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:...

Wie lässt sich die volle Datenpower in Social Media heben? Was lernen Marken aus Kommentaren, Creatives und Performance? Till Weyerhäuser von Mawave erklärt, wie sie datengetrieben Content und Kampagnen optimieren – von ATU bis Red Bull.

Mehr als Views: Welche Social-Daten zählen

Social Media liefert mehr als Klicks und Conversions: Es bietet direktes Nutzerfeedback. Kommentare und Reaktionen geben wertvolle Hinweise für gezielte Optimierungen.

Wer ist Till Weyerhäuser und was macht Mawave?

Till ist Growth Lead bei Mawave und entwickelt datengetriebene Strategien für Marken wie Lidl, Red Bull und HelloFresh. Mawave konzentriert sich auf Social Media – mit Fokus auf Performance und kreative Kommunikation.

Lerne Till kennen: https://www.linkedin.com/in/till-weyer/

Datenvielfalt: Feedback, Creatives, Sentiment

Neben Zahlen analysiert Mawave auch das Stimmungsbild in Kommentaren. So wird das Markenimage messbar und gezielt steuerbar.

[Anzeige] Sponsor: Distart Weiterbildung mit Praxisbezug

Tim stellt Distart vor – geförderte Weiterbildungen zu Online-Marketing, KI und Social Media. Er gibt dort regelmäßig Live-Sessions mit Praxisfokus.

Mehr zu Distart: https://www.distart.de/datendurst

Creative Case: ATU-AstroTV Reel bringt die Wende im Sentiment

Ein humorvolles Reel im AstroTV-Stil generiert virale Reichweite und verbessert das Sentiment rund um ATU. Die Community reagiert kreativ auf alte Vorurteile.

Der Trend stammt von dear_nithi: https://www.tiktok.com/@dear_nithi / https://www.instagram.com/dear_nithi

Plattformverhalten: TikTok vs. Instagram

Virale Inhalte starten meist auf TikTok und landen später auf Instagram. Die Performance ist ähnlich – mit zeitlichem Versatz.

Content-Entwicklung: Mischung aus Bauchgefühl und Daten

70 % der Inhalte basieren auf Daten, 30 % auf Plattformverständnis und Intuition. Besonders kreative Formate entstehen durch Teammitglieder mit tiefem Plattformwissen.

Content-Abstimmung auf Zielgruppen

Erfolgreicher Content passt zur Zielgruppe des Profils. Stilbrüche können der Performance schaden. Mawave achtet auf Konsistenz im Auftritt.

Paid Insights: UGC vs. Static Ads

UGC sorgt für mehr Aufmerksamkeit und günstigere Ausspielung, statische Ads bringen oft bessere Conversions. Mawave kombiniert beides entlang des Funnels.

Data Warehouse: Struktur, Benchmarking, Automatisierung

Ein zentrales Data Warehouse bündelt Kampagnendaten, speist Dashboards und ermöglicht kanalübergreifende Learnings.

Warum ist es so schwer, Social Media und Analytics zusammenzubringen? Daniel Zoll hat eine Antwort: https://youtu.be/069RsspTX9E?si=X0Lm8VASCjrLqHmP

Predictive & Alerts: Performance-Signale früh erkennen

Slack-Alerts und automatisierte Hinweise machen Trends und Abweichungen schnell sichtbar - für schnelleres Reagieren.

Data Team: Praxisnah, lean, performanceorientiert

Das Datenteam arbeitet eng mit Performance-Units. Plattform-Erfahrung kombiniert mit Datenanalyse-Skills ist der Schlüssel für Hammer Performance.

Social als Feedback-Kanal: Kommentare analysieren

Kommentare liefern qualitative Insights. Mawave nutzt sie zur...

Tim stellt Datendurst strategisch neu auf. In dieser Solo-Folge erklärt er, was bleibt, was geht und warum sich der Podcast in Zukunft stärker auf Audio fokussieren wird.

Vorschau: Spannender Besuch in der nächsten Folge

In der nächsten Folge begrüßt Tim Till Weyerheuser von Mawave. Er zeigt, wie man das volle Potenzial von Daten aus organischen und bezahlten Social-Media-Kanälen ausschöpft. Mit Einblicken aus der Zusammenarbeit mit Marken wie Red Bull, ATU und Outfittery bringt Mawave jede Menge Know-how mit. Zuhören lohnt sich!

[Anzeige] Kooperation mit Distart

Zum ersten Mal wird der Podcast von einem Sponsor unterstützt: Distart bietet geförderte Weiterbildungen zu digitalen Themen und Online-Marketing an. Tim selbst moderiert dort Live-Sessions - eine enge Verbindung von Praxis und Bildung.

https://www.distart.de/datendurst

Was der Podcast wirklich kostet

Die Analyse der Produktionskosten ist ernüchternd: Ein Jahr Datendurst kommt finanziell einem Neuwagen gleich. Der erhoffte Return on Investment durch Kundenaufträge ist bisher ausgeblieben, eine Kurskorrektur ist notwendig.

Was ankommt: Inhalte, die Reichweite bringen

Besonders erfolgreich sind Episoden mit klaren Themenschwerpunkten und spannenden Persönlichkeiten aus bekannten Unternehmen wie RTL oder der Telekom. Auf LinkedIn erzielen Thumbnails mit starken Zitaten die größte Aufmerksamkeit - ein Kanal, der gezielt bespielt wird.

Tschüss Kurzclips: Warum das Format nicht überzeugt

Tim verabschiedet sich von experimentellen Videoformaten für TikTok, Instagram und YouTube Shorts. Der Aufwand steht in keinem Verhältnis zum Ergebnis - weder Engagement noch Reichweite konnten überzeugen.

Neues Setup: Weniger Video, mehr Klarheit

Künftig liegt der Fokus auf dem Audioformat - auch auf YouTube. Nur besonders relevante Episoden werden zusätzlich visuell aufbereitet und bei positiver Entwicklung ist ein wöchentlicher Rhythmus nicht ausgeschlossen.

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Was passiert, wenn PR, Marketing und Branding eines Großkonzerns beschließen, mit einer gemeinsamen Datenbasis zu arbeiten? Winfried Ebner erzählt, wie die Telekom diesen Wandel organisiert hat - und warum Daten allein nicht ausreichen, um die Zusammenarbeit wirklich zu verändern.

Strategie statt Aktionismus: Warum man mit Denken beginnen sollte

Bevor Daten verarbeitet oder Dashboards gebaut werden, braucht es ein gemeinsames Verständnis der Prozesse und Zielwirkungen in der Kommunikation. Ohne dieses Fundament führt technische Umsetzung oft ins Leere.

Agilität in der Praxis: Sprints und klare Zuständigkeiten

Kurze Arbeitszyklen halfen dabei, Fortschritte sichtbar zu machen. Gleichzeitig braucht es Führungskräfte, die das Team gegen äußere Einflüsse abschirmten.

Wenn Daten die Deutungshoheit infrage stellen

Nicht jede Führungskraft begrüßt Daten als Entscheidungshilfe. Die Sorge, an Einfluss zu verlieren, kann Veränderung bremsen.

Wer Winfried Ebner ist – und was Corp.Com bei der Telekom bedeutet

Winfried bringt wissenschaftlichen Hintergrund und Konzernpraxis zusammen. Corp.Com steht für die Gesamtkommunikation der Telekom auf Konzernebene.

Trinity-Projekt: Drei Disziplinen, ein Ziel

PR, Marketing und Marke wurden in einem Projekt organisatorisch verbunden. Das Ziel: eine gemeinsame Datenbasis und abgestimmte Steuerung.

Konsens finden: So entstehen gemeinsame KPI

Unterschiedliche Fachbereiche hatten teils widersprüchliche Metriken. Die Herausforderung bestand darin, diese in einem konsistenten Set zusammenzuführen.

Wenn Analyse auf Realität trifft: Konfliktpotenziale im Projekt

Widersprüche zwischen Datenlogik und Fachbereichswissen führten immer wieder zu Spannungen – ein typisches Muster in Transformationsprojekten.

Datengetrieben – aber nicht datenvergessen

Automatisierung ist hilfreich, aber nicht ausreichend. Menschen und Kontexte bleiben entscheidend für Interpretation und Entscheidung.

Iterativ zum Reporting: Der Wert kontinuierlicher Entwicklung

Ein fertiges System entstand nicht auf einmal, sondern in Etappen. Die Daten wurden schrittweise eingebunden und strukturiert.

Das Treiberhaus: Wirkung modellieren statt nur messen

Mit einem eigenen Wirkmodell wurde sichtbar gemacht, welche Faktoren Kommunikation beeinflussen. Das half, Prioritäten zu klären.

CORE.IO: Ein Ordnungsrahmen für Kommunikationsdaten

Das Modell gliederte die Datenlandschaft in vier zentrale Ebenen: Kontext, Response, Impulse und Steuerungsmöglichkeiten.

Abstimmungen, Budgets und der alltägliche Zielkonflikt

Kampagnen konkurrieren oft um Sichtbarkeit und Ressourcen. Eine gemeinsame Datenbasis kann diese Diskussionen fundierter machen.

Führung im Datenprojekt: Vertrauen und Raum schaffen

Gute Führung zeigt sich darin, Teams arbeiten zu lassen – und politische Hürden für sie aus dem Weg zu räumen.

Humor als Teamfaktor: Der Datenpömpel

Ein einfaches Requisit wurde zum Symbol interner Wertschätzung. Kleine Rituale können viel zur Kultur beitragen.

Grenzen datengetriebener Organisationen

Nicht alles, was zählt, lässt sich in Daten erfassen. Und nicht jedes Unternehmen ist bereit, Entscheidungen allein auf Daten zu stützen.

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Katharina Breme darüber, wie Unternehmen Daten gezielt nutzen, Widerstände überwinden und eine datengetriebene Kultur nachhaltig verankern können.

Die Bedeutung einer bewussten Datenkultur

Datenkultur gibt es in jedem Unternehmen – doch ist sie gezielt aufgebaut oder historisch gewachsen?

Was Unternehmenskultur mit Daten zu tun hat

Kultur ist das, was den Arbeitsalltag prägt, auch wenn niemand darüber spricht.

Warum Daten ohne Kontext wertlos sind

Daten allein sind keine Lösung – erst im Zusammenspiel mit Unternehmensprozessen liefern sie Mehrwert.

Jede Organisation hat eine Datenkultur – bewusst oder unbewusst

Ob strukturiert oder chaotisch – jede Firma hat eine Art, mit Daten umzugehen. Wer nicht aktiv eingreift, läuft Gefahr, riskante Datenpraktiken zu etablieren.

Datenkultur gezielt formen statt dem Zufall überlassen

Ein strukturierter Umgang mit Daten beginnt bei den richtigen Rahmenbedingungen. Unternehmen müssen Werte, Prozesse und Verantwortlichkeiten definieren.

Praktische Schritte für eine nachhaltige Datenkultur

Theorie allein reicht nicht – gelebte Routinen machen den Unterschied.

Warum Veränderungen scheitern können

Menschen neigen dazu, bestehende Gewohnheiten zu verteidigen.

Die entscheidende Rolle der Führungsebene

Führungskräfte prägen die Datenkultur mehr als jede Strategie.

Der richtige Zeitpunkt, um Datenkultur aktiv zu steuern

Je mehr Daten im Unternehmen genutzt werden, desto wichtiger wird ein klarer Umgang damit.

Veränderung durch Schmerz: Wenn Probleme zum Handeln zwingen

Oft wird Datenkultur erst dann ernst genommen, wenn der Schaden zu groß wird.

Welche Unternehmen besonders von einer starken Datenkultur profitieren

Nicht nur Tech-Unternehmen brauchen datengetriebene Prozesse. Auch traditionelle Branchen können sich durch bessere Datenkompetenz Wettbewerbsvorteile sichern.

Unternehmensbereiche mit der besten Datenkultur

Während einige Abteilungen von Natur aus datengetrieben arbeiten, fehlt in anderen oft das Bewusstsein.

Muss die Initiative zur Datenkultur „von oben“ kommen?

Datenkultur lebt von der Breite der Organisation – doch ohne Rückhalt aus der Führung scheitern viele Initiativen.

Vom Konzept zur Umsetzung: Datenkultur erlebbar machen

Eine lebendige Datenkultur zeigt sich in täglichen Entscheidungen, nicht nur in Leitlinien.

Die Macht von Communities für langfristigen Wandel

Wandel gelingt durch Menschen, nicht durch Tools. Warum interne Netzwerke und Data Champions eine zentrale Rolle spielen.

Wie lange dauert es, eine Datenkultur zu etablieren?

Ein Kulturwandel geschieht nicht über Nacht – er braucht Zeit, Strukturen und konsequente Umsetzung.

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Warum ziehen uns manche Inhalte sofort in ihren Bann? Philipp von Loringhoven erklärt, welche psychologischen Trigger hinter Clickbait stecken und wie Marken sie gezielt einsetzen können.

Der Einstieg: Warum wir auf Clickbait reagieren

Unser Gehirn trifft schnelle Entscheidungen und reagiert stark auf emotionale Reize. Clickbait nutzt das gezielt, um Neugier und Klicks zu erzeugen.

Philipps Weg in die Werbewirkung

Werbung hat ihn schon früh fasziniert. Heute kombiniert er psychologische Erkenntnisse mit datengetriebenem Marketing.

Psychologische Trigger von Clickbait

Neugier, FOMO und Emotionen sind entscheidende Faktoren. Sie bestimmen, warum manche Inhalte sofort unsere Aufmerksamkeit gewinnen.

Was die Bild-Zeitung richtig macht

Provokante Headlines, große Bilder und starke Kontraste sorgen für maximale Wirkung. Die Prinzipien dahinter lassen sich auf andere Medien übertragen.

Die ethische Verantwortung von Werbung

Werbung formt unser Denken und gesellschaftliche Normen. Unternehmen tragen Verantwortung dafür, welche Botschaften sie senden.

Wie Sinne unsere Kaufentscheidungen lenken

Farben, Klänge und Texturen beeinflussen unsere Wahrnehmung. Multisensorische Werbung kann dadurch besonders effektiv sein.

So lässt sich Werbewirkung messen

Eye-Tracking, A/B-Tests und KI-gestützte Analysen helfen bei der Optimierung. Entscheidend ist die Wahl der richtigen Testmethoden.

Welche Testmethoden bringen den meisten Erfolg?

Extremtests liefern oft klarere Ergebnisse als kleine Anpassungen. Besonders Bildsprache, Farbgebung und Textvarianten zeigen große Unterschiede.

Was gute Werbemittel gemeinsam haben

Eine klare, fokussierte Botschaft erhöht die Werbewirkung. Visuelle Reize und prägnante Call-to-Actions steigern die Klickrate.

Die Macht von Farben und Blickführungen

Bestimmte Farben wecken Emotionen und lenken Aufmerksamkeit. Blickrichtungen in Bildern führen das Auge gezielt zu wichtigen Elementen.

Warum Essensbilder so starke Reaktionen auslösen

Foodporn funktioniert, weil Essen stark mit Emotionen verknüpft ist. Perfekt inszenierte Speisen können die Kaufbereitschaft steigern.

Klänge und ASMR in der Werbung

Töne lösen Erinnerungen und Gefühle aus. ASMR nutzt sanfte Geräusche, um Nähe und Aufmerksamkeit zu erzeugen.

Der Einfluss von Daten auf die Werbestrategie

Daten helfen, Werbekosten zu senken und Streuverluste zu vermeiden. Durch präzisere Analysen lassen sich Kampagnen gezielt optimieren.

Personalisierung als Schlüssel zur Kundengewinnung

Individuell zugeschnittene Werbung ist effektiver als generische Kampagnen. Relevante Inhalte sorgen für eine stärkere Kundenbindung.

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