So berechnest du die Kundenbindungsrate
Übersicht
Berechnungen zur Kundenbindungsrate liefern nützliche Erkenntnisse darüber, wie loyal deine Kund*innenbasis ist und wo du dich möglicherweise verbessern musst, um das Kaufverhalten zu steigern. Die Kundenbindungsrate geht über die Frage hinaus, wer deine jüngsten Kund*innen sind; vielmehr berücksichtigt sie Käufe innerhalb eines festgelegten Zeitfensters, um das langfristige Kund*innenverhalten zu bewerten.
Kundenbindungsrate berechnen
Es gibt 3 Schritte, um die Kundenbindungsrate mithilfe von 2 Segmenten zu berechnen. In diesem Beispiel bedeutet „letztes Jahr“ den Zeitraum zwischen vor 365 und vor 730 Tagen, nicht das vorherige Kalenderjahr. Das aktuelle Kaufzeitfenster umfasst die letzten 182 Tage oder etwa 6 Monate.
- Erstelle ein Segment aus Kund*innen, die vor zwischen 365 und 730 Tagen gekauft haben UND innerhalb der letzten 182 Tage
- Erstelle ein Segment aller Kund*innen, die vor 365–730 Tagen gekauft haben.
- Teile die Profilanzahl des ersten Segments durch die Profilanzahl des zweiten Segments und multipliziere dann mit 100.
Beachte, dass du deinen eigenen benutzerdefinierten Zeitraum erstellen kannst, wenn der oben genannte nicht zu deinem Geschäftsmodell passt. Wenn du zum Beispiel ein Abonnement-Unternehmen bist, kannst du diesen Zeitplan so anpassen, dass er am besten zu den Kaufzeiträumen deiner Kund*innen passt.
Bevor du beginnst, stelle sicher, dass deine Bestelldaten für beide Kaufzeiträume mit Klaviyo synchronisiert sind. Verwende in beiden Segmenten dieselbe Placed Order -Metrik aus derselben Integration.
Um jedes Segment zu starten, navigiere zu Zielgruppe > Listen & Segmente und wähle Erstellen > Segment aus. Wenn ein Feld zum Benennen geöffnet wird, gib einen Namen ein und klicke auf Segment erstellen, um den Builder zu öffnen. Gib andernfalls den Namen im Builder ein.
1. Erstelle ein Segment von Kund*innen, die vor 365–730 Tagen gekauft haben und dann erneut innerhalb der letzten 182 Tage. Wähle für jede Bedingung Was jemand getan hat (oder nicht getan hat) aus, und verbinde die Bedingungen mit AND:
- Bestellung aufgegeben > mindestens einmal > vor 365 bis 730 Tagen
- Bestellung aufgegeben > mindestens einmal > in den letzten 182 Tagen
Klicke auf Segment erstellen, um das erste Segment zu speichern. Das sind wiederkehrende Kund*innen, die in beiden Zeiträumen einen Kauf getätigt haben.
Verwende für das zweite Segment Was jemand getan (oder nicht getan) hat > Bestellung aufgegeben > mindestens einmal > zwischen vor 365 und 730 Tagen. Behalte die Kauf-Metrik und den früheren Datumsbereich identisch zum ersten Segment bei und lass die Bedingung für einen kürzlichen Kauf weg. Klicke auf Segment erstellen, um es zu speichern.
3. Warte, bis beide Segmente fertig geladen sind. Kehre zu Zielgruppe > Listen & Segmente zurück und notiere gleichzeitig die Mitglieder -Anzahl jedes Segments. Verwende in dieser Formel die Anzahl der Profile in jedem Segment, nicht die Anzahl der Bestellungen:
Kundenbindungsrate (%) = (Profile im ersten Segment ÷ Profile im zweiten Segment) × 100
Wenn das zweite Segment 0 Profile hat, kannst du für diese Kaufzeiträume keine Kundenbindungsrate berechnen. Überprüfe deine Bestelldaten und Segmentbedingungen, bevor du fortfährst.
Wenn das erste Segment zum Beispiel 2.500 Profile und das zweite 10.000 hat, lautet die Berechnung (2.500 ÷ 10.000) × 100 = 25 %. Das bedeutet, dass 25 % der Kund*innen, die vor 365 bis 730 Tagen gekauft haben, auch innerhalb der letzten 182 Tage gekauft haben.
Weitere Ressourcen
- So berechnest du den durchschnittlichen Bestellwert (durchschnittlicher Bestellwert)
Erfahre, wie du deinen durchschnittlichen Bestellwert (durchschnittlicher Bestellwert) oder den gesamten Geldwert deiner Conversions (Bestellungen) berechnest, geteilt durch die Anzahl der Conversions (Bestellungen, die stattgefunden haben). Die Berechnung deines durchschnittlichen Bestellwerts (durchschnittlicher Bestellwert) kann hilfreich sein, wenn du deinen Segmenten eine Bedingung hinzufügen möchtest, um Kund*innen mit hohem oder niedrigem Wert gezielt anzusprechen.
- Wie du nach Customer Lifetime Value (CLV) segmentierst
Erfahre, wie du ein Segment für den Customer Lifetime Value (CLV) erstellst und alle wichtigen CLV-Informationen exportierst. CLV ist Teil der Predictive Analytics von Klaviyo und kann ein leistungsstarkes Tool für die Segmentierung sein. Es ist der Gesamtbetrag, sowohl bisher als auch prognostiziert, den eine Kund*in im Laufe der Zeit bei deiner Marke kaufen wird. Customer-Lifetime-Value-Segmente ermöglichen es dir, Kund*innen anhand dieses Betrags zu gruppieren, damit du ihnen relevante Inhalte senden und segmentbasierte Flows auslösen kannst. Du kannst zum Beispiel den historischen Customer Lifetime Value nutzen, um einen VIP-Welcome-Flow zu erstellen, oder den prognostizierten Customer Lifetime Value nutzen, um gezielte Kampagnen an Kund*innen zu senden, die im Laufe eines Jahres wahrscheinlich einen bestimmten Betrag ausgeben werden.
- So berechnest du den Umsatz pro Empfänger
Erfahre, wie du den Umsatz pro Empfänger (Umsatz pro Empfänger) berechnest und verstehst, wie jeder deiner Marketingkanäle performt. Die Wiederkaufrate hilft dir dabei, den Erfolg einer Kampagne oder eines Flows zu bestimmen, und ist eine großartige Möglichkeit, die Performance einzelner Kanäle und Wachstumschancen zu überprüfen.
- Predictive Analytics von Klaviyo verstehen
Erfahre mehr über die verschiedenen Arten von Predictive Analytics-Daten, die in deinem Konto angezeigt werden, die unterschiedlichen Methoden, mit denen Klaviyo diese berechnet, und Richtlinien dazu, wie du diese Daten nutzen kannst.