Klaviyo Helpdesk Prädiktive Erkenntnisse Panel

Übersicht

Mit dem Composer Predictive Erkenntnisse Panel kannst du Customer Lifetime Value, die Gesamtbestellungen, das Abwanderungsrisiko und das voraussichtliche Datum der nächsten Bestellung direkt in Klaviyo Helpdesk einsehen. Mit diesem übersichtlichen Kontext kannst du Antworten schneller personalisieren, das Wechseln zwischen den Tabs reduzieren und einen höheren Wiederholungsumsatz erzielen.

Bevor du anfängst

• Der Helpdesk muss für dein Konto aktiviert sein.
• Deine E-Commerce-Integrationen (z.B. Shopify, BigCommerce) müssen die Ereignisse für platzierte Bestellungen synchronisieren.
• Predictive Analytics erfordern eine Mindestbestellhistorie. Bei einem neuen Online-Shop wird möglicherweise die Meldung „Noch nicht genug Daten“ angezeigt.
• Rollen: Alle Agenten können das Panel sehen; keine Konfiguration erforderlich.

Übersicht

Das Panel „Prädiktive Erkenntnisse“ befindet sich unter dem Ticketfach und zeigt vier Kacheln an:

1. Customer Lifetime Value (CLV)
2. Aufträge insgesamt
3. Abwanderungsrisiko (Niedrig, Mittel, Hoch)
4. Voraussichtliches nächstes Bestelldatum

Da die Daten aus den Vorhersagemodellen von Klaviyo gezogen werden, musst du keine Regeln aufstellen oder pflegen. Das Panel hilft dir:

• Priorisiere Kundenbindungsangebote für hochwertige Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko
• Identifiziere treue Stammkunden für Cross- oder Upselling
• Verkürze die durchschnittliche Bearbeitungszeit, indem du nicht mehr das gesamte Profil öffnen musst

Best Practices

• Handle bei hohem Abwanderungsrisiko sofort - biete einen Rabatt oder proaktiven Support an.
• Speichere Makros wie Kundenbindung-10% oder VIP-Frühzugang, um Antworten zu beschleunigen.
• Halte die Antworten kurz und bündig; nimm kurz Bezug auf die Erkenntnisse („Als einer unserer Top-Kunden“), um sie zu personalisieren, ohne roboterhaft zu klingen.

FAQ

Funktioniert das Panel für alle Kanäle (E-Mail, Chat, SMS)?
Ja. Die angezeigten Daten sind auf Profilebene und erscheinen für jeden Ticket-Typ.

Wie wird das Abwanderungsrisiko berechnet?
Es ist die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde in den nächsten 90 Tagen nicht mehr kauft, ausgedrückt als Niedrig (< 33 %), Mittel (33-66 %) oder Hoch (> 66 %).

Kann ich einstellen, welche Metrik angezeigt wird?
Nein.

Warum ist das voraussichtliche nächste Bestelldatum leer?
Das Modell benötigt mindestens zwei historische Bestellungen vom Kunden, um den nächsten Termin vorherzusagen.

Wird die Verwendung von Makros meine Vorhersagedaten beeinflussen?
Nein. Das Panel ist schreibgeschützt und schreibt nicht in das Profil zurück.