Senior-Datenanalyst für Marketing

Arbeitszeit: Die Arbeit erfolgt asynchron mit eigenständiger Zeiteinteilung.
Erfahrung: Erwartet werden mindestens 6 Jahre Erfahrung in Marketinganalytik, Data Science oder einer verwandten Rolle mit Schwerpunkt Performance-Marketing und/oder produktgetriebenem Wachstum.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Im Data-Intelligence-Team entwickelt die Rolle eine verlässliche Grundlage zur Bewertung der Marketingwirkung durch Experimente, Attribution und Media-Mix-Modelle. Sie arbeitet eng mit Marketing, Growth und Kanalverantwortlichen zusammen, ermöglicht eigenständige Analysen und übersetzt Ergebnisse in fundierte Investitionsentscheidungen.

Deine Aufgaben

Die Rolle verantwortet die gesamte Messstrategie für bezahlte und produktgetriebene Kanäle und entwickelt ein Attributionskonzept, das Plattformdaten, Multi-Touch-Attribution, Media-Mix-Modelle und Experimente verbindet.
Sie leitet Investitions- und Kürzungsempfehlungen zur Erreichung von Pipeline-, Umsatz- und Effizienzzielen anhand von CAC, Amortisationsdauer und LTV/CAC ab. Beteiligten vermittelt sie Kausalität, Modellunsicherheit und Grenzen plattformbasierter Kennzahlen.
Sie konzipiert und betreibt fortlaufende Inkrementalitätstests auf Nutzer- und geografischer Ebene zur kausalen Wirkung von Kanälen, Kampagnen und Maßnahmen. Inkrementeller Lift, Inkrementalitätsanteil und inkrementeller ROAS/CPA dienen als Grundlage für Budgetumschichtungen.
Sie entwickelt wiederverwendbare Vorlagen und Leitfäden für Versuchsplanung, Auswertung und Ergebnispräsentation. Gemeinsam mit Verantwortlichen für bezahlte Suche, bezahlte soziale Werbung, Lifecycle-Marketing und Website/SEO priorisiert sie einen Experimentierplan und integriert ihn in Kampagnenplanung, Werbemitteltests und Zielgruppenstrategie.
Sie erstellt und pflegt Media-Mix-Modelle aus historischen Daten zur Schätzung von Kanalbeiträgen, Grenzerträgen und optimaler Budgetverteilung. Dabei berücksichtigt sie Saisonalität, Werbenachwirkung und Sättigung und validiert die Modelle fortlaufend durch Backtesting und Abgleich mit Experimenten.
Sie übersetzt Modellergebnisse in kanal- und regionsübergreifende Budgetszenarien und Prognosen, die auch nichttechnische Beteiligte für Entscheidungen nutzen können.
Sie schafft Grundlagen und Kompetenzen für präzise eigenständige Marketinganalysen durch Kennzahlendefinitionen, Modelldokumentation und wiederverwendbare Analysemuster. KI-Werkzeuge gehören zur täglichen Analysearbeit; entsprechende Arbeitsweisen entwickelt sie im Marketing mit.
Sie identifiziert Lücken und Widersprüche in Trackingdaten, Werbeausgaben und Plattformexporten und behebt deren Ursachen gemeinsam mit anderen Fachbereichen.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erwartet werden mindestens 6 Jahre Erfahrung in Marketinganalytik, Data Science oder einer verwandten Rolle mit Schwerpunkt Performance-Marketing und/oder produktgetriebenem Wachstum.
Erwartet wird ein tiefes Verständnis von Marketingattribution, Inkrementalitätstests und Media-Mix-Modellierung sowie ihres Zusammenspiels.
Erforderlich sind fortgeschrittene Kenntnisse in SQL und mindestens einer statistischen Programmiersprache, Python oder R, für Experimentauswertung und Modellierung.
Erwartet wird praktische Erfahrung in Planung, Durchführung und Interpretation von Experimenten über digitale Marketingkanäle hinweg: Suche, soziale Medien, Displaywerbung, E-Mail und produktinterne Maßnahmen.
Erwartet wird Erfahrung im Aufbau von oder in der engen Arbeit mit Media-Mix-Modellen und/oder fortgeschrittenen Attributionsmodellen.
Erwartet werden ausgeprägtes Geschäftsverständnis und sicherer Umgang mit Wachstumskennzahlen wie CAC, LTV, Amortisationsdauer, Konversionsraten und Funnel-Performance.
Erwartet wird eine auf Selbstbedienung und Skalierung ausgerichtete Denkweise, die Marketingteams durch Werkzeuge und Methoden eigenständige Analysen ermöglicht und Engpässe bei Wirkungsfragen vermeidet.
Erwartet wird die Fähigkeit, technische und strategische Zusammenhänge gleichzeitig zu berücksichtigen und sowohl Modellresiduen als auch Abwägungen zur Budgetverteilung sicher zu diskutieren.
Erwartet werden die gewohnheitsmäßige Nutzung von LLMs und KI-Werkzeugen sowie eine klare Einschätzung, wie diese die analytischen Möglichkeiten verändern.
Erwartet wird eine klare Kommunikation mit nichttechnischen Beteiligten, die auch kausale Feinheiten im geschäftlichen Kontext verständlich macht.
Erwartet werden Sicherheit in einem asynchronen, eigenständigen und schnelllebigen Arbeitsumfeld sowie Freude am grundlegenden Aufbau einer Funktion zur Marketingwirkungsmessung.

Von Vorteil

Idealerweise wurde diese Modellierungserfahrung in einem verbrauchsbasierten Umfeld oder im Bereich Backend as a Service erworben.
Von Vorteil ist Erfahrung in Unternehmen für Backend as a Service, Developer Relations oder Open-Source-Entwicklungswerkzeuge, bei der Marketingausgaben mit Pipeline- und Umsatzergebnissen verknüpft wurden.
Von Vorteil ist Erfahrung mit angewandter Ökonometrie, Zeitreihenmodellierung oder bayesianischen Methoden für Media-Mix-Modellierung und Experimente.
Von Vorteil ist Vertrautheit mit gängigen Marketing- und Analysewerkzeugen, darunter Google Ads, Meta, LinkedIn, Webanalyse, Kundendatenplattformen sowie BI- und Visualisierungswerkzeuge.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit ist vollständig remote und weltweit möglich; die Einstellung erfolgt global.
Es gibt keine Unternehmensbüros. Einmal jährlich trifft sich das gesamte Unternehmen für eine Woche in einer jeweils neuen Stadt.

Das wird angeboten

Eine weltweit nutzbare Coworking-Mitgliedschaft oder ein Coworking-Zuschuss wird angeboten.
Alle Teammitglieder erhalten eine Unternehmensbeteiligung im Rahmen eines ESOP.
Ein Technikbudget steht für die Einrichtung des Arbeitsplatzes bereit, etwa für Laptop, Monitor oder Kopfhörer.
Die Krankenversicherung wird weltweit zu 100 % für Beschäftigte und zu 80 % für deren unterhaltsabhängige Angehörige übernommen.
Ein jährliches, einwöchiges Unternehmenstreffen in einer jeweils neuen Stadt dient Austausch, Zusammenarbeit und gemeinsamen Aktivitäten.
Die asynchrone Arbeitsweise ermöglicht eine eigenständige Zeiteinteilung.
Alle Teammitglieder erhalten jährlich ein Weiterbildungsbudget, beispielsweise für Kurse, Bücher oder Konferenzen.

Veröffentlicht: 04.08.2026 · Quelle geprüft: 18.10.2026.

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