Zur siebten Episode haben Lennard und János den CMO von Project A zu Gast: Philipp Werner. Project A gehört zu Deutschlands renommiertesten VCs und investiert in Firmen wie Trade Republic und Spryker. Project A hat den Anspruch seine Portfoliounternehmen operativ und konzeptionell entlang der Wertschöpfungskette zu unterstützen; dabei spielt das Data & Analytics Team und Daten im Allgemeinen eine gewichtige Rolle.

Erst die Business-Fragen, dann der Tech Stack

Grundsätzlich gilt für alle jungen Portfoliounternehmen: zunächst die Business-Fragen klären und nicht erst den Tech Stack implementieren – und dafür braucht es einen Businesskasper. Das spiegelt sich auch im Data & Analytics Team wider. Bei Project A arbeiten Business- und Datenkasper eng miteinander, denn erst der Mix und die Expertise beider Rollen bieten den entscheidenden Mehrwert. Philipp selbst hat vor seiner Rolle als CMO bei Project A auch das Data & Analytics Team dort verantwortet und bezeichnet sich als “Data Translator – eine Person, die aus dem Businesskontext kommt und eine Liebe zu Daten entwickelt hat.”

Wenn ihr wissen wollt, warum es sinnvoll sein kann, zunächst einen Business Analysten und erst später den Data Scientist einzustellen, was sich hinter der Beschreibung “The operational VC” verbirgt,  wie die von Project A finanzierten Startups die Themen Data und Marketing angehen und welchen Tech Stack sich bei ihnen finden lässt, dann hört rein, in die siebte Episode des Datenkasper Podcasts.

Alle Themen des Datenkasper Podcasts mit Philipp Werden im Überblick:

• Philipps Rolle im Data Team: als “Data Translator” baut er Brücken zwischen Tech und Business (Min 01:14)
• Philipps Werdegang vom Studium zu Project A (ab Min 02:52)
• Project A bezeichnet sich als “operational VC” – was das bedeutet (ab Min 05:08)
• Wie das Data & Analytics Team beispielsweise Portfoliounternehmen wie TradeRepublic konkret unterstützt (ab Min 07:21)
• Wie der Prozess nach einem Investment von Project A aussieht – von Business Frage bis zur Ziel-Infrastruktur (ab Min 10:53)
• Warum er oft rät Data Scientists nicht zu früh einzustellen (ab Min 14:12)
• Wieso bei  Private Equity Co-Investments, wie Lampenwelt oder Gartenhaus  Hamburg, oft mehr AI und ML drin steckt als man denkt (ab Min 16:22)
• Was typische Tech Stacks sind, die Philipp regelmäßig in Ventures sieht (ab Min 19:37)
• Mara: Open Source Framework, um Data Warehousing selbst in die Hand nehmen zu können (ab Min 21:52)
• Die Entwicklung der Data Maturity Levels in Seed Runden und der Unterschied zwischen B2C und B2B (ab Min 24:11)
• Wie ein typischer Tag bei Project A für Philipp aussieht (ab Min 26:39)
• Auf was sie bei Startup Investments in Sachen Marketing Maturity achten (ab Min 28:25)
• Top 3 Empfehlungen für Startups für den Aufbau einer Infrastruktur (ab Min 30:04)
• Die Priorisierung von Business Fragen (ab Min 31:24)
• Predictive Analytics Projekt bei Catawiki und wie diese Vorhersagen die Performance steigern konnten (ab Min 35:37)
• Wie ist es mit dem Marketing Pabst Florian Heinemann zu arbeiten und was Philipps Top Key Learnings sind (ab Min 40:40)