MY DATA IS BETTER THAN YOURS

Was unterscheidet personalisierte Mails von echtem One-to-One-Content? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Yannik Kottusch von Movable Ink über eine neue Ebene im CRM-Marketing: den Activation Layer.

Yannik zeigt, wie Newsletter & Automations nicht nur automatisiert verschickt, sondern auch im Moment der Öffnung mit aktuellen, kontextuellen Inhalten angereichert werden – vom lokalen Wetter bis zum Bestand im Shop. Und das Ganze ohne IT-Mammutprojekt, sondern mit Feed-Anbindung und Integration in bestehende Plattformen.

Eine Folge für alle, die mit kleinem CRM-Team große Wirkung erzielen wollen – oder einfach keine Lust mehr auf „Hallo [Vorname]“ als Höhepunkt der Personalisierung haben.

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Hinweis: Diese Podcast-Folge ist gesponsert von Zeotap

CDPs versprechen Personalisierung, Datenhoheit und smarte Aktivierung – doch in der Praxis wird es oft komplex. In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Daniel Heer, Gründer und Chief Ambassador von Zeotap, über die Realität hinter erfolgreichen (und gescheiterten) Projekten.

Daniel teilt Einblicke aus über zehn Jahren Markt- und Produkterfahrung: Wie AI-Agenten die Governance und Use-Cases verändern könnten, warum Composable-CDPs nur mit IT-Kapazität funktionieren – und wieso selbst gute Software nichts nützt, wenn die Organisation nicht mitzieht.

Eine Folge über Tech-Stack, Kultur, Stakeholder-Management – und den Mut, Dinge beim Namen zu nennen.

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00:00 Vorstellung & Zeotap-Historie
08:00 Was macht eine CDP erfolgreich (oder nicht)?
16:00 AI-Agenten & Datenqualität
25:00 Composable vs. Packaged CDP – Wann was passt
32:00 Consent, Politik & Projektbarrieren
41:00 Use Cases, Governance & Business Value
50:00 Lessons Learned & was wir 2026 anders machen sollten

Buchhaltung ist repetitiv, reguliert – und wie gemacht für Data Science. In Teil 3 der sevDesk-Reihe spricht Jonas Rashedi mit Dr. Sebastian Benjamin Rose, Head of Data Science, über konkrete Machine-Learning-Projekte: Von automatisierter Belegerkennung bis zur intelligenten Zuordnung von Banktransaktionen.

Sebastian erklärt, wie das Data-Team klassische ML-Modelle mit neuen Gen-AI-Technologien kombiniert – immer mit Fokus auf Nutzen, Stabilität und Compliance. Dazu: Einblicke in Routing- und Antwortsysteme für den Support, menschliche Kontrollschleifen („Human in the Loop“) und strategische Priorisierung im Hype-Zeitalter.

Ein ehrlicher Blick auf sinnvolle Anwendungsfelder, Model-Risiken – und wie man Kunden wirklich hilft, statt nur neue Features zu bauen.

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00:00 Vorstellung & Rückblick auf Teil 1+2
06:00 Data Science in der Buchhaltung – Use Cases & Ziele
14:00 Banktransaktionen & Beleg-Matching
21:00 Gen AI im Support: Ticket-Routing & Antwortvorschläge
30:00 Modellvergleich & Limits von LLMs
40:00 Assistenzsysteme & Churn-Prevention
48:00 Hype vs. Realität – wie KI verantwortungsvoll eingesetzt wird

Was passiert, wenn ein wachsendes SaaS-Unternehmen wie sevDesk seine komplette Dateninfrastruktur auf ein neues Niveau hebt? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Michel Ebner, Team Lead Data Engineering, über die technischen Grundlagen hinter der Datenstrategie.

Michel erklärt, warum sich das Team für Snowflake entschieden hat, wie eine Migration ohne Datenverlust gelingt – und wie sevDesk seine Architektur über Jahre modular aufgebaut hat: mit spezialisierten Tools, sauberer Aufgabentrennung und viel Erfahrungswissen.

Ein Deep Dive für alle, die Data Engineering strategisch denken – und technologische Entscheidungen faktenbasiert treffen wollen.

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00:00 Einstieg & Vorstellung Michel
08:00 Rolle von Data Engineering bei sevDesk
15:00 Toolstack: Meltano, Stitch, Snowplow
24:00 Architektur-Entscheidungen & Trennung von ELT
32:00 Warum Snowflake? Analyse & Migrationsprozess
40:00 Orchestrierung mit Dexter & DBT-Pitfalls
48:00 Learnings aus 600 Modellen & Qualitätssicherung

Was braucht es, um eine datengetriebene Organisation wirklich zu bauen – nicht nur als Buzzword? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Marc Roulet von sevDesk, VP Data & Analytics, über den Weg zu echter Data-DNA.

Marc berichtet, wie er bei sevDesk eine zentrale Data-Organisation mit über 20 Mitarbeitenden aufgebaut hat, wie Analytics, Engineering und Data Science eng verzahnt zusammenarbeiten – und welche sechs strategischen Säulen sie dafür definiert haben: von Infrastruktur über Insights bis Literacy.

Besonders spannend: Wie sich die Rolle verändert hat – von einer Finance-getriebenen Supportfunktion hin zur CEO-nahen Strategieinstanz. Und was passiert, wenn man einfach mal zwei Data Lakes zu viel hat…

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00:00 Vorstellung & Einstieg
06:00 Von eBay zu sevDesk – Marcs Werdegang
12:00 Was macht sevDesk & wie datengetrieben ist das Produkt?
20:00 Data-Strategie: 6 Säulen für die DNA
28:00 Kultur, Matrix & Teamaufbau
36:00 AI, Data Literacy & MLOps
44:00 Reporting, KPIs & Managementstruktur
52:00 Data Circle & Zusammenarbeit in der Breite