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Marketing Engineering für komplexe Datenstacks

Wir bauen die Daten- und Tracking-Architektur, auf der Ihr Marketing zuverlässig läuft

Wenn GA4, Ads und CRM drei verschiedene Umsätze zeigen, ist nicht Ihr Marketing das Problem, sondern die Architektur darunter.

Ergebnis in Sekunden · Kein Login nötig

Oder direkt loslegen: Audit Sprint anfragen

10 Arbeitstage · Fixpreis ab 2.400 €

Was Sie erwarten können

  • Ihr Stack ist der Startpunkt
  • GA4, GTM, BigQuery & BI inklusive
  • Consent & DSGVO mitgedacht
  • Read-only Start möglich
  • Prioritäten statt Tool-Dogma

Leistungen

Unsere Expertise.

Fünf Services. Klare Scopes. Konkrete Deliverables. Keine pauschalen „wir schauen mal"-Projekte.

  • Datascale-geführt

    Measurement & Privacy Engineering

    Sauberes Tracking, adblocker-resistent, DSGVO-konform, und mit Datenqualität, auf die GA4, Ads und Meta sich verlassen können.

    • GA4
    • GTM (Web & Server-Side)
    • Piwik PRO
    • +2 Tools
  • ✓ End-to-End-Umsetzung

    Data Platform & Governance

    Marketing Data Lakehouse in BigQuery/Snowflake, plus die Governance und Tests, die verhindern, dass die Zahlen wieder auseinanderlaufen.

    • BigQuery
    • Snowflake
    • dbt
    • +2 Tools
  • ✓ End-to-End-Umsetzung

    AI Strategy & Data Readiness

    Von EU AI Act bis Custom LLMs: die Daten-Infrastruktur für die KI-Ära.

    • Vertex AI
    • Python/R
    • BigQuery ML
    • +1 Tool

Full-Cycle-Services liefern wir gemeinsam mit unserem Engineering-Partner Saloid ↗

Scopes vergleichen

Kostenlose Tools

Erst selbst prüfen.

Vier Diagnostik-Tools, kein Login, kein Sales-Call. In wenigen Minuten wissen Sie, wo Ihr Setup steht.

Alle Tools ansehen

Track Record

Was wir sagen. Wie wir es beweisen.

Vier aktuelle Engagements aus Enterprise-Setups. Bis zur Kundenfreigabe anonymisiert. Die Metriken sind real und im Erstgespräch belegbar. In jedem Fall messbare Architektur-Upgrades, die akkurates Reporting und ein sauberes AI-Fundament tragen.

  • Elektronik · DACH

    30 % → 5 %

    Direct Traffic nach Umsatz korrigiert

    Problem
    Fast 30 % aller Sitzungen landeten als Direct Traffic. Die Attribution für Ads und SEO war damit faktisch blind.
    Was wir gemacht haben
    Server-Side Tracking via stape.io eingeführt, gclid-Restore aufgesetzt und das GTM-Setup bereinigt.
    Ergebnis
    Direct-Anteil von ~30 % auf 5 % gesenkt; Paid- und Organic-Channels wieder sauber zugeordnet.
    • stape.io
    • GA4
    • gclid Restore
    • GTM Server-Side

  • MedTech · Global

    120+ Websites

    Data Collection global standardisiert

    Problem
    Über 120 Websites in 3 Regionen, kein einheitlicher DataLayer. Jedes Reporting begann mit Reverse Engineering.
    Was wir gemacht haben
    Gemeinsamen DataLayer-Standard plus GA4-360-Architektur ausgerollt; Self-Service-Dashboards für die Markenteams gebaut.
    Ergebnis
    Konsistente Definitionen aller Kernmetriken über APAC, EMEA und AMER hinweg; Markenteams arbeiten autonom auf den Dashboards.
    • GA4 360
    • BigQuery
    • DataLayer
    • Data Studio

  • Hospitality

    +20 % messbare Conversions

    Mehr erfasste Signale für Paid Media

    Problem
    Browser-seitig gemessene Conversions wurden zunehmend von Tracking-Schutz und Cookie-Restriktionen kassiert.
    Was wir gemacht haben
    Meta CAPI, TikTok Events API und Google Ads über stape.io auf Server-Side Tracking umgestellt. End-to-End, inklusive Match-Quality-Monitoring.
    Ergebnis
    +20 % verlässlich gemessene Conversions; Bidding-Algorithmen auf Paid bekamen wieder vollständige Signale.
    • Meta CAPI
    • TikTok Events API
    • Google Ads
    • stape.io

  • Retail · Händlernetzwerk

    Excel → automatisiert

    Manuelles Reporting komplett abgelöst

    Problem
    Wöchentliches Multi-Source-Reporting per Excel-Export. Fehleranfällig, nicht versionierbar, kostete einen Tag pro Woche.
    Was wir gemacht haben
    Funnel.io als zentrale Ingest-Schicht eingeführt; alle Datenquellen modelliert; Dashboards direkt aus BigQuery generiert.
    Ergebnis
    Reporting läuft ohne manuelle Schritte; freigesetzte Kapazität fließt in Analyse statt Datensammlung.
    • Funnel.io
    • BigQuery
    • Data Studio

Wer verkauft, baut auch.

Kein Account-Manager als Firewall, keine Junioren, die als Senioren verkauft werden. Die Person, die Ihr Setup plant, baut es auch.

  • 3 Senior-Spezialisten
  • Gräfelfing b. München
  • seit 2019
  • GmbH seit 2024
funnel.iostape.io
Mehr über uns

Wir arbeiten Data-Contract-first

Das Data Contract Model.

Ein Data Contract funktioniert wie ein echter Vertrag: Er legt fest, welche Daten reinkommen, welche rausgehen, und wer haftet, wenn etwas nicht stimmt. So stapeln wir nicht Tools übereinander, sondern garantieren, dass Ihre Zahlen Entscheidungen tragen.

INPUT
Website Events
page_view, click, purchase
Consent Signals
TCF v2.2, Consent Mode v2
Campaign Data
Ads, Meta, LinkedIn, TikTok
CRM Data
HubSpot, Salesforce, Pipedrive
CONTRACT LAYER
schema.checkout_purchase
v2.4.1 · owner: growth-eng
NamingEin Kauf heißt überall „Kauf".

Gleiche Event-Namen über Web, App und Server. Keine drei Wahrheiten in drei Tools.

ValidationFalsche Daten kommen gar nicht erst rein.

Events, die nicht zum Vertrag passen, werden blockiert, bevor sie das Reporting verfälschen.

OwnershipJede Zahl hat einen Verantwortlichen.

Änderungen sind dokumentiert und nachvollziehbar, nicht per Zuruf im Chat.

GovernanceÄnderungen brechen nichts heimlich.

Sie erfahren von Tracking-Änderungen vorher, nicht erst, wenn im Dashboard der Umsatz fehlt.

Quality ChecksWir sehen Probleme zuerst.

Sinkt das Event-Volumen oder kippt die Conversion-Rate, schlägt das System automatisch Alarm.

412 / 416 Checks grün4 Warnungen automatisch erkanntletzter Build · vor 38s
OUTPUT
Dashboards
Looker · Metabase · Tableau
Zahlen, denen Sie im Meeting vertrauen.
Audiences
Ads, CRM, Lifecycle
Zielgruppen, die stimmen.
Automations
Trigger, Alerts, Workflows
Weniger Handarbeit, weniger Fehler.
Business Decisions
Forecast · Budget · Roadmap
Entscheidungen auf solider Basis.

So läuft der Audit Sprint

Vom Erstgespräch zur Roadmap in 10 Arbeitstagen.

Fester Ablauf, fester Preis. Kein offener Stundenzettel.

  1. 01

    Intro & Zugang

    30-Minuten-Intro, dann Read-only-Zugang zu GA4, GTM und Consent-Tool. Keine produktiven Credentials nötig.

  2. 02

    10 Arbeitstage Audit

    Wir prüfen fünf Ebenen Ihres Setups:

    • tracking_coverage
    • consent_compliance
    • data_quality
    • reporting_truth
    • stack_reliability
  3. 03

    Findings & Roadmap

    Report, priorisierter Handlungsplan und ein 90-Minuten-Walkthrough. Danach entscheiden Sie.

ab 2.400 € netto10 ArbeitstageFestpreis je nach Scope

  • Q01Preis · Dauer
    Was kostet ein Audit Sprint und wie lange dauert er?

    Der Audit Sprint kostet ab 2.400 € netto, Festpreis je nach Scope (Audit Sprint / Audit Sprint Plus), und dauert 10 Arbeitstage. Komplexere Setups mit mehreren Brands oder App, Web und Shop brauchen drei Wochen. Das klären wir im Kickoff.

  • Q02DSGVO
    Arbeiten Sie DSGVO-konform, und wo liegen die Daten?

    Ja. Diese Website trackt cookiefrei mit Plausible Community Edition auf einem eigenen Server in der EU, das Dashboard ist unter /open/ öffentlich einsehbar. Für Kundenprojekte gilt EU-first: EU-Server, EU-Tools, EU-Verträge. US-Tools setzen wir nur mit DPA und SCCs ein, wenn die Business-Frage es zwingend erfordert.

  • Q03Zugriffe
    Brauchen Sie Zugriff auf unsere Systeme?

    Read-only reicht für den Audit. Keine Admin-Rechte, keine produktiven Credentials:

    • GA4 Property. Analyst-Rolle
    • GTM Container. Read
    • Consent Tool. Read
    • Google Ads (Analyst) und BigQuery, falls Export aktiv
  • Q04Passung
    Für wen ist Datascale nicht der richtige Partner?

    Bei 200-Stunden-Discovery-Prozessen, wenn ein Markenname für die Vorstandsfolie nötig ist, bei Campaign Execution (Creative, Media, Ads-Ops) oder einem einzelnen 8-Stunden-Ticket. Dafür gibt es bessere Anbieter, und wir nennen sie Ihnen.

  • Q05Team · Agentur
    Ersetzen Sie unsere Agentur oder unser internes Team?

    Nein. Für die Paid-Seite sind wir die Datengrundlage, auf der Ihre Agentur aufsetzt, nicht der Konkurrent. Und wenn Ihr internes Team steht und das Volumen reicht, ist intern fast immer besser, wir bauen das Fundament davor und übergeben es.

Public Stack · Live

Unser eigener Stack läuft öffentlich.

Unser eigener Website-Stack ist bewusst schlank: Plausible Community Edition, selbst gehostet in der EU, mit öffentlichem Dashboard unter /open. Das ist ein Transparenzbeispiel für cookiefreie, nachvollziehbare Analytics, nicht unser Standardrezept für jeden Kunden. Für Kundensetups bauen wir pragmatisch nach Use Case: GA4, Server-side GTM, Consent Mode, BigQuery, Ads, Meta CAPI, BI oder Plausible.

Live & öffentlich seit Juni 2026
Live-Dashboard
$plausible.tail --site=datascale.de --limit=5
  1. 14:32:07/Chrome · DE
  2. 14:31:58/leistungen/Safari · AT
  3. 14:31:41/blog/ga4-audit-fehlerFirefox · CH
  4. 14:30:22/open/Chrome · DE
  5. 14:29:15/ressourcen/measurement-health-check/Chrome · DE
Beispielaufzeichnung, das vollständige Live-Dashboard öffentlich unter /open/.

Architektur-Audit

Identifizieren Sie blinde Flecken in Ihrer Datenarchitektur.

Wir prüfen Tracking, Consent, Datenqualität und Reporting. Am Ende wissen Sie belastbar, welche Entscheidungen Ihre vorhandenen Daten tragen können.

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  • 90-Min Deep Dive
  • Konkrete Findings
  • Roadmap-Vorschlag