ENTSCHEIDUNGSORIENTIERTE ANALYTIK
Datenanalyse & Insight Engineering
Wir verbinden Marketingdaten nicht mit Dashboards, sondern mit Entscheidungsmechanismen. KPI-Tree, dbt-Modellierung, Bayesian MMM, incrementality-Tests und Self-Serve-Analytics — keine Mess-, sondern eine Handlungsinfrastruktur.
Analytik ist kein 'Dashboard-Bauen'; sie ist ein Betriebssystem, in dem jede Grafik unmittelbar eine Entscheidung auslöst.
Die meisten Unternehmen ertrinken in 40+ Dashboards, erhalten aber auf dieselbe Frage fünf verschiedene Antworten aus fünf Quellen. KPIs werden diskutiert, Entscheidungen verschoben, der HiPPO gewinnt. Die Analytics-Operations von Roibase bauen auf sechs Prinzipien, die diese Unsicherheit beseitigen; jedes Prinzip produziert keine Dashboards, sondern Entscheidungen.
METHODIK
DIAGNOSE → MODEL → BUILD → AUTOMATE → VALIDATE → EDUCATE
Die sechs Schichten der Analytics-Operations; jede liefert ein eigenes Artefakt und speist aufeinander aufbauend den Entscheidungs-Loop.
DIAGNOSE
Entscheidungsinventar + Fragekatalog
Die 30 Fragen, die Entscheider wöchentlich stellen, werden aufgelistet; Antwortquelle, Frequenz, SLA und Wirkung werden geklärt.
MODEL
KPI-Tree + Datenmodell
dbt-Modelle + LookML oder Metabase-semantic-Layer; versioniert, testbar, dokumentiert.
BUILD
Dashboard + Alert-System
Dashboards nach Entscheidungsgruppe (CAC, retention, Revenue Quality); Schwellwert-Alerts + Trigger-Vorlagen.
AUTOMATE
Pipeline + Refresh + Monitoring
Refresh-Orchestrierung mit Airflow / Dagster / dbt Cloud; Pipeline Health + Data-Quality-Tests + Slack-Bot.
VALIDATE
A/B-Test + incrementality + MMM Validation
Die Modellausgaben werden mit Experimenten abgeglichen; Kalibrierung durch incrementality-Test + MMM-Scenario-Simulation.
EDUCATE
Data Council + Self-Serve-Training
Monatliches Data-Council-Meeting: Welche Frage blieb unbeantwortet, welches Dashboard wurde nicht genutzt, welches Self-Serve-Training ist nötig.
— VERGLEICH
Worin liegt unser Unterschied? Klassische BI vs. entscheidungsorientierte Analytik
Ein Unternehmen mag 100 Dashboards für 'Analytics' halten. Der eigentliche Wert entsteht erst, wenn jedes Dashboard an eine Entscheidung und jede Entscheidung an eine Aktion gebunden ist.
| Dimension | In-house BI allein | Klassische Reporting-Agentur | Roibase entscheidungsorientierte Analytik |
|---|---|---|---|
| KPI-Definition | Zwischen Bereichen uneinheitlich | Vorlage der Agentur | KPI-Tree + schriftliches Ownership |
| Dashboard-Philosophie | Grafikflut | Quarterly-PPT-fokussiert | Jede Grafik eine Entscheidung |
| Datenmodellierungsschicht | Ad-hoc SQL + Excel | Plattform-internes Reporting | dbt + versioniert + getestet |
| Cohort- + LTV-Engineering | Auf Durchschnittsmetriken beschränkt | Nicht im Report | D1-D90 + Segment + LTV-Kurve |
| MMM + incrementality | Nicht vorhanden | Excel-basierter Versuch | Bayesian MMM + Geo-Holdout |
| Anomalie-/Alert-System | Manuelle Kontrolle | Nicht vorhanden | ML-Drift-Detector + Slack/E-Mail |
| Self-Serve-Kultur | Data-Team-Bottleneck | Report-getrieben | Fachbereich fragt selbst |
| Governance + PII | Keine Richtlinie | Kein Bewusstsein | PII-Tagging + Retention + Audit |
PROOF
Outcomes, measured
Anzahl strategischer Fragen, die im ersten Sprint beantwortbar werden.
Zurückgewonnene Stunden des Marketing-Teams bei manueller Dashboard-Vorbereitung.
Erneuerungsrhythmus je nach Saison- + Kanal-Mix-Änderungen.
Minimal erforderlicher täglicher Datenzeitraum für MMM + Forecast.
SLA aus dbt + Airflow + Monitoring; Data-Quality-Tests inklusive.
Durchschnittliche Zeit vom Brief bis zum Live-Gang eines neuen Entscheidungs-Panels.
WHAT WE DO
Engagement scope
Every offering is an outcome-based work package. Roibase blends strategy and execution inside a single team — no hand-offs.
KPI-Tree-Architektur
Jede Marketing-Metrik wird direkt an ein Geschäftsergebnis gekoppelt; jede Metrik hat einen Owner, eine Quelle, einen Schwellenwert und eine ausgelöste Entscheidung.
Decision-Tree-Dashboards
Keine Grafiken, sondern Entscheidungen: Panels nach der Logik 'Bei dieser Schwelle diese Aktion' designt; jedes Panel für eine Rolle, in einer Frequenz.
dbt + warehouse + BI-Layer
Mit dbt versionierte + testbare Datenmodelle; auf BigQuery / Snowflake / Redshift; mit LookML-/Metabase-/Lightdash-Oberfläche.
Cohort- & Retention-Engineering
D1/D7/D30/D90-cohort-Tabellen, LTV-Kurven, segmentbasierte churn- und resurrection-Analyse — echtes Verhalten unter dem Durchschnitt.
Bayesian MMM
Media-, Promo-, Saison- und Makrovariablen werden gemeinsam modelliert; Robyn + PyMC; quartalsweise refresh + confidence band.
Attributionsmodellierung
Ansätze GA4 DDA + Multi-Touch-Attribution + Shapley Value; Entscheidungsmodell jenseits des Plattform-Bias im Reporting.
Incrementality Testing
Geo-holdout + matched-market-Tests; Meta Lift, GeoLift, in-house framework; Referenzgenauigkeit für Budgetentscheidungen.
Anomalieerkennung
ML-basierter Drift-Detector + Forecast-Band + Slack/E-Mail-Alert für schleichend verschlechterte Metriken; stündlich, nicht am nächsten Morgen.
Self-Serve-Analytics
Eine Umgebung, in der Fachbereiche ihre Fragen selbst beantworten (Metabase, Lightdash, Hex) + Training + Mentoring.
Data governance
PII-Tagging, schema registry, Retention-Richtlinie, Datenzugriffs-Audit, Dokumentenpaket; KVKK- + DSGVO-konformer Betrieb.
— ERGEBNIS
Die Wirkung von Data-Operations auf der Entscheidungsseite
Je schneller, datenbasierter und wiederholbarer die Entscheidungen einer Organisation sind, desto weiter ist sie unter unvorhersehbaren Marktbedingungen voraus.
Entscheidungsgeschwindigkeit
Die Antwort aller 30 strategischen Fragen steht im Panel; im Meeting wird keine Zahl mehr diskutiert, sondern die Handlung.
HiPPO-Reduktion
Nicht die Meinung der bestbezahlten Person, sondern die Daten lösen die Entscheidung aus; die Diskussion ist metrikreferenziert.
Reporting-Zeitersparnis
Die manuellen Excel-Routinen des Marketing-Teams entfallen; die gewonnenen Stunden fließen in strategische Analysen.
Frühwarnung + Aktion
Mit ML-Drift-Detector + Schwellwert-Alert-System werden sich verschlechternde Metriken innerhalb von Stunden erkannt.
Self-Serve-Kultur
Der Fachbereich beantwortet seine Fragen selbst, ohne auf das Data-Team zu warten; das Data-Team konzentriert sich auf strategische Arbeit.
MMM + Forecast-Genauigkeit
Durch Bayesian MMM + incrementality-Kalibrierung liegt die Forecast-Abweichung im Band von ±8 %; Budgetentscheidungen sind verlässlich.
LIEFERUMFANG
Monatliche + quartalsweise Outputs
Die konkreten Artefakte der Analytics-Operations; jedes wird an Ihr Team übergeben und läuft ab dem 12. Monat als vollständiges runbook autonom.
Entscheidungsinventar + 30-Fragen-Katalog
Liste der Fragen, die Entscheider wöchentlich stellen, Antwortquelle, SLA und Lücken in den erforderlichen Daten.
KPI-Tree
Quelle, Owner, Schwellenwert und ausgelöste Entscheidung jeder Metrik — ein einziges Miro-/FigJam-Board, versioniert.
dbt-Repo + Modelle
Versioniertes + testbares dbt-Projekt; Staging-/Intermediate-/Marts-Schicht, Dokumentation inklusive.
Semantic Layer (LookML / Metabase Models)
Die gemeinsame Schicht der Metric Definitions hinter den vom Fachbereich gestellten Fragen.
Dashboard-Paket
Erste 15-25 Panels nach Entscheidungsgruppen (CAC, retention, Revenue Quality); jedes nach Rolle + Frequenz.
Schwellwert-Alert-System
ML-Drift-Detector + Forecast-Band + Slack-/E-Mail-Integration; sich verschlechternde Metriken lösen innerhalb von Stunden einen Alarm aus.
Cohort- + Retention-Report
D1-/D7-/D30-/D90-Tabellen + LTV-Kurven + Churn-Segment-Analyse + Resurrection-Rate.
MMM-Modell + Report
Bayesian MMM (Robyn/PyMC); Kanal-Contribution + Saturation + Adstock + confidence band.
Incrementality-Test-Protokoll
Geo-Holdout- und Matched-Market-Test-framework; Vorlagen für Planung + Durchführung + Analyse.
Data-Governance-Runbook
PII-Tagging, schema registry, Retention-Richtlinie, Zugriffs-Audit — KVKK- + DSGVO-konform.
Monatliche Data-Council-Zusammenfassung
Welche Frage wurde beantwortet, welche steht noch aus, welches Dashboard wurde genutzt, Prioritätenliste für den Folgemonat.
Self-Serve-Schulungsmaterial
Metabase-/Lightdash-/Hex-Trainingsvideos für den Fachbereich + SQL-/Jargon-Glossar + Practice-Datensatz.
— LEISTUNGSUMFANG
Was ist enthalten, was nicht?
Die Grenzen der Analytics-Operations sind klar. Ein vorab sichtbarer Scope verhindert falsche Erwartungen und scope creep.
Leistungen dieses Services
- Entscheidungsinventar + erster Sprint mit 30 Fragen
- KPI-Tree + schriftliches Ownership + versioniertes Dokument
- dbt-Repo-Setup + Staging/Intermediate/Marts-Schichten
- Warehouse-Integration (BigQuery / Snowflake / Redshift / Databricks)
- LookML oder Metabase semantic layer
- Erste 15-25 Dashboards + quartalsweise Ergänzungen
- ML-basierte Anomaly Detection + Schwellwert-Alert-System
- Cohort- + LTV- + Retention-Analytik — quartalsweises Update
- Bayesian MMM (3 Refreshes pro Jahr)
- Incrementality-Test-Protokoll + Durchführung
- Data-Governance-Runbook (PII, Retention, Audit)
- Monatliches Data Council + Self-Serve-Schulungsablauf
Nicht enthaltene Leistungen (optionaler Zusatz)
- Finanz-/Buchhaltungs-BI (ERP-Seite separate Beratung)
- Warehouse-Compute / Lizenzkosten (Kundenvertrag)
- Custom-ML-Model-Training (außerhalb Forecasting)
- Real-Time-Streaming-Infrastruktur (Kafka, Kinesis — separater Scope)
- Data-Privacy-/Rechtsberatung (mit Partneranwalt)
- Lizenzerneuerungen für BI-Tools
- Third-party-Datenkauf (Panel, Survey)
- Marketing-Operations selbst (PPC / SEO / CRO separater Service)
HOW WE WORK
Ablauf: Analytics-Operations von Woche 1 Diagnose bis Monat 6+ Governance
Woche 1-2 — Entscheidungsinventar + Audit
Liste der 30 strategischen Fragen, Inventar der bestehenden Dashboards, Gesundheit der Datenquellen und SLA-Diagnose.
Woche 3 — KPI-Tree + Schema
Schriftlicher KPI-Tree, Metric Definitions, Ownership; Entscheidung über warehouse-Schema + Staging-Schicht.
Woche 4-5 — dbt-Modelle + erstes Dashboard
dbt Staging + Intermediate + Marts; Veröffentlichung der ersten 5-8 Dashboards; Stakeholder-Review.
Woche 6-8 — Alert + cohort + Refresh
Schwellwert-Alert-System, Cohort- + Retention-Reports, dbt-Cloud-/Airflow-Refresh-Pipeline.
Monat 3 — MMM-Training + erstes Ergebnis
Bayesian MMM mit 18-monatiger Historie; Kanal-Contribution + Saturation + erste Budgetrevisions-Empfehlung.
Monat 4 — Incrementality-Test-Protokoll
Geo-Holdout- oder Matched-Market-framework; erster Test live, Ergebnis nach 4-6 Wochen.
Monat 5 — Data Council + Self-Serve-Training
Monatliche Data-Council-Routine startet; Self-Serve-Schulungsablauf mit Metabase / Lightdash für den Fachbereich.
Monat 6+ — Quartalsweiser Refresh + Governance
Quartalsweiser MMM-Refresh, Incrementality-Test-Cycle, Data-Governance-Audit; im 12. Monat ist die vollständige Übergabe möglich.
— TOOL-STACK
Analytics-Stack vom warehouse bis zur BI
Wir arbeiten tool-agnostisch; aber in jeder Schicht gibt es klare Tool-Empfehlungen, die den meisten Mehrwert schaffen. Wir passen uns Ihrem bestehenden Stack an.
WAREHOUSE
MODELLIERUNG & TRANSFORM
BI & VISUAL
ML & MMM
QUESTIONS
Frequently asked
— GLOSSAR
Terminologie der Analytik
Wenn derselbe Begriff zwischen Teams dasselbe bedeutet, beschleunigt die Diskussion die Entscheidung; wenn nicht, beschleunigt sich nur der Zweifel.
- KPI Tree
- Eine hierarchische Baumstruktur von Metriken, die sich vom Kernergebnis eines Geschäfts nach unten verzweigt; jeder Knoten ist ein Entscheidungsauslöser.
- dbt
- Data build tool — SQL-basiertes, versioniertes, testbares framework für Datentransformation; der Standard des Analytics Engineering.
- Semantic Layer
- Die Schicht gemeinsamer Metric Definitions + Business Logic hinter dem BI-Tool; mit Tools wie LookML, Metabase Models, Cube.
- Cohort
- Eine Gruppe von Nutzern mit einem gemeinsamen Merkmal (Registrierungsdatum, acquisition-Kanal); ihr Verhalten wird über die Zeit analysiert.
- LTV (Lifetime Value)
- Der gesamte lebenslange Wert eines Kunden; Gross Margin × Retention × Bestellhäufigkeit × Warenkorbwert.
- Retention
- Anteil gewonnener Nutzer, die in einem definierten Zeitfenster (D1, D7, D30, M1, M3) noch aktiv sind. In SaaS und Mobile Games ein direkter Indikator für Product-Market-Fit; eine Kohorten-Kurve, die abflacht, ist die Signatur eines gesunden Produkts.
- Churn
- Anteil der Nutzer, die in einem definierten Zeitfenster die aktive Kundenbasis verlassen. Im Subscription-Geschäft trifft Churn die MRR direkt; im E-Commerce ist er das Gegenteil der Repeat Rate. Voluntary (gekündigt) vs. involuntary (Zahlungsproblem); Senkung über Onboarding, Pricing und Lifecycle-Kommunikation.
- MMM (Marketing Mix Modeling)
- Ein Modell mit Bayesian-Statistik, das Kanal-Contribution schätzt; erfordert 18-24 Monate historische Daten.
- Incrementality
- Die zusätzlichen Conversions, die ohne einen Kanal nicht entstanden wären; gemessen mit Geo-Holdout-Tests, attributionsunabhängig.
- Anomaly Detection
- Sammelbegriff für Techniken, die in Zeitreihen-Metriken (KPI, Conversion, Latency, Fraud-Signal) automatisch Werte außerhalb des Erwartungsbereichs markieren. Eingesetzt: STL-Zerlegung, Prophet, Isolation Forest, neuronale OoD-Modelle; Hirn hinter Alerting und Observability-Dashboards.
- Self-Serve Analytics
- Eine Analytics-Umgebung, in der Fachbereiche ohne Data-Team ihre eigenen Fragen beantworten können; mit Metabase, Lightdash, Hex.
- Data Governance
- Die Gesamtheit aus Datenqualität, Zugriffskontrolle, PII-Management, Retention und Audit-Richtlinien; KVKK-/DSGVO-konform.
- ETL / ELT
- Extract → Transform → Load (alt) vs. Extract → Load → Transform (modern). Ansätze, Daten von der Quelle ins Warehouse zu bringen. ELT setzt auf günstige Cloud-DW-Compute; dbt + BigQuery/Snowflake/Databricks ist heute der Standard.
- Data Lake
- Zentraler Speicher für strukturierte und unstrukturierte Daten (Logs, Bilder, Video, Raw Events) ohne erzwungenes Schema. Auf S3, GCS oder ADLS mit Parquet/Iceberg/Delta Lake; ergänzt das Warehouse und bildet die Basis der Lakehouse-Architektur.
- Stream Processing
- Daten nicht in Batches, sondern als Echtzeit-Event-Strom verarbeiten. Übliche Stacks: Kafka + Flink/Spark Streaming/Kinesis + ksqlDB; Use Cases: Fraud Detection, Echtzeit-Personalisierung, IoT-Telemetrie, Anomaly Alerting.
- Data Contract
- Vorab vereinbarter Vertrag zwischen Datenproduzenten und -konsumenten zu Schema, Semantik, SLA und Ownership. Umgesetzt mit dbt + Great Expectations + JSON Schema; die zuverlässigste Mauer gegen die "Downstream-Modell ist kaputt"-Überraschung.
— SCHNELLDIAGNOSE
Sind Sie bereit für Analytics-Operations?
Ein interaktiver Wegweiser mit vier Fragen, der Ihnen die passende Programmstufe zeigt. Mit Ja/Nein-Antworten in 30 Sekunden zum Ergebnis.
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Haben Sie derzeit mehr als 10 aktive Dashboards oder Excel-Reports?
Dashboard-Flut ist eines der klassischen Symptome fehlender Entscheidungen.
— LET'S BEGIN
Lösen Ihre Dashboards Entscheidungen aus oder sind sie nur Dekoration?
Ein 60-minütiges Analytics-Diagnostic: Ihr aktuelles KPI-Inventar, Dashboard-Dependency-Graph, Gesundheit der Datenquellen und 90-Tage-Roadmap-Empfehlung — auf einer Fläche.