Senior Business Strategist | Go-To-Market & Scaling Expert | Driving Growth, Market Entry & Operational Expansion with Data-Driven Strategies
Aktualisiert am 11.03.2025
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 11.03.2025
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 50%
Business Model & Revenue Strategy Development
Data-Driven Decision Making & Performance Optimization
Go to Market Analysis & Competitive Intelligence
Cross-Functional Alignment & Execution
Executive Leadership & Stakeholder Management
Go-to-Market Strategy (GTM)
Revenue Growth Strategies
Pricing Optimization
Financial Modeling
Monetization Strategies
Business Operations Strategy
Strategic Partnerships Management
Data-Driven Decision Making
KPI Optimization
Risk Assessment & Mitigation
Sales & Marketing Alignment
Operational Efficiency
Competitive Intelligence

Einsatzorte

Einsatzorte

Berlin (+50km) Hamburg (+50km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

2 Jahre 4 Monate
2022-10 - 2025-01

Go-To-Market-strategie für den Gebrauchtwagenmarkt ? Wettbewerbsanalyse & Preisstrategie

Business Strategist SQL Python R ...
Business Strategist

Im Zuge der Expansion eines führenden digitalen Marktplatzes in den Gebrauchtwagenmarkt leitete ich eine datenbasierte Markteintritts- und Wettbewerbsanalyse, um Marktpotenziale zu identifizieren und eine zielgerichtete Pricing- und Go-to-Market-Strategie zu entwickeln. 


Durch den systematischen Einsatz von Competitive Intelligence wurden zentrale Marktdynamiken und Preiselastizitäten analysiert, wodurch strategische Preisempfehlungen für verschiedene Fahrzeugkategorien erarbeitet wurden. Die Erkenntnisse aus dieser Analyse führten zu einer optimierten Preisgestaltung, die sowohl die Conversion-Rate als auch die Wettbewerbsfähigkeit der Plattform stärkte. 

Gleichzeitig entwickelte ich einen datengetriebenen Performance-Report, der eine 20% Steigerung der Kundenzufriedenheit und eine 10% Reduktion der Churn-Rate nach der Implementierung neuer Preismodelle belegte.


Ein weiterer Schwerpunkt des Projekts lag in der Zusammenarbeit mit dem Marketing-Team, um datenbasierte Kampagnen für die Markterschließung zu entwickeln. Mithilfe von KI-gestützten Analysetools wurden relevante Käufersegmente identifiziert und personalisierte Werbestrategien erstellt, die zu einer 15%igen Erhöhung der Nutzerinteraktion führten. Darüber hinaus trug die Entwicklung eines automatisierten Reportings dazu bei, Pricing- und Marktperformance-Metriken kontinuierlich zu überwachen und datengetriebene Anpassungen vorzunehmen. Dieses Projekt demonstrierte die erfolgreiche Verbindung von strategischer Marktanalyse, Preisoptimierung und Marketing Intelligence, um eine nachhaltige Expansion in einen neuen Geschäftsbereich zu ermöglichen.

Tableau Databricks Google Analytics Looker Google Cloud
SQL Python R Marktanalyse Wettbewerbsanalyse Go-to-Market-Strategie
Digitaler Marktplatzbetreiber
Berlin
2 Jahre 5 Monate
2020-01 - 2022-05

Entwicklung einer datengetriebenen Produktstrategie zur Erschließung neuer Umsatzquellen

Senior Analyst, Product & Strategy SQL R Python
Senior Analyst, Product & Strategy

Zur Expansion der Monetarisierungsstrategie eines führenden digitalen Plattformunternehmens leitete ich eine strategische Analyse zur Identifikation neuer Umsatzquellen. Durch vergleichende Marktanalysen mit Partnerunternehmen und datengetriebene Wettbewerbsbenchmarks entwickelte ich eine fundierte Geschäftsstrategie, die eine 20% Verbesserung der operativen Effizienz ermöglichte. 


In enger Zusammenarbeit mit den Führungskräften erarbeitete ich ein detailliertes Produkt-Roadmap-Konzept für einen neuen Revenue-Stream, das zur Genehmigung einer $5M-Investition durch das Executive Leadership führte. Die Finanzmodellierung prognostizierte dabei eine ROI-Erwartung von 20% innerhalb des ersten Jahres nach Einführung.


Zusätzlich entwickelte ich automatisierte Reporting-Lösungen für bereichsübergreifende Stakeholder, die eine Reduzierung der Reporting-Zeit um 30% ermöglichten und die Geschwindigkeit strategischer Entscheidungsprozesse erheblich verbesserten. Diese Automatisierungen sorgten für eine höhere Transparenz der Produktleistung und verbesserten die bereichsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Produktentwicklung, Strategie und Finance. Dieses Projekt zeigte, wie eine datengetriebene Entscheidungsfindung und prozessoptimierte strategische Planung maßgeblich zur Skalierung neuer Geschäftsfelder beitragen können.
Tableau Google Analytics Databricks Hive
SQL R Python
ResearchGate
Berlin
7 Monate
2019-06 - 2019-12

Datengetriebene Produkt- und Geschäftsentwicklung

Business Development Manager Python R
Business Development Manager
Im Rahmen der Skalierung eines auf Standortanalysen spezialisierten Startups leitete ich ein Projekt zur Optimierung von datengetriebenen Entscheidungsprozessen für Geschäftskunden. Ich koordinierte ein interdisziplinäres Team aus Data Scientists und Engineers, um kundenorientierte Analyseberichte zu entwickeln, die präzise Standort- und Zielgruppen-Insights lieferten. Diese Reports ermöglichten es Kunden, fundierte Standortentscheidungen zu treffen, was zu einer 15%igen Umsatzsteigerung führte. Darüber hinaus baute ich ein datengetriebenes Kundenmanagement- und Akquiseprogramm auf, das die Anzahl abgeschlossener Projekte um 20% steigerte und die langfristige Kundenbindung stärkte.

Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der produktstrategischen Zusammenarbeit mit dem CEO, um Datenanalyse-gestützte Produkt-Roadmaps zu entwickeln. Durch die enge Verzahnung von Business Intelligence und Produktstrategie konnte die Produktadoption um 30% gesteigert werden, was direkt zur Skalierung des Unternehmens beitrug. Dieses Projekt zeigte, wie eine datenbasierte Produkt- und Geschäftsstrategie in einem technologiegetriebenen Umfeld direkte Umsatz- und Wachstumsimpulse setzen kann.
Tableau Google Cloud
Python R
Locarta gmbH
Berlin
6 Monate
2018-10 - 2019-03

Modelle zur Kundenanalyse und Churn-Reduktion

Data Science Consultant SQL Python R
Data Science Consultant
Für Kunden aus der Energie- und Finanzbranche entwickelte ich prädiktive Analysemodelle, um Nutzerverhalten besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung abzuleiten. Ich konzipierte und implementierte Forecasting-Modelle, um Nachfrageprognosen zu optimieren, und setzte Clustering-Algorithmen ein, um Kundenprofile zu segmentieren. Diese datengetriebenen Analysen halfen Unternehmen, personalisierte Angebote zu entwickeln und strategische Entscheidungen zur Optimierung ihrer Dienstleistungen zu treffen.

Ein besonderer Fokus lag auf der Identifikation von Pain Points und der Reduktion der Kundenabwanderung (Churn). Durch eine detaillierte Analyse von Verhaltensmustern und Kundeninteraktionen entwickelte ich maßgeschneiderte Lösungen, die gezielt auf kritische Abwanderungsrisiken eingingen. Diese Maßnahmen führten zu einer 14% Senkung der Churn-Rate, wodurch langfristige Kundenbeziehungen gestärkt und die Umsatzstabilität verbessert wurden. Dieses Projekt unterstrich den Mehrwert datengetriebener Entscheidungsprozesse und demonstrierte, wie Machine Learning und statistische Modellierung zur Geschäftsoptimierung beitragen können.
Tableau KNIME SAP
SQL Python R
Private Investment Bank
Zürich

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

10 Monate
2017-09 - 2018-06

Volkswirtschaftslehre Master

MSc Specialized Economic Analysis, Barcelona
MSc Specialized Economic Analysis
Barcelona
M.Sc. in Spezialisierter Wirtschaftsanalyse mit Schwerpunkt auf Politikgestaltung und Wirkungsmessung in staatlichen und privaten Organisationen
2 Jahre 10 Monate
2013-09 - 2016-06

Psychologie Studium

BSc Psychologie, University of Sheffield
BSc Psychologie
University of Sheffield

Branchen

Branchen

Technologie & Digitale Plattformen, Strategieberatung & Business Intelligence, Data Science & Künstliche Intelligenz

Einsatzorte

Einsatzorte

Berlin (+50km) Hamburg (+50km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

2 Jahre 4 Monate
2022-10 - 2025-01

Go-To-Market-strategie für den Gebrauchtwagenmarkt ? Wettbewerbsanalyse & Preisstrategie

Business Strategist SQL Python R ...
Business Strategist

Im Zuge der Expansion eines führenden digitalen Marktplatzes in den Gebrauchtwagenmarkt leitete ich eine datenbasierte Markteintritts- und Wettbewerbsanalyse, um Marktpotenziale zu identifizieren und eine zielgerichtete Pricing- und Go-to-Market-Strategie zu entwickeln. 


Durch den systematischen Einsatz von Competitive Intelligence wurden zentrale Marktdynamiken und Preiselastizitäten analysiert, wodurch strategische Preisempfehlungen für verschiedene Fahrzeugkategorien erarbeitet wurden. Die Erkenntnisse aus dieser Analyse führten zu einer optimierten Preisgestaltung, die sowohl die Conversion-Rate als auch die Wettbewerbsfähigkeit der Plattform stärkte. 

Gleichzeitig entwickelte ich einen datengetriebenen Performance-Report, der eine 20% Steigerung der Kundenzufriedenheit und eine 10% Reduktion der Churn-Rate nach der Implementierung neuer Preismodelle belegte.


Ein weiterer Schwerpunkt des Projekts lag in der Zusammenarbeit mit dem Marketing-Team, um datenbasierte Kampagnen für die Markterschließung zu entwickeln. Mithilfe von KI-gestützten Analysetools wurden relevante Käufersegmente identifiziert und personalisierte Werbestrategien erstellt, die zu einer 15%igen Erhöhung der Nutzerinteraktion führten. Darüber hinaus trug die Entwicklung eines automatisierten Reportings dazu bei, Pricing- und Marktperformance-Metriken kontinuierlich zu überwachen und datengetriebene Anpassungen vorzunehmen. Dieses Projekt demonstrierte die erfolgreiche Verbindung von strategischer Marktanalyse, Preisoptimierung und Marketing Intelligence, um eine nachhaltige Expansion in einen neuen Geschäftsbereich zu ermöglichen.

Tableau Databricks Google Analytics Looker Google Cloud
SQL Python R Marktanalyse Wettbewerbsanalyse Go-to-Market-Strategie
Digitaler Marktplatzbetreiber
Berlin
2 Jahre 5 Monate
2020-01 - 2022-05

Entwicklung einer datengetriebenen Produktstrategie zur Erschließung neuer Umsatzquellen

Senior Analyst, Product & Strategy SQL R Python
Senior Analyst, Product & Strategy

Zur Expansion der Monetarisierungsstrategie eines führenden digitalen Plattformunternehmens leitete ich eine strategische Analyse zur Identifikation neuer Umsatzquellen. Durch vergleichende Marktanalysen mit Partnerunternehmen und datengetriebene Wettbewerbsbenchmarks entwickelte ich eine fundierte Geschäftsstrategie, die eine 20% Verbesserung der operativen Effizienz ermöglichte. 


In enger Zusammenarbeit mit den Führungskräften erarbeitete ich ein detailliertes Produkt-Roadmap-Konzept für einen neuen Revenue-Stream, das zur Genehmigung einer $5M-Investition durch das Executive Leadership führte. Die Finanzmodellierung prognostizierte dabei eine ROI-Erwartung von 20% innerhalb des ersten Jahres nach Einführung.


Zusätzlich entwickelte ich automatisierte Reporting-Lösungen für bereichsübergreifende Stakeholder, die eine Reduzierung der Reporting-Zeit um 30% ermöglichten und die Geschwindigkeit strategischer Entscheidungsprozesse erheblich verbesserten. Diese Automatisierungen sorgten für eine höhere Transparenz der Produktleistung und verbesserten die bereichsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Produktentwicklung, Strategie und Finance. Dieses Projekt zeigte, wie eine datengetriebene Entscheidungsfindung und prozessoptimierte strategische Planung maßgeblich zur Skalierung neuer Geschäftsfelder beitragen können.
Tableau Google Analytics Databricks Hive
SQL R Python
ResearchGate
Berlin
7 Monate
2019-06 - 2019-12

Datengetriebene Produkt- und Geschäftsentwicklung

Business Development Manager Python R
Business Development Manager
Im Rahmen der Skalierung eines auf Standortanalysen spezialisierten Startups leitete ich ein Projekt zur Optimierung von datengetriebenen Entscheidungsprozessen für Geschäftskunden. Ich koordinierte ein interdisziplinäres Team aus Data Scientists und Engineers, um kundenorientierte Analyseberichte zu entwickeln, die präzise Standort- und Zielgruppen-Insights lieferten. Diese Reports ermöglichten es Kunden, fundierte Standortentscheidungen zu treffen, was zu einer 15%igen Umsatzsteigerung führte. Darüber hinaus baute ich ein datengetriebenes Kundenmanagement- und Akquiseprogramm auf, das die Anzahl abgeschlossener Projekte um 20% steigerte und die langfristige Kundenbindung stärkte.

Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der produktstrategischen Zusammenarbeit mit dem CEO, um Datenanalyse-gestützte Produkt-Roadmaps zu entwickeln. Durch die enge Verzahnung von Business Intelligence und Produktstrategie konnte die Produktadoption um 30% gesteigert werden, was direkt zur Skalierung des Unternehmens beitrug. Dieses Projekt zeigte, wie eine datenbasierte Produkt- und Geschäftsstrategie in einem technologiegetriebenen Umfeld direkte Umsatz- und Wachstumsimpulse setzen kann.
Tableau Google Cloud
Python R
Locarta gmbH
Berlin
6 Monate
2018-10 - 2019-03

Modelle zur Kundenanalyse und Churn-Reduktion

Data Science Consultant SQL Python R
Data Science Consultant
Für Kunden aus der Energie- und Finanzbranche entwickelte ich prädiktive Analysemodelle, um Nutzerverhalten besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung abzuleiten. Ich konzipierte und implementierte Forecasting-Modelle, um Nachfrageprognosen zu optimieren, und setzte Clustering-Algorithmen ein, um Kundenprofile zu segmentieren. Diese datengetriebenen Analysen halfen Unternehmen, personalisierte Angebote zu entwickeln und strategische Entscheidungen zur Optimierung ihrer Dienstleistungen zu treffen.

Ein besonderer Fokus lag auf der Identifikation von Pain Points und der Reduktion der Kundenabwanderung (Churn). Durch eine detaillierte Analyse von Verhaltensmustern und Kundeninteraktionen entwickelte ich maßgeschneiderte Lösungen, die gezielt auf kritische Abwanderungsrisiken eingingen. Diese Maßnahmen führten zu einer 14% Senkung der Churn-Rate, wodurch langfristige Kundenbeziehungen gestärkt und die Umsatzstabilität verbessert wurden. Dieses Projekt unterstrich den Mehrwert datengetriebener Entscheidungsprozesse und demonstrierte, wie Machine Learning und statistische Modellierung zur Geschäftsoptimierung beitragen können.
Tableau KNIME SAP
SQL Python R
Private Investment Bank
Zürich

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

10 Monate
2017-09 - 2018-06

Volkswirtschaftslehre Master

MSc Specialized Economic Analysis, Barcelona
MSc Specialized Economic Analysis
Barcelona
M.Sc. in Spezialisierter Wirtschaftsanalyse mit Schwerpunkt auf Politikgestaltung und Wirkungsmessung in staatlichen und privaten Organisationen
2 Jahre 10 Monate
2013-09 - 2016-06

Psychologie Studium

BSc Psychologie, University of Sheffield
BSc Psychologie
University of Sheffield

Branchen

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Technologie & Digitale Plattformen, Strategieberatung & Business Intelligence, Data Science & Künstliche Intelligenz

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