Wie wird man Chief Data & Analytics Officer (CDAO) bei einem internationalen Unternehmen wie L’Oréal? In dieser Folge spricht Tim mit Franziska über ihren Karriereweg, aktuelle Herausforderungen im Team und warum ein Umzug ein gutes Beispiel für Transformation ist.

Intro & Vorstellung Franziska Eickhoff

Franziska ist Chief Data & Analytics Officer für Deutschland, Österreich und die Schweiz bei L’Oréal. Im Podcast stellt sie sich vor und gibt erste Einblicke in ihre Rolle.

Erfahre mehr über Franziska: https://www.linkedin.com/in/franziska-eickhoff/

Aktuelle Karrieremöglichkeiten bei L’Oréal: https://careers.loreal.com/de_DE/content/Home

Einstieg in die CDAO-Rolle bei L’Oréal

Nach zwölf Jahren in der Energiebranche verbindet Franziska bei L’Oréal ihre Datenerfahrung mit der Begeisterung für Beauty. Führung, Strategie und Kommunikation prägen ihre neue Rolle.

Vom Energiesektor zur Beautybranche

Die Datenarbeit bleibt ähnlich, aber das Marktumfeld ist deutlich dynamischer. Schnellere Trends und stärkere Kundennähe erfordern mehr Flexibilität.

Datenarbeit entlang der Wertschöpfungskette

Ihr Team begleitet Daten von der Produktion über die Logistik bis zur Marketingkampagne. Ziel ist es, datenbasierte Entscheidungen in allen Bereichen zu unterstützen.

Drei zentrale Datenbereiche bei L’Oréal

L’Oréal strukturiert Datenprozesse in Operations, Retail/E-Commerce und Marketing. Jeder Bereich bringt spezifische Herausforderungen mit sich.

Teamstruktur und Spezialisierung

Die Teammitglieder sind bisher nach Marken gegliedert, sollen künftig aber entlang der Geschäftsprozesse organisiert werden. So entstehen mehr fachliche Tiefe und Synergien.

Aufgabenverteilung zwischen Analysten und Engineers

Es gibt eine Mischung aus cross-funktionalen Leads und spezialisierten Rollen pro Bereich. So bleibt das Team technisch fundiert und gleichzeitig nah an den Fachabteilungen.

Karriereweg zur Führungskraft im Data-Bereich

Franziska berichtet von ihren Anfängen, früher Führungsverantwortung und wie sie ihr Digital-Team aufgebaut hat. Unterstützung und strukturiertes Lernen waren entscheidend.

Lernen, Weiterentwicklung und Unternehmenskultur

Onboarding und Führungstrainings bei L’Oréal helfen dabei, das Unternehmen und seine Kultur zu verstehen. Das Wissen um die „Wurzeln“ der Organisation ist essentiell für erfolgreiche Veränderungen.

Tagesablauf als CDAO

Franziskas Alltag besteht aus Teamführung, Projektabstimmungen und strategischer Planung. Zeitfenster für konzentriertes Arbeiten sind fest im Kalender eingeplant.

Strategische Führung und internationale Abstimmung

Sie arbeitet eng mit europäischen und globalen Data-Teams zusammen. Das Ziel: nationale Anforderungen mit internationalen Standards verbinden.

Zukunftsmodell: Zentrale Zusammenarbeit in Europa

Franziska plant mehr gemeinsame Datenlösungen mit anderen Ländern. Das lokale Team bleibt, aber die Entwicklung wird vernetzter und zentraler gedacht.

Transformation erklärt am Beispiel eines Umzugs

Der Wandel wird wie ein Umzug beschrieben: aussortieren, packen, transportieren – bei laufendem Betrieb. Das Ziel ist ein gemeinsames „Mehrfamilienhaus“ für alle Datenlösungen.

Typische operative Herausforderungen im Datenteam

Fehlende Datenlieferungen, technische Fehler oder manuelle Prozesse gehören leider zum Alltag. Monitoring und pragmatische Lösungsansätze helfen...

Wie entwickelt sich der Arbeitsmarkt für Data- und Analytics-Talente? Und was macht Unternehmen wirklich attraktiv für diese Zielgruppe? Tim Verhoeven von Indeed liefert datenbasierte Antworten zu diesen und weiteren Themen, darunter Jobtrends und „Work Wellbeing”.

Wer ist Tim Verhoeven und was ist Talent Intelligence?

Tim ist als Senior Manager für Talent Intelligence bei Indeed tätig. Er befasst sich mit datenbasierten Entscheidungen in den Bereichen HR und Talentstrategie.

Lerne Tim kennen: https://www.linkedin.com/in/tim-verhoeven83/

Podcast HR Data Dudes: Datenbasierte HR-Optimierung

In dem Podcast „HR Data Dudes“ diskutiert Tim mit anderen Fachleuten darüber, wie HR mithilfe von Daten fundierter handeln kann. Das Ziel besteht darin, bauchgefühllastige Entscheidungen abzulösen.

Hier geht’s zum Podcast: https://hr-data-dudes.blogs.audiorella.com/

Der Datenschatz in HR und wie man ihn hebt

Viele Unternehmen verfügen über wertvolle HR-Daten, sind sich dessen jedoch nicht bewusst oder nutzen sie nicht. Talent Intelligence hilft dabei, diese Daten zu analysieren und praktisch zu nutzen.

Was bedeutet Talent Intelligence konkret im HR-Kontext?

Der Begriff umfasst alle datenbasierten Handlungen in den Bereichen Recruiting, Retention und Talentmanagement. Ziel ist es, fundierte Entscheidungen über Mitarbeitende zu treffen.

[Anzeige] Sponsor: Weiterbildung mit Distart

Distart bietet geförderte Online-Weiterbildungen zu den Themen Marketing, Digitalisierung und KI. Auch Praxis-Sessions mit Expert:innen sind Teil des Angebots.

Erfahre mehr zu Distart: https://www.distart.de/datendurst

Arbeitsmarktdaten bei Indeed: Vier Datencluster

Um Einblicke in den Arbeitsmarkt zu gewinnen, nutzt Indeed Verhaltens-, Hintergrund-, Profil- und Forschungsdaten. Durch das Crawlen externer Jobquellen ist die Datenbasis besonders umfassend.

Hiring Lab und Open Source Datenportal

Das Hiring Lab ist das Arbeitsmarktforschungsinstitut von Indeed. Neben klassischen Reports bietet es auch ein Open-Source-Datenportal mit regelmäßig aktualisierten Marktkennzahlen.

Das Hiring Lab: https://www.hiringlab.org/de/

Das Datenportal: https://data.indeed.com/#/

Nutzung der Daten für Benchmarks und Marktanalysen

Unternehmen nutzen die offenen Daten von Indeed, um ihre eigene Recruiting-Leistung einzuordnen. So lassen sich die Effekte von Kampagnen objektiv bewerten.

Remote-Quote: Entwicklung und Bubble-Fallen

Während die Gesamt-Remote-Quote seit eineinhalb Jahren stagniert, ist sie in der Tech- und Datenbranche deutlich höher. Die persönliche Wahrnehmung wird oft durch die eigene Blase verzerrt.

Remote-Anteil im Data- und Analytics-Bereich

In der Kategorie „Data & Analytics” sind etwa 46–48 % der Jobs remote möglich. Zum Vergleich: In Gesamtdeutschland liegt der Anteil bei rund 15 %.

Entwicklung des Fachkräftemarkts seit 2020

Nach einem Rückgang während der Corona-Pandemie stieg die Nachfrage nach Data-Talenten rasant an. Seit 2022 ist das Niveau wieder gesunken, was unter anderem auf wirtschaftliche Unsicherheit und KI-Substitutionseffekte zurückzuführen ist.

Jobtypen im Vergleich: Analyst, Scientist, Engineer

Im Vergleich haben...

Sichtbarkeit im Netz folgt neuen Spielregeln. Tim spricht mit Robin Reuschel darüber, wie KI zur Gatekeeperin geworden ist und welche Auswirkungen das auf deinen Content hat. Gemeinsam zeigen sie dir, welche Tools, Formate und Denkweisen jetzt zählen, damit du in der Welt von ChatGPT & Co. sichtbar bleibst.

Begrüßung und Vorstellung

Robin wird als heutiger Gast eingeführt mit Einblicke in seinen Hintergrund zwischen Finanzmathematik, Strategieberatung und Technologie.

Vernetze dich mit Robin: https://www.linkedin.com/in/rreuschel/

Oder schau dir sein Unternehmen an: https://roover.eu/

[Anzeige] Hinweis auf den Sponsor

Tim erklärt dir, was du tun kannst, um deine Skills zu verbessern. Eine Möglichkeit: Distart bietet dir viele verschiedene geförderte Weiterbildungen zu Online-Marketing, KI und Social Media.

Erfahre mehr zu Distart: https://www.distart.de/datendurst

Warum SEO nicht mehr funktioniert

Robin erläutert, weshalb klassische SEO-Strategien heutzutage und zukünftig an Wirksamkeit verlieren und welche Rolle ChatGPT im Suchprozess spielt.

Kaufentscheidungen mit KI

Von Produktempfehlung bis zur finalen Entscheidung: Anhand eines persönlichen Beispiels beschreibt Robin, wie Kaufprozesse zunehmend an KI ausgelagert werden.

Gemini und die neue Suchlogik

Ein Blick auf Googles KI „Gemini” zeigt die veränderte Darstellung von Suchergebnissen, die immense Auswirkungen auf Traffic und Sichtbarkeit hat.

Der Beitrag von Fabian dazu: https://www.linkedin.com/posts/fabianjaeckert_seo-google-aioverviews-activity-7321431019591524353-f7GR/

Neue Wettbewerber im KI-Suchmarkt

Neben Google drängen mit neuen Suchgewohnheiten und technologischem Potenzial auch Meta AI, Perplexity und andere Anbieter auf den Markt.

KI als strengere Gatekeeperin

Robin erläutert, warum KI viel selektiver filtert als klassische Suchmaschinen, wodurch sich eine reduzierte Ergebnisvielfalt und ein höherer Bias ergeben.

Urheberrecht und Content-Verwertung

Diskussion über den Einfluss von KI auf Inhalte, Urheberschaft und Monetarisierung – inklusive der Kritik von Mario Fischer.

Mario Fischer zu KI und Urheberrecht: https://www.linkedin.com/posts/mariofischer_das-ist-kein-ai-overview-mehr-was-google-activity-7321413100744712192-UfrG

Rankingverlust trotz Google-Topposition

Kerstin Schiefelbeins Case zeigt, dass klassische Rankings kaum noch eine Rolle spielen, wenn KIs eigene Antworten generieren.

Die Case Study von Kerstin zu KI und Google Rankings: https://bit.ly/45uyp2k

Wie KI Inhalte finden und bewerten

Wie genau funktioniert der technische Ablauf einer KI-Suche? Robin erklärt den Prozess von der Intent-Erkennung über die semantische Extraktion bis hin zum Retrieval aus mehreren Quellen.

Strategien für KI-Optimierung

Entscheidend sind folgende Kriterien: Crawlbare Inhalte, Chunking, Autorität durch Referenzen und Aktualität.

Hinweis:...