, sehen wir das auch.

00:05:27: Und natürlich, was im Browser auch dann passiert.

00:05:30: Also was wurde da auf der einzelnen Seite sich angeguckt, für wie lange?

00:05:35: das haben wir alles.

00:05:36: Was auch spannend ist, ist YouTube natürlich.

00:05:39: Welche Videos werden da geguckt, was wird gelei kommentiert.

00:05:42: Das alles.

00:05:44: Standortdaten theoretisch.

00:05:45: Google schneidet auch Standortdaten mit.

00:05:48: Entweder über Google Maps oder auch, wenn man sich einzelnen, zum Beispiel einen WLAN connectet, dann schneidet Google das auch immer mit über die IP-Adresse quasi den Probenstandort.

00:06:00: Ja, kennt man so ein bisschen über die, wenn man Google Maps reingibt, ist da irgendwo so eine versteckte Option, wo man, also das ist nicht so maximal öffentlich, wo man sozusagen sieht, wo man eigentlich im letzten Jahr war.

00:06:11: Genau, die Zeiten eigentlich quasi bei Google Maps, genau.

00:06:17: Und dann bei TikTok natürlich die ganzen Videos, die gesehen wurden, auch was da geliket wurde, kommentiert wurde.

00:06:27: Das ist dabei und bei Apple ist ein bisschen weniger.

00:06:30: Da ist es wirklich nur installierte Apps und vor allem was im App Store passiert.

00:06:35: Das haben wir bei Google natürlich auch, also was mit dem Play Store gesucht und dann auch runtergeladen.

00:06:40: Das haben wir auch alles.

00:06:40: Ja,

00:06:42: verstanden.

00:06:42: Wenn man ein bisschen weiter denkt, die Konsumenten haben ja glaube ich oft das Problem, dass... Und meine Folge oder meine Frage zählt ja auch auf darauf hinaus dieses was machst du den privat mit Daten kommt ja oft die Antwort meiner Gäste.

00:06:57: ich bin sehr restriktiv ich achte darauf wo ich meine Daten reingebe und die Antwort oder der Hintergrund ist ja ein bisschen eigentlich völlige intransparenz über die eigenen Daten zu haben und das wollt ihr oder löst ihr ja eigentlich in den Gesprächen wo wir miteinander gesprochen haben.

00:07:15: war so ein bisschen das Spotify-Rap-Up oder das Daten-Rap-Up des Jahres, also wer hat eigentlich welche Daten, was habt ihr wo über welchen Kanal gemacht, könnt ihr ihr dann eigentlich anbieten?

00:07:27: Genau, ich glaube das ist auch so ein bisschen das Besondere vielleicht bei uns, dass die Transparenz da im Vordergrund steht, es wird nicht im Hintergrund was gesammelt, ohne dass der Nutzer davon was mitbekommt, sondern es ist ja wie

00:07:38: absichtlich eingewilligt.

00:07:39: Genau,

00:07:40: es wird eingewilligt und dann sieht der Nutzer auch, was gesammelt wurde und hat quasi diesen Überblick.

00:07:46: Und kann da nach sich entscheiden, okay, möchte ich das teilen oder möchte ich das nicht teilen?

00:07:51: Quasi im Datenmarkt hat es dann den zweiten Schritt.

00:07:53: Das ist auch so ein Stück weit die Besonderheit bei uns und auch das Alleinstellungsmerkmal dann am Ende des Tages im Vergleich zu anderen Lösungen, die auch Daten sammeln.

00:08:04: Ja.

00:08:05: Und das Empowerment, also die Möglichkeit ist sozusagen die komplette Kontrolle und Transparenz.

00:08:11: über die Daten zu haben und dann selber, wie du sagst, zu entscheiden, okay, wo möchte ich die Daten geben?

00:08:19: Darf jemand anders was mit den Daten machen?

00:08:22: Ich glaube, es ist eine gute Überleitung.

00:08:24: Da wird zu dem B-to-B-Produkt.

00:08:28: Ja, ganz kurz noch, vielleicht auf der Website haben wir auch, wir haben diesen Bankvergleich immer ein Stück weit, also ein Konto für die Daten, ähnlich wie das Bankkonto.

00:08:37: Das ist auch der Slogan, was auf der Website ist.

00:08:40: Wie ein Bankkonto für deine Daten, deine Hände zu haben, also Kontrolle über die eigenen Daten ähnlich, wie man das irgendwann der Bank kennt mit seinem Geld.

00:08:48: Wenn man sich

00:08:55: das jetzt ein bisschen btb-seitig anschaut, kommen wir wieder aus dem Thema Daten, ist das neue Gold oder Öl und die Herausforderung, wie kann ich das eigentlich spielen?

00:09:05: Auf der anderen Seite.

00:09:07: sind in den Unternehmen, wo ich jetzt auch gearbeitet habe, oft Unternehmen Advertiser.

00:09:12: Also es fehlt Transparenz darüber, wo kann ich wie Werbung schalten, aber wer ist überhaupt mein Nutzer und wie verhält er sich eigentlich auf den Webseiten oder im World Wide Web, bevor er auf die eigene Webseite kommt, wo ich ihn mit Google Analytics oder mit einem anderen Tool messen kann.

00:09:32: Und zusätzlich dazu gibt es natürlich so Sachen, wie früher hat man Marktforschung gesagt, jetzt gibt es fentigere Begriffe, aber sozusagen Panels, die man eben nutzen kann, um Daten zu bekommen.

00:09:44: Also das ganze Thema ist es nicht zwangsweise unabhängig.

00:09:47: Du hast keine valide Sicht auf Konsum und Mediendaten.

00:09:51: jetzt mal ganz provokativ formuliert.

00:09:54: Und das ist das, was ihr dann ja auch löst.

00:09:57: Genau.

00:09:57: Ich glaube, das passt eigentlich perfekt zusammen.

00:10:00: Ich glaube, auf der eigenen Zeit Google Analytics oder ähnliche Lösungen wird mittlerweile schon gut benutzt, um zum Beispiel nachzuvollziehen.

00:10:09: Welche Nutzer gucken sich was an?

00:10:11: Was wird ins Card gelegt?

00:10:12: Wie habe ich dann die Convergence Card Abandonment oder konvert die Leute dann im Checkout?

00:10:20: Das gibt es ja alles schon und auch alles glaube ich mittlerweile Standard, kann man sagen.

00:10:24: Was spannend ist eigentlich, was passiert davor?

00:10:27: Also was habe ich Top of Funnel und was habe ich vor allen Dingen auch auf den Marktplätzen?

00:10:31: Da gehen die Nutzer mittlerweile ja hin, muss man ganz klar sagen.

00:10:34: Also die Leute gehen eher auf das Zalando oder das Amazon und sich dort die Produkte an oder sind bei Idealo zum Beispiel bei einem Preisvergleich.

00:10:43: Und nutzen das quasi als Discovery oder eben Social Media.

00:10:48: Das ist natürlich die andere Option.

00:10:51: Das haben wir natürlich dann in der User Journey drin.

00:10:56: Der Business Value, wenn man sozusagen im Sprech bleiben will, ist die Aggregation der bereitwillig geteilten Daten auf Basis des Nutzers.

00:11:06: Also die First-Party-Daten werden geteilt.

00:11:08: Die könnt ihr aggregieren.

00:11:09: Dadurch entsteht eigentlich ein repräsentatives Panel.

00:11:13: Wenn man sich jetzt eure Nutzungszahlen und die, wo ihr hinkommen wollt und man die mal mit vergleicht mit den klassischen Panels sieht man, dass man da ganz schnell gut ähnliche Profile bekommt.

00:11:26: Das weitere ist irgendwie ihr habt Cross-Plattform-Nutzungsdaten.

00:11:31: Das ist das spannende Thema, ihr Browsing-Daten, ihr habt Streaming-Daten, ihr habt Shopping-Daten, also ihr seid noch mal viel, viel umfangreicher und da werden ja noch weitere Blattformen angeschlossen.

00:11:43: Und dann natürlich das Thema, habe ich auch heute ein bisschen auf dem Expo sprechen können, das Thema Transparency, also validiert und umerkennig jetzt von Blattformen, Manipulationen oder sonstigen Themen.

00:11:56: Es ist eigentlich ein spannender Case, der eben vorherrscht.

00:12:00: Absolut, ja, das sehen wir auch, also gerade im Vergleich zu Panels, diese Zeist, auf die man sich da verlässt, ich glaube, die haben wir auch, also gerade im Vergleich zur klassischen Marktforschung.

00:12:14: Und unser Claim ist auch ein Stück weit, ich glaube, man kann keine zwanzig oder dreißig Fragen stellen, die deine Bowser-Historie nicht auch beantworten könnte und wahrscheinlich auch viel genauer beantworten könnte und viel ehrlicher als die eigentlichen Fragen, die dann gestellt werden.

00:12:31: Das heißt, dass das auf jeden Fall was, sag ich mal, ob wir eher den Trend auch Richtung Big Data sehen.

00:12:36: Und da ist dann vor allem auch Data denn geäuert.

00:12:38: Ich glaube, das passt auch sehr gut.

00:12:41: Den Nutzer gegenüber ist eigentlich dieses Trust in Fairness Thema spannend.

00:12:45: Also wer teilt eigentlich was, wer teilen darf, profitiert auch.

00:12:51: Ihr monetarisiert das jetzt sozusagen auch den Nutzer gegenüber.

00:12:53: Auch der kriegt was zurück oder die Nutzer rennen.

00:12:57: Genau, also zum einen der Nutzer bekommt, was wenn seine Daten geteilt werden.

00:13:01: Also, wenn man da die Permissionssätze und je nachdem, auf welche Quellen man anbindet, bekommt man unterschiedlich viel.

00:13:07: Das ist auch inspiriert von, von zum Beispiel, Umfrage-Apps, wo man ja auch für eine Umfrage dann was bekommt als Nutzer am Ende des Tages.

00:13:16: Und zusätzlich haben wir auch für den Nutzer nochmal gewisse, ich habe mal, ja, Datensicherheits oder auf allen Daten Privacy-Produkte.

00:13:24: Wir haben zum Beispiel einen Paid-Produkt auch für den Nutzer.

00:13:27: wo man die Daten von Datenhändlern löschen lassen kann.

00:13:30: Also mit auch DSGVO-Rechte quasi, dass man von Data Broker seine Daten löschen lässt.

00:13:36: Das Problem ist da in der Regel, den Nutzer kennt die gar nicht.

00:13:40: Die einzelnen Data Broker, und da schaffen wir dann auch so ein bisschen Transparenz, zeigen einmal an welchen Unternehmens sind das überhaupt, die zum Beispiel von europäischen Nutzern Daten hätten.

00:13:50: Und dann kann man auch da quasi, wir sprechen die dann für den Nutzer an und sagen, löscht das bitte.

00:13:55: weil der Nutzerraum gesagt hat, er will das nicht mehr.

00:13:58: Dadurch werden ja Marken eigentlich noch viel spannender, weil du natürlich, ich könnte als Nutzer jetzt Marke A sagen, ihr dürft meine Daten haben, Marke B gegenüber aber sagen, mit euch komme ich nicht zu Recht, bitte löscht alle meine Daten, die eigentlich vorhanden sind.

00:14:13: Ja, theoretisch, also das ist auch unser Ziel, quasi diese Autonomie eigentlich, das Nutzhaus zu haben, dass man über seine Daten selber verfügen kann und das wäre dann, glaube ich, auch die Zielvorstellung bei uns, Aktuell so kleinteilig sind wir noch nicht, aber dass man dann sagen kann, was finde ich eigentlich gut, was finde ich eigentlich schlecht.

00:14:31: Vielleicht spende ich auch meine Daten für gewisse Forschungszwecke, wenn ich dann sage, das unterstütze ich.

00:14:38: Das ist auf jeden Fall was, was sage ich am ersten Mal, natürlich muss man dafür erstmal die Infrastruktur bereitstellen.

00:14:44: Es gibt auch schon teilweise rechtlich, gibt es da schon das Groundwork, aber vor allen Dingen auf der technischen Seite kommt das jetzt alles so langsam und dadurch wird das auch für den Nutzer viel einfacher, das alles umzusetzen.

00:14:56: Also die Claims, die ich gerade oft höre, da gibt es ja einige Anbieter, die auf den Markt kommen, ist ein bisschen die Wahrheit über das Konsumverhalten, aber oft aus vielleicht einer Kreditkarte, Bankverhalten oder Co.

00:15:10: Und ihr habt ja die Wahrheit über Konsum und Verhalten direkt aus dem Nutzer-Account vor und nach dem Kauf.

00:15:20: Wir sprechen immer von der Customer Journey.

00:15:22: Natürlich jetzt stark auf dem Online Bereich, bis man sich mal perspektivisch überlegt, wie man dann offline Daten reinkriegt.

00:15:28: Aber das ist der Benefit, den ihr bringt.

00:15:30: Oder das User versprechen dem Kunden, der vielleicht werbetreibender ist oder dem der Panel Daten haben will.

00:15:39: Absolut.

00:15:40: Zum Beispiel ein planer oder andere Payment Provider.

00:15:44: Das ist natürlich auch von den Daten, den PayPal.

00:15:46: Aber immer erst nachdem schon was gekauft wurde, nachdem schon gehört wurde.

00:15:50: ... eigentlich diesen Intent zu sehen und zu sehen, wie ist die Discovery ... ... also die Segmente auch am Ende des Tages, die da reinkommen.

00:15:58: Also kommen die Leute über Instagram Ads ... ... da hin, nachdem sie was gesehen haben ... ... oder kommen die Leute über TikTok rein, nachdem sie ... ... wie viele gesehen haben von dem Produkt ... ... oder über zum Beispiel eine Plattform wie die Amazon.

00:16:11: Das ist ja gerade spannend ... ... und da dann eben das Produkt so zu positionieren ... ... das ist dann eben besser konvertet ... ... und das im Sinne der Nutzer auch dann erreicht.

00:16:21: Die in dem moment dann auch auf die Webseite gehen würden oder sich dafür interessieren und ich erst, man danach sagen kann, ah, hier haben wir eigentlich Nutzer verpasst oder hier haben diese Nutzer schon konvertet zu der Konkurrenz oder eben sowas anderen.

00:16:38: Tiktok oder Youtube, View bis hin zum Kauf.

00:16:42: Da habe ich gleich noch ein spannendes Thema, oder die Real-Tale Insights zu sagen, welches Produkt wird eigentlich auf dem Marktplatz gesucht oder gekauft, was passiert eigentlich auf der eigenen Brand-Website, was ja für viele spannend ist, das zu sehen.

00:16:56: Oder dieses Medienmeasurement am Ende, welche Plattformen treiben vielleicht eher die Sichtbarkeit und welche treiben den Kauf.

00:17:07: Ja, absolut.

00:17:08: Das ist ja nicht unbedingt immer dasselbe.

00:17:10: Ich habe viel Exposure vielleicht auf einer Plattform, aber dafür weniger von den Conversions und umgekehrt.

00:17:17: Also, das alles in einer User-Journey zu haben ist, das ist spannend für Brands absolut.

00:17:33: Was ist euer Ziel für die nächsten Monate?

00:17:36: Aktuell sind wir sehr stark im Nutzerwachstum, einfach, um noch mehr statistische Signifikanz zu haben.

00:17:43: für die unterschiedlichsten Newscases.

00:17:46: Wenn es dann sehr nischig wird oder wenn man sehr stark Nutzer schon vorfiltern will, wenn man sagen will, ich will nur eine ganz bestimmte Altersgruppe dieses Geschlecht, die dann zum Beispiel diese Websites schon mal besucht haben, dann setze ich natürlich so viele Filter, dass es dann immer eng wird.

00:18:03: Genau, also da sind wir aktuell hinterher.

00:18:07: Und sonst auf BTOB Seite, also das ist einmal so ein bisschen, will ich sagen, die BTOC Seite.

00:18:13: Auf BtoB Seite, würde ich sagen, exploren wir zusätzlich zu dem ganzen Customer Journey und auch Analytics Part.

00:18:23: Das passt auch gut zur Demax, wo wir heute waren.

00:18:26: Auch ein Stück weit Advertising, Lookalike Audiences zum Beispiel, zu bilden auf den Usern, die wir dann haben.

00:18:35: Ob das spannend ist, für Brands dann zu sehen, okay, ich könnte auf diesen Nutzern eigentlich, könnt ihr jetzt bei Meta reintun und dann Lookalike Audiences.

00:18:43: auf diesen Nutzern bauen, wenn ich dann sage, ich habe da einige hundert, die super passen, die wir, wo man genau referenzieren kann.

00:18:51: Das sind tatsächlich Leute, die konvertet haben.

00:18:54: Und das sind die Leute, auch die ich in dieser Zielgruppe habe, also auch in dem Alterssegment etc.

00:18:59: Dann habe ich nicht nur die Blackbox, dass ich quasi sage, Armee optimiert das schon, es wird schon laufen, sondern ich habe dann tatsächlich die Nutzer einmal vorgefiltert und mache das dann mit der Lookalike Audience.

00:19:10: Ja, du könntest sogar noch weitergehen, du könntest die Leute, die frisch beim Wettbewerb gekostet haben, ausschließen oder maximal krass taggitieren.

00:19:18: Also auch das ist der Fall, wenn mir eine tolle und interessante Case ist, die man eben machen kann.

00:19:23: Ich glaube, der wichtige Punkt ist, es gibt schon viele, also es gibt unterschiedliche Lösungen im Marketing, sich Zielgruppen zu nähern.

00:19:32: Ihr hättet halt die Kombination aus, ihr könnt Panel, Marktforschungsdaten, generieren, ihr habt Insights, die Perspektive hinten raus, wieder auch aktivierbar sind und die Nutzer selber haben dem Thema auch zugestimmt und sind sozusagen so auch relevant.

00:19:52: Lass uns mal ein bisschen Use Case Brainstorm.

00:19:56: Also ich glaube, eins der spannendsten Punkte waren.

00:19:58: jetzt dieses Thema Top Funnel, was du gesagt hast.

00:20:01: Also wo kommt meine Nutzer her?

00:20:03: Aber viel spannender ist das Thema, wie du auch sagst, die haben gekauft.

00:20:07: wem gucken die sich eigentlich an auf welcher mediasseite treiben die sich eigentlich rum um weiter dort werbung zu betreiben um dann sozusagen eher.

00:20:16: Aber funnel oder top funnel eben genau weitere leute mit rein zu spielen was ein spannender punkt ist.

00:20:23: Was seht ihr oder was werden so?

00:20:25: social media insights die ihr sehen würdet.

00:20:29: Ich sag mal was wir vor allen Dingen sehen ist ein stückweit wie das produkt.

00:20:35: also wieder wird das wahrgenommen also ist das auf.

00:20:38: ist das jetzt mehr ein impulsiver kauf oder ist das was wo sehr viele reviews geguckt werden?

00:20:42: ist das eine gewisse nische an influencers die da wieder gefollowt wird?

00:20:46: also in der regel kann man da schon relativ gut sehen.

00:20:50: also ich zum beispiel gucke fast immer jetzt was technisches kauf immer in youtube video irgendwie wo das bewertet wird und dann gesagt wird dass das gut oder schlecht sei.

00:20:58: also wir sehen sehr stark was ist eigentlich die motivation für den kauf?

00:21:01: und ist so dieser kauf prozess bei denen bei den nutzern?

00:21:05: ich glaube das ist auch was wo Brands dann sagen können wir müssten eigentlich viel mehr wert darauf legen wie dieses Produkt am ende bei Influencern ankommt oder wir müssen diesen Influencern.

00:21:16: Eigentlich mal das Produkt kostenlos raus schicken, weil deren Audienz würde eigentlich perfekt zu uns passen.

00:21:22: Ja,

00:21:22: X-Leute davon schon konvertieren.

00:21:24: Genau, ich glaube es gibt da viele Lower Hanging Fruits, die man mit, ich sag mal, rein im AB-Testen einfach irgendwie nie findet.

00:21:31: Ich schmeiß einfach mal eine Agentur.

00:21:34: Zehntausend hin, hunderttausend hin und guckt dann mal.

00:21:38: Da gibt es sicherlich auch einige Influencer, die gut konverten, aber die Besten quasi vorzufiltern oder die besten Kategorien an Influencern dann zu sehen.

00:21:46: Oder an Channels, die auch funktionieren.

00:21:48: Das ist natürlich am besten.

00:21:50: Ja, was dazu kommt natürlich, also auch ihr werdet ihr nicht nur Advertiser haben, sondern auch Akkenturen wäre natürlich spannend, das mit so einzusetzen, weil ihr damit die Akkenturen natürlich die Möglichkeit haben nochmal.

00:22:03: mehr ihren Agenturen zu helfen.

00:22:05: Absolut.

00:22:06: Also wenn der Agentur dann am Ende besser weiß, wenn ein Auftrag reinkommt, an welcher Influencer könnte man das ausspielen, damit am Ende den Brand ja auch mehr davon hat.

00:22:16: Und sich für die Agentur auch wiederum besser, wenn das dann mehr konvertet.

00:22:20: Also das

00:22:21: spiel lässt sich auch sehr gut von der anderen Seite spielen, sage ich mal, mit Agenturen zusammenzuarbeiten, absolut.

00:22:33: Wenn man noch mal ins Thema Zielgruppen weiter allgemein reingeht, welche, welche Möglichkeiten gibt es da?

00:22:38: Das ist ein Punkt, der mich auch gerade massiv umtreibt.

00:22:41: Was siehst du, was seht ihr da?

00:22:43: Was wir zusätzlichen auch machen, was ich sage mal ein bisschen unerlässlich ist in der Industrie ist, wir fragen einige Key-Points vom Nutzer noch ab.

00:22:52: Also das Alter, das Geschlecht, ZIP Code Adresse, damit wir die demografischen Daten direkt haben.

00:23:01: Und das reichern wir dann an mit vor allen Dingen Interessen.

00:23:04: Das ist, glaube ich, das, was wir auf der Browser History und YouTube und TikTok natürlich super gut sehen.

00:23:10: Worauf interessiert sich der Nutzer über den Social Media Verlauf?

00:23:15: Das dann gemirrt mit den ganzen Demographic-Daten geht deutlich tiefer als alles andere.

00:23:25: Wie gesagt, wir haben so ungefähr hunderttausend Datenpunkte pro Nutzer.

00:23:30: ...across allen den Kategorien, also ... ... Chrome, Search, YouTube, TikTok ... ... Apple im Zweifel ... ... installierte Apps, geöffnete Apps zum Beispiel, ... ... auch speichert Google auch.

00:23:43: Also ... ... haben da eine enorme Dichte auch von der wir dann am Ende ... ... sehr, sehr genau sehen können.

00:23:49: Was dann auch Themen jetzt ... ... vielleicht nur zuerst seit einem Monat spannend findet ... ... oder was dann auch Themen, die schon seit einem Jahr ... ... irgendwie ...

00:23:57: Für was das sich interessiert oder sich interessiert.

00:24:02: Und auf der anderen Seite ist es immer der Punkt, was sind die Wettbewerber?

00:24:06: Wie werden die eigentlich angeguckt?

00:24:09: Also vergleichen Kunde eigentlich mit den Wettbewerbern, die ich als Wettbewerber sehe oder mit anderen.

00:24:16: Guckt er sich in der Session parallel x andere Produkte an?

00:24:20: Also die Art und Weise der Daten sind immens.

00:24:24: Und dann kommen wir zum Thema, was du eigentlich vorhin schon gesagt hast, David.

00:24:29: Der Vorteil ist dann, ihr könnt sie wieder im Mobile, also im App-Umfeld durch euch, durch die E-Mails oder eben der, die Mobile-Add-IDs wieder tagitieren.

00:24:41: Also wieder aktivierbar machen, was ja dann noch der Spanienpups.

00:24:44: Ja, dann sind natürlich eure Nutzergrößen gerade noch nicht groß genug.

00:24:50: Skalierbarung ist damit der wichtigste Punkt, aber das ist ja auch sozusagen was zukünftig das Ziel ist.

00:24:59: Genau, da geht die Reise am Ende des Tages hin, dass man da dann in der Lage ist, auch die Nutzer noch mal anzusprechen.

00:25:06: Direkt oder über lookalike oder da dann zu AB testen, weil man dann schon mal eine vorsehligierte Gruppe hat, mit der es einfacher ist.

00:25:14: Genau.

00:25:16: Ja, was, also ich hab ja schon jetzt mal die ein oder andere Intro gemacht und hatte immer das Gefühl, als ihr da miteinander gesprochen habt und Auf beiden Seiten, sozusagen, verstanden wurde, was ist der Paintball?

00:25:34: Und was hättet ihr als Lösung?

00:25:36: War immer da.

00:25:37: Jetzt hast du hier vielleicht eine größere Audienz, die zugehört hat.

00:25:41: Was würdet ihr euch denn wünschen?

00:25:45: Das, ja, das spannende Frage.

00:25:47: Also, ich glaube, auf jeden Fall für uns, ich sag mal, was wir eigentlich immer hören, ist, die Daten sind super spannend in der Tiefe, in der sie dann vorliegen und es gibt sie so halt nicht.

00:25:58: Sie sind sonst hinter den World Gardens und jetzt eigentlich das erste Mal verfügbar.

00:26:02: Und was wir sehen, ist, dass natürlich einzelne Brands unterschiedliche Ideen haben, wo man das verwenden könnte.

00:26:09: Also jeder sagt, ah, das sind spannende Daten.

00:26:12: Wie kann ich das nutzen?

00:26:13: Ist dann direkt die nächste Frage.

00:26:14: Und da, ich glaube, es gibt ein paar Standard-Huscases, die wir sehen mit User Journeys und so weiter, aber auch einige, die dann deutlich spezifischer sind, z.B.

00:26:25: Publisher oder so, die dann auch sagen, für mich wäre das eigentlich auch ganz spannend zu sehen, was ... wird sonst so gelesen, was ist so die jeweilige Viewtime oder die Welttime auf irgendeiner anderen Seite, welche Themen sind auf Social Media bei gewissen Gruppen besonders stark vertreten.

00:26:44: Ich habe diese Fülle von den Lösungen, die man da anbieten kann, ist manchmal so ein Stück weit überwältigend für uns.

00:26:53: Ich glaube, was für uns dann spannend ist, ist so ein Stück weit... zu verstehen, was wäre ein Use Case, der weniger beratungsmäßig jetzt aktuell spannend ist, sondern vor allen Dingen langfristig, sag ich mal, da Brands helfen würde, also langfristig zum Beispiel User Journeys anzugucken, langfristig zu wissen, welche Influencer gut funktionieren.

00:27:16: Also diese langfristigeren Cases, glaube ich, so ein bisschen rauszukristallisieren.

00:27:21: Das ist vor allen Dingen das, wo wir viel auch mit Brands sprechen und daran arbeiten.

00:27:28: Also, die sollen einfach auf euch zukommen erzählen.

00:27:33: Das war ein bisschen der Hintergrund.

00:27:35: Wo melden die sich bei euch?

00:27:37: Wir werden wahrscheinlich ein Profil verlinken und dann einfach mal ein lockeres Gespräch mit euch zu haben, um rauszufinden, wo die Reise hingeht ist.

00:27:44: Was euch natürlich auch interessiert sind, Firmen, die euch Huckepack nehmen und natürlich auch nochmal mehr Nutzer bringen, weil das sozusagen dann wieder der Gegenwert ist, den ihr dann wieder zur Verfügung stellt könnt.

00:27:57: Absolut.

00:27:57: also wenn wenn Firmen sagen ja ich finde das jetzt spannend aber mir reichen.

00:28:01: Die fünfhundert Nutzer nicht die dann in der Plattform sind die zum Beispiel schon mal auf meiner Website waren.

00:28:08: Dann wäre das natürlich spannend dass man dann da zum Beispiel im internen newsletter oder so.

00:28:14: Nutzer sage ich mal darauf aufmerksam macht oder über.

00:28:18: Rapatierung oder sowas nutzer dann incentiviert das vielleicht eher dann nochmal zu machen durch diesen funnel einmal zu gehen und dann.

00:28:25: hat man die Daten quasi da auch von den Nutzern.

00:28:28: Aber sonst ist es tatsächlich mit Unternehmen zu sprechen, die einfach sagen, ja, wir haben da ein Problem im Sinne von die Off-Site-Themen, die wir aktuell so sehen.

00:28:44: Haben wir einfach sehr, sehr schlicht einen Überblick, das ist auf jeden Fall was, wo das eigentlich alles spannend für uns zu erfahren, was auf der, zum Beispiel, auf Social Media, auf den Plattformen, sonstigen Websites.

00:28:56: Wenn man dann sagt, da müssten wir mehr bohren, da haben wir einen Case.

00:29:00: Genau, das wäre für uns spannend.

00:29:03: Zwei Fragen, die ich jedem Gast ja auch immer stelle.

00:29:06: Was machst du privat noch mit Daten und welchen Filmtitel?

00:29:08: Weil ich glaube, ich finde, das mal so ein bisschen so ein Intro zu machen.

00:29:12: Oh, aber spannend, das wird mich noch mal interessieren.

00:29:16: Am Ende bin ich dann noch gar nicht so... Ja, das fällt mir jetzt aus.

00:29:21: Warum habt ihr euch dann eigentlich bei mir gemeldet?

00:29:24: Ohne die Fishing nicht Fishing for Compliments, aber was war sozusagen der Hintergrund, um mal nachzufragen.

00:29:31: Warum, warum hätte ich als oder könnte ich als Investor spannend gewesen sein?

00:29:35: Ja, ich glaube, natürlich haben wir oder worauf wir uns eigentlich spezialisiert haben, als wir in den Fund Race gegangen sind, war vor allen Dingen, was sind Angels, die tatsächlich mit Daten arbeiten, beziehungsweise die Probleme auch von Brands verstehen, die jeden Tag, sag ich mal, In den Data Teams.

00:29:54: Und da bist du so ein Stück weit rausgestochen.

00:29:58: Natürlich aufgrund von der Erfahrung jetzt bei Falke.

00:30:01: Vorher bei Douglas.

00:30:03: Und dann auch die ganzen, ich sag mal, die sonstige Laufbahn mit Beratungen, mit Büchern etc.

00:30:08: Also einfach von der Expertise, glaube ich.

00:30:11: Was man sieht, wie mit Brands gearbeitet werden kann, was für Lösungen es am Markt gibt.

00:30:17: Dieser Überblick gibt's.

00:30:20: selten.

00:30:22: Auch vor allen Dingen mit einzelnen Wechseln sag ich mal, dass man nicht nur in einem Data-Team war, sondern in mehreren ist, glaube ich, immer was, wo man auch einfach mehr Lösungen sieht.

00:30:31: Ganz klar.

00:30:32: Und so haben wir auch unsere Runde am Ende des Tages strukturiert, dass wir da Leute jetzt an Bord haben, die in der Regel mit Data für da für Advertising, für E-Commerce oder für andere Cases super zurechtkommen.

00:30:46: Und am Ende war es ein LinkedIn-Nachricht, glaube ich, ne?

00:30:51: Genau, es war... Es ging

00:30:52: schnell, also es ging zügig, glaube ich.

00:30:54: Es war ein

00:30:56: LinkedIn-Cold-Outreach mit, hey cool, was du so machst und machst deine Tickets.

00:31:04: Genau, und dann war es im ersten Call.

00:31:07: War das dann auch was, was du, glaub ich, glaubt von allen, die bei uns eingestiegen sind, hast du es mit am schnellsten... geblickt wo die reise bei uns hingeht und was?

00:31:19: ich bin nach nach wie vor überzeugt.

00:31:21: von daher mache ich auch gerne die folge mit euch und hoffe dass ich ein bisschen unterstützen kann auch bisschen egoistisch natürlich um die um die investment zu schützen.

00:31:31: aber ich glaube ihr macht auch schon einen guten weg.

00:31:34: also ich würde mich ultra freuen wenn wenn hier leute mit dabei sind die die meine entscheidung kritisch überprüfen die euch ein bisschen challenging, weil ich glaube, das ist die Herausforderung und die Situation, die wir brauchen.

00:31:48: Und wir sollten vielleicht mal in einem halben Jahr oder sowas nochmal miteinander sprechen.

00:31:53: Vielleicht haben wir da mit dem ein oder anderen Unternehmen mal ein Case gemacht, weil ich glaube, das kann schon die Richtung sein, die relevant ist.

00:32:01: Und von daher gehe ich den Weg gerne

00:32:04: mit.

00:32:06: Ja, vielen Dank dir auf jeden Fall.

00:32:07: Ich glaube, wir sind sehr glücklich und auch sehr glücklich mit den anderen Angels, die insgesamt am Bord sind, dass wir da auf jeden Fall Leute dabei haben.

00:32:16: Zu den Fragen mit meinen Daten, genau die zwei anderen Fragen.

00:32:21: Was mache ich privat mit meinen Daten?

00:32:22: Zum einen natürlich auch unsere BtoC-Solution nutzen, also zum eigenen Daten sich anzuschauen, immer ein schlechtes Gefühl zu haben, wenn man sieht, das ist irgendwie ein Spike in den TikTok-Views oder in den YouTube-Views.

00:32:37: Weil man irgendwie zu viel am Handy war.

00:32:39: Also das zum einen, auch die Daten löschen lassen natürlich bei Data Broker.

00:32:44: Das sind so die Dinge mit meinen eigenen Daten.

00:32:49: Sonst ist bei uns in der Unternehmens immer der, vor allem von den Jungs, die technisch arbeiten, der GitHub Graph, dass da möglichst viel ... Kommittet wird auch wirklich viel alles grün ist sage ich mal.

00:33:05: Das ist so was wo man immer hinterher ist.

00:33:07: Den eigenen Daten zu gucken, dass man dann wirklich schön die die Charts ausfüllt.

00:33:12: Genau.

00:33:14: Sonst die den Filmtitel oder Serientitel quasi für unser Data Business.

00:33:21: Ja oder für dich, wie du magst.

00:33:24: Ich würde so ein Stück weit... sagen tearing down big text ward gardens brick by brick.

00:33:36: Wir sehen uns selber quasi als David Hasselhoff vielleicht von der von der von dem data space.

00:33:48: Das glaube ich so der cool.

00:33:50: So das image was man glaube ich da ganz gut machen kann.

00:33:53: Vielen vielen Dank für die Folge.

00:33:55: Danke dir.

00:34:00: Das war's.