Jobs als Daten-Spezialist: 5 Tipps für den Einstieg in Sport-Unternehmen

Ob ich als Käufer im Shop mit Kreditkarte bezahle, Payback-Punkte sammle, meine Kundenkarte für Rabatte nutze oder beim Online-Einkauf meine „Fußabdrücke“ durch das Surfen auf verschiedenen Angebotsseiten hinterlasse – immer werden Daten gesammelt.

Dazu kommen Informationen aus sozialen Netzwerken über Fans, Likes und Retweets. Und nun noch Fitnessdaten der Gadgets, sofern diese von den Usern geteilt werden oder die Apps von den großen Spielern im Sportbusiness stammen.

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Aus diesem Datenberg die wirklich wichtigen Schlussfolgerungen zu ziehen, ist eine gefragte Kunst:

• Welche Verhaltensmuster sind bei großen Teilen der Kunden erkennbar, die bestimmte Produkte gekauft haben?
• Was lässt sich daraus auf die Zukunft ableiten, welche Artikel werden gefragt sein?
• Welche neuen Artikel müssen wir für die Bedürfnisse noch entwickeln?

Von der richtigen Beantwortung dieser Fragen hängt für die Unternehmen sehr viel ab! Entsprechend brauchen sie immer mehr Spezialisten für die Kombi aus Statistik, IT und Marktforschung: die Data-Mining-Manager.

Hier erklären unsere Praxis-Experten Andy Gugenheimer (Chef von sportyjob.com sowie Kooperationspartner des ISPO JOB MARKET) und Gunther Schnatmann (Personalberater mit Spezialisierung Marketing und Online), welche Erfahrungen Bewerber brauchen, um in diesem zukunftsträchtigen Feld bei den großen Sportmarken mitmischen zu können.

1. Ohne Mathematik-Kenntnisse geht nichts

Mathematik und Statistik sind die Grundlagen, um Daten richtig auswerten zu können. Deshalb müssen sich Bewerber für einen Job als Data-Mining-Manager mit Methoden wie Regression (Zusammenhänge herstellen) oder Clusteranalyse (Ähnlichkeitsstrukturen ermitteln) auskennen. Sie müssen explorative Verfahren (also die Erstellung von Hypothesen) zur Mustererkennung und zur Identifizierung von Auffälligkeiten beherrschen.

„Oft interessieren sich Leute für einen Job als Data-Mining-Manager, die reine Digital-Kenntnisse aus der Programmierung haben. Das reicht aber nicht“, warnt Experte Andy Gugenheimer.

2. Die richtige Analyse-Software nutzen

IT-Kenntnisse sind nicht alles, aber ohne sie ist alles nichts. Oder anders gesagt: Um die gesammelten Daten zu analysieren und statistisch zu verarbeiten, sind spezielle Programme nötig. Gugenheimer: „Bewerber sollten für jede Fragestellung und jede Analyseaufgabe die richtige Software einsetzen können. Je mehr davon man kennt und beherrscht, desto besser!“

Gefragte Analysesoftware sind zum Beispiel SPSS und SAS. Pluspunkte sammelt, wer sich auch mit den Programmen der Datenbank, also der „Goldmine“, auskennt. Dazu gehören MySQL, SQL oder Oracle.

3. Data-Mining-Experten: ständig analysieren

Richtig ans Eingemachte geht es dann, wenn die groben Daten-Auswertungen vorliegen und die richtigen Schlüsse daraus gezogen werden müssen. Hier müssen die Data-Mining-Experten ständig neue Fragen stellen.

Zum Beispiel: Welche Kundengruppen hatten bei Google welche Suchworte eingegeben, bevor sie in unseren Online-Shop kamen? Wie lange wurden Sale-Angebote für Laufschuhe von welchen Kunden wahrgenommen? Welchen Einfluss hatten Betrachtungsdauer und Bonuskarten-Nutzung auf den Kauf von Trainingskleidung? Welche Altersgruppen betreiben intensiv Lauftraining und sind im Kundenclub unterrepräsentiert? Und, und, und.

Das Überlegen von Fragen und die Kombination von Antworten zu immer neuen Fragestellungen ist der Kern der Aufgabe. Abgeleitet daraus das Analysieren der Antworten – was heißt das für meine Produkte, mein Angebot, meine Preisgestaltung?

Letztlich muss dem Bewerber das Tüfteln liegen, das Überlegen von immer neuen Fragestellungen. Nur so bringt der Daten-Schatz wirkliche Vorteile fürs Unternehmen.

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4. Marktforschung beherrschen

Vor Big Data und Data Mining wurde das Kundenverhalten natürlich auch erforscht: Durch Umfragen, Test-Märkte, Verkaufsanalysen. Das ist Marktforschung und die gibt es natürlich weiterhin, heute mit starkem IT-Background. Ein alternativer Zugang zum Data Mining ist deshalb die Marktforschung, die eher im Marketing angesiedelt ist.

Leute aus der Marktforschung kennen die Grundlagen der Datenanalyse und die Fragestellungen bezüglich des Käufer-Verhaltens. Gugenheimer: „Wer von der Marktforschung in die Datenanalyse und Data Mining will, der muss sich aber die nötigen Software-Kenntnisse angeeignet haben und digital auf der Höhe der Zeit sein – dann gibt es gute Chancen zum Quereinstieg, besonders wenn die Bewerber schon im Sportbereich Marktforschung gemacht haben!“

5. Wichtig: Ergebnisse verständlich aufbereiten

Data-Mining-Mitarbeiter können also forschen und analysieren, Fragen stellen und Antworten miteinander kombinieren. Doch am Ende bleiben als Ergebnisse ihrer Arbeit neue Zahlenberge, Excel-Tabellen und Diagramme mit ganz vielen Punkten und Linien. Die Kollegen in Entwicklung, Marketing und Verkauf verstehen beim Anblick dieser Elaborate meist nur Bahnhof. Sie brauchen verständlich aufbereitete Ergebnisse.

Deshalb schauen insbesondere die Sportartikel-Hersteller, wo es im Kerngeschäft stark um Marken und Emotionen geht, auf die „Übersetzungsfähigkeiten“ ihrer Analyse-Experten gegenüber den Brand- und Sales-Verantwortlichen.

Eine Stellenanzeige von Adidas für einen leitenden Mitarbeiter Data Analytics formuliert die Anforderung zum Beispiel so: „Simplify everything by helping business owners with easy to use dash-boards and insights.“

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Also alles vereinfachen, damit die Kollegen die Ergebnisse leicht nutzen können. Hier sollten Bewerber Ergebnisse auf die Bedürfnisse einzelner Bereiche im Unternehmen herunterbrechen können („Wir müssen uns stärker auf die Zielgruppe XY konzentrieren, weil...“).

Sie müssen das auch verständlich darstellen können mit einfachen Grafiken, übersichtlichen Präsentationen und Formulierungen, die schnell auf den Punkt kommen.

Daten-Manager: Ein neues Arbeitsfeld

Eine ganze Menge Anforderungen für die vermeintlich einfache Aufgabe der Datenauswertung. Je mehr davon man selbst als Bewerber erfüllt, umso höher sind die Chancen auf einen der begehrten Jobs.

Wer noch im Studium ist oder sich orientiert, kann sich natürlich zu den vorhandenen noch zusätzliche Fähigkeiten aneignen. „Verständliches Präsentieren“ wird in Kursen angeboten, Programmiersprachen sind autodidaktisch erlernbar.

Und für die Grundanforderung Mathe und Statistik gilt eins: Am besten gleich im Studium voll in diese Fächer einsteigen, ob als angehender Wirtschaftsinformatiker oder BWLer. Sie sind bei vielen eher ungeliebt, aber später kann man mit ihnen prima die spannenden digitalen Jobs ergattern.

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