1. Kannst du Applicata in drei Sätzen beschreiben?

Applicata ist ein Software-as-a-Service Unternehmen, das sich mit Business Intelligence und Online Marketing beschäftigt. Wir helfen unseren Kunden, durch handlungsrelevante Erkenntnisse, schneller zu wachsen. Zusätzlich bieten wir eine spezialisierte Business Intelligence Beratung.

„In meinem vorherigen Unternehmen habe ich die Daten mit Hilfe von Excel ausgewertet. Das war unzulänglich, fehleranfällig und langsam.“

2. Wie bist du auf die Idee gekommen, Applicata zu gründen?

Mein Co-Geschäftsführer Sebastian Rieschel hat das Unternehmen gegründet und ich bin später dazugekommen. Ich habe meine gesamte Karriere mit Start-Ups im Bereich E-Commerce gearbeitet und hatte selbst direkt mit den Problemen zu tun, die wir jetzt lösen. Ich weiß, wie es ist, hoch komplexes Marketing auf vielen Kanälen zu betreiben. In meinem vorherigen Unternehmen habe ich selbst durch die Erstellung von Dashboards und Auswertung von Reports in Excel mit Hilfe von Macros eine Lösung gebaut. Diese war aber natürlich unzulänglich, fehleranfällig, langsam und ich hatte nie die einheitliche Datengrundlage, die ich mir gewünscht hätte. Applicata bietet genau das: nämlich schnell verfügbare, korrekte Daten über alle relevante Kennzahlen im Unternehmen. Deshalb habe ich mich mit Begeisterung kurz nach der Gründung bei Applicata beteiligt – und weil ich mit Sebastian den perfekten Partner gefunden habe, mit dem ich langfristig Applicata aufbauen will.

„Unternehmen sollten negative Deckungsbeiträge beim Erstkauf akzeptieren und den tatsächlichen Kundenwert („Customer Lifetime Value“) bestimmen.“

3. Was sind, deiner Erfahrung nach, die häufigsten Fehler, die im Online Marketing begangen werden?

1. In den meisten Unternehmen gibt es Experten für die einzelnen Marketingkanäle, die Ihre Kanäle individuell optimieren. Dadurch wird jedoch oft die gesamtheitliche Optimierung aus den Augen verloren und das Multi-Channel Marketing und vor allem die Beeinflussung der Kanäle untereinander wird nur unzureichend umgesetzt.
2. Häufig wird in Unternehmen nicht nach ROI – also Return on Investment – oder ROAS (Return on Adspend) gesteuert, sondern zuviel Wert auf „Vanity KPI“ (also „Kennzahlen der Eitelkeit“) wie Webseitenbesuche, Umsätze oder Bestellungen gelegt. Meist liegt das daran, dass Marketingkosten und Kosten des Wareneinsatzes und der Services nicht gesamtheitlich, automatisiert sauber zusammengetragen werden. Dadurch besitzen Unternehmen keine umfassende Kostenkontrolle und steuern nicht wirklich nach Wertbeitrag jedes Werbemittels und Kunden.
3. Kunden werden oft unzureichend individuell betrachtet, weil die nötige Datengrundlage fehlt. So verlassen sich viele Unternehmen z.B. ausschließlich auf Daten aus Google Analytics, um Webseitenzugriffe zu analysieren. Google Analytics stellt in der kostenlosen Version allerdings nur gesampelte Daten zur Verfügung. Man weiß also nie genau, welcher individuelle Nutzer, wann auf Basis welcher Werbemaßnahme eine Seite besucht hat. Sehr gute Rohdaten über das Webverhalten und das Kaufverhalten eines jeden individuellen Kunden sind jedoch die Grundlage für effizientes Online Marketing.
4. Häufig investieren Unternehmen nur so viel Geld für die Akquisition eines Neukunden, wie als Deckungsbeitrag durch eine Erstbestellung wieder eingenommen werden kann. Würden Unternehmen jedoch genauer den tatsächlichen Kundenwert (auch „Customer Lifetime Value“ — abgekürzt CLV) eines jeden Kunden im Zeitablauf bestimmen können, wären Sie bereit, ihr Budget vorab zu erhöhen und negative Deckungsbeiträge beim Erstkauf zu akzeptieren. Wir haben Kunden bei Applicata, die durch Optimierung auf CLV an Stelle von einem Fokus auf die Profitabilität der Erstbestellung viel größere Reichweiten, Umsätze und nachhaltige Profitabilität erzielen konnten, als dies ohne eine CLV Optimierung möglich gewesen wäre.

„Der Einsatz einer externen BI Lösung ist günstiger und schneller als ein Eigenbau.“

4. Worauf sollte ein Start-Up achten, wenn es sich ernsthaft mit Business Intelligence beschäftigen möchte?

Sie sollten erst einmal mit Profis in Kontakt treten, um ein Gefühl für das Thema zu bekommen. Es ist wichtig, eine Vision aufgezeigt zu bekommen, wie sich Business Intelligence und systematisches Daten-getriebenes Arbeiten positiv auf das Unternehmenswachstum auswirkt. Häufig fehlt Gründern aus Mangel an Erfahrung ein mentales Bild vor Augen, wieviel BI für Unternehmen leisten kann.

Zusätzlich sollten sich Start-Ups eine Strategie aufmalen, wie man mehr Wachstum erreichen will. Eine BI Software-as-a-Service allein reicht nicht aus. Online Unternehmen müssen auch kontinuierlich Teams und Skills aufbauen, um das komplette Potential einer BI-Lösung auszuschöpfen.

Ich empfehle auch jedem Geschäftsführer eines Online Start-Ups oder Unternehmens eine ausführliche Kosten-Nutzen-Analysen einer externen Software Lösung vs. des Versuchs eines Eigenbaus vorzunehmen. Sie sollten nicht den Fehler machen, davon auszugehen, dass man heutzutage eine BI-SaaS Lösung selbst intern bauen muss. Der Einsatz einer robusten, skalierbaren und höchst flexiblen BI Lösung ist auf Basis von Vollkosten oft um den Faktor 7-10 günstiger und schneller als ein Eigenbau.

5. Wie sieht für dich der optimale freie Tag aus?

Mein optimaler Tag startet mit Sport –  eine Runde Laufen gehen. Nach einem gemeinsamen Familienfrühstück verbringe ich den Tag mit meiner Familie z.B. auf einem Abenteuerspielplatz oder wir fahren raus aus Berlin und an einen See. Abends lasse ich gern den Tag mit einem Glas Wein vor dem Kamin im Gespräch mit Freunden ausklingen.

1. Kannst du Applicata in drei Sätzen beschreiben?

Applicata ist ein cloudbasiertes Datawarehouse, spezialisiert auf Marketing Controlling. Wir bieten nicht nur Technologie Unterstützung sondern auch Service und Beratung. Dabei arbeiten wir sehr eng mit dem Kunden auf Augenhöhe zusammen.

„Wir bauen eine Lösung, mit der wir sämtliche Daten unterschiedlicher Quellen für die Analyse kombinieren können.“

2. Wie bist du auf die Idee gekommen Applicata zu gründen?

Ich habe meine Karriere in Digitalunternehmen verbracht. Vor 15 Jahren habe ich bei Jamba im Versicherungsgeschäft gearbeitet. Wir versuchten unsere Erfolgskennzahlen messbar zu machen, weil wir unsere Effizienz steigern wollten. Dort habe ich die Erfahrung gemacht, dass die Entwicklung  guter IT-Systeme dabei helfen kann.  Damals ging es um Kennzahlen wie Durchlaufzeiten und Regulierungsraten.

Bei Smava standen wir vor der Herausforderung ein B-to-C Produkt, nämlich Kredite, breit zu vermarkten, wobei das Produkt selbst einen vielstufigen  Konversionstrichter hatte. Unser Hauptziel bestand darin, Stückkostenprofitabilität zu erreichen. Dazu benötigten wir bei der Messung Daten aus verschiedenen Quellen: Marketingsysteme, unser online analytics Tool und unsere eigene CRM-Datenbank. Hierbei entstand der erste Vorläufer Applicatas, eine selbst entwickelte Lösung, mit der wir diese Daten für die Analyse kombinieren konnten. Viele Prozesse waren dabei noch manuell und fehleranfälllig.

Mit diesen gesammelten Erfahrungen habe ich dann zunächst andere Startups (Digital Performance, Groupon, Unimall) beim Aufbau ihrer BI-Landschaft beraten, bevor ich sie bei Project A als Head of BI einbrachte. Hier verfolgten wir bereits den Ansatz alle Portfoliounternehmen mit einem zentral entwickelten Technologiestack auszustatten. Dies sollte ihnen langwierige Lernkurven ersparen und sie mit Best-of-Breed Software versorgen, damit sie sich auf ihr Business konzentrieren konnten. Der nächste logische Schritt für mich war dann, mein Wissen  in ein eigenes Business zu wandeln. Applicata wurde geboren.

„Die unternehmensweite Verwendung von klaren Richtlinien für das Tracking ist unerlässlich.“

3. Was sind deiner Erfahrung nach die häufigsten Fehler, die in im Online Marketing begangen werden?

1. Keine kanalübergreifenden Performanceziele zu setzen und zu messen. Wenn SEM nach CPC optimiert wird und Affilliate nach CPL, den CEO aber am Ende eigentlich CPO interessiert, entsteht keine teamübergreifende Erfolgskultur.
2. Zu geringe Experimentierfreudigkeit mit neuen Kanälen und dadurch zu hohe Abhängigkeit von wenigen Kanälen, in der Regel Google. Dadurch kann auch die Skalierungsfähigkeit im Marketing beeinträchtigt sein.
3. Kein einheitliches Kampagnenbaum- und Trackingkonzept über alle Kanäle und Märkte. Oft wird die Verwendung von Trackingtags den Abteilungen überlassen, wodurch bei einer späteren Analyse der Kampagnenperformance sich entweder kein einheitliches Bild mehr herstellen lässt, oder nur mit sehr großem Aufwand. Dies kann vermieden werden durch die unternehmensweite Verwendung von klaren Richtlinien für das Tracking.
4. Keine Betrachtung des Kundenlebenszyklus. Oft wird bei der optimierung nur der Akquisitionswert betrachtet, weil es entweder zu aufwendig oder technisch unmöglich ist alle interaktionen mit dem Kunden einzubeziehen. Dies führt aber in der Regel zu einer Unterbewertung des Kundenwertes und damit zu einer Limitierung des Wachstumspotentials durch zu knapp bemessene Ziele der Akquiesekosten.
5. Keine an die Unternehmensphase angepasste Budgetierung von Technologiekosten. Man muss sich die Frage stellen, welche Trackingtools benötigt werden und welcher Grad an Automatisierung angemessen ist. Diese Frage sollte sich an der Größe und Komplexität orientieren. Es ist wenig sinnvoll eine Bitmanagementsoftware einzusetzen, wenn mein einziger Zielmarkt Deutschland ist und nur eine Handvoll Keywords beworben werden. Genauso ist es nicht angemessen immer noch Excelsheeds zu verwenden, wenn ich ein zehnköpfiges Marketingteam habe und zehntausende Werbemittel in fünf Ländern auf zehn Domains optimiere. Interner know-how Aufbau und permanentes Screening des Anbietermarktes für Technologie sollten beim Unternehmensaufbau immer eine Rolle spielen.

„Nachhaltiges Wachstum setzt voraus, dass datengetriebene Entscheidungen genauso verlässlich und hochwertig sind, wie das eigene Produkt.“

4. Worauf sollte ein Start-Up achten, wenn es sich ernsthaft mit Business Intelligence beschäftigen will?

Zunächst müssen ausreichend Personalressourcen vorhanden sein. Business Intelligence sollte nicht ausschließlich einem Praktikanten überlassen werden. Ausserdem ist das Topmanagement Commitment ausschlaggebend für den Erfolg einer datengetriebenen Kultur.

Durch Marktscreening und Anbietervergleiche kann man den passenden Anbieter für die benötigte Technologie und das verfügbare Budget finden.

Möchte man eine eigene Lösung bauen, sollte man immer darauf achten die Vollkosten anzusetzen. Das bedeutet nicht nur Technologiekosten, sondern auch Personalkosten, Lernkosten und Recruitingkosten. Man sollte aber beachten, dass eine nicht ganz perfekte Lösung, die sofort verfügbar ist, wertvoller sein kann, als die perfekte Lösung in einem Jahr.

Allgemein gesagt ist Business Intelligence keine zweite Klasse IT, wo man sich mit Behelfslösungen und semiautomatischen Prozessen zufrieden geben sollte. Nachhaltiges Wachstum setzt voraus, dass datengetriebene Entscheidungen genauso verlässlich und hochwertig sind, wie das eigene Produkt. Es sollte also einen hohen Anspruch an Automatisierbarkeit und Verlässlichkeit geben.

5. Wie sieht für dich der optimale, freie Tag aus?

Dieser Tag hätte mindestens 60 Stunden, von denen ich einen Großteil mit meiner Familie, gutem Essen und Basketball spielen verbringen würde. Dann müsste aber noch jede menge Zeit für Computerspiele und das Basteln unzähliger Softwareideen bleiben, die noch in meinem Kopf herum geistern. Das wäre ein perfekter Tag!