Struktur statt Oberfläche. Einordnung statt bloßer Datenfülle.
Erfahrung aus
Systemen, nicht
aus Rollen
Über 10 Jahre operative und analytische Erfahrung in E-Commerce, Digital Marketing und datengetriebenen Systemen. Nicht aus der Distanz, sondern in Setups, in denen Marktplätze, eigener Shop, CRM, Tracking, Kampagnen und Kundenverhalten gleichzeitig gelesen werden mussten.
Die Arbeit entstand nicht in einer isolierten Disziplin, sondern in Systemen mit echter Komplexität: mehrere Marken, verschiedene Vertriebskanäle, internationale Märkte, unterschiedliche Zielgruppen, technische Abhängigkeiten und operative Reibungspunkte zwischen Marketing, Shop, Daten und Produkt.
Genau dort wird sichtbar, woran viele Entscheidungen scheitern: nicht an fehlenden Zahlen, sondern an fehlender Einordnung. Reports zeigen Oberfläche. Wirkung entsteht erst, wenn nachvollziehbar wird, welche Signale belastbar sind, welche nur Nebengeräusche erzeugen und an welcher Stelle ein Problem tatsächlich entsteht.
Oberlytics ist die Folge dieser Arbeit. Keine Agenturidee, kein Rebranding bestehender Leistungen, sondern die Verdichtung einer Perspektive, die Marketing nicht über Kanäle, sondern über Zusammenhänge, Bruchstellen und Entscheidungslogik liest.
E-Commerce nie als isolierten Shop betrachtet
Erfahrung in Setups, in denen eigener Shop, Marktplätze, stationärer Vertrieb und Kampagnen nicht nebeneinander liefen, sondern sich gegenseitig beeinflusst haben. Nachfrage, Preis, Verfügbarkeit, Sichtbarkeit und Conversion waren nie getrennte Themen.
Multi-Brand- und internationale Strukturen operativ eingeordnet
Arbeit in Marken- und Marktstrukturen, in denen unterschiedliche Zielsysteme parallel existieren. Damit verbunden: verschiedene Nutzerlogiken, länderspezifische Unterschiede, abweichende Nachfragebilder und die Notwendigkeit, Performance nicht pauschal, sondern im jeweiligen Kontext zu bewerten.
Tracking, Datenqualität und technische Bruchstellen mitgedacht
Migrationen, fehlerhafte Messlogiken, unklare Event-Strukturen, Medienbrüche zwischen Plattformen und unvollständige Daten gehören nicht an den Rand der Analyse, sondern in ihren Kern. Viele vermeintliche Marketingprobleme entstehen unterhalb der Kampagne.
Von Daten nicht nur lesen, sondern Wirkung ableiten
Der entscheidende Unterschied liegt nicht im Zugriff auf Daten, sondern in ihrer Einordnung. Relevant wird Analyse erst dann, wenn aus Verhalten, KPI-Verläufen, Funnel-Brüchen und Feedback konkrete Maßnahmen abgeleitet werden können, die nicht nur Aktivität erzeugen, sondern bessere Entscheidungen.
Expertise zeigt sich nicht in einer Liste von Tools oder Stationen, sondern darin, wiederkehrende Muster in unterschiedlichen Systemen zu erkennen und daraus saubere Entscheidungen abzuleiten.
Wer den Werdegang im Detail sehen möchte, findet auf LinkedIn die beruflichen Stationen, Kontexte und fachlichen Schwerpunkte.
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Systeme verstehen
statt isoliert
lesen
Der Schwerpunkt liegt nicht auf einzelnen Tools, sondern auf dem Zusammenspiel der Systeme, den Brüchen zwischen ihnen und der Frage, welche Signale für Entscheidungen wirklich belastbar sind.
Interfaces sind austauschbar. Entscheidender ist, wie Daten entstehen, wo sie verzerrt werden, welche Logik ein System vorgibt und wie sich daraus Wirkung, Verlust oder Fehlsteuerung ablesen lässt.
Genau deshalb endet Analyse nicht bei der Plattformoberfläche. Relevanz entsteht erst dann, wenn Traffic, Verhalten, Nachfrage, Conversion, Retention und Kundenfeedback gemeinsam gelesen werden.
Ads & Traffic
- Meta Ads: Kampagnensignale, Creative-Wirkung, Zielgruppenreaktion und Reichweitenlogik
- Google Ads: Suchintention, Nachfrage, Effizienz, CPC-Entwicklung und Skalierungsgrenzen
- Search Console: organische Nachfrage, Sichtbarkeit, Themenzugriff und Seitenpotenziale
Analytics & Behaviour
- Google Analytics 4: Verhalten, Events, Wege, Einstiege, Ausstiege und Conversion-Kontext
- Looker Studio: Verdichtung, Vergleich und strukturierte Einordnung relevanter Kennzahlen
Commerce & Marktplätze
- Shopify: Conversion-Logik, Checkout-Reibung, Produktperformance und Shopstruktur
- Shopware: operative Prozesse, Seitenlogik, Datenflüsse und technische Abhängigkeiten
- Amazon Seller Central: Listing-Struktur, Nachfrage, Conversion, Buy-Box- und Bewertungslogik
- Amazon Ads, FBA, FBM, A+ Content und Review Management: operative Hebel entlang des Marktplatzsystems
- Vendor-Erfahrung vorhanden, aber nicht als Schwerpunkt
- Kaufland, Otto und eBay: Plattformlogiken, Unterschiede in Sichtbarkeit, Wettbewerb und Conversion
CRM & Customer Data
- HubSpot: Lifecycle, Lead- und Kundenstruktur, Segmentlogik und Datenqualität
- Brevo und weitere Newslettertools: Retention, Bestandskundenlogik und Kommunikationswirkung
- CRM-Systeme allgemein: Entwicklung von Kundenwert, Wiederkauf, Datenkonsistenz und Folgeeffekten
Der wichtigste Punkt: Kundenfeedback ist kein Nebenprodukt, sondern eine operative Datenquelle. Wer Bewertungen, Fragen, Rückmeldungen und Reibungspunkte sauber liest, erkennt oft früher als jedes Dashboard, wo Produkt, Kommunikation oder Funnel nicht sauber zusammenpassen.
Ergänzung
statt
Austausch
Ich arbeite bewusst nur mit wenigen Partnern, deren Arbeitsweise zu Oberlytics passt.
Es geht nicht darum, Leistungen zu bündeln, sondern Qualität gezielt zu ergänzen.
Wenn Zusammenarbeit entsteht, dann auf Basis von Substanz, Präzision und einer sauberen Haltung zur Arbeit.
Struktur vor Lautstärke
Ich schätze an guter SEO-Arbeit nicht Output-Masse, sondern technische Sauberkeit, sinnvolle Priorisierung und nachhaltige Wirkung.
Präzision vor Aktionismus
Gute Paid-Arbeit zeigt sich nicht in hektischer Optimierung, sondern in sauberer Struktur, klarer Intention und belastbarer Skalierungslogik.
Zusammenarbeit anfragen
Wenn Ihre Arbeit Oberlytics sinnvoll ergänzt, kann hier eine Zusammenarbeit angefragt werden.