Senior Consultant Digital Analytics (m/w/d)

1 Senior Consultant Digital Analytics (m/w/d) Deine Aufgaben:
* Messkonzepte verantworten: Von der KPI-Definition bis zur technischen Spezifikation. Was wird gemessen, warum, mit welcher Definition - und welche Entscheidung soll damit getroffen werden. Ohne diese Frage kein Tag.
* Tracking bauen: Du setzt Tracking-Setups in GTM auf, inklusive server-side Container, sauber aufgesetzt auf Consent Mode v2 und die Realität aus ITP-Caps, Consent-Verlusten und Adblockern. Cloud-Infrastruktur, DNS und Pipelines kommen von MarTech und Data & BI - die Messlogik ist deine.
* Datenqualität durchsetzen: Du validierst, debuggst und dokumentierst. Du erkennst ein Setup, das plausible, aber falsche Zahlen liefert - und du sagst es, auch wenn das Dashboard seit zwei Jahren im Management-Meeting hängt.
* Von Rohdaten zur Aussage: GA4, BigQuery, SQL, Matomo.Otterly.AI. Du arbeitest jenseits der GA4-Oberfläche und lieferst drei belastbare Aussagen statt dreißig Charts - inklusive der Unsicherheit, die du benennst.
* Reportinglogik definieren: Du legst Metriken, Granularität und Reportingrhythmus fest und spezifizierst die Dashboards. Den Build machst du gemeinsam mit Data & BI (Power BI, Looker Studio).
* Lead-Qualität statt Lead-Menge: Rückkopplung ins CRM (Salesforce, HubSpot), Offline-Conversion-Import, Verknüpfung von Marketing-Daten mit dem, was im Vertrieb tatsächlich passiert. Das ist der Punkt, an dem B2B-Analytics anfängt, relevant zu werden.
* Datenschutzkonform messen: Du verantwortest die technische Umsetzung - CMP-Setups (Usercentrics, Cookiebot, OneTrust), Consent-Signale, Datenminimierung - in Abstimmung mit Rechtsabteilung bzw. Datenschutzbeauftragten des Kunden, nicht als Rechtsberatung.
* Verantwortung im Retainer: Du betreust mehrere Kundenaccounts parallel, arbeitest in vereinbarten Stundenbudgets und flaggst Scope-Themen früh statt spät.
* Beratung, die verständlich bleibt: Du erklärst server-side Tagging einer Geschäftsführung so, dass sie die Investition versteht - und einem Vertriebsleiter deine Analyse so, dass er danach anders handelt.
* AI-native im eigenen Handwerk: Du nutzt LLMs für Analyse, Abfragen und Dokumentation - und weißt, wo AI-Output eine fachliche Prüfung braucht. Bei Analysearbeit ist das ein echter Hebel, kein Nice-to-have.
* Wissen weitergeben: Du coachst Kolleg:innen, arbeitest eng mit Search, Performance, MarTech und Data & BI zusammen und dokumentierst so, dass ein Setup eine Übergabe übersteht.

Damit kannst Du punkten:
* Erfahrung mit Substanz: Mindestens 4 Jahre in Web Analytics und Tracking mit eigener Verantwortung für Setups, die im Betrieb stehen. Du hast schon einmal ein fremdes Setup übernommen und saniert.
* GTM in der Tiefe: Client- und server-side. Du weißt, warum HTTP-only-Cookies über einen Same-Site-Subdomain-Endpoint der eigentliche Punkt beim Server-Side-Tagging sind - und nicht die Server selbst.
* Consent-Praxis, nicht Consent-Theorie: Consent Mode v2, CMP-Integration, Modellierung und ihre Grenzen. Du kennst die üblichen Fehlkonfigurationen und findest sie in einem fremden Container.
* GA4 und darüber hinaus: GA4 sicher, BigQuery-Export und SQL selbstverständlich. Du weißt, wo die GA4-Oberfläche aufhört, verlässlich zu sein.
* Betriebswirtschaftliche Herleitung: Du kannst eine Kennzahl definieren, bevor du sie messen kannst - und erklären, welche Entscheidung sie stützen soll. Wer nur auf Tool-Ebene spricht, ist hier falsch.
* B2B-Datenrealität: Lange Cycles, kleine Fallzahlen, Lead-Qualität statt Volumen, CRM als Wahrheitsquelle. Projekterfahrung in Manufacturing, Industrial Goods, Maschinenbau oder Wholesale ist ein Plus.
* Hands-on-Mentalität: Excel beherrschst du im Schlaf. Bei Unklarheiten holst du dir gezielt den nötigen Input aus dem Team und arbeitest anschließend eigenständig und zuverlässig weiter.
* Kommunikationsstark in Deutsch und sicher in Englisch.
* Nice to have: Erfahrung mit SEO-Reporting, Marketing-Mix-Modellierung oder dbt. Das Mindeste...