Scoring und Kund*innengruppen im Bericht zur Recency-, Frequency- und Monetary-Analyse (RFM) verstehen

Übersicht

Hier erfährst du, wie du die Aktualitäts-, Häufigkeits- und Umsatzwerte sowie die Kund*innengruppen verstehst, die im RFM-Bericht abgeleitet werden.

Weitere Informationen zum Erstellen und Anpassen deines Berichts findest du in unserem Leitfaden zu Erste Schritte mit dem RFM-Bericht.

Bevor du anfängst

Um dich für diesen Bericht zu qualifizieren, muss dein Konto:

• Du hast mindestens 500 Kund*innen, die eine Bestellung aufgegeben haben.

• Du hast eine E-Commerce-Integrationen (z. B. Shopify, BigCommerce, Magento usw.) oder verwendest die Klaviyo-API, um aufgegebene Bestellungen zu senden.
• Mindestens 180 Tage Bestellhistorie haben und Bestellungen innerhalb der letzten 30 Tage haben.
• Du hast mindestens ein paar Kund*innen, die 3 oder mehr Bestellungen aufgegeben haben.

RFM-Definitionen

RFM-Metriken sind gängige Begriffe, die in Marketing- und Datenstrategien verwendet werden. In Klaviyo werden sie wie folgt definiert und berechnet:

• Aktualität
  Wie lange es her ist, dass Kund*innen bei deinem Unternehmen gekauft haben. Die Aktualität wird als die verstrichene Zeit (gemessen als Anzahl der Tage) seit dem letzten Kauf innerhalb des Zeitrahmens deines Berichts ausgedrückt.
• Häufigkeit
  Wie oft Kund*innen in deinem Berichtszeitraum bei deinem Unternehmen einkaufen.
• Geldwert
  Wie viel Kund*innen in deinem Konto ausgegeben haben (frühere Käufe).

Wenn du auf diese Definitionen zurückgreifen musst, findest du sie in den erweiterten Einstellungen des RFM-Berichts, indem du im RFM-Bericht zu Erweiterte Einstellungen > Über RFM navigierst.

Perzentile, Scoring und Kund*innengruppen verstehen

Perzentile und Scoring

Für eine*n bestimmte*n Kund*in ermittelt Klaviyo ihr*sein Perzentil im Vergleich zu allen Kund*innen für Aktualität, Häufigkeit und Geldwert. Sobald diese Perzentile ermittelt wurden, weist Klaviyo der*dem Kund*in jeweils eine Punktzahl von 1–3 zu (für Aktualität, Häufigkeit und Geldwert).

Beachte, dass Klaviyo nur Bestellungen mit einem positiven Wert berücksichtigt. Wenn eine Bestellung kostenlos ist (z. B. mit 100 % Rabatt), wird sie in der RFM-Analyse nicht berücksichtigt. 

Standardmäßig werden Scores anhand von Schwellenwerten vergeben, die für dein Konto einzigartig sind. Dazu gehören:

• Aktualitäts-Scoring
  • Der letzte Kauf der Kund*innen lag innerhalb der letzten 180 Tage: 3 Punkte zugewiesen
  • Der letzte Kauf der Kund*in lag innerhalb der letzten 365 Tage: zugewiesener Score 2
  • Der letzte Kauf der Kund*in lag mehr als 365 Tage zurück und weist darauf hin, dass sie wahrscheinlich nie wieder kaufen wird: 1 Punktzahl zugewiesen
• Häufigkeits-Scoring
  • Top 33 % (normalerweise 3 oder mehr Käufe): 3 Punkte vergeben
  • Mittlere 33 %, aber unter dem 66. Perzentil (normalerweise 2 Käufe): 2 Punkte vergeben
  • Unterste 33 % der Nutzer*innen (in der Regel ein einzelner Kauf): 1 Punktzahl zugewiesen
• Geldwert-Bewertung
  • Top 33 %: 3 Score zugewiesen
  • Mittlere 33 %: 2 Punkte zugewiesen
  • Unterste 33 %: 1 Score zugewiesen

Kund*innengruppen

Sobald für jede RFM-Metrik ein Score festgelegt wurde, werden diese Scores zusammengeführt, um die Kund*innengruppe zu bestimmen.

Das Modell unten zeigt, wie diese 3 Scores zusammengeführt werden, um deine potenzielle Kund*innengruppe zu bestimmen. Alle RFM-Metriken und ihre Scores (1–3) können in diesem Würfel visualisiert werden und wo sie innerhalb jeder seiner Seiten oder Quadranten liegen. Zum Beispiel veranschaulicht die obere grüne Ecke des Modells eine*n Kund*in, die*der für alle RFM-Metriken den höchsten Score von 3 erzielt hat.

Sobald Klaviyo diese 3 Scores zusammenführt, werden sie kategorisiert und einer Kund*innengruppe zugeordnet. Diese Kund*innengruppe beschreibt ihre aktuellen Kaufgewohnheiten und ist eine hilfreiche Möglichkeit zu verstehen, welche Kund*innen Wiederholungskäufer*innen sind, wer möglicherweise einen Anstoß für zukünftige Käufe braucht, wer potenziell ein Abwanderungsrisiko ist usw. Das Diagramm unten veranschaulicht diese Logik, einschließlich:

• Name der Kund*innengruppe
• Gruppen-Splits (d. h., welche einzelnen RFM-Scores zu dieser Gruppe beitragen)
• Allgemeine Beschreibung der Kund*innen in dieser Gruppe
• Vorgeschlagene Aktionen für diese Kund*innengruppe