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Marketing Engineering für komplexe Datenstacks

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

Von GA4, Server-side GTM und Consent Mode bis BigQuery, BI und Aktivierung: Wir prüfen, stabilisieren und automatisieren Marketing-Datenstacks. DSGVO-orientiert und nachvollziehbar dokumentiert.

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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.

Sechs 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 Reliability & Governance

    Automatisches Monitoring, Qualitäts-Checks und Zugriffsberechtigungen. Daten, auf die Verlass ist. Die Grundvoraussetzung für jedes KI-Projekt: Algorithmen brauchen fehlerfreie Trainingsdaten.

    • Custom Python Monitoring
    • dbt Tests
    • Great Expectations
    • +1 Tool

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

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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

Logos und Kundennamen folgen, sobald die Freigaben durch sind.

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
Naming Ein Kauf heißt überall „Kauf".

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

Validation Falsche Daten kommen gar nicht erst rein.

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

Ownership Jede Zahl hat einen Verantwortlichen.

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

Governance Änderungen brechen nichts heimlich.

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

Quality Checks Wir sehen Probleme zuerst.

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

412 / 416 Checks grün 4 Warnungen automatisch erkannt letzter 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.

Noch unentschlossen?

Erst selbst prüfen?

Vier kostenlose Tools prüfen Ihr Setup in wenigen Minuten: Analytics Health Check, Cookie-Scan, EU AI Act Readiness und mehr. Kein Login nötig.

Kostenlose Tools öffnen

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-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-fehler Firefox · 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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  • Roadmap-Vorschlag