Bevor ich an einer Lösung arbeite,
versuche ich zuerst zu verstehen,
welche Entscheidung wir eigentlich treffen müssen.
Auf dieser Seite findest du einige Beispiele aus meiner Arbeit an digitalen Angeboten, Customer Journeys und dem praktischen Einsatz von KI und Automatisierung. Sie zeigen weniger, was ich schon gemacht habe – und mehr, wie ich an Fragen herangehe.
Ausgewählte Beispiele
Drei Situationen, in denen die erste Antwort nicht genügte.
Die Beispiele stammen aus meiner Arbeit für ein grosses Schweizer Medienhaus. Jedes Beispiel beginnt mit dem Kontext, in dem die Frage gestellt wurde – und zeigt danach, wie ich vorgegangen bin.
01 — Neues Themenangebot
Kontext. Ein Medienunternehmen überlegte, ein neues redaktionelles Angebot rund um das Thema Bildung aufzubauen – zusätzlich zur Tageszeitung, mit eigenen Inhalten und einem eigenen Zugang für Abonnentinnen und Abonnenten. Intern war die Ausgangslage weit gefasst:
«Wir müssen etwas mit Bildung machen.»
Alle fanden das Thema wichtig. Was «Bildung» in diesem Zusammenhang konkret heissen sollte – für welche Zielgruppe, in welcher Form und mit welchem Nutzen – war noch offen.
Bevor ich über Formate oder Artikel nachgedacht habe, wollte ich deshalb folgende Fragen klären:
Für wen wäre ein solches Angebot überhaupt gedacht?
Welche Themen und Bedürfnisse haben diese Menschen?
Wo erreichen wir sie – und in welchem Moment?
Was sollte frei zugänglich sein?
Und wofür wären Leserinnen und Leser bereit zu bezahlen?
Aus Zielgruppen, Bedürfnissen, Themen, Kanälen und möglichen Erlösmodellen entstand ein Konzept, das die weiteren Entscheidungen fundierter machte.
Eine tragfähige Lösung entstand erst, nachdem klar war, für wen das Angebot gedacht war und welches Problem es lösen sollte.
02 — Vom Gratis- zum Bezahlangebot
Kontext. Bei einem digitalen Medienangebot hatten sich viele Menschen kostenlos registriert, um einzelne Artikel zu lesen – ohne später ein bezahltes Abo abzuschliessen. Die Frage im Team war:
«Warum wird aus einer kostenlosen Anmeldung kein Abo?»
Eine naheliegende Antwort wäre gewesen:
Mehr Rabatt.
Mich interessierte zuerst etwas anderes. Nicht der Preis, sondern das Verhalten dieser Menschen – und die Frage, warum eine Anmeldung nicht automatisch heisst, dass jemand bereit für ein Abonnement ist:
Aus welchem Anlass hatte sich jemand ursprünglich angemeldet?
Welche Inhalte hat die Person danach tatsächlich genutzt?
Wie oft kam sie zurück – und über welche Kanäle?
Woran erkennt man Interesse an einem bezahlten Angebot?
Und wie unterschiedlich verhalten sich diese Menschen wirklich?
Auf dieser Grundlage entstand eine Ansprache, die stärker davon ausging, wo eine Person gerade steht – und was ihr an dieser Stelle wirklich helfen würde.
Rückblickend würde ich heute früher vereinfachen und schneller prüfen, welche Unterschiede in der Praxis tatsächlich relevant sind.
03 — Flash Sale
Kontext. Um kurzfristig mehr Abonnements zu gewinnen, sollte eine zeitlich begrenzte Rabattaktion – ein Flash Sale – umgesetzt werden. Der Vorschlag im Team lautete:
«Wir sollten einen Flash Sale machen.»
Bevor wir Zeitpunkt, Dauer und Kommunikation festgelegt haben, wollte ich eine sehr einfache Frage beantworten:
An welchen Wochentagen schliessen unsere Kundinnen und Kunden normalerweise ein Abo ab?
Nicht Montag.
Donnerstag.
Die Auswertung zeigte, dass Abschlüsse besonders häufig an einem Donnerstag stattfanden. Auf dieser Grundlage wurden Timing und Kommunikation der Aktion angepasst.
Die wichtigste Erkenntnis war nicht der Donnerstag, sondern dass wir zuerst eine naheliegende Annahme überprüft hatten.
Verantwortung und Projekte
Weitere Einblicke aus meiner Arbeit.
Die drei Beispiele zeigen einzelne Situationen. Daneben habe ich über mehrere Jahre digitale Angebote, Customer Journeys und Wachstumsinitiativen entlang des gesamten Customer Lifecycle entwickelt und gesteuert.
Digital Sales & Customer Lifecycle
Strategische, fachliche und disziplinarische Führung eines crossfunktionalen Teams für Akquisition, Conversion, Engagement und Retention. Meine Verantwortung umfasste Priorisierung, KPI-, Budget- und Forecast-Steuerung sowie die Zusammenarbeit mit Product, Marketing, Redaktion, Analytics und Technologie.
App-Onboarding & CRM Journey
Eine geplante Customer Journey war auf Registrierungsdaten angewiesen, die nach dem Go-live nicht vollständig verfügbar waren. Ich präzisierte die fachlichen Anforderungen und arbeitete mit Product und IT an einer Lösung, damit die Journey umgesetzt werden konnte.
Piano-Rollout, Business Testing & Troubleshooting
Begleitung des Piano-Rollouts aus Business-Sicht: fachliches Testing, Fehleranalyse und Troubleshooting gemeinsam mit dem Product Owner. Meine Verantwortung lag in der Anforderungs- und Prozesslogik, nicht in der technischen Implementierung.
Praxisprojekt: Analytics-Audit & Reporting
Für einen wiederkehrenden Analytics-Audit entwickelte ich einen KI-unterstützten Workflow, der Prüflogik, Bewertung und Report-Erstellung verbindet. Ziel war, manuelle Schritte zu reduzieren und die fachliche Einordnung nachvollziehbarer zu machen.
Woran ich aktuell arbeite
Ein persönliches Experiment abseits vom Kundenprojekt.
Neben meiner beruflichen Arbeit baue ich immer wieder kleine Prototypen, um neue Werkzeuge in einer konkreten Anwendung auszuprobieren. Aktuell beschäftigt mich eine sehr persönliche Frage:
«Kann KI mir helfen, aus vielen Stellenanzeigen jene zu erkennen, die wirklich zu mir passen?»
Statt zuerst nach dem «besten» Tool zu suchen, habe ich mit einer anderen Frage begonnen: Welche Informationen bräuchte ein System überhaupt über mich – und über eine Stelle – um die Passung einigermassen sinnvoll einzuschätzen?
Daraus entsteht Schritt für Schritt ein persönlicher Job-Matching-Agent. Kein Produkt, keine Plattform, sondern ein praktischer Versuch, ein alltägliches Problem mit den heutigen Möglichkeiten besser zu lösen – und dabei zu verstehen, wo diese Werkzeuge stark sind und wo nicht.
Wie ich Entscheidungen vorbereite
Was diese Beispiele gemeinsam haben.
Ich hinterfrage Annahmen, bevor ich sie zur Grundlage einer Lösung mache.
Ich suche nach Informationen, die für eine gute Entscheidung noch fehlen.
Ich beziehe unterschiedliche fachliche Perspektiven ein – Nutzung, Geschäftsmodell, Daten, Prozesse, Umsetzbarkeit –, bevor Empfehlungen entstehen.
Erst danach leite ich mögliche Lösungswege ab und diskutiere sie mit den Beteiligten.
Das Ziel ist nicht, Ideen zu bremsen. Sondern die Zeit dort zu investieren, wo sie die Qualität einer Entscheidung wirklich verbessert.
Über mich
Meine Perspektive ist an
sehr unterschiedlichen Themen
gewachsen.
Ich habe in verschiedenen Rollen im Medien- und Versicherungsumfeld gearbeitet – an digitalen Angeboten, Customer Journeys, CRM-Prozessen und der Frage, wie redaktionelle, kommerzielle und technische Perspektiven zusammenpassen.
Über viele Jahre habe ich an den Schnittstellen von Produkt, Redaktion, Marketing, CRM und Technologie gearbeitet, Entscheidungen mit unterschiedlichen Fachbereichen vorbereitet und Verantwortung für komplexe, bereichsübergreifende Projekte übernommen. Ein wesentlicher Teil meiner Arbeit lag in der Entwicklung digitaler Themenangebote und Content-Produkte – also in der Frage, wie Inhalte, Zielgruppen, Customer Journeys und Geschäftsmodelle zusammenspielen. In dieser Zeit habe ich auch ein crossfunktionales Team von drei bis vier Mitarbeitenden strategisch, fachlich und disziplinarisch geführt.
Was ich daraus mitgenommen habe: Die wirklich spannenden Fragen liegen selten in einer einzelnen Disziplin. Sie entstehen an den Übergängen – zwischen Nutzerinnen und Angebot, zwischen Daten und Entscheidung, zwischen einer neuen Technologie und der Frage, was sie im Alltag wirklich verändert.
Heute liegt mein Fokus darauf, solche Übergänge sichtbar zu machen und dafür zu sorgen, dass in Projekten die richtigen Fragen gestellt werden, bevor Zeit in die falsche Lösung fliesst.
Zertifizierungen
PMP® · PSM I · PSPO I · CS50P
Aktuelle Weiterbildung
CAS Digital Product Management with AI, HWZ Zürich
Lehrgang abgeschlossen, Zertifikat folgt im September 2026
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