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Philipp LukasewyczPL

Philipp Lukasewycz

Analytics Consultant | Profit & Performance

1.000 €/Tag
Köln, DE
3-7 Jahre

Durchschnittliche Reaktionszeit: 1h

Über Philipp

Ich helfe Unternehmen seit mehr als sechs Jahren, aus Daten belastbare Entscheidungsgrundlagen zu schaffen – mit Fokus auf Customer Insights, Profitabilität und KPI-Steuerung.

An der Schnittstelle von Analytics, Business Intelligence und Finance entwickle ich Analyse- und Steuerungsmodelle, die Transparenz schaffen und Entscheidungen konkret unterstützen, wie etwa: Profitabilitäts- und Kostenmodelle (P&L), Margin-/Performance-Analysen im E‑Commerce, Customer Segmentation & Churn-Analysen sowie Management-Reporting- und Steuerungslogiken für Fachbereiche.

Ich arbeite stakeholdernah mit Marketing, Finance, Operations und Category Management – von der Fragestellung über Datenmodellierung/Reporting bis zur Enablement-Übergabe an Teams.

Arbeitsweise: pragmatisch, strukturiert, umsetzungsorientiert. Mein Anspruch sind handlungsrelevante Insights für Steuerung, Priorisierung, Investitionsentscheidungen. Remote-first, mit klarer Kommunikation und zuverlässiger Umsetzung.
  • Deutsch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

  • Englisch

    Verhandlungssicher

Nur remote
Führt Projekte hauptsächlich remote aus

Projekt- und Berufserfahrung

  • Smartemis Deutschland GmbH
    Data & BI Analyst
    MEDIZIN
    April 2025 - Heute (1 Jahr und 4 Monate)
    Business Intelligence & Finance Analytics

    Aufbau einer Business-Intelligence-Lösung zur datenbasierten Steuerung von Finance, Operations und Management. Direkte Unterstützung des CFO bei Ad-hoc-Analysen, P&L-Analysen, Budgetierung sowie datengetriebenen Entscheidungsgrundlagen für Management und Investoren.

    Ausgewähltes Projekt

    Aufbau einer BI-Plattform für Finance, Operations und externe Stakeholder

    Als BI Analyst & Controller bei Smartemis war ich konzeptionell verantwortlich für den Aufbau der Business-Intelligence-Landschaft in Zusammenarbeit mit einer externen BI-Beratung.

    Ziel war es, eine BI-Lösung zu schaffen, die sowohl interne Steuerungsanforderungen als auch die Analysebedarfe externer Praxisinhaber abbildet. Dafür entwickelte ich eine BI-Konzeption entlang zentraler fachlicher Themenfelder wie Operations, Finanzen und Personal. Die einzelnen Analysebereiche basieren auf eigenständigen Datenmodellen, sind jedoch logisch miteinander verknüpft, sodass sowohl spezifische Analysen als auch übergreifende Vergleiche möglich sind.

    Ich fungierte als zentrale Schnittstelle zwischen internen Fachbereichen, Praxisinhabern und der technischen Umsetzung durch die BI-Beratung und unterstützte bei Bedarf auch die Umsetzung von Reporting-Lösungen in Qlik Sense.

    Die entstandene BI-Lösung schuf erstmals eine konsistente Datenbasis für Management, Finance und externe Stakeholder und ermöglichte eine transparente Analyse wirtschaftlicher Kennzahlen sowie eine fundierte operative und finanzielle Steuerung.
    Business intelligence Controlling & Kennzahlensysteme Python Datenanalyse Microsoft Excel
  • INU – Innovative University of Applied Sciences
    Freiberuflicher Dozent
    März 2024 - Heute (2 Jahre und 5 Monate)
    • eigenverantwortliche Konzeption & Durchführung von
    Lehrveranstaltungen
    • (i) Digitales Marketing & Geschäftsmodellierung
    • (ii) Business Intelligence & Data Science Management
    Digital Marketing Data science Data analysis Business plan Python
  • Fressnapf Holding SE
    Data Analyst (Customer Insights)
    GROSSHANDEL
    Januar 2023 - März 2025 (2 Jahre und 2 Monate)
    Customer Analytics | Marketing & Customer Insights

    Data Analyst mit Fokus auf Customer Analytics, Marketing Intelligence und datenbasierter Entscheidungsunterstützung für Management und Fachbereiche. Erfahrung in Kundensegmentierungen, Churn-Analysen sowie Ad-hoc-Analysen für Marketing und C-Level.

    Ausgewählte Projekte

    Customer Segmentation & Marketing Enablement

    Konzeption und Implementierung eines strukturierten Segmentierungsmodells zur datenbasierten Steuerung von Marketingmaßnahmen. Kunden wurden entlang klar definierter Lebenszyklusphasen segmentiert (z. B. Erstkäufer, aktive Kunden, inaktive Kunden, Churn). Ergänzend wurde ein Reporting zur kontinuierlichen Beobachtung der Segmententwicklung aufgebaut.

    Das Modell schuf eine konsistente Grundlage für die Marketingsteuerung und ermöglichte eine gezielte Priorisierung und Aussteuerung von Kommunikationsmaßnahmen entlang des tatsächlichen Kundenstatus.

    Test- & Kontrollanalysen für strategische Store-Konzepte

    Analyse der Wirkung neu konzipierter Proof-of-Concept-Stores mit Fokus auf die Zielgruppe der Neutierhalter. Entwicklung einer Test-Kontroll-Logik zur Bewertung der Store-Umbauten im Vergleich zu strukturell ähnlichen Kontrollfilialen.

    Die Analysen ermöglichten eine fundierte Bewertung der Effekte auf Kaufverhalten, Umsatzentwicklung und Kundendynamik und dienten als Entscheidungsgrundlage für das Management hinsichtlich der weiteren Investitions- und Roll-out-Pläne.
    Kundensegmentierung & -analyse Data analysis SQL SAS Business intelligence

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Ausbildung und Abschlüsse

  • Big Data & Business Analytics (MSc)
    FOM Düsseldorf
    2023
    Note: 1,2
  • Wirtschaftswissenschaften (MSc)
    Technische Universität Dortmund
    2017
    Note: 1,6 (ECTS A - Top 10%)

Fähigkeiten

Kategorien