Im Rahmen der Exkursion des Masterstudiengangs Marketing Intelligence besuchte unser aktueller Jahrgang das Digital- und Datenberatungsunternehmen FELD M in München. Das Unternehmen, das seit 2002 besteht und rund 60 Mitarbeitende beschäftigt, arbeitet für namhafte Kund:innen wie Allianz, Zurich, Hugo Boss oder Audi und verfolgt einen interdisziplinären, teamorientierten und hierarchiefreien Ansatz.
 

Analytics: Einblicke in das datengetriebene Arbeiten bei FELD M

Nach der Begrüßung durch Christina Mildt (HR) erhielten die Studierenden Einblicke in zentrale Geschäftsbereiche: Tracking & Analytics, Privacy, Datenstrategie, Conversion Rate Optimization (CRO) sowie Data Products. Die Arbeit bei FELD M ist stark projektorientiert und remote-freundlich organisiert.
 

Conversion Rate Optimization & Testing

Dr. Marco Linz zeigte anhand von Kundenprojekten, wie Conversion Rate Optimization (CRO) funktioniert. Zunächst werden Website-Ziele und Optimierungsansätze definiert, anschließend werden Test-Hypothesen entwickelt. Anhand von A/B-Tests – u. a. im Automotive-Bereich – lassen sich emotionale Trigger, Zielgruppencluster und neue Zusammenhänge identifizieren. Ein spannendes Beispiel war die Analyse von Warenkorbdaten bei Douglas, über die neue Cluster erkannt und gezielt angesprochen werden konnten.
 

Datenstrategie im Mittelstand

Laura Winkelbauer aus dem Data Strategy Team stellte ein Projekt aus dem Bereich Mietwagen vor. Ziel war es, das Direktgeschäft zu stärken. Im Zentrum standen die Auflösung von Datensilos und die Implementierung eines konsistenten Consent-Managements. Dabei wurde deutlich, wie eng Strategie, Technologie und Datenschutz zusammenhängen.
 

Personalisierung & User Experience

Dr. Matthias Böck, Data Scientist bei FELD M, betonte, dass Data Scientist häufig strategisch arbeiten – und weniger in der reinen technischen Umsetzung. Er stellte verschiedene Ebenen der Personalisierung vor: von einfacher Customization bis hin zu dynamischen Algorithmen. Die Datenquellen hierfür reichen von Transaktionsdaten über Geo- und Umweltdaten bis zu Verhaltensdaten. Verwendete Methoden sind unter anderem kollaboratives Filtern, Content-based Filtering, NLP, Deep Learning und Reinforcement Learning.

Zentrale Herausforderungen sind die sogenannten „Dark Data“ in den Unternehmen– große Datenmengen mit schlechter Qualität. Für die Durchführung erfolgreicher Personalisierungsprojekte nannte Dr. Böck vier Erfolgsfaktoren: Nachvollziehbarkeit, Steuerbarkeit, Transparenz und Erwartungskonformität.
 

Fazit

Die Exkursion zu FELD M bot einen faszinierenden Einblick in moderne datengetriebene Beratungsprozesse – von datenbasierter Conversion-Optimierung über personalisierte Nutzererlebnisse bis hin zu ganzheitlicher Datenstrategie für Unternehmen. Für die Studierenden war der Besuch eine praxisnahe Ergänzung zu den Inhalten des Masterstudiengangs Marketing Intelligence.