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Tim Kreienkamp (Foto: © Adtriba)
Jobprofile Was macht eigentlich Karriere

Was macht eigentlich... ein Head of Data Science?

Seine Arbeit hilft, dass Marken genauer wissen, was ihre Kampagnen an ROI bringen. Denn Tim Kreienkamp ist der Herr der Daten beim Attribution-Anbieter Adtriba.

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Name: Tim Kreienkamp

Position: Head of Data Science

Alter: 28

Ausbildung: Studium der Fächer Business Administration, Business Intelligence & Information Management und Data Science

Unternehmen: Adtriba

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Was machst du?

Data Science ist immer noch ein relativ neues Berufsfeld, das sich dabei von Unternehmen zu Unternehmen unterscheidet. Als gemeinsamen Nenner gibt es natürlich die Arbeit mit Daten. In einigen Unternehmen steht die Analyse, die Visualisierung und damit am Ende die Erklärung der Daten im Vordergrund. In anderen Unternehmen ist die Entwicklung von Machine-Learning-basierten Modellen, die die Zukunft vorhersagen, die Kernaufgabe des Data Scientists. Es gibt sicher auch viele kleinere Unternehmen, wo der Data Scientist Ansprechpartner für alles ist, was mit Daten zu tun hat. Bei Adtriba tendiert das Berufsbild klar zum zweiten Fall, also der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen.

Ich erzähle einmal kurz, was Adtriba macht: Wir helfen Unternehmen dabei, ihre Marketing-Kanäle zu optimieren. Dazu stellen wir ihnen eine cloudbasierte SaaS-Lösung zur Verfügung, über die Daten aggregiert und ausgewertet werden. Auf unserem Server rechnet ein ML-Algorithmus jede Nacht Unmengen an Daten durch und erkennt, welcher Marketing-Touchpoint welchen Anteil an einer Conversion hatte. Das nennt sich dann Marketing Attribution.

Ich bin für die (Weiter-)Entwicklung des Attributions-Algorithmus zuständig. Das heißt, ich konzeptioniere und recherchiere neue Machine-Learning-Ansätze, evaluiere diese und setze diese dann auch um. Dazu arbeite ich hauptsächlich mit Python, SQL und etwas Spark. Da ich ‘Head of’ Data Science bin, bleibt ein gewisser Redeanteil an meiner täglichen Arbeit nicht aus. Teilweise kommuniziere ich auch direkt mit Kunden – wobei das bei unserem SaaS-Modell eher die Ausnahme ist.

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Wenn die einen aktiven Anteil an unserer Produktentwicklung nehmen, oder besondere Anforderungen – wie beispielsweise die Integration von Offline-Kanälen – haben, übernehme ich einen Großteil der Kommunikation. Hier interessiert mich vor allem deren Herausforderungen, wie sie unsere Lösung einsetzen und was Adtriba noch können müsste, um sie noch besser in ihrem Job als Marketer zu machen. Aktuell unterstützt mich ein Praktikant, dessen Betreuung und Coaching auch einen Teil meiner Zeit einnimmt. Weiterhin bin ich viel an der Planung neuer Data-Science-basierter Produktfeatures beteiligt und sitze in dem ein oder anderen Meeting. Hauptsächlich intern, allerdings kommt es auch vor, dass ich zu Konferenzen oder Kundenterminen fahre.

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Wie bist du zu dieser Aufgabe gekommen?

2013 habe ich am Ende meines dualen Business-Administration-Bachelor nach einem Master gesucht und mich für International Business mit Schwerpunkt Business Intelligence an der Uni Maastricht entschieden. Mit dem Daten-Thema bin ich am Ende meiner Zeit bei Xing in Berührung gekommen und fand das äußerst spannend. Es fehlte mir dann aber nach Abschluss des Business-Intelligence-Masters noch an Coding-Skills und theoretischem Hintergrundwissen.

Damals war ‘Data Scientist’ noch ein sehr neues Berufsbild und ich hatte Lust, von Anfang an dabei zu sein. Also habe ich direkt im Anschluss in Barcelona mit einem Data-Science-Masterstudium begonnen habe. Für die Themen Machine Learning, Data Science und Analyse konnte ich mich von Anfang an begeistern – und diese Begeisterung kam scheinbar auch bei King, dem “Candy Crush”-Entwickler, mit großen Offices in Barcelona an. Da habe ich direkt nach dem Studium als Junior Data Scientist angeheuert. Über eine Station bei Kreditech in Hamburg bin ich dann bei Adtriba gelandet.

Welche Fähigkeiten brauchst du für deinen Job?

Auf der technischen Ebene sind gute Programmierkenntnisse unverzichtbar. Bei Adtriba arbeiten wir hier hauptsächlich mit Python. Gute SQL-Skills – zur Datenbank-Abfrage – sind ebenfalls sehr wichtig, da ich als Data Scientist ja erst einmal an Daten gelangen muss. Am wichtigsten ist aber wahrscheinlich eine gesunde Portion Neugier. Man sollte von dem Drang getrieben sein, die Daten und den – Achtung – ‘zugrundeliegenden, datengenerierenden Prozess’ zu verstehen.

Auf Deutsch: Mich sollte interessieren, was in der echten Welt passiert ist, damit die vorliegenden Daten und Zusammenhänge entstehen. Nur so kann ich meine Modelle richtig aufsetzen. Eine gewisse “Tool-Verliebtheit” ist ja im Machine-Learning- oder generell technischen Bereich nicht von der Hand zu weisen. Weiterhin sind Kommunikationsskills und Begeisterungsfähigkeit unverzichtbar. Schließlich benötige ich als Head of Data Science das Buy-In von vielen anderen in unserem Team, da ich allein meine Ideen nicht in unserer Software unterbringen kann.

Schildere möglichst anschaulich ein Projekt, das dich besonders begeistert hat.

Viele Marketer stehen vor der Herausforderung, dass Kampagnen, die den Kunden erstmalig auf die Marke oder das Produkt aufmerksam machen, oft recht teuer sind. Kampagnen, die Neukunden bringen, lohnen sich deshalb auf den ersten Blick oft nicht. Aus diesem Grund haben wir die ‘Customer Lifetime Value’-Attribution (CLV) entwickelt. Das heißt: Hier attribuieren wir auch spätere Conversions noch teilweise auf die Kontaktpunkte am Anfang des ‘Lebenszyklus’ eines Kunden. Durch die CLV-Betrachtung kann ein positiver Return On Investment (ROI) für die kurzfristig ‘teuren’ Kampagnen, die aber langfristig die besten Kunden bringen, dargestellt und das Marketing-Budget gezielt dorthin verschoben werden.

Dieser Ansatz erforderte ein recht grundlegendes Update unserer Lösung, was an sich schon sehr spannend war. Zu sehen, welche Erfolge die Kunden dadurch erzielen, ist aber noch viel besser. Beispielsweise konnte der Fernbus-Anbieter Flixbus seinen ROI im Kanal Social durch die CLV-Attribution um 233 Prozent steigern. Heißt, durch die neu gewonnene Transparenz über die Effizienz der Kampagnen lassen sich enorme Marketing-Budgets einsparen oder anders verteilen.

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Was macht am meisten Spaß?

Die Arbeit mit neuen Technologien und die Chance, Innovationen zu schaffen. Das hohe Tempo und der Team-Spirit bei Adtriba tragen aber auch einen großen Teil bei.

Was ist die wichtigste Aufgabe in deinem Job?

Das Zusammenbringen von technologischer Entwicklung und Kunden- bzw. Marktanforderungen unter den besonderen Bedingungen, unter denen wir als Start-up arbeiten.

Mein Job ist unverzichtbar, weil…

… unser Kernprodukt im Grunde genommen Data Science ist. Grundsätzlich muss das Marketing in Unternehmen noch viel datengetriebener werden, da sind wir erst ganz am Anfang. Und die erhobenen Datenmengen werden immer größer. Ohne Machine Learning wird man dessen nicht mehr Herr. Daher werden in Zukunft noch viel mehr Leute ‘meinen’ Job ausüben.

Was für den Marketing-Kosmos gilt, gilt aber auch für fast alle anderen Branchen in Deutschland und dem Rest Europas. Künstliche Intelligenz wird zentraler Bestandteil vieler (Alltags-)Prozesse werden. Das sollten wir – bei aller gesunder Skepsis – auch begrüßen. Um uns bei der Entwicklung der Technologien dazu nicht noch weiter von den USA und China abhängen zu lassen, müssen wir jetzt Gas geben.

Was wärst du, wenn du nicht Head of Data Science wärst?

Vielleicht ‘Leitender Referent Datenwissenschaften’? Also im Ernst, ich finde Data Science für Unternehmen aktuell ein enorm spannendes Feld und glaube, dass das auch noch auf absehbare Zeit so bleiben wird. Gerade in Deutschland haben wir ja noch einiges an Potential im Bereich Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. Ansonsten koche ich sehr gerne und könnte mir eine Karriere in dem Bereich vorstellen.

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