Von verstreuten Daten zu Traffic-Nuggets
Klara Obermair (Utopia) will das Potenzial der eigenen Daten gezielter nutzen. Im Strategie Sparring entstanden zwei datengetriebene Stränge, einer davon gemeinsam mit Fellow Dominik Meissner. Die zentrale Frage: Wie lassen sich die wertvollen Daten herausfiltern, die strategische Orientierung und messbaren Mehrwert liefern?
Das Ergebnis
Utopia ist Deutschlands einflussreichste Medienmarke für Nachhaltigkeit
Im Strategie Sparring des Media Lab Bayern entwickelte Project Lead Klara Obermair gemeinsam mit Fellow Dominik Meissner ein Data Warehouse inklusive Dashboard, das der Redaktion datenbasierte, alltagsnahe und persönlich anpassbare Handlungsempfehlungen bereitstellt.
Hintergrund
Utopia agiert in einem Plattformumfeld, in dem Reichweite und Sichtbarkeit stark von Google – insbesondere Google Discover – abhängen. Schon kleine Anpassungen an Artikeln können dort enorme Effekte haben. Für die Redaktion hieß das im Daily Business: Inhalte mit verborgenem Potenzial („Nuggets“) aufzuspüren. Doch die dafür nötigen Informationen waren über verschiedene Systeme verstreut.
Um das zu ändern, brauchte es eine übergreifende Datenstrategie und eine technische Basis, die Informationen bündelt, zugänglich macht und in den Arbeitsalltag übersetzt. Genau hier setzte das im Strategie Sparring entwickelte Dashboard an.
Skalierbare Infrastruktur für redaktionelle Datenanalyse
Zur Umsetzung des Dashboards setzten Klara und Dominik auf folgende Komponenten:
- Google BigQuery als zentrale Datenplattform
- Anbindung externer Systeme wie Google Search Console, WordPress und Affiliate-Daten
- Google Looker Studio zur Visualisierung redaktioneller Metriken und Unterstützung der internen Workflows
- Skripting-Logik für automatisierte tägliche Datenübertragungen und Anreicherung mit historischen Daten
Redaktionelle Anforderungen als Ausgangspunkt
Die technische Entwicklung war eng verzahnt mit redaktionellem Feedback:
- Ein Testtag und weitere interne Feedbackschleifen halfen, Anforderungen zu schärfen
- Die Komplexität im Dashboard wurde bewusst reduziert, z. B. durch klare Visualisierungen, wenige Tabs und fokussierte Metriken
- Der Fokus wurde auf konkrete Use Cases rund um potentielle Reichweitengewinne und Aktualisierungsbedarf von Artikeln gelegt
Kollaborativer Aufbau mit Partnerverlag
- Gemeinsame Entwicklung mit Partnerverlag inFranken
- Abstimmung von Zielbild, Metriken und Reporting-Logik
- Erstes Beispiel für redaktionsübergreifende Dashboard-Nutzung
Ergebnis: Schnellere Umsetzung, gegenseitiger Know-how-Transfer und ein skalierbares Modell für strategische Kooperation zwischen Verlagen.
Produktiver Einsatz und strategische Weiterentwicklung
Das Dashboard ist mittlerweile aktiv im Einsatz und fest in die Redaktionsroutinen integriert. Darin sind auch historische Datenanalysen möglich – systematisch, vergleichbar und mit deutlich geringerem Aufwand.
Und das Projekt wirkte über das Tool hinaus: Es legte die Grundlage für ein datengestütztes Mindset in der Redaktion. Nicht als Selbstzweck, sondern als Teil einer strategischen Praxis.
Spürbarer Nutzen und offengelegte Handlungsfelder
- Redaktionelle Entscheidungen werden datengetrieben unterstützt
- Routinen wurden überprüft, Prioritäten neu gesetzt
- Offene Fragen zu Governance und technischer Verantwortung wurden sichtbar und flossen in die nächste Strategiephase ein
Grundlage für weitere Auswertungsmöglichkeiten
Erstmals wurden mehrere Datenquellen in einem System zusammengeführt. Die Entscheidung für BigQuery fiel nach gezielter Marktrecherche und mit Blick auf die langfristige Maintainability. Damit wurde ein Data Warehouse geschaffen, das nicht nur aktuelle Analysen ermöglicht, sondern auch als Basis für künftige Use Cases der Datenauswertung dient.
Das Projekt-Tandem
Führungskraft
Project Lead - Utopia
Klara ist digitale Strategin mit Sinn für Struktur und Reichweite. Bei Utopia bringt sie ihre Erfahrung in Produktmanagement, Content-Strategie und SEO ein — nutzerzentriert, datenbasiert und mit teamübergreifenden Blick. Ihr Ziel: komplexe Themen verständlich machen und digitale Lösungen entwickeln, die wirklich ankommen.
Fellow
Co-Founder - 169 Labs
Dominik ist Tech-Stratege mit einem besonderen Blick für das Machbare. Seit über 20 Jahren entwickelt er smarte Lösungen für Medienhäuser. Sein Fokus: Effizienz, Skalierung und redaktionelle Souveränität. Über das Media Tech Lab kam er ins Strategie Sparring und brachte dort tiefes Technologiewissen und strategischen Weitblick ein.
Von der Herausforderung zum Pilotprojekt
Die Online-Plattform Utopia steht für nachhaltigen Journalismus in einem zunehmend herausfordernden Umfeld: Sinkende Reichweiten, wachsender Wettbewerbsdruck und die Abhängigkeit von Google & Co. erschweren die dauerhafte Sichtbarkeit. Für Klara Obermair war klar: Haltung allein reicht nicht mehr. Wer langfristig bestehen will, muss sein Angebot datenstrategisch schärfen.
Besonders relevant: ein großer Teil des Website-Traffics stammt aus Google Discover. In diesem Umfeld lassen sich bereits durch kleine Änderungen, etwa an den Titeln von Artikeln, teils erhebliche Reichweitengewinne erzielen. Der tägliche Workflow der Redaktion bestand darin, Artikel mit ungenutztem Potenzial zu identifizieren. Doch die dazu nötigen Daten lagen in verschiedenen Systemen verteilt und waren nur schwer zugänglich. Immer wieder ging es um die gleiche Frage:
Wie lassen sich diese Traffic-Nuggets gezielter identifizieren – und so das Umsatzpotenzial systematisch heben?
Die Idee war deshalb, vorhandene Nutzerdaten so aufzubereiten, dass sie gezielt genutzt werden können. Nicht nur zur Analyse, sondern auch zur strategischen Weiterentwicklung der Vermarktung und zur aktiven Einbindung in Workflows, um sie direkt in Handlungsaufforderungen zu übersetzen.
Doch die Realität sah anders aus: Zwar lagen Daten aus verschiedenen Systemen wie der Search Console, Google Analytics und Affiliate-Quellen vor. Diese waren jedoch unverbunden, unvollständig, schwer zugänglich und wurden nur punktuell genutzt. Zusätzlich gab es eine interne Data Management Platform, deren Potenzial aber noch nicht systematisch ausgeschöpft wurde.
Was fehlte, war eine strukturierte Strategie:
- Wie lässt sich das Thema intern verankern, jenseits von technischen Tools?
- Wie entsteht echter Mehrwert für Redaktion, Produkt und Vermarktung?
- Und wie gelingt es, datenbasiertes Arbeiten so zu gestalten, dass es journalistische Unabhängigkeit nicht gefährdet, sondern stärkt?
Im Strategie Sparring des Media Lab Bayern wollte Klara genau diese Fragen beantworten. Und Utopia so aufstellen, dass die Inhalte strategisch klug platziert werden können.
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Die Strategiephase
Zum Start des Programms war die Idee grob umrissen. Es fehlte aber noch an Struktur, Priorisierung und interner Anschlussfähigkeit.
Bereits im ersten Präsenzworkshop ergab sich ein entscheidender Perspektivwechsel: Klara erkannte das Potenzial, die richtigen Beteiligten zusammenzubringen und dabei die Fäden in der Hand zu halten, um konkrete Use Cases auszuarbeiten. Dieses Verständnis legte den Grundstein für die folgende Strategiearbeit.
„Das Programm hat mir die Möglichkeit gegeben, neben meinen operativen Aufgaben und im Austausch mit Gleichgesinnten bewusst Raum für die strategische Projektarbeit zu schaffen.“ — Klara Obermair
Alles begann mit Stift und Papier: Die Führungskräfte sollten ihr Projekt skizzieren. Ein erster Schritt, um Ideen sichtbar zu machen.
Im weiteren Verlauf nutzte Klara das Strategie Sparring, um die Zielsetzung zu schärfen:
- Welche Daten liefern echten Mehrwert für Redaktion und Vermarktung?
- Welche Stakeholder müssen einbezogen werden — was sind ihre Bedürfnisse?
- Und wie lässt sich aus vielen Einzelsystemen ein funktionierendes Gesamtkonzept bauen?
Früh wurde deutlich: Nicht die Technik ist das Problem, sondern der fehlende gemeinsame Bezugsrahmen. Der Austausch mit den Coaches machte sichtbar, dass die größte Herausforderung im Brückenbauen zwischen Disziplinen liegt.
Redaktion, Business Development und Tech sprachen bislang zu selten über dasselbe Zielbild. Eine klare Governance fehlte. Klara strukturierte deshalb das Vorhaben mit klaren Arbeitspaketen, einem abgestuften Vorgehen und einer verbindlichen Roadmap neu.
„Gerade in den Coachings kam immer wieder die Frage: ‚Was ist denn eigentlich euer Ziel?‘. Das hat mich dazu gezwungen, vom Use Case her zu denken.“ — Klara Obermair
Im Verlauf der Strategiearbeit kristallisierten sich zwei Stränge heraus:
- Der Ausbau des Data Warehouse und die spätere technische Umsetzung eines Dashboards für die Auswertung redaktioneller Daten.
- Ein Sales-orientierter Use Case rund um die intern verwendete Data Management Platform (DMP) und ein seitenweites Umfragetool. Ziel war es, die dort generierten Nutzungsdaten gezielter für die Vermarktung nutzbar zu machen. Etwa durch bessere Zielgruppenansprache oder die Identifikation von Themen mit Umsatzpotenzial.
Beide Ansätze basierten auf derselben Grundannahme: Daten sollen nicht Selbstzweck sein. Vielmehr müssen sie interne und wirtschaftliche Ziele gleichermaßen unterstützen. Ein zentrales Ziel war daher, im Unternehmen ein Bewusstsein für das Potential datenstrategischer Arbeit, aber auch für ihre Grenzen zu schaffen.
Gleichzeitig wurde ersichtlich, dass sich einige der ursprünglich getroffenen Annahmen erst im späteren Verlauf bewähren würden — oder eben nicht. Eine weitere Erkenntnis: Google-Daten können Impulse geben. Aber sie reichen nicht aus, um redaktionelle Entscheidungen fundiert zu treffen. Was es zusätzlich braucht, sind ergänzende Datenquellen, flexible Filterfunktionen und ein Dashboard, das einfach und intuitiv bedienbar ist.
Diese frühen Erkenntnisse aus der Strategiephase stärkten bei Klara das Bewusstsein, dass datenbasierte Produkte vor allem alltagsfähig und anschlussfähig sein müssen. Und dass eine klare Übersetzungsleistung zwischen Technik, Redaktion und Produktmanagement entscheidend ist. Gleichzeitig sollten die Lösungen die Grundlage für strategisch fundierte Entscheidungen im Alltag sein.
Das Pilotprojekt
Da ihre Arbeitsorte nur 300 Meter voneinander entfernt liegen, konnten sich beide kurzfristig abstimmen. Ein Umstand, den beide rückblickend als entscheidend für den Projekterfolg sehen.
Gemeinsam mit Fellow Dominik Meissner setzte Klara die Pilotphase rund um das Data Warehouse und das angeschlossene Dashboard operativ um. Im Zentrum stand dabei nicht das Tool, sondern der Nutzen: Welche Inhalte lohnen eine Überarbeitung? Wo sind Reichweitenpotenziale? Welche Headlines performen besonders gut?
Dominik strukturierte den Prozess in drei Schritte:
1. Identifikation und Anbindung der Datenquellen
Zunächst identifizierte Dominik die relevanten Datenquellen und stellte deren technische Anbindung sicher. Dazu zählten unter anderem Google Analytics, die Google Search Console, WordPress-Metadaten sowie Affiliate-Umsätze. Ziel war es, eine fundierte Datenbasis zu schaffen, auf der alle weiteren Schritte aufbauen konnten.
Bereits zu Beginn kamen technische Herausforderungen auf: etwa volatile Daten aus der Search Console API oder Datenlimits vonseiten Google Analytics in BigQuery, die eine saubere Aktualisierung erschwerten. Diese Probleme konnten im Laufe der Pilotphase jedoch pragmatisch gelöst werden.
2. Validierung eines ersten Mockups
Aus vielen internen Gesprächen mit den späteren Nutzenden des Dashboards bauten Dominik und Klara ein erstes Mockup dafür. Dieses wurde mit Kolleg:innen aus der Redaktion und dem Produktteam validiert. Das Feedback floss direkt in die Spezifikationen für das Minimum Viable Product (MVP) ein, was eine enge Verzahnung zwischen Konzeption und Umsetzung ermöglichte.
Ein wichtiger Impuls kam dabei von Dominik: In einem frühen Gespräch erwähnte Klara den informellen Austausch mit dem Partnerverlag inFranken, der an einem ähnlichen Dashboard-Projekt arbeitete. Dominik stellte die einfache, aber wirkungsvolle Frage: „Warum bauen wir das nicht einfach gemeinsam?“
Aus einer losen Verbindung wurde so eine strukturierte Zusammenarbeit auf Augenhöhe. Gemeinsam stimmten die beiden Verlage technische Grundlagen, Zielbild und Reporting-Logik ab.
„Durch die kollaborative Umsetzung konnten wir unsere Kräfte bündeln und viel schneller vorankommen, als es alleine der Fall gewesen wäre.“ — Klara Obermair
Eine zusätzliche und wichtige Erkenntnis ergab sich beim Testtag mit der Redaktion: Zwar war das Dashboard in der Tiefe sehr leistungsfähig, aber es zeigte sich, dass die Redaktion mit zu komplexen Ansichten nur begrenzt arbeiten konnte. Im Dashboard wurden einfach strukturierte, klare Visualisierungen und weniger Seiten bevorzugt. Ein entscheidender Hinweis für die Weiterentwicklung des Produkts.
3. Technische Umsetzung und Dashboard-Entwicklung
Parallel dazu erstellte Dominik Schnittstellen zu den Datenquellen in BigQuery, unter anderem durch ein passendes Skript. Gemeinsam mit inFranken wurde der erste Entwurf des Dashboards in Looker Studio aufgesetzt und dann anhand des Feedbacks aus der Redaktion iterativ angepasst.
Der Fokus lag klar auf Relevanz statt Datenfülle: Die Redaktion sollte nicht mit Informationen überflutet werden, sondern gezielte, handlungsrelevante Signale erhalten — etwa für Artikel mit hohem Aktualisierungspotenzial.
Bis zum Abschluss der Pilotphase waren die wichtigsten technischen Grundlagen gelegt: Die automatisierte Übertragung von Nutzungsdaten — etwa aus der Google Search Console — funktionierte zuverlässig, erste Tests des Dashboards liefen erfolgreich. Dank kontinuierlicher Feedbackschleifen wurde der Prototyp von Anfang an produktiv in den Redaktionsalltag integriert. Ein zentraler Meilenstein des Projekts. Außerdem wurde der Zugriff auf historische Daten ermöglicht, wodurch retrospektive Auswertungen vereinfacht werden.
„Mir war wichtig, dass das Dashboard nicht nur technisch sauber läuft, sondern so aufgebaut ist, dass es ohne mich weiterwachsen kann.“ — Dominik Meissner
Klara im Gespräch mit Jason Shen, Programm Manager beim Media Lab Bayern.
Das Pilotprojekt war ein wichtiger Fortschritt, aber noch keine abgeschlossene Lösung. Redaktionelle Routinen wurden zwar hinterfragt, neue Prioritäten sichtbar gemacht. Doch zugleich war es wichtig, darüber zu sprechen, wie sich die Wartung des Dashboards sichern lässt.
Das Wissen lag stark beim Projektteam. Auch der Aufwand für die Integration älterer Daten war höher als zunächst angenommen. Mit diesen Erkenntnissen hielten Dominik und Klara einen internen Übergabetermin ab, wo alle auf denselben Stand gebracht wurden, die Dokumentation des Prozesses ausgebaut wurde und Zuständigkeiten festgelegt wurden.
Zum Abschluss der Pilotphase bereitete Klara eine Präsentation für die Geschäftsführung vor. Ihr Ziel: die bisherigen Fortschritte sichtbar machen, die nächsten Schritte für beide Use Cases — Data Warehouse und die Arbeit mit der DMP — skizzieren und die Weichen für eine tragfähige Anschlussfähigkeit stellen. Entscheidend war aus ihrer Sicht vor allem, das entstandene Interesse aufrechtzuerhalten und frühzeitig Klarheit über notwendige Ressourcen und Verantwortlichkeiten zu schaffen.
So wurde das Pilotprojekt zu mehr als einem konkreten Dashboard. Es wurde zum Startpunkt für eine dateninformierte und teamübergreifende Arbeitskultur bei Utopia.
Learnings
Das Projekt von Klara und Dominik zeigt, wie Datenstrategie im Redaktionsalltag verankert werden kann, auch ohne eigene Data Unit oder Großprojekt. Vier Learnings für Medienmacher:innen, die datenbasiert arbeiten und redaktionelle Souveränität sichern wollen:
Technik ist nie Selbstzweck
Der Aufbau technischer Infrastruktur lohnt nur, wenn er strategisch eingebettet ist und es klare Use Cases gibt. Daten müssen nicht nur gesammelt, sondern aktiv genutzt werden. So können sie ein konkretes Ziel unterstützen.
Prototyp statt Perfektion
Ein einfaches, nutzbares MVP ist besser als ein komplexes Konzept, das im Tagesgeschäft versandet. Entscheidend ist die Passung zum redaktionellen Alltag, nicht das Feature-Set.
Kompetenzen gezielt bündeln
Innovationsprojekte profitieren, wenn Verantwortung nicht an Einzelrollen hängt und Kräfte auch über das Unternehmen hinaus gebündelt werden. Wer operative Umsetzung und strategisches Denken im Team verteilt sowie auf bewährte Lösungen setzt, macht Projekte widerstandsfähiger.
Gemeinsame Sprache schafft Brücken
Redaktion, Technik und Produkt sprechen oft unterschiedliche Sprachen. Wer übersetzen kann — fachlich wie strategisch — wird zum Schlüssel für nachhaltige Veränderung.
Ausblick
Beide im Strategie Sparring erarbeiteten Stränge waren mit Abschluss des Programms bereit für die nächste Phase: vom Kickstarter zur langfristigen Implementierung in den Teams.
Im Bereich des redaktionellen Dashboards wurde ein weiterer Utopia-Kollege in den Projektstand eingearbeitet. Er übernimmt künftig den Fokus auf die interne Datenaufbereitung. Ein wichtiger Schritt, um die Folgemaßnahmen in sicheren Händen zu wissen. Dazu zählt insbesondere die Anbindung weiterer, bereits identifizierter Datenquellen an BigQuery — nach dem etablierten Schema, um ressortübergreifende Auswertungen zu ermöglichen.
Ergänzend dazu ist eine statische Zwischenspeicherung bestimmter Datensätze in Google Sheets geplant, zur benutzerfreundlichen Analyse und zur Reduktion der Abfragekosten. Auch individuell zugeschnittene, wiederkehrende Reportings lassen sich künftig mit KI-basierten Assistenten wie n8n automatisieren.
Das Dashboard selbst wird regelmäßig überprüft, um etwaige Anpassungsbedarfe frühzeitig zu erkennen. Denkbar wäre hier beispielsweise die Entwicklung einer internen „Artikel-Lifetime-Value“-Metrik zur Bewertung redaktioneller Inhalte.
Durch die gezielte Einbettung von Wissen rund um die Data Management Platform und das Umfragetool in die Teams haben sich bereits weitere Use Cases herauskristallisiert. So wurde etwa eine erste Kooperation mit einem Kunden angestoßen. Mit dem Potenzial, daraus ein skalierbares Werbeprodukt zu entwickeln, das sich auch für andere Kund:innen eignet.
Darüber hinaus unterstützt das Tool künftig auch die Weiterentwicklung der Utopia-Newsletter, ein Ziel mit unternehmensweiter Relevanz.
„Wir haben einerseits ein konkretes, sofort nutzbares Produkt. Gleichzeitig schaffen wir die Grundlage für künftige, strategische Datenanalysen.“ — Klara Obermair
