Erste Schritte mit Marketing Analytics
Übersicht
Erfahre mehr über Klaviyo Marketing Analytics. Marketing Analytics liefert hilfreiche Kunden- und Produkterkenntnisse, auf deren Grundlage du deine Marketing-Strategie mit zusätzlichen Daten und Anwendungsfällen für eine bessere Personalisierung anreichern kannst.
Bevor du anfängst
Klaviyo Marketing Analytics ist von Klaviyos Email- und Profil-Abonnements getrennt, und du brauchst beide, um auf die Funktionen zugreifen zu können. In unserem Abrechnungsleitfaden erfährst du mehr über dieses Abonnement oder kannst als Neukund*in loslegen.
Was sind Marketing-Auswertungen?
Klaviyo Marketing Analytics ist ein Add-on-Produkt für Klaviyo, das dir umsetzbare Erkenntnisse zu Kund*innen und Produkten liefert, um smarteres Marketing zu ermöglichen. Klaviyo bietet bereits ein leistungsstarkes Performance-Reporting, aber die zusätzlichen Erkenntnisse, die du mit Klaviyo Marketing Analytics gewinnen kannst, helfen dir dabei, Kundenbindung, Umsatz und Beziehungen in großem Umfang besser zu steigern.
Kauf-Marketing-Analytics
Neukunden von Klaviyo
Als Neukund*in kannst du Klaviyo Marketing Analytics zusammen mit einem E-Mail-Abonnement erwerben.
Bestandskunden von Klaviyo
So kaufst du Klaviyo Marketing Analytics:
- Navigiere unten links in der Ecke zu deinem Konto und klicke auf Abrechnung.
- Wähle auf der Registerkarte Abonnement einrichten Aktuelles Abonnement aus, um zur Kasse zu gehen. Dort siehst du die Option, Klaviyo Marketing Analytics zu deinem aktuellen Abonnement hinzuzufügen.
- Wähle auf der Bezahlseite Klaviyo Marketing Analytics aus und gib die Anzahl der Profile ein, die du für dein Abonnement benötigst.
Abrechnung
Klaviyo Marketing Analytics ist nicht im Basisabonnement von Klaviyo für E-Mail und Profile enthalten. Um die damit verbundenen Funktionen nutzen zu können, ist ein separates Abonnement erforderlich.
Der Preis für Klaviyo Marketing Analytics richtet sich nach der Anzahl deiner aktiven Profile und beginnt bei 100 $ pro Monat für bis zu 13.500 aktive Profile.
Erfahre mehr darüber, wie Klaviyo Klaviyo Marketing Analytics abrechnet.
Schnittstelle
Klaviyo Marketing Analytics findest du im linken Navigationsmenü von Klaviyo.
Unter dem Punkt Klaviyo Marketing Analytics siehst du die folgenden Registerkarten, über die du auf die zugehörigen Funktionen zugreifen kannst.
- Erkenntnisse über Kund*innen
- Katalogerkenntnisse
- Vorhersagemodelle
Funktionsumfang von Klaviyo Marketing Analytics
Funnel-Analysebericht
Im Funnel-Analysebericht kannst du sehen, an welcher Stelle Kund*innen in ihrer Journey mit deiner Marke möglicherweise abspringen. In diesem Bericht kannst du die einzelnen Schritte der Marketing Journey von Kund*innen einrichten und analysieren. Außerdem siehst du, wie viele Kund*innen die einzelnen Schritte erreichen.
Du kannst z. B. eine Analyse erstellen, die mit Kund*innen beginnt, die Bestellung aufgegeben haben, dann Bestellung erfüllt haben und schließlich Bestellung erstattet haben, wie unten gezeigt.
Innerhalb dieser Analyse siehst du eine Aufschlüsselung der Anzahl und des Prozentsatzes der Kund*innen, die jeden Schritt erreicht haben. Zugleich erkennst du, an welchen Stellen du deine Marketing-Maßnahmen noch optimieren kannst.
Conversion-Übersicht
Das Dashboard zur Conversion-Übersicht ermöglicht es dir, deine Conversions und deinen Umsatz insgesamt zu analysieren, inklusive KAV. Du siehst hier auch, wie viele Profile in welcher Conversion-Spanne liegen und welchen Gesamtumsatz sie repräsentieren. Dieses Dashboard ermöglicht es dir, Marketingbemühungen zu optimieren und die Conversion-Rate zu erhöhen, indem bestimmte Segmente auf der Grundlage des Conversion-Verhaltens angesprochen werden.
RFM-Analysebericht
Der RFM-Bericht (Recency, Frequency, and Monetary Values) liefert tiefgehende Kund*innen-Erkenntnisse basierend auf Kaufverhalten und kategorisiert diese Verhaltensweisen und Kund*innen automatisch in Gruppen (z. B. treue Kund*innen).
Diese Gruppierungen ermöglichen es dir, Verhaltensmuster deiner Kund*innen im Laufe der Zeit zu analysieren und Bereiche zu identifizieren, in denen du deine Marketing-Strategien optimieren kannst.
Bei potenziell gefährdete Kund*innen kannst du diese Erkenntnisse auch nutzen, um Rückgewinnungskampagnen durchzuführen und die Abwanderung zu verringern.
Zusammenfassender Bericht zur Zielgruppen-Performance
Indem du die Performance deiner einzelnen Segmente bewertest, kannst du mit der Zusammenfassung der Zielgruppen-Performance schnell erkennen, welche Segmente erfolgreich sind und welche nicht. Der Bericht enthält detaillierte Informationen über:
- jedes deiner Segmente
- den Gesamterfolg pro Kanal
- die kumulierten Conversions oder Einnahmen
Diese Erkenntnisse kannst du dazu nutzen, deine Marketing-Maßnahmen auf Segmente mit unterdurchschnittlicher Performance auszurichten. Im Folgenden findest du Beispiele für einige Funktionen dieses Berichts.
Kohortenanalyse
Mit der Kohortenanalyse kannst du eine Gruppe von Profilen mit gemeinsamen Merkmalen (d. h. eine Kohorte) auswählen und ihr Verhalten im zeitlichen Verlauf analysieren. Daraus lassen sich Trends und Muster bei Kundenengagement, Conversion und anderen wichtigen Metriken über den gesamten Lebenszyklus ablesen.
Einige Beispiele für Kund*innenverhalten, das du mit einem Kohortenbericht verfolgen kannst, sind:
- Wiederholte Käufe
- Kundenbindung
- Kaufverhalten nach dem Abonnieren
Katalogerkenntnisse
Das Produktanalyse-Dashboard ermöglicht es dir, das Verhalten deiner Kund*innen in Bezug auf bestimmte Produktkäufe besser zu verstehen und Marketing zu erstellen, das zu diesen Pfaden passt.
Verschaffe dir einen Überblick darüber, wie, wann und welche Produkte in deinem Katalog die Anzahl der Bestellungen steigern. So kannst du sie zum richtigen Zeitpunkt in der Customer Journey bewerben.
Hier sind einige Methoden, wie du die Erkenntnisse der Produktanalyse strategisch nutzen kannst:
- Zeitpunkt des Post-Purchase-Flows anpassen
Richte einen Flow ein, der durch ein Kaufereignis ausgelöst wird, und füge dann einen Warteschritt hinzu, basierend auf den Erkenntnissen aus der Karte Zeitpunkt wiederholter Käufe . - Inhalt des Post-Purchase-Flows anpassen
Richte einen Flow ein, der durch ein Kaufereignis ausgelöst wird, um eine Produktempfehlung basierend auf Erkenntnissen aus der Karte Bei der nächsten Warenkorb-Bestellung gekaufte Produkte zu bewerben. - Empfohlene Pakete/ergänzende Käufe automatisieren
Richte einen Flow ein, der von einem Warenkorbabbruch-Ereignis ausgelöst wird und eine Erinnerung zum Kauf sowie eine Produktempfehlung aus der Karte Im selben Warenkorb gekaufte Produkte enthält. - Grundlage für deine Merchandising-Strategie
Identifiziere die besten Produkte, die zusammen oder nacheinander in Kampagnen beworben werden sollen, basierend auf den Karten Bei der nächsten Bestellung gekaufte Produkte oder Im selben Warenkorb gekaufte Produkte.
Zusätzlich erstellt das Produktanalyse-Dashboard zwei prädiktive Profileigenschaften im Abschnitt Predictive Analytics eines Profils. Diese Eigenschaften sind:
- Bestes Cross-Selling-Datum
Der Produktanalysebericht bestimmt den besten Zeitpunkt, um einen Cross-Selling-Versuch bei Profilen zu unternehmen. Die Eigenschaft Bestes Cross-Selling-Datum setzt voraus, dass Kund*innen mindestens einen Kauf getätigt haben, und basiert auf dem Kaufverhalten ähnlicher Kund*innen, die den gleichen Artikel gekauft haben. Dies ist eine dynamische Eigenschaft, die täglich aktualisiert wird, aber nur, wenn ein Profil einen Kauf tätigt. - Nächstes passendes Produkt
Der Produktanalysebericht ermittelt auch das nächste passende Produkt für Profile auf der Grundlage ihres letzten Kaufs. Wenn ein Profil weiterhin Bestellungen aufgibt, wird diese Eigenschaft automatisch entsprechend aktualisiert. Das nächste passende Produkt schließt automatisch nicht verfügbare Artikel sowie Daten für die ersten 48 Stunden nach wiederholten Käufen für ein Profil aus. In den ersten 48 Stunden nach dem Kauf ist das Rückgabe- und Umtauschvolumen am höchsten. Der Ausschluss von Daten, die in diesem Zeitraum erfasst werden, verhindert, dass die Eigenschaft nächstes passendes Produkt verzerrt wird.
Du kannst die Vorteile dieser Profileigenschaft beim E-Mail-Versand durch den Block Nächstes passendes Produkt nutzen. Dieser Produktblock zeigt allen Empfänger*innen dynamisch das nächste passende Produkt an, das er oder sie aufgrund des letzten Kaufs am ehesten kaufen würde.
Erfahre mehr darüber, wie du diese Eigenschaften nutzen kannst, um dynamische Cross-Selling-Flows zu erstellen.
Anpassbarer CLV-Bericht
Der Bericht zum Customer Lifetime Value (CLV) prognostiziert die erwarteten Käufe und Verhaltensweisen deiner Kund*innen im Laufe der Zeit. In diesem Bericht werden die aktuellen Kaufgewohnheiten deiner Kund*innen über jeden deiner Marketing-Kanäle und Funktionen (Kampagnen, Flows, Formulare und Segmente) hinweg detailliert beschrieben und anschließend potenzielle zukünftige Käufe basierend auf diesen Daten modelliert.
Diese Erkenntnisse bieten dir Möglichkeiten für Cross-Selling und Up-Selling bei anstehenden Käufen und zeigen dir, wie du das Kauferlebnis deiner Kund*innen am besten personalisieren kannst – auch in Bezug auf wichtige Saisonzeiten und Ereignisse, die für bestimmte Kund*innen wichtig sind. Im Folgenden findest du Beispiele für einige Funktionen dieses Berichts.
Weitere Vorteile
Benutzerdefinierte Metriken
Benutzerdefinierte Metriken sind in allen Klaviyo-Konten verfügbar. Mit dem Kauf von Advanced Klaviyo Data Platform erhöht sich jedoch die zulässige Anzahl der benutzerdefinierten Metriken in deinem Konto von 1 auf 50.
Mit der Funktion für benutzerdefinierte Metriken in Klaviyo kannst du eigene Ereignisse konfigurieren, um deine Geschäftsabläufe besser darzustellen.
Standardmäßig stellt Klaviyo Metriken zur Verfügung, die die Performance deines Unternehmens verfolgen und den Erfolg messen (z. B. Häufigkeit des Ereignisses „Bestellung aufgegeben“). Es kann jedoch Fälle geben, in denen du benutzerdefinierte Metriken erstellen musst, um die Abläufe in deinem Unternehmen genauer zu erfassen. Ein Beispiel: Standardmäßig umfassen deine Ereignisse für „Bestellung aufgegeben“ wiederkehrende Abonnements. Du möchtest aber nur die über deine E-Commerce-Website aufgegebenen Bestellungen überprüfen.
Einige Beispiele für häufige Anwendungsfälle für benutzerdefinierte Metriken sind:
Trennen von Einzelhandels- und E-Commerce-Ereignissen (Shopify oder andere benutzerdefinierte Integrationen)
Bei Shopify und einigen benutzerdefinierten Integrationen werden physische Einzelhandelsbestellungen (POS) und E-Commerce-Bestellungen als dasselbe Ereignis verarbeitet (z. B. das Shopify-Ereignis „Bestellung aufgegeben“).
Wenn du jedoch die Wirksamkeit jedes einzelnen Ereignistyps gesondert betrachten möchtest, kannst du eine benutzerdefinierte Metrik wie im folgenden Beispiel einrichten. Hier wird der Point of Sale (POS) nicht in das Ereignis „Bestellung aufgegeben“ aufgenommen und mit anderen E-Commerce-Daten kombiniert.
Entfernen von wiederkehrenden Abonnement-Ereignissen bei Shopify, WooCommerce oder BigCommerce
Wie bereits erwähnt, werden bei den Standard-Integrationen von Shopify, WooCommerce und BigCommerce Abonnements automatisch in die Ereignisse für „Bestellung aufgegeben“ aufgenommen. Das bedeutet, dass E-Commerce- und Abonnement-Bestellungen zusammengerechnet werden. Wie im folgenden Beispiel kannst du mit „ist nicht gleich“ die Placed Order-Metriken isolieren und überprüfen, die keine Abonnementbestellungen enthalten.
Erfahre mehr darüber, wie du benutzerdefinierte Conversion-Metriken verwenden kannst und wie häufige Anwendungsfälle aussehen.