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Meet the Geek

Folge 14: Der Business Analyst. “Ein frustrierender und schöner Job.”

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Viktor Schneider hatte eigentlich gar nicht vor, Business Analyst zu werden und war vor 10 Jahren etwa der Dritte seiner Art. Dabei hat er viele Entwicklungen mitgemacht und auch seine eigene nie zu kurz kommen lassen, wie wir bei seinem erhellenden Vortrag rasch feststellen. Was gute Analytics in der Praxis bedeutet, warum Zahlenliebe nicht genug ist und was Nicolas Cage mit dem Tod durch Ertrinken im Pool zu tun hat, verrät er uns im Interview.

Viktor Schneider, Team Lead Analytics
Name:
Viktor Schneider
Beruf:
Team Lead Analytics bei Zalando, Berlin
wichtigste Sprachen:
SQL, Python, R
bestes Tool:
Airflow
Häufigste Frage
“Warum funktioniert das nicht?”
Hobbies abseits von Analysen:
Retrogames, über die Zukunft unserer Gesellschaft lesen, joggen, Yoga

Über „Meet the Geek“


Lieber Viktor, wie bist Du dazu gekommen, Analyst zu werden?

Nach meinem BWL-Studium 2009 stand die Wirtschaftskrise in voller Blüte und ich wollte einfach einen Job. Ich habe mich dann im Online Marketing beworben, aber Paypal, mein erster Arbeitgeber, suchte dringender einen Marketing-Analysten. Durch das Studium besaß ich das geforderte Business-Verständnis, und ja, die nötige Schwäche für Zahlen hatte ich durchaus auch im Gepäck. Der Rest kam dann “by doing”. Analystenjobs waren damals eine Neuheit. Ich glaube, ich war bei PayPal ungefähr der dritte Marketing-Analyst in ganz Europa (lacht).

War bestimmt nicht ganz einfach, da etwas von Null aus dem Boden zu stampfen.

Ach, da war Paypal bei mir eigentlich an der richtigen Adresse. Ich bin ein Tüftler, der gerne Neues lernt und immer nach Wegen der Vereinfachung sucht. Schnell wurde mir klar, dass ich ohne Programmierkenntnisse nicht weit komme, weil sich der Bereich und die Anforderungen so schnell weiterentwickelt haben. Also hab ich mit R angefangen. Gut, wenig später habe ich gemerkt, dass Python sich noch besser eignet. Da bin ich eben umgestiegen. Ich hatte einige Freiheiten, was Herangehensweisen angeht und bin so reingewachsen.

Analytics-Bereiche
Viktor und wie er die Analytics-Welt sieht. Grafik: Viktor Schneider.

Es sind ja einige neue Berufe im Analyseumfeld entstanden die letzten Jahre…

Ja, und oftmals verschwimmen da die Grenzen. Ich führe unter anderem Marketing-, Performance- und Produktanalysen durch. Wir sind eng verzahnt mit den angrenzenden Bereichen Business Intelligence und Data Science. Jedes Unternehmen definiert diese Bereiche etwas anders, eine Abgrenzung ist aber schwer. BI ist zumeist eher engineering-lastig, die Kollegen befördern Daten in die Datenbank, erschließen neue Datenquellen, betreiben die Daten-Pipelines und erstellen Reportings, haben aber auch analytische Aufgaben. Die Data Scientists haben meistens auch BI-Kenntnisse, sind aber häufige viel mathematischer unterwegs, erstellen Predictive Models und setzen Techs wie Machine Learning und KI ein. Wir Analysten brauchen ebenfalls BI-Kenntnisse, um unabhängig arbeiten zu können und nutzen ebenfalls statische Methoden, aber eher mit bestehenden Packages. Ein wichtiger Aspekt unserer Tätigkeit als Business Analysten ist das gute Verhältnis zur Geschäftswelt. Wir übersetzen schließlich Daten in businessrelevante Handlungsanweisungen.

Wie sieht Dein Arbeitsalltag aus?

Vereinfacht gesagt, bereiten wir Daten auf, um Insights zu generieren. Die reine Aufbereitung macht einen großen Batzen der Datenanalyse aus – invalide Daten werden gelöscht, fehlende identifiziert, das Ganze angereichert und so weiter. Oft muss man sich tagelang durch Dokumentationen und Tabellen lesen und eng mit den Data Engineers zusammenarbeiten, um genau das zu finden, was man braucht. Keine Daten sind das Schlimmste, aber zu viele sind auch schlimm, da sehr zeitraubend.

Wir analysieren alles Mögliche: Marketingkampagnen, Produkte, Business, Risk, Fraud, Customer Analysis – wo auch immer Erkenntnisse gewonnen werden können, versuchen wir dies zu tun. Das Spektrum ist vom Anspruch und Umfang her sehr unterschiedlich, was meinen Job schön abwechslungsreich macht. Wir testen zum Beispiel, ob Kampagnen oder ganze Kommunikationsstrategien erfolgreich sind. Wir versuchen, wo immer es geht A/B-Tests durchzuführen, um Korrelationen zu finden, hinter denen tatsächlich eine Kausalität steht.

Das Thema musst Du uns mal bitte genauer erklären, Statistik ist bei manchen schon eine Weile her (räuspert sich).

Okay, ich nehme mal ein berühmtes Beispiel. Über einen Zeitraum von zehn Jahren, von 1999 bis 2009, gibt es eine auffallende Korrelation zwischen der Anzahl der Menschen in den USA, die in einem Pool ertranken und dem Erscheinen von Filmen, in denen Nicolas Cage mitspielte. Die Kurven zeigen ähnliche Ausschläge, es stellt sich also die Frage: Gibt es einen Zusammenhang, also eine Wechselwirkung zwischen beiden Phänomenen? Ist Nicolas Cages Auftreten in einem Film der Grund dafür, dass Menschen in Pools ertrinken?

Man könnte dem Mann jetzt unrecht tun und ihn erstmal dafür an den Pranger stellen, aber hierbei handelt es sich um eine zufällige Korrelation. Ich denke nicht, dass mehr Menschen ertrinken, wenn Nicholas Cage plötzlich 20 Filme in einem Jahr dreht. Aus diesem Grund führen wir die Tests durch, damit wir verstehen können, ob ein Ereignis das andere beeinflusst.

Korrelation vs. Kausalität
Besteht eine Kausalität zwischen Cage-Filmen und Pool-Opfern, oder ist's nur eine Scheinkorrelation? Dank Viktor wissen wir das und noch viel mehr! Grafik: Viktor Schneider.

Haha, alles klar, und wie gehst Du bei der Kausalitätsforschung in Deiner Praxis vor?

Wir betreiben zunächst mal explorative Analysen, um Zusammenhänge zwischen Daten herzustellen und sie dann auf Kausalitäten zu überprüfen. Dafür testen wir ausgiebig und verändern immer nur eine Variable. Für Analysen ist es essentiell, dass man die richtigen Fragen stellt. Sonst wird es natürlich schwieriger Kausaltäten zu bestimmen. Doch auch ohne Tests müssen wir Ursachen herausfinden, besonders wenn beispielsweise die Unternehmenszahlen runtergehen.

Wenn etwas nicht so läuft, wie es soll, will das Management natürlich wissen, warum. Dann wird zuerst nach dem Offensichtlichen geschaut: Funktionieren die Kanäle? Hakt die Paid Search Conversion? Wurde der Call-to-Action vergessen? Liegt der Drop daran, dass ein neuer, starker Konkurrent am Markt ist? Leider muss ich sagen, dass die Hintergründe von Problemen meist weitaus komplexer sind. Also sind oft sogenannte Deep Dives notwendig, Tiefenanalysen, die wir entweder allein oder im Team durchführen. Und selbst da darf man nicht immer davon ausgehen, die Ursache zu finden.

Wenn Ihr solche Erkenntnisse herausgefiltert habt, wie geht’s dann weiter?

Die Ergebnisse werden den entsprechenden Stakeholdern präsentiert und anhand der Analyseergebnisse werden gemeinsam weitere Schritte besprochen. Im Fall des Zahlenabsturzes stehen z.B. Problembehebung und Präventivmaßnahmen an.

Aber wir treten ja nicht nur in Aktion, wenn etwas schief geht, sondern analysieren ja auch allgemein den Markt und unsere User. Wie sehen Erstkäufer aus? Was kaufen sie? Mit Erkenntnissen über seine Zielgruppen und den Markt lassen sich Produkte oder Angebote optimal platzieren und neue Potenziale finden. Auch für die Segmentierung sind Analysen gefragt: Wir versuchen Usergruppen mit ähnlichen Interessen für sie passende Inhalte und Produkte anzubieten. Da arbeiten wir eng mit dem Marketing zusammen.

Kann man alles analysieren?

Nein nicht alles, aber man kann versuchen aus vergleichbaren Situationen zu lernen. Bei Expansionen ins Ausland ist es beispielsweise wirklich schwer, sicher vorauszusehen, welcher von zwei ungefähr gleichwertigen Standorten der bessere ist. Finnland oder Norwegen, was lohnt sich mehr? Bei einer solchen Analyse müssen sehr viele unterschiedliche Variablen betrachtet werden. Hier würde ich schauen, ob es in der Vergangenheit ähnliche Entscheidungen gab und was sich im Nachhinein als positiv oder negativ herausgestellt hat.

Meet the Geek bei TEMPTON Next Level.
Insights generieren ist Viktors Job, ob bei Zalando oder auch mal bei einem Vortrag wie hier bei MtG (06.03.2020).

Ein BWL-Studium scheint eine gute Basis für die Analystenkarriere zu sein.

Ja, schon, aber es hilft auch ein gutes mathematisches Verständnis zu haben. Gute Grundlagen sind Statistik, Informatik, am besten Wirtschaftsmathematik oder -informatik. Aber eine spezielle Ausbildung gibts nicht, und ich kenne auch Kollegen, die auf ganz andere Weise zum Analystendasein gekommen sind. Man muss halt gern mit Zahlen arbeiten.

Was bedeutet das genau?

Nun ja, die meisten Analysten, die ich kenne, sind schon eher introvertierte und lieben es Probleme zu lösen. Da will ich mich nicht von ausnehmen. Aber der Analystenjob besteht nur zur Hälfte aus Zahlen und zur anderen Hälfte aus Kommunikation. Grade komplexere Insights müssen so kommuniziert werden, dass daraus auch die richtigen Schlüsse für das Unternehmen gezogen werden. Häufig überbringt man auch schlechte Nachrichten. Das muss man aushalten und so damit umgehen, dass die Personen, die sie bekommen, das nicht persönlich nehmen. Wenn das Marketing zum Beispiel drei, vier Monate an einer Kampagne gearbeitet hat und Du hast keine Erfolge gemessen und musst dem Product Owner dann sagen, dass sie nichts bringt – da solltest Du schon in der Lage sein, das mit dem nötigen Feingefühl zu kommunizieren.

Verraten die Zahlen nicht genug?

Ganz und gar nicht! Mit Zahlen kann man auch eine Menge falsch machen, ob absichtlich oder unbeabsichtigt. Ich habe durchaus schon erlebt, dass mit irrelevanten Zahlen Dinge beschönigt wirden. Hier liegt natürlich die große Gefahr, eine Erwartungshaltung zu wecken, die dann nicht erfüllt werden kann.

Da Analysten über die Zeit an mehreren Projekten arbeiten sind sie im Unternehmen eine Art Knowledge Hub. Sie versorgen mehrere Bereiche mit den passenden Insights, setzen Zahlen ins richtige Verhältnis und sprechen auch unangenehme Wahrheiten aus. Wenn ein Stakeholder noch gar nicht weiß, was er eigentlich will, dann helfen Analysen enorm. Hier ist es meine Aufgabe als Berater, dafür zu sorgen, dass die Fragen gestellt werden, die helfen das Ziel zu erreichen.

Also Zahlenliebe, Business-Know-how, Kommunikationsgeschick und Beratungstalent: Brauchen Business Analysten sonst noch Skills?

Oh ja, ganz wichtig: eine hohe Frustrationstoleranz! Denn ich wage mal zu behaupten, dass viele Analysen keinen nachweisbaren, signifikanten Effekt zeigen und die Ergebnisse nicht so aussagekräftig sind wie erhofft. Aber es ist der Rest, bei denen spannende Insights rumkommt, die den Job interessant machen. Die Freude darüber macht alle vergeblichen Mühen wett.

Wir sind ja selbst manchmal auf der Suche nach Business Analysten für unsere Kunden. Nicht gerade die am einfachsten zu besetzenden Positionen.

Das kann ich mir vorstellen! Aber ich glaube, das liegt eher daran, dass die sich zum einen selten aktiv bewerben, zum anderen insgesamt viel länger in einer Position bleiben als in Abteilungen wie etwa dem Marketing. Da bleibt man so zwei bis drei Jahre, als Business Analyst wechselt man meiner Einschätzung nach im Durchschnitt eher so alle fünf bis sechs Jahre. Eigentlich kann ich mir vorstellen, dass Business Analysten gern mit einer Personalberatung zusammenarbeiten. Das ist doch besser, als selbst eine Bewerbung zu schreiben. Also: Bleibt dran!

Challenge Impact Development
Geld ist gut, aber Challenge, Impact und Development stehen für Viktor im Vordergrund bei seinem BA-Traumjob. Grafik: Viktor Schneider.

Okay, das machen wir! Aber wonach suchen Business Analysten denn selbst?

Hier kann ich vor allem von meinem Team und mir selbst ausgehen, und bei uns stehen drei Dinge im Vordergrund: Challenge, Impact und Development. Wir lieben knifflige Fragen, bewegen mit unseren Analysen gern was und wollen uns stetig weiterentwickeln. Ich bin seit zehn Jahren dabei und bin mit einfachen Excel-Abfragen gestartet. Heute nutze ich brandneue Programme und Tools und habe nicht vor, stehenzubleiben! Ich glaube, so tickt auch die Branche: Geld ist gut, aber die drei Punkte sind wichtiger. Routine ist schrecklich für mich.

Sag mal, wie gehst Du eigentlich als professioneller Datensammler mit Deinen eigenen Daten um?

Ich bin da etwas paranoid. Ich bin auf Linux umgestiegen und versuche so wenig meiner Daten preiszugeben wie möglich. Ich nutze zum Beispiel jetzt DuckDuckGo anstatt Google (lacht).

Danke fürs Gespräch, den tollen Vortrag und all das Wissen, lieber Viktor!