Alle Übungen laufen auf echten Stub-Daten im Ordner yellow-bee/data/ — Teil des herunterladbaren Workshop-Pakets (ZIP). Hermes liest sie lokal, nichts kommt aus dem Netz. Hier siehst du jede Datei: Felder, Werte und einen Beispiel-Datensatz.
Voller Überblick auch in data/README.md und DATA-MODEL.md.
sponsors-pipeline.json40Sponsoring-Scout
Sponsoring-Kriteriensponsor-criteria.mdRegelnSponsoring-Skills
Sponsoring-Dealssponsoring-deals.json12Sponsoring · Reporting
Athletenathletes.json12Content-Pipeline
Content-Kalendercontent-calendar.json12Content-Researcher
Kampagnencampaigns.json6Content · Reporting
Content-Performancecontent-performance.json18Content · Reporting
Weekly KPIsmarketing-weekly.jsonW26Reporting-Agent
KPI-Historiekpi-history.json8 Wo.Reporting-Analyst
Retail-Accountsretail-accounts.json16Reporting · CRM
Communitycommunity-members.json24CRM-Nurturing
Personaspersonas/personas.json16Reporting · Kontext
data/sponsors-pipeline.jsonDie Akquise-Pipeline: potenzielle Sponsoren mit Budget, Branche, Sport-Fit und Verhandlungsstand. Grundlage für den Sponsoring-Scout.
Stages: discovery → nurturing → qualified → proposal · disqualified
{ "id": "SP-002", "company": "VoltDrive Systems", "region": "DACH", "budget_eur": 250000, "sport_fit": ["formel-e", "racing"], "stage": "proposal", "decision_days": 30 }
Genutzt im Sponsoring-Scout (Tag 1 · Lab 1) →
data/sponsor-criteria.mdDie Bewertungslogik: Hard-Filter (Region, Budget, Brand-Safety), gewichteter Fit-Score und Tier-Einteilung. Der Scout begründet seine Scores hieraus.
data/sponsoring-deals.jsonLaufende und geplante Deals mit Wert, Deliverables, ROI-Prognose und Risiko — verknüpft mit Leads, Kampagnen und Athleten. Basis für Pipeline-Reporting.
{ "id": "DEAL-001", "lead_id": "SP-002", "name": "VoltDrive Formula E Hospitality", "value_eur": 250000, "stage": "proposal", "roi_forecast": 2.6, "risk_level": "medium" }
data/athletes.jsonDas Athleten-Roster über Motorsport, Extremsport, Urban und E-Sports — inklusive brand_voice (Ton, Hashtags, Tabus).
{ "id": "ATH-01", "name": "Mia Kowalski", "sport": "Formel E", "recent_event": "Podium P3 Monaco E-Prix 2026", "content_angle": "Behind-the-scenes + Nachhaltigkeit" }
brand_voice: Ton energetisch/du · Hashtags #YellowBeeEnergy #PushYourLimits #StayCharged · Tabu: Gesundheitsversprechen, Medikamenten-Vergleich, Alkohol-Co-Promo.
Genutzt in der Content-Pipeline (Tag 1 · Lab 2) →data/content-calendar.jsonDer Redaktionsplan für Juli 2026 — welcher Athlet, welcher Kanal, welches Thema, welcher Status.
Kanäle: linkedin · instagram · tiktok · twitter · Status: draft / planned
{ "date": "2026-07-01", "channel": "linkedin", "athlete_id": "ATH-01", "topic": "Monaco Podium Recap", "status": "draft" }
data/campaigns.jsonDie Marketing-Kampagnen pro Säule mit Ziel, Budget, Kanälen, Ziel-KPIs und verknüpften Athleten — der Rahmen für Content und Deals.
{ "id": "CAMP-01", "name": "Formula E Momentum", "pillar": "racing", "budget_eur": 420000, "channels": ["linkedin", "instagram", "paddock"], "linked_athletes": ["ATH-01", "ATH-12"] }
data/content-performance.jsonVeröffentlichte, geplante und Draft-Inhalte mit echten Kennzahlen (Reach, Engagements, Leads) und Sentiment — verbindet Content mit Reporting.
{ "id": "CP-001", "athlete_id": "ATH-01", "title": "Monaco Podium Behind the Scenes", "channel": "instagram", "status": "published", "metrics": { "reach": 1210000, "leads": 14 }, "sentiment": "positive" }
data/generated-analytics/marketing-weekly.jsonDer wöchentliche Marketing-Datensatz — Source of Truth für den Reporting-Agent. Zahlen kommen ausschließlich aus dieser Datei.
data/generated-analytics/kpi-history.jsonDer KPI-Verlauf von W19 bis W26 — für Trend- und Risiko-Analyse durch den Reporting-Analyst. Zeigt Wachstum, Dellen und Notizen pro Woche.
{ "week": "2026-W26", "social_reach": 2840000, "revenue_eur": 934000, "new_leads_b2b": 34, "retail_revenue_eur": 389000, "note": "Aktuelle Reporting-Woche" }
data/retail-accounts.jsonHandels- und HoReCa-Partner mit Umsatz, Wachstum, Risiko und letzter Bestellung — für Reporting und CRM-Nurturing.
Status: active · nurturing · trial · at_risk · Risiko: low / medium / high
{ "id": "RA-002", "name": "FitChain Studios DACH", "type": "gym chain", "monthly_revenue_eur": 62000, "growth_pct": 22, "risk": "low" }
data/community-members.jsonCommunity-Mitglieder mit Segment, Käufen, Referrals, Engagement-Score, Lieblingsprodukt, Consent und O-Ton-Feedback — Basis für CRM-Nurturing.
Segmente: new · active · advocate · at_risk
{ "id": "CM-003", "name": "Leyla", "segment": "advocate", "purchases": 28, "referrals": 11, "engagement_score": 96, "favorite_product": "Focus" }
data/personas/personas.jsonDie Stakeholder der Firma: 8 C-Level (CEO, CFO, CMO …) und 8 operative Rollen (Partnerships, Content, Data, Agent Ops …) — je mit Pain und Goal. Kontext für zielgruppengerechte Outputs.
{ "id": "P-CMO", "name": "Julia Hartmann", "role": "CMO", "pain": "Content-Skalierung ohne Qualitätsverlust", "goal": "Athleten-Content automatisieren" }