Baumarkt MarTech Cockpit · Personalisierungs-Demo

Wie ein MarTech-Stack Kunden personalisiert anspricht.

Eine laufende Mini-Version dessen, was bei einem Omni-Channel-Baumarkt zwischen Consent-Layer, Customer Data Platform, Personalisierungs-Engine, Content Management und Ad Server passiert. Drei Test-Profile, dynamisches Layout, sichtbarer Datenfluss mit DSGVO-Pflicht-Stufe und ML-Komponente. Gebaut als Bewerbungs-Showcase für die Stelle Junior Product Owner MarTech (OBI Group Holding).

0Consent-Layer (DSGVO Pflicht-Stufe)

Ohne Einwilligung kein Tracking, kein Profiling, kein Personalisierung. Das Consent-Management läuft via IAB TCF 2.0 vor allen anderen Stufen.

1Kunden-Profil wählen

Klick aktiviert das Segment. Daten kommen aus einer Mock-CDP mit Identity-Resolution, RFM-Scoring und Predictive-LTV.

2Personalisierte Startseite

Hero-Banner, Produktempfehlungen (Look-Alike + Collaborative Filtering) und ESP-getriggerter Newsletter passen sich live an.

heimwerk-shop.de/start · rendered_for: garden_enthusiast_mid_age

MarTech-Datenfluss Step-by-Step

Was im Hintergrund passiert, wenn ein Profil aktiviert wird. Reale Setups laufen in <100ms Edge-Latenz.

Consent0 · Einwilligung prüfen

CDP1 · Event empfangen + Identity

Rules + ML2 · Segment + Look-Alike

CMS + ESP3 · Inhalte + Mail-Trigger

Render4 · Frontend ausspielen

CTR-Uplift Estimate

+38%

vs. non-personalized

Segment-Größe

~42k

erwartete Reach

3Customer Journey Funnel

Vom Banner-Impressum bis zum Kauf. Conversion-Rates pro Stufe, Drop-Off sichtbar, segmentspezifisch.

Impressionen

100.000

Käufe gesamt

1.240

End-Conversion

1,24%

Ø Order-Value

68 €

4A/B-Test oder Multi-Armed-Bandit

Klassischer 50/50-Split mit z-Test, oder dynamische Traffic-Allokation via Thompson-Sampling-Approximation. Counter direkt editierbar.

Aktuelle Traffic-Allokation Posterior P(B > A) berechnet aus Beta-Verteilung

A 50%

B 50%

ARabatt-orientiert

30% RABATT auf Sommer-Stauden — nur diese Woche

Klicks Variante A 100

Impressions: 2.000CR 5,00%

BEmotional

Mach deinen Garten zur Sommer-Oase 🌿

Klicks Variante B 100

Impressions: 2.000CR 5,00%

Tipp: klicke direkt auf eine Zahl, um sie manuell zu setzen. Enter oder Tab speichert. Impressions werden 20x Klicks angenommen.

Sample-Size n

4.000

Pro Variante n/2

Relative Differenz

0,0%

B vs. A

Konfidenz

—

2-prop z-Test

MDE @ 95%

≥ 1,75%

Min. Detectable Effect

Nicht signifikant

50%

5Cohort-Analyse: CTR über 12 Wochen

Saisonalität ist im DIY-Retail entscheidend. Frühjahr/Garten, Sommer/Outdoor, Herbst/Renovieren, Winter/Heizung. Segmente reagieren unterschiedlich.

Garten-Segment Werkzeug-Segment Renovieren-Segment Baseline (non-personalisiert)

Insight: Das Garten-Segment zeigt einen ausgeprägten Frühjahrs-Peak (KW 14-22), das Renovieren-Segment ist ganzjährig stabiler mit kleinem Sommer-Tief. Werkzeug bleibt konstant. Implikation für die Roadmap: saisonale Kampagnen-Slots sollten Garten priorisieren, Renovieren als always-on laufen lassen.

6Architektur dahinter

Welches System welche Rolle hat. Datenfluss von links nach rechts, plus Conversion-Feedback zurück zur CDP.

📡

Event-Quellen

App-Klick, Webshop-Aufruf, POS-Bon, Newsletter-Öffnung. Sammelt sich am Tag-Manager.

heyOBI · obi.de · POS · ESP

→

🛡️

Tag-Manager + CMP

Consent-Prüfung (TCF 2.0) vor Tag-Feuer. Ohne Einwilligung gehen keine Events weiter.

Tealium iQ · GTM · Usercentrics

→

🗄️

Customer Data Platform

Identity-Resolution, Profile, Segmente. Rules plus Look-Alike-Modelle, Real-Time-Sync.

Adobe RT-CDP · Tealium AS · Twilio Segment

→

📰

CMS + ESP + Decisioning

Inhalte pro Segment. Mail-Trigger via ESP. Personalisierungs-Engine wählt Variante.

AEM · Contentful · SF Marketing Cloud

→

🎯

Ad Server + Frontend

Spielt aus, misst Klick und Conversion, schickt Events zurück in die CDP (Closed Loop).

Google Ad Manager · Web · App

↺ Closed-Loop-Feedback: Klick- und Conversion-Events vom Frontend gehen via Tag-Manager zurück in die CDP. Daraus aktualisieren sich Segmente, ML-Modelle re-trainieren, A/B-Tests bekommen neue Datenpunkte. Real-Time bei guten Setups, sonst Daily-Batch.

Was diese Demo tut

Sie spielt den vollen MarTech-Loop in einem Browser durch. Mock-Daten ersetzen die echte CDP, der Consent-Layer ist als Schritt 0 sichtbar. Der A/B-Test rechnet einen echten two-proportion z-Test, der MAB-Modus eine Thompson-Sampling-Approximation. Klicks gehen via Webhook an ein Logging-Endpoint, die Live-Console rechts unten zeigt simulierte Events im Sekundentakt.

Was sie nicht ist

Keine echte CDP, keine produktive Personalisierungs-Engine, kein OBI-System. Bewerbungs-Demo zur Demonstration von Architektur-Verständnis. Markenrechtlich neutral, kein Logo, keine geschützten Farben.

Wer hat das gebaut

Dominik Flieter, Bewerber Junior Product Owner MarTech (OBI Group Holding). 6 Live-Demos unter flieter.com. KPMG-Praktikum mit BPMN, Bizagi, Stakeholder. BWL Hochschule Bochum Note 2,0.