Gewachsen aus mehr als 20 Jahren Erfahrung zwischen Data & Analytics, Marketing, Sales, Technologie und heute AI.
Die fachlichen Felder stehen nicht nebeneinander. Sie treffen auf denselben Ebenen zusammen: bei strategischen Entscheidungen, bei Systemen und Prozessen und bei der konkreten Umsetzung.
| AI | Data & Analytics | Marketing | Sales | |
|---|---|---|---|---|
| Strategie | Use Cases & Einsatzlogik Wo AI echten Business Value schaffen kann. | Data Strategy Welche Daten für Entscheidungen und Anwendungen zählen. | Markt & Positionierung Wie Relevanz und Nachfrage entstehen. | GTM & Marktansprache Wie Angebot, Zielkunden und Vertrieb zusammenpassen. |
| Systeme | Agentic Workflows Modelle, Wissen, Tools und Menschen orchestrieren. | Analytics & Datenlogik Von Datenstrukturen zu KPIs und Insights. | Demand System Content, Kanäle, Website und Messung zusammendenken. | Lead- & Sales-Prozesse Vom Signal zur Opportunity und zum Abschluss. |
| Praxis | Prototypen & Anwendungen Beurteilen, was AI praktisch leisten kann. | BI, Tracking & Analyse Technologie und Business-Nutzung verbinden. | Web, Content & Kampagnen Strategie an realen Touchpoints umsetzen. | Akquise & Enablement Vertrieb aus eigener operativer Erfahrung verstehen. |
Use Cases & Einsatzlogik
Wo AI echten Business Value schaffen kann.
Agentic Workflows
Modelle, Wissen, Tools und Menschen orchestrieren.
Prototypen & Anwendungen
Beurteilen, was AI praktisch leisten kann.
Data Strategy
Welche Daten für Entscheidungen und Anwendungen zählen.
Analytics & Datenlogik
Von Datenstrukturen zu KPIs und Insights.
BI, Tracking & Analyse
Technologie und Business-Nutzung verbinden.
Markt & Positionierung
Wie Relevanz und Nachfrage entstehen.
Demand System
Content, Kanäle, Website und Messung zusammendenken.
Web, Content & Kampagnen
Strategie an realen Touchpoints umsetzen.
GTM & Marktansprache
Wie Angebot, Zielkunden und Vertrieb zusammenpassen.
Lead- & Sales-Prozesse
Vom Signal zur Opportunity und zum Abschluss.
Akquise & Enablement
Vertrieb aus eigener operativer Erfahrung verstehen.
AI × Data
Knowledge, Kontext, AI-ready Strukturen
Data × Marketing
Tracking, Analytics, Performance
Marketing × Sales
Demand, Leads, GTM und Pipeline
AI × Sales
Research, Enablement und Workflows
Die heutige Markerista-Perspektive ist das Ergebnis unterschiedlicher Rollen und Themenfelder. Der rote Faden ist die wiederholte Arbeit dort, wo Technologie, Daten, Marketing und Vertrieb aufeinander treffen.
itravel und Quest Software: Produktmanagement, Vertriebsstrategien, Account- und Partner-Management sowie Partnermarketing bilden die frühe Basis.
Talend, b.telligent, Dymatrix und Schober: Datenintegration, Datenqualität, DWH, BI, Predictive Analytics, CRM, Marketing Automation und Data Mining werden zum fachlichen Schwerpunkt.
taod und pmOne: Sales & Marketing Management, Inbound Marketing, Online Marketing, Leadgenerierung, Web Analytics, Datenanalysen, Workshops und Trainings kommen in einer Rolle zusammen.
adesso, CONET und SIEGER: Data & Analytics, Data Science, AI und GenAI, Modern Data Platforms, Governance, Portfolioentwicklung und komplexer B2B-Lösungsvertrieb.
Markerista: Websites, Content, SEO, Kampagnen, Web Analytics, Leadgenerierung und Vertrieb werden mit aktuellen AI-Workflows und neuen Operating-System-Ansätzen verbunden.
Jedes Feld steht fachlich für sich. Markerista wird besonders relevant, wenn eine Fragestellung mehrere davon berührt.
Entscheidend ist nicht, welches Modell gerade neu ist, sondern wie AI mit Wissen, Daten, Prozessen und Menschen zu einer belastbaren Arbeitsweise wird.
Berufliche Basis
Data Science, AI und GenAI als Themen in Business-Development- und Sales-Rollen bei adesso, CONET und SIEGER.
Aktuelle Vertiefung
Konzeption und prototypische Umsetzung von Agentic-AI-Workflows, Knowledge-Strukturen, Prompt-Frameworks und AI Operating Systems bei Markerista.
Business Value
Welche Aufgaben eignen sich wirklich für AI?
Kontext
Welche Daten und welches Wissen braucht das System?
Operating Model
Wie verändern sich Prozesse, Rollen und Entscheidungen?
Meine Data-Perspektive reicht von Datenmanagement und Plattformen bis zu Analytics, KPI-Logik und der Frage, wie aus Daten tatsächlich Entscheidungen werden.
Fachliche Breite
Datenintegration, Datenqualität, MDM, DWH, BI, Predictive Analytics, Data Science, Data Strategy, Web Analytics und moderne Datenplattformen.
Erfahrung dahinter
Langjährige Arbeit in Data-&-Analytics-Kontexten bei Talend, b.telligent, Dymatrix, taod, pmOne, adesso, CONET und SIEGER.
Struktur
Welche Datenbasis braucht der Business Case?
Insight
Welche KPIs und Analysen helfen bei Entscheidungen?
Nutzung
Wie wird aus Reporting eine konkrete Handlung?
Von Markt und Positionierung über Content und digitale Touchpoints bis zu Nachfrage und Messbarkeit. Der Zusammenhang entscheidet, nicht die einzelne Maßnahme.
Fachliche Perspektive
Markt & Positionierung, Demand Generation, Content, Website & Customer Journey, Search, Paid, Inbound, Analytics und Conversion.
Erfahrung dahinter
Inbound- und Online-Marketing-Aufbau bei taod und pmOne sowie seit 2025 direkte Umsetzung von Websites, Content, SEO, Kampagnen und Tracking.
Relevanz
Warum sollte sich ein Zielkunde dafür interessieren?
Demand
Wie greifen Content, Kanäle und Website ineinander?
Measurement
Woran wird sichtbar, ob Marketing funktioniert?
Vertrieb ist für mich kein theoretischer Funnel. Die Perspektive basiert auf eigener Verantwortung für Akquise, Accounts, Angebote, Verhandlungen, Portfolioentwicklung und Enablement.
Fachliche Perspektive
Go-to-Market, komplexe B2B-Akquise, Business Development, Account-Entwicklung, Leadprozesse, Angebotslogik und Sales Enablement.
Erfahrung dahinter
Langjährige Sales-, Account- und Business-Development-Rollen unter anderem bei Quest, Talend, taod, pmOne, adesso, CONET und SIEGER.
Markt
Welche Zielkunden und Buying Center sind relevant?
Prozess
Wie werden Leads zu echten Verkaufschancen?
Enablement
Welche Informationen und Argumente helfen im Verkauf?
Die Schnittstellen machen aus fachlicher Breite eine nutzbare Perspektive für konkrete Business-Fragen.
Knowledge, Datenbasis, semantischer Kontext und AI Workflows.
Positionierung, Content, Leadprozesse, GTM und Sales Enablement.
Tracking, Web Analytics, Funnel, Conversion und Performance.
Research, Knowledge, Account-Vorbereitung und AI-gestützte Workflows.
Diese Fähigkeit zieht sich durch alle vier Expertise-Felder. Sie hilft dabei, nicht nur gute Ideen zu entwickeln, sondern ihre praktische Tragfähigkeit zu beurteilen.
Ziel, Markt, Business Case, Datenlage und Prioritäten verstehen, bevor Maßnahmen definiert werden.
Strategische Entscheidungen in Prozesse, Technologie, Inhalte, Workflows oder konkrete Maßnahmen überführen.
Erkennen, was sich wirklich umsetzen lässt, welche Abhängigkeiten bestehen und wo Spezialwissen sinnvoll ergänzt werden sollte.
Ausbildung, berufliche Erfahrung und gezielte Weiterbildungen ergänzen den praktischen Proof aus Projekten und Rollen.
Universität zu Köln, Schwerpunkt Marketing & Marktforschung.
Abschluss am Institut für Lernsysteme, Note 1,0.
Unter anderem Google Analytics, Google Ads sowie HubSpot Academy für Content Strategy, Content Marketing, E-Mail-Marketing und SEO.
Langjährige Arbeit mit Data-&-Analytics-, CRM-, MarTech-, Webtracking-, CMS- und AI-Umfeldern.
Die Beispiele bleiben bewusst knapp. Die detaillierte Projektstory gehört auf die Cases-&-Referenzen-Seite.
Data-&-Analytics-Fachkontext verbunden mit Website, Content, SEO, digitaler Leadgenerierung und AI-gestützten Prozessen.
Website-Redesign, Content, SEO und Inbound Marketing.
Wettbewerbsanalyse, Vertriebsoptimierung, Website, Content, Akquiseleitfaden und Telesales-Coaching.
Frameworks und eigene IP zeigen, wie wiederkehrende Muster aus der Praxis zunehmend systematisiert werden. Sie sind hier Proof für die Expertise, nicht Produktkatalog.
Research, Content, SEO, AI und Publishing als zusammenhängendes System.
Konzeption, Entwicklung, QA und kontinuierliche Optimierung AI-gestützt verbinden.
Übergreifendes Modell für Menschen, Wissen, Prozesse, Daten und AI.
Manche Fragestellungen sind klar Marketing, Sales oder Data. Spannend wird es oft dort, wo mehrere Bereiche zusammenkommen. Genau dort kann eine übergreifende Perspektive helfen, schneller zu einer tragfähigen Lösung zu kommen.
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