Profil

Torsten Feix

Senior Data & Web Analytics Consultant

Strategische Konzeption, Implementierung und Optimierung datengetriebener Architekturen für komplexe Unternehmensumgebungen.

Ich unterstütze Unternehmen bei der Weiterentwicklung ihrer Web- und Data-Analytics-Architektur – von Tracking-Frameworks und KPI-Definition über Business-Intelligence-Integration bis hin zur datengetriebenen Entscheidungsfindung auf Basis modernster KI-Methoden. Mit meiner umfassenden Erfahrung verbinde ich technologische Expertise mit strategischer Beratung.

Skills

Data Analytics & Reporting
  • KPI Definition
  • Dashboard-Erstellung
  • Power BI (DAX, Power-Query)
  • Looker Studio
  • Tableau
  • BigQuery
  • SQL, Azure-Fabric
Web-Analytics
  • Google Analytics 4
  • Adobe Analytics
  • Matomo
  • eTracker
  • Piano (AT Internet)
  • DYMATRIX (econda)
Tracking & Data Architecture
  • Server- & Client-Side Tracking
  • Tag-Management-Frameworks
    Google & Matomo
  • Data-Layer-Architektur
  • Consent-Management
Tag & Pixel- Management
  • GTM (Client & Server)
  • Matomo
  • Data-Layer
  • Adobe DTM
  • Meta Conversion API
  • Tealium
  • Marketing-Pixel
    (Google, Meta, Criteo, Awin, …)
Cloud & Big Data
  • Azure
  • AWS
  • Google Cloud Run
KI-Modelle
  • GPT-5, GPT-5 Code
  • Perplexity

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Torsten Feix

mail@feixiq.de
0173 7032852

Projekterfahrung

Projektübersicht:

Das Projekt umfasste die strategische Weiterentwicklung und Konsolidierung der Web-Analytics-Architektur beim Kunden. Ziel war der Aufbau einer zukunftsorientierten Data-Architektur inkl. aller Systeme und Prozesse. Hierzu gehörte die Migration einer bestehenden serverseitigen GTM-Umgebung in die interne Azure-Umgebung des Kunden. Dies beinhaltete Aufbau und Anbindung der Azure-Umgebung an Google Cloud Run Dienste und die Integration in die bestehende IT-Landschaft. Ich begleitete die Migration als Projektleiter, setzte notwendige Änderungen im GTM und in Azure um, auditierte die bestehende Tracking-Architektur und entwickelte ein Zielbild für die Tracking-Architektur inkl. eines Modells für die Attribution, dass im GTM und in GA4 umgesetzt wurde.

Aufgaben & Ergebnisse:

  • Audit der bestehenden Tracking-Architektur (server- & clientseitig)
  • Konzeption eines Zielbildes für die Tracking-Architektur inkl. KPIs und Data-Architektur
  • Aufbau der Azure-Umgebung inkl. Integration von Google Cloud Run Services
  • Umsetzung der Tracking-Maßnahmen im sGTM und Azure
  • Entwicklung und Implementierung eines neuen Attributionskonzepts

Kenntnisse & eingesetzte Technologien:

  • Google Tag Manager (serverseitig & clientseitig)
  • GA4 & Data Layer
  • Azure Cloud (Integration & Hosting)
  • Data Architecture & Attribution Modeling
  • KPI-Definition & Reporting

Projektübersicht:

Das Projekt umfasste die strategische Weiterentwicklung und Konsolidierung der Web-Analytics-Architektur beim Kunden. Ziel war der Aufbau einer zukunftsorientierten Data-Architektur inkl. aller Systeme und Prozesse. Hierzu gehörte die Migration einer bestehenden serverseitigen GTM-Umgebung in die interne Azure-Umgebung des Kunden. Dies beinhaltete Aufbau und Anbindung der Azure-Umgebung an Google Cloud Run Dienste und die Integration in die bestehende IT-Landschaft. Ich begleitete die Migration als Projektleiter, setzte notwendige Änderungen im GTM und in Azure um, auditierte die bestehende Tracking-Architektur und entwickelte ein Zielbild für die Tracking-Architektur inkl. eines Modells für die Attribution, dass im GTM und in GA4 umgesetzt wurde.

Aufgaben & Ergebnisse:

  • Audit der bestehenden Tracking-Architektur (server- & clientseitig)
  • Konzeption eines Zielbildes für die Tracking-Architektur inkl. KPIs und Data-Architektur
  • Aufbau der Azure-Umgebung inkl. Integration von Google Cloud Run Services
  • Umsetzung der Tracking-Maßnahmen im sGTM und Azure
  • Entwicklung und Implementierung eines neuen Attributionskonzepts

Kenntnisse & eingesetzte Technologien:

  • Google Tag Manager (serverseitig & clientseitig)
  • GA4 & Data Layer
  • Azure Cloud (Integration & Hosting)
  • Data Architecture & Attribution Modeling
  • KPI-Definition & Reporting

Projektübersicht:

Im Projekt wurde ein Datenmodell für die Preis- und Erlössteuerung sowohl für den stationären als auch für den Online-Vertrieb des Kunden umgesetzt. Das Modell stellt die benötigten KPIs auf Produkt- und Kategorieebene dar. Das Reporting-Dashboard stellt den Stakeholdern alle relevanten KPIs zur Verfügung, um Entwicklungen im Product- und Category-Management frühzeitig zu erkennen. Die Spezifikation der Umsatz- und Kostendaten, die Anbindung an bestehende Systeme sowie die Abstimmung von Übergabeformaten mit Stakeholdern gehörten ebenfalls zu meiner Aufgabe. Die Daten wurden mit Python-Skripten aufbereitet und mittels Power Query in Excel-Dashboards integriert. KPIs wurden über DAX-Measures berechnet, und ein hoher Automatisierungsgrad sicherte regelmäßige Datenupdates.

Aufgaben & Ergebnisse:

  • Spezifikation der Umsatz- und Kostendaten inkl. Anbindung an bestehende Systeme
  • Datenaufbereitung mit Python (pandas) und Excel
  • Aufbau eines Datenmodells und Reporting-Dashboard in Excel mit Power Query und DAX
  • Sicherstellung automatisierter Datenaktualisierung
  • Anforderungsanalyse und Dokumentation

Kenntnisse & eingesetzte Technologien:

  • Microsoft Excel & Power Query
  • DAX & Power Pivot
  • Python (pandas)
  • KPI-Definition & Reporting