Fallstudien

Ausgewählte
Arbeiten

Fünf Projekte in Marketplace Operations, Mobilität, compliance-kritischem SaaS und AI-nativem Produkt. Zwei wurden gebaut, drei repariert — und jedes begann mit einem operativen Problem, das noch niemand instrumentiert hatte.

01 · Ausgewählte Fallstudie

Nexio Fleet — Compliance-natives Produkt für Berliner Mietwagenflotten.

Strategie, Operations und Produkt bei einem Compliance-SaaS in der Frühphase. Ich habe regulatorische Vorgaben (LABO, PBefG) in Produktspezifikationen übersetzt, Field Discovery mit Flottenbetreibern und Fahrern durchgeführt und die Systeme gebaut, die Compliance messbar machen.

  • Product Ownership. Spezifikationen für Driver App und Fleet Dashboard, QA über iOS, Android und Web sowie strukturierte Feedback-Schleifen zwischen Operations und Engineering.
  • Compliance im Maßstab. Das Framework trägt die Compliance für 800+ aktive Fahrer bei 8 Flottenbetreibern in Berlin und Brandenburg.
  • Automatisierung. Manueller Reporting-Aufwand um 60–70% gesenkt durch Python-Pipelines, die Uber- und Bolt-Plattformdaten integrieren.

2025 — Gegenwart · Co-Founder · 6+ Monate

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Referenzschreiben von Aleksander Boski, CEO und Mitgründer der Nexio Fleet GmbH, liegt vor.

FLEET DASHBOARD FAHRER 800+ BETREIBER 8 MARKIERT 6 FAHRER SCHICHT PAUSE STATUS Konform Pause zu kurz Konform COMPLIANCE-QUOTE · 12 WOCHEN
Fleet Dashboard — abstrakte Darstellung

02 · Ausgewählte Fallstudie

Alcorte Alemán — Eine 50 Jahre alte Metzgerei über WhatsApp betreiben.

Ein KI-gestütztes Bestellsystem für eine Familienmetzgerei in Mexiko-Stadt, entworfen um eine einzige Bedingung: Der Betreiber öffnet nie ein Dashboard. WhatsApp ist kein Kanal, der an das Produkt angeflanscht wurde — es ist die gesamte Produktoberfläche, für Kunden wie für den Inhaber.

  • Von Beschränkungen getriebene Architektur. „Kein Dashboard“ wurde als Spezifikation behandelt, nicht als zu umgehende Einschränkung.
  • Integration im Produktivbetrieb. Meta WhatsApp Business API, Vercel, Supabase RLS und ein agentischer Claude-Loop mit Tool Calling, durchgängig gegen Live-Daten verdrahtet.
  • Umfang. 120+ Produkte bei 1000+ Kunden, mit Row-Level Security auf vendor_id, sodass das Schema von Tag eins an mandantenfähig ist.

2025 — Gegenwart · Side Project · Solo Build

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Privates Repository, 2FA erzwungen. Referenzdetails auf Anfrage.

BESTELLFLUSS · EINE OBERFLÄCHE Kunde SENDET EINE NACHRICHT WhatsApp API META WEBHOOK Claude-Loop TOOL CALLING Supabase POSTGRES · RLS Antwort BESTELLUNG BESTÄTIGT KEIN DASHBOARD · DER CHAT IST DAS PRODUKT
WhatsApp-Systemfluss

03 · Ausgewählte Fallstudie

Wolt — Kurier-Ausrüstung vom Kauf zum Kreislauf.

Kurier-Ausrüstung bei Wolt Deutschland wurde je Einstellung einmal gekauft und kam nie zurück: Die Kostenkurve folgte Einstellungen und Fluktuation statt der Zahl aktiver Kuriere. Ich habe den Lebenszyklus von linear auf zirkulär umgebaut — Rücknahme beim Offboarding, Aufbereitung in Berlin und eine Recyclingroute für Unrettbares.

  • Neugestaltung des Lebenszyklus. Vier Ansatzpunkte: Rücknahme beim Offboarding, finanzielle Verbindlichkeit für fehlende Teile, Aufbereitung im Warehouse und nachgelagertes Recycling über TARPREC via Wolt HQ Dänemark.
  • Bundesweiter Rollout. Ausrüstungsrückgabe im Offboarding verankert in 6 deutschen Städten mit 2.000+ Kurierpartnern.
  • Ergebnis. 30% weniger Beschaffungskosten für Ausrüstung, erste 12 Monate gegenüber den folgenden 12 nach der Umsetzung.

2021 — 2022 · Operations Associate · Bundesweit

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Referenzschreiben von Wolt liegt vor, abrufbar über den Zertifikate-Bereich.

AUSRÜSTUNGS-LEBENSZYKLUS Beschaffung REST Aufbereiten ANNAHME BERLIN Ausgabe BEI EINSTELLUNG Rücknahme BEIM OFFBOARDING AUSRÜSTUNG KEHRT INS SYSTEM ZURÜCK PRÜFUNG NICHT BESTANDEN Beschädigte Ausrüstung TARPREC VIA HQ DÄNEMARK Materialrückgewinnung NACHGELAGERT — MATERIALRÜCKGEWINNUNG
Zirkulärer Ausrüstungs-Lebenszyklus

04 · Ausgewählte Fallstudie

Bolt — Einen Funnel zur Fahreraktivierung neu bauen, in den niemand hineinsah.

Die Fahreraktivierung bei Bolt Rides in Süddeutschland war eine einzige, wöchentlich berichtete Zahl: rund 25%, ohne Sicht darauf, an welchem Schritt Fahrer hängen blieben. Ich habe die In-App-Instrumentierung gebaut, um den Funnel Stufe für Stufe zu sehen, und dann Maßnahmen gegen jedes einzelne Leck entworfen.

  • Zuerst instrumentieren. In-App-Analytics misst den Drop-off je Stufe — Registrierung, Upload, Prüfung, Aktivierung, erste Fahrt — und ersetzt einen Wochenwert, der das Leck verbarg.
  • Diagnose. Fünf Reibungspunkte: manuelle Dokumentenprüfung, generische Kommunikation, Blockaden durch Doppelkonten, Sprachbarrieren und nachrangig behandelte Long-Tail-Flotten.
  • Ergebnis. Die Aktivierung stieg von 25% auf 58% in sechs Wochen bei 1.000+ Registrierungen.

2023 · Operations Specialist · 6 Wochen

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Aufteilung des Beitrags und konkrete Kennzahlen auf Anfrage.

100% REGISTRIERT Registrierung Dokumenten-Upload Dokumentenprüfung GRÖSSTER DROP-OFF MANUELL Kontoaktivierung Erste Fahrt ≈25% BASIS
Aktivierungs-Funnel — Stufenbreiten illustrativ

05 · Eigenständiges Projekt

Marketplace Strategy & Analytics — Europäische Premium-Mobilität

Ein eigenständiges analytisches Projekt, das mein Framework auf einen Premium-Fahrtenmarktplatz in mehreren Städten anwendet. Es zeigt, wie ich Wachstumsstrategie, Partnerschaftsverantwortung und Qualitätsökonomie im Marktplatzmaßstab angehe.

  • BD-Strategie über Regionen hinweg. Auswahl der Wachstumsmärkte über explizite Filterstufen — partnerschaftsgetriebene Märkte (Airline-getrieben, Südeuropa) und Direktkundenmärkte (Westeuropa).
  • Kundenorientierte Analyse-Dashboards. Gebaut in Python, Streamlit und Plotly — operative Telemetrie, Partner-Performance, Segmentökonomie und Qualität-gegen-Marge-Sichten.
  • Quality Contribution Index. Um Strafabzüge bereinigte Deckungsbeitragskennzahl, die Qualitätsmängel in eine P&L-Zahl pro Fahrt übersetzt.

2026 · Eigenständig · Premium-Mobilitätssektor

Vollständige Projektdetails auf Anfrage.

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