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273: Wie man aus Daten Produkte baut: Die Strategie hinter Statista und ECDB

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Mit Friedrich Schwandt - Founder von Statista und sowie Founder & CEO von ECDB

Was passiert, wenn einer der erfolgreichsten Daten-Entrepreneure Deutschlands ein neues SaaS-Produkt startet? In dieser Folge von ARRtist on AIR spricht Julius Göllner mit Friedrich Schwandt, Gründer von Statista und jetzt CEO und Gründer von ECDB. Ihr erfahrt alles über den Aufbau eines datengetriebenen SaaS-Produkts, Go-to-Market in einem Nischenmarkt, Pricing-Strategien für B2B-Datenlösungen und die Lehren aus 15 Jahren Wachstum bei Statista. Eine Folge voller klarer Frameworks und Erfahrungen über Teamaufbau, Datenprodukte, Vertriebsstrategien und Unternehmenskultur im zweiten Gründerleben.

7 Key Takeaways 1️⃣ Fokus auf ein klar definiertes Problem - nicht auf Features ECDB löst ein konkretes Informationsdefizit: „Wie performen Online-Händler weltweit?“ Das Team priorisiert Datenqualität über Feature-Breite. Das sorgt für klare Produkt-Market-Fit-Signale. 2️⃣ Data First → Product Later Bevor ein Interface gebaut wurde, standen Datenpipelines, Taxonomien und Modelle. Ein SaaS-Datenprodukt muss laut Friedrich zuerst Datenwert schaffen, bevor es UI-Value verkauft. 3️⃣ Growth über Relevanz, nicht Reichweite Anders als bei Statista setzt ECDB auf Account-Based Sales statt breiten Content-Traffic. Relevanz für definierte B2B-Buyer schlägt Masse. 4️⃣ Pricing nach Value & Usage Statt statischem Lizenzmodell nutzt ECDB flexible, nutzungsbasierte Module - ähnlich wie moderne API-SaaS Modelle. Dies erlaubt Up- und Cross-Sell durch Datentiefe. 5️⃣ Zweitgründung ≠ Kopie der ersten Friedrich spricht offen über die Unterschiede zwischen „Start-up 1“ und „Start-up 2“: weniger Intuition, mehr System, aber gleich viel Leidenschaft. 6️⃣ Hiring = Culture Fit + Execution Speed Frühe ECDB-Hires kommen nicht aus Konzernen, sondern aus datengetriebenen Startups. Geschwindigkeit schlägt Prozess, solange die Lernkurve steil bleibt. 7️⃣ Internationalisierung beginnt mit Daten, nicht mit Teams Die Expansion läuft über Datenerfassung in neuen Märkten – nicht über lokale Büros. Erst wenn der Daten-Fit steht, folgt der Go-to-Market.

Our Guest: Friedrich Schwandt https://www.linkedin.com/in/friedrichschwandt/


Our Host: Julius Göllner https://www.linkedin.com/in/julius-goellner/


**Unser Werbepartner: ** Float http://gofloat.io

**Restaurant Tip: ** Restaurant Brücke Hamburg https://www.bruecke-isestrasse.de/

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7 Key Takeaways 1️⃣ Fokus auf ein klar definiertes Problem - nicht auf Features ECDB löst ein konkretes Informationsdefizit: „Wie performen Online-Händler weltweit?“ Das Team priorisiert Datenqualität über Feature-Breite. Das sorgt für klare Produkt-Market-Fit-Signale. 2️⃣ Data First → Product Later Bevor ein Interface gebaut wurde, standen Datenpipelines, Taxonomien und Modelle. Ein SaaS-Datenprodukt muss laut Friedrich zuerst Datenwert schaffen, bevor es UI-Value verkauft. 3️⃣ Growth über Relevanz, nicht Reichweite Anders als bei Statista setzt ECDB auf Account-Based Sales statt breiten Content-Traffic. Relevanz für definierte B2B-Buyer schlägt Masse. 4️⃣ Pricing nach Value & Usage Statt statischem Lizenzmodell nutzt ECDB flexible, nutzungsbasierte Module - ähnlich wie moderne API-SaaS Modelle. Dies erlaubt Up- und Cross-Sell durch Datentiefe. 5️⃣ Zweitgründung ≠ Kopie der ersten Friedrich spricht offen über die Unterschiede zwischen „Start-up 1“ und „Start-up 2“: weniger Intuition, mehr System, aber gleich viel Leidenschaft. 6️⃣ Hiring = Culture Fit + Execution Speed Frühe ECDB-Hires kommen nicht aus Konzernen, sondern aus datengetriebenen Startups. Geschwindigkeit schlägt Prozess, solange die Lernkurve steil bleibt. 7️⃣ Internationalisierung beginnt mit Daten, nicht mit Teams Die Expansion läuft über Datenerfassung in neuen Märkten – nicht über lokale Büros. Erst wenn der Daten-Fit steht, folgt der Go-to-Market.

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