So berechnest du die Kundenbindungsrate
Übersicht
Berechnungen der 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 neuesten Kund*innen sind; vielmehr berücksichtigt sie Käufe in einem festgelegten Zeitfenster, um das langfristige Verhalten von Kund*innen zu bewerten.
Kundenbindungsrate berechnen
Es gibt drei Schritte, die du ausführen musst, um die Kundenbindungsrate zu berechnen.
- Erstelle ein Segment aus Kund*innen, die im letzten Jahr UND innerhalb der letzten 6 Monate gekauft haben
- Erstelle ein Segment von Kund*innen, die im letzten Jahr in deinem Shop gekauft haben
- Berechnen
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.
1. Ein Segment aus Kund*innen erstellen, die im letzten Jahr (vor 365 bis 730 Tagen) in deinem Shop gekauft haben und auch kürzlich gekauft haben (z. B. in den letzten 6 Monaten). Das sind wiederkehrende Kunden aus dem vergangenen Jahr. Unten ist ein Beispiel für dieses Segment dargestellt.
3. Jetzt, da du deine beiden Segmente vorbereitet hast, kannst du beginnen, deine Kundenbindungsrate zu berechnen. Verwende die folgende Formel für die Kundenbindungsrate:
Wenn dein erstes Segment (von denen, die im letzten Jahr und in den letzten sechs Monaten gekauft haben) beispielsweise 2.500 Profile umfasst und die Anzahl der Profile, die insgesamt im letzten Jahr gekauft haben, 10.000 betrug. Deine Gleichung wäre wie folgt:
Weitere Ressourcen
- How to calculate average order value (AOV)
Learn how to calculate your average order (AOV) or the total monetary value of your conversions (orders) divided by the number of conversions (orders that took place). Calculating your average order value (AOV) can be helpful when you want to add a condition to your segments to target high value or low value customers.
- How to segment by customer lifetime value (CLV)
Learn how to create a customer lifetime value (CLV) segment and export any key CLV information. CLV is part of Klaviyo's predictive analytics and can be a powerful tool to use in segmentation. It is the total amount, both past and predicted, that a customer will purchase from your brand over time. CLV segments allow you to group customers based on this amount so that you can send them relevant content and trigger segment-based flows. For example, you can use historic CLV to build a VIP welcome flow or use predicted CLV to send targeted campaigns to customers who will likely spend a certain amount over the course of a year.
- How to calculate revenue per recipient
Learn how to calculate revenue per recipient (RPR) and understand how each of your marketing channels is performing. RPR helps you to determine the success of a campaign or flow and is a great way to review individual channel performance and opportunities for growth.
- Understanding Klaviyo's predictive analytics
Learn more about the different types of predictive analytics data displayed in your account, the various ways Klaviyo computes this, and guidelines for how you can utilize this data.