About this role
1 Senior Consultant Digital Analytics (m/w/d) Deine Aufgaben: * Messkonzepte verantworten: Von der KPI-Definition bis zur technischen Spezifikation. Was wird gemessen, warum, mit welcher Definition - und welche Entscheidung soll damit getroffen werden. Ohne diese Frage kein Tag. * Tracking bauen: Du setzt Tracking-Setups in GTM auf, inklusive server-side Container, sauber aufgesetzt auf Consent Mode v2 und die Realität aus ITP-Caps, Consent-Verlusten und Adblockern. Cloud-Infrastruktur, DNS und Pipelines kommen von MarTech und Data & BI - die Messlogik ist deine. * Datenqualität durchsetzen: Du validierst, debuggst und dokumentierst. Du erkennst ein Setup, das plausible, aber falsche Zahlen liefert - und du sagst es, auch wenn das Dashboard seit zwei Jahren im Management-Meeting hängt. * Von Rohdaten zur Aussage: GA4, BigQuery, SQL, Matomo.Otterly.AI. Du arbeitest jenseits der GA4-Oberfläche und lieferst drei belastbare Aussagen statt dreißig Charts - inklusive der Unsicherheit, die du benennst. * Reportinglogik definieren: Du legst Metriken, Granularität und Reportingrhythmus fest und spezifizierst die Dashboards. Den Build machst du gemeinsam mit Data & BI (Power BI, Looker Studio). * Lead-Qualität statt Lead-Menge: Rückkopplung ins CRM (Salesforce, HubSpot), Offline-Conversion-Import, Verknüpfung von Marketing-Daten mit dem, was im Vertrieb tatsächlich passiert. Das ist der Punkt, an dem B2B-Analytics anfängt, relevant zu werden. * Datenschutzkonform messen: Du verantwortest die technische Umsetzung - CMP-Setups (Usercentrics, Cookiebot, OneTrust), Consent-Signale, Datenminimierung - in Abstimmung mit Rechtsabteilung bzw. Datenschutzbeauftragten des Kunden, nicht als Rechtsberatung. * Verantwortung im Retainer: Du betreust mehrere Kundenaccounts parallel, arbeitest in vereinbarten Stundenbudgets und flaggst Scope-Themen früh statt spät. * Beratung, die verständlich bleibt: Du erklärst server-side Tagging einer Geschäftsführung so, dass sie die Investition versteht - und einem Vertriebsleiter deine Analyse so, dass er danach anders handelt. * AI-native im eigenen Handwerk: Du nutzt LLMs für Analyse, Abfragen und Dokumentation - und weißt, wo AI-Output eine fachliche Prüfung braucht. Bei Analysearbeit ist das ein echter Hebel, kein Nice-to-have. * Wissen weitergeben: Du coachst Kolleg:innen, arbeitest eng mit Search, Performance, MarTech und Data & BI zusammen und dokumentierst so, dass ein Setup eine Übergabe übersteht. Damit kannst Du punkten: * Erfahrung mit Substanz: Mindestens 4 Jahre in Web Analytics und Tracking mit eigener Verantwortung für Setups, die im Betrieb stehen. Du hast schon einmal ein fremdes Setup übernommen und saniert. * GTM in der Tiefe: Client- und server-side. Du weißt, warum HTTP-only-Cookies über einen Same-Site-Subdomain-Endpoint der eigentliche Punkt beim Server-Side-Tagging sind - und nicht die Server selbst. * Consent-Praxis, nicht Consent-Theorie: Consent Mode v2, CMP-Integration, Modellierung und ihre Grenzen. Du kennst die üblichen Fehlkonfigurationen und findest sie in einem fremden Container. * GA4 und darüber hinaus: GA4 sicher, BigQuery-Export und SQL selbstverständlich. Du weißt, wo die GA4-Oberfläche aufhört, verlässlich zu sein. * Betriebswirtschaftliche Herleitung: Du kannst eine Kennzahl definieren, bevor du sie messen kannst - und erklären, welche Entscheidung sie stützen soll. Wer nur auf Tool-Ebene spricht, ist hier falsch. * B2B-Datenrealität: Lange Cycles, kleine Fallzahlen, Lead-Qualität statt Volumen, CRM als Wahrheitsquelle. Projekterfahrung in Manufacturing, Industrial Goods, Maschinenbau oder Wholesale ist ein Plus. * Hands-on-Mentalität: Excel beherrschst du im Schlaf. Bei Unklarheiten holst du dir gezielt den nötigen Input aus dem Team und arbeitest anschließend eigenständig und zuverlässig weiter. * Kommunikationsstark in Deutsch und sicher in Englisch. * Nice to have: Erfahrung mit SEO-Reporting, Marketing-Mix-Modellierung oder dbt. Das Mindeste...