Du wirst lernen
Hier erfährst du, wie du ein Customer Lifetime Value (Kundenlebenszeitwert) Segment erstellst und alle wichtigen Informationen zum Kundenlebenswert exportierst. Der Customer Lifetime Value ist Teil der Klaviyo Predictive Analytics von und kann ein mächtiges Werkzeug für die Segmentierung sein. Das ist der Gesamtbetrag, den ein Kunde im Laufe der Zeit von deiner Marke kaufen wird, sowohl in der Vergangenheit als auch in der Zukunft. Mit dem Customer Lifetime Value-Segment kannst du Kunden anhand dieses Betrags gruppieren, damit du ihnen relevante Inhalte senden und einen segmentbasierten Flow auslösen kannst. Du kannst zum Beispiel den historischen Customer Lifetime Value nutzen, um einen VIP-Willkommensfluss zu erstellen, oder den prognostizierten Customer Lifetime Value, um gezielte Kampagnen an Kunden zu senden, die im Laufe eines Jahres wahrscheinlich einen bestimmten Betrag ausgeben werden.
Bevor du beginnstBevor du beginnst
Bitte beachte, dass du nur dann nach dem Customer Lifetime Value segmentieren kannst, wenn:
- Mindestens 500 Kunden haben eine Bestellung aufgegeben. Dies bezieht sich nicht auf das aktive Profil, sondern auf die Anzahl der Personen, die tatsächlich einen Kauf bei deinem Unternehmen getätigt haben. Wenn dieser Abschnitt in einem Profil leer ist, bedeutet das, dass wir nicht genug Daten über diese Person haben, um eine Vorhersage zu treffen.
- Du hast eine E-Commerce-Integration (z. B. Shopify, BigCommerce, Magento) oder verwende unsere API, um Bestellungen zu versenden.
- Du hast eine Bestellhistorie von mindestens 180 Tagen und hast innerhalb der letzten 30 Tage Bestellungen aufgegeben.
- Du hast mindestens einige Kunden, die 3 oder mehr Bestellungen aufgegeben haben.
Erstelle ein Segment für den Kundenlebenszeitwert
Um ein Segment zu erstellen, das auf einer der verfügbaren Eigenschaften des Customer Lifetime Value basiert (d.h. historischer, prognostizierter und gesamter Customer Lifetime Value), verwendest du die Funktion Vorhersageanalyse über jemanden. Wähle dann deine gewünschte Metrik und deinen Wert aus.
Beispiel
Sagen wir mal, dein durchschnittlicher Bestellwert für Kunde liegt bei 15$. Du kannst Kunden, die diesen durchschnittlichen Bestellwert wahrscheinlich nicht erreichen, mit Rabatten ansprechen, um sie zu ihrem nächsten Kauf zu bewegen.
Um dies zu erreichen, erstellst du ein Segment von Kunden, die voraussichtlich nicht mehr als $5 ausgeben werden, und wendest dich mit einer Rabattkampagne oder einem Flow an sie - ähnlich wie bei einer Winback- oder Re-Kundenbindungskampagne. Wenn du per E-Mail ansprichst, solltest du die folgenden Bedingungen einhalten:
- Sie gehören zu deiner Haupt-E-Mail-Liste (in diesem Fall eine Newsletter-Liste)
- Sie haben in einem bestimmten Zeitraum eine E-Mail geöffnet, um sicherzustellen, dass du an engagierte Abonnenten sendest (im Beispiel unten ist der Zeitrahmen die letzten 90 Tage)
Segment Kundenlebensdauerwert exportieren
Der Export von Customer Lifetime Value-Daten ermöglicht es dir, das Verhalten verschiedener Kundengruppen weiter zu analysieren und vorherzusagen. Zusätzlich zu deinem Customer Lifetime Value und deinen Predictive Analytics-Werten kannst du auch die Churn Risk Prediction exportieren. Das Abwanderungsrisiko wird als Zahl zwischen 0 und 1 in deine CSV-Datei exportiert. Ein Wert von 0,45 würde zum Beispiel einem Abwanderungsrisiko von 45 % entsprechen.
Wenn du eine große Anzahl von einmaligen Käufern hast, hast du möglicherweise ein hohes durchschnittliches Abwanderungsrisiko. Um dein durchschnittliches Abwanderungsrisiko zu senken, solltest du deine Marketinganstrengungen darauf konzentrieren, den Kunden nach seinem ersten Kauf zu halten. Du kannst Klaviyo verwenden, um Personen zu identifizieren, die wahrscheinlich nicht wieder kaufen werden, wie im obigen Beispiel beschrieben.
Sobald du diese Daten als CSV-Datei exportiert hast, kannst du deine eigenen Analysen durchführen. Einige Berechnungen, die dich interessieren könnten, sind:
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Durchschnittlicher Kundenlebenswert
Du kannst den durchschnittlichen Kundenwert eines Segments berechnen, indem du den Durchschnitt des historischen Kundenlebenswerts und des gesamten Kundenlebenswerts bildest. -
Vorhersage der zukünftigen Ausgaben eines Segments
Addiere den vorhergesagten Customer Lifetime Value aller Mitglieder eines Segments und du erhältst den erwarteten Umsatz der Kunden in diesem Segment für das nächste Jahr. -
Schätze die Anzahl der zurückkehrenden Kunden
Bilde zunächst den Durchschnitt der Werte für die Churn-Risk-Vorhersage. Dann ziehst du diesen Durchschnitt von 1 ab. Multipliziere das Ergebnis mit der Anzahl der Personen in dem Segment. Daraus ergibt sich die Anzahl der Kunden, die voraussichtlich zurückkehren werden.