Wie es ein deutsches Startup mit Null Umsatz ins Wall Street Journal schaffte und zum Thought Leader wurde.
Jedes Tech-Unternehmen hat etwas, das andere nicht haben – und was in der Kommunikation viel zu oft ungenutzt bleibt: eigene Daten.
Daten über die Nutzung ihrer Software, über das Verhalten von Nutzer:innen, über Transaktionen, Workflows, Trends oder Branchendynamiken. Diese Daten sind ein Rohstoff – und wer sie klug aufbereitet, kann daraus Geschichten erzählen, die Medien, Kund:innen und Märkte begeistern.
Daten sind ein Kommunikationsschatz
Während viele PR-Strategien auf generischen Marktstudien oder Drittquellen beruhen, verfügen Tech-Unternehmen über etwas viel Wertvolleres: valide, authentische Daten echter Menschen und echter Nutzungssituationen.
Ob anonymisierte Nutzungsstatistiken, aggregierte Transaktionsdaten oder Benchmarking-Informationen – sie liefern exklusive Einblicke, die sonst niemand hat. Genau das macht sie für Medien so spannend.
Beispiele für erfolgreiches Data Storytelling
- Cliqz: Tracking the Trackers
Für Cliqz, ein Startup mit dem ehrgeizigen Ziel, datenschutzfreundliche europäische Alternativen zu den US-Monopolisten bei Suchmaschinen und Browsern zu entwickeln, ließ ich eine umfassende Studie über die Verbreitung von Tracking-Technologien auf hunderttausenden Websites weltweit durchführen. Dabei wurden die größten „Datenkraken“ identifiziert – wenig überraschend: Facebook/Meta, Google und Co.
Die Studie habe ich im Rahmen einer dedizierten PR-Kampagne verbreitet. Sie wurde weltweit von meinungsbildenden Leitmedien aufgegriffen, darunter Wall Street Journal, Wirtschaftswoche, WIRED, New York Times, Tagesspiegel und Focus. Sie war die Initialzündung für den Aufbau des CEOs als international gefragter Experte zu Datenschutz und fairem Wettbewerb im Netz – und machte ihn zu einem Thought Leader auf diesem Gebiet.
Nicht schlecht für ein deutsches Startup mit damals 50 Mitarbeitern und einem Umsatz von Null, oder? - QPLIX: Trendmonitor Vermögensverwaltung
QPLIX ist eine SaaS-Plattform für Wealth Management, deren Kunden große Vermögensverwalter und Family Offices sind. Über die Software werden Assets von rund 300 Milliarden Euro verwaltet – und die Daten geben einen einzigartigen Einblick in reale Investitionstrends der Verwalter großer Vermögen.
Im „Trendmonitor Vermögensverwaltung“ zeigte QPLIX, wie die Profis investieren: Veränderungen bei Assetklassen, Währungen und Sektoren gegenüber dem Vorjahr – etwa den Boom bei Rüstungs- und Energiewerten infolge des Ukrainekriegs – sowie ein Ranking der 20 beliebtesten Aktien der Profis.
Die Studie wurde in praktisch allen großen deutschen Wirtschaftsmedien veröffentlicht (u.a. Wirtschaftswoche, Handelsblatt, Capital, Manager Magazin) sowie in zahlreichen Finanz-Fachmedien und breit in sozialen Netzwerken diskutiert.
Diese Beispiele zeigen: Wenn Daten relevante Fragen beantworten, schaffen sie Relevanz für Medien und Öffentlichkeit. Und sie eröffnen oft den ersten Zugang zu Journalist:innen, die sonst schwer erreichbar sind.
DAten ALS PR-Effekt: Medien, Beziehungen, Sichtbarkeit
Aus meiner Erfahrung sind datenbasierte Studien und Reports einer der effektivsten Hebel, um Sichtbarkeit und Reputation aufzubauen – gerade für Startups, die ihren ersten großen medialen Aufschlag schaffen wollen. Sie bringen gleich mehrere Effekte mit sich:
- Medienresonanz: Leit- und Fachmedien greifen valide, exklusive Daten gern auf – sie liefern echten Mehrwert.
- Beziehungsaufbau: Daten-Storys öffnen Türen zu Journalist:innen und Analyst:innen, weil sie inhaltliche Substanz bieten. Oft entstehen daraus langfristige Kontakte.
- Thought Leadership: Wer regelmäßig fundierte Insights liefert, wird als Vordenker der Branche wahrgenommen.
- E-E-A-T & KI-Sichtbarkeit: Data Storytelling stärkt die „Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness“ (E-E-A-T) einer Marke. Diese Signale fließen zunehmend in die Bewertung von Inhalten durch Suchmaschinen und KIs wie ChatGPT ein – und steigern langfristig die Sichtbarkeit.
Gerade in der Tech-PR, wo neue Player oft schnell an Glaubwürdigkeit gewinnen müssen, ist Data Storytelling meiner Erfahrung nach ein echter Türöffner. Mehr noch: Daten sind echtes PR-Gold.
Vom Datensatz zur Story
Doch Daten allein reichen nicht. Entscheidend ist, sie in Geschichten zu übersetzen, die die strategischen Botschaften des Unternehmens transportieren oder unterstützen.
Data Storytelling ist kein Selbstzweck — es sollte immer einzahlen auf die Positionierung, Vision oder Mission des Unternehmens.
Aus meiner Erfahrung sind dabei drei Dinge besonders wichtig:
- Strategische Relevanz: Jede Data-Story sollte eine oder mehrere Key Messages stützen, die für die Marke wichtig sind. Zahlen wirken am stärksten, wenn sie eine größere Erzählung illustrieren.
- Griffige Headlines: Formuliere eine prägnante Hauptbotschaft oder Überschrift, die sofort Leseinteresse weckt – idealerweise zugespitzt und überraschend.
- Visualisierung: Daten wirken nur, wenn sie verstanden werden. Eine klare, ansprechende Visualisierung ist unverzichtbar, damit Journalist:innen und Leser:innen die Kernaussagen auf einen Blick erfassen können.
Gutes Data Storytelling verbindet analytische Tiefe mit narrativer Klarheit. So wird aus Zahlen eine Geschichte, die hängen bleibt – und nicht nach zwei Tagen wieder vergessen ist.
Handwerk & Verantwortung: Data Storytelling braucht Data Science – und Ethik
Wer aus Daten Geschichten macht, braucht nicht nur ein gutes Gespür für Inhalte, sondern auch methodisches Handwerkszeug und ein klares Bewusstsein für Datenethik.
Meiner Erfahrung nach wird das gerade in der frühen Konzeptionsphase oft unterschätzt.
Data Science als Grundlage
Damit Data Storytelling glaubwürdig ist, müssen die zugrundeliegenden Analysen statistisch sauber durchgeführt werden.
Dazu gehört:
- saubere Datenerhebung und -aufbereitung
- Plausibilitäts- und Qualitätschecks
- geeignete Analysemethoden und Visualisierungen
- transparente Dokumentation der Methodik
Idealerweise arbeiten PR- und Marketingteams hier eng mit Data Scientists oder Analyst:innen im Unternehmen zusammen, um sicherzustellen, dass keine Fehlschlüsse gezogen oder „schöne Zahlen“ zurechtgebogen werden.
Datenschutz & Anonymisierung
Mindestens genauso wichtig ist der Schutz personenbezogener Daten.
Denn Daten-Storys dürfen niemals Rückschlüsse auf einzelne Personen oder Unternehmen zulassen. Das bedeutet konkret:
- Anonymisierung: Entfernen aller personenbezogenen Merkmale, bevor Daten überhaupt in die Analyse gehen
- Aggregation: Veröffentlichung nur in ausreichend großen Gruppen oder Clustern
- Datensparsamkeit: Nur erheben und kommunizieren, was wirklich relevant ist
- KIs mit Bedacht verwenden: Künstliche Intelligenz hilft bei Aufbereitung und Analyse: Aber: sensible Daten dürfen nicht in die Trainingsdaten von KIs geraten!
- Ethische Prüfung: Vor Veröffentlichung prüfen, ob die Darstellung unbeabsichtigte Diskriminierung oder Stigmatisierung begünstigen könnte
- Kommunikation: Bei der Veröffentlichung von Studien, Reports und Pressematerial muss klar darauf hingewiesen werden, dass die Erhebung und Auswertung von Daten streng anonym erfolgte – sonst drohen Irritationen bei Nutzer:innen und Kund:innen, im schlimmsten Fall Reputationsschäden.
So entsteht Data Storytelling, das vertrauenswürdig ist und gleichzeitig die Privatsphäre schützt – ein zentraler Erfolgsfaktor, um Medien und Öffentlichkeit langfristig zu überzeugen.
Fazit
Daten sind das neue PR-Gold – vor allem im Tech-Sektor.
Unternehmen, die ihre Datenquellen identifizieren, Insights gewinnen und daraus relevante Geschichten formen, sichern sich einen echten Wettbewerbsvorteil in der Kommunikation.
Meiner Erfahrung nach ist Data Storytelling – handwerklich sauber gemacht und in die Kommunikationsstrategie eingebettet – nicht nur ein wirkungsvoller PR-Hebel, sondern auch der erste Schritt zu echter Thought Leadership.
Zum Autor
Ich bin Thomas Konrad, Tech-PR- und Content-Marketing-Experte. Seit 25 Jahren begleite ich Tech-Unternehmen und Startups in ihrer Kommunikation. Als Freelancer bringe ich Ihre Produkte, Innovationen, Menschen und Marken auf die Weltbühne und nutze dabei KI mit Bedacht und verantwortungsvoll.
