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churn rate ecommerce Können E-Commerce-Daten die Churn Rate von Kunden vorhersagen?

Das Sammeln von Daten in Ihrer Commerce-Lösung kann Ihnen in vielerlei Hinsicht helfen. Können Sie damit vorhersagen, welche Kunden in naher Zukunft abwandern werden? Und wie können Sie Einblicke geben, welche Faktoren deren Abwanderung beeinflussen?

Abwanderung (Churn Rate) definieren 

Wie Unternehmen die Churn Rate definieren, ist je nach Firma unterschiedlich. Denn wie stellen Sie fest, ob ein Kunde wirklich gegangen ist? Wenn der Kunde seit einem Jahr nichts mehr bestellt hat? Oder wenn er den Kauf, den er früher getätigt hat, nicht mehr tätigt? Die Definition der Churn Rate unterscheidet sich je nach Produkt und Zielgruppe, da nicht jedes Produkt oder jeder Kunde den gleichen Lebenszyklus hat.

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Unsere Partner De Nieuwe Zaak haben das untersucht und herausgefunden, dass verschiedene Unternehmen auch den Grad der Kundenbindung zu untersuchen. Öffnet der Kunde weiterhin Newsletter, besucht er die Website oder klickt er auf Anzeigen, kauft aber nicht? Dann ist die Herausforderung, das Kaufinteresse wieder zu entfachen. Welche Definition von Churn am besten zu Ihrem Unternehmen passt, hängt also davon ab, welches Ziel Sie haben. 

Für Proforto zum Beispiel hängt die Churn Rate vom Bestellverhalten je Kategorie und Kunde ab. Wenn ein Unternehmen regelmäßig Arbeitshandschuhe bestellt und dieser Hanschuhkunde nicht wieder bestellt, ist das ein Signal. Arbeitsschuhe dagegen nutzen sich weniger schnell ab, daher ist es logisch, dass etwas Zeit vergeht, bis das Unternehmen wieder in Ihren Online-Shop kommt.

Proforto beachtet außerdem die verschiedenen Kundengruppen, so bestellen beispielsweise StudentInnen, die in vorübergehend im Lager arbeiten, nur einmal Arbeitsschuhe. All diese Faktoren müssen bei der Bestimmung der Abwanderung und Ihrer Marketing Strategie beachtet werden. 

Faktoren, die die Churn Rate beeinflussen  

In der Praxis ist es oft gut, die Mitarbeiter mit häufigem Kundenkontakt, beispielsweise Kundenbetreuer oder Büromitarbeiter, nach ihrem Bauchgefühl zu den Gründen für die Abwanderung eines Kunden zu fragen. Anschließend führen Sie eine Analyse basierend auf Daten durch und suchen nach den Verbindungen.

Zu den Faktoren für die Churn Rate zählen unter anderem die Häufigkeit, mit der der Kunde normalerweise bestellt, das Volumen und die Anzahl der Produktkategorien. Aber auch Faktoren wie wer der Account Manager ist und wie vollständig das Kundenprofil in Ihrem CRM-System ausgefüllt ist, sind von Relevanz. Bei der Bestimmung von Faktoren geht es eher um deren Kombination und potenzielle Auswirkungen aufeinander, als um einzelne Faktoren oder KPIs. 

Sie wissen, warum der Kunde sie verlässt. Und nun?

Wenn Sie Einblick in Ihre Churn Rate haben, was dann? Manche teilen ihre Kunden in Segmente auf, je nachdem, wie aktiv sie sind. Diese Segmente (z. B. ruhende Kunden, Gelegenheitskunden und aktive Kunden) können Ihnen bei der Auswahl Ihrer Verkaufs- und Marketingmaßnahmen helfen.

Auf diese Weise können Sie versuchen, Gelegenheitskunden neue Produkte anzubieten, wodurch die Wahrscheinlichkeit verringert wird, dass sie Ihr Unternehmen verlassen. Manchmal ist es jedoch auch gut zu akzeptieren, dass einige Kunden nur einmal etwas von Ihnen kaufen. Natürlich ist es wichtig, dass Sie wissen, mit welcher Art von Kunden Sie es zu tun haben. 

Sind mehr Daten und Variablen immer besser?  

Als Unternehmen können Sie lange nach verschiedenen Faktoren suchen, über die Sie Daten benötigen. Aber sind mehr Daten und mehr Variablen immer besser? Wenn Sie diese Frage an Facebook richten würden, würden Sie die Antwort erhalten, dass Billionen von Daten speichern müssen.

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Aber was ist, wenn Sie noch nicht viel mit Daten machen? Dann fangen Sie einfach an und beobachten Sie, wie gut Sie Aktionen anhand relevanter Faktoren für Ihren Online-Shop vorhersagen können. Ihr Datensatz und die damit verbundenen Faktoren wachsen mit Ihrem Online-Shop. Dies ist und bleibt ein iterativer Prozess. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten für Sie arbeiten, denn, so Rik Burgerdijk von Proforto: „Das Unternehmen mit den vollständigsten Daten – wenn es weiß, wie man sie gut nutzt - wird den Kunden der Zukunft für sich gewinnen.“