Kundensegmentierung für E-Commerce: 6 smarte Methoden

Kundensegmentierung ist der größte Hebel, den du als E-Commerce-Marke hast, um deine Kundenkommunikation relevanter zu machen. Statt generische E-Mails an deine komplette Liste zu schicken, kannst du deinen Kundenstamm mit der richtigen Segmentierungsstrategie in homogene Gruppen einteilen, die bestimmte Merkmale wie Interessen, Position auf der Customer Journey oder Produktpräferenzen teilen. So werden deine Inhalte sehr viel ansprechender.

Dieser Artikel zeigt dir sechs Methoden der Kundensegmentierung – von der DSGVO-konformen Einwilligungsstrategie über demografische, psychografische und verhaltensbezogene Merkmale bis hin zur RFM- und KI-Segmentierung mit Predictive Analytics. Zusätzlich bekommst du eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie du Kundensegmentierung ganz einfach direkt in automatisierte Flows verwandelst – und zwar ganz ohne IT-Team.

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Was ist Kundensegmentierung und warum ist sie für E-Commerce-Marken so wichtig?

Kundensegmentierung bedeutet, deinen Kundenstamm anhand gemeinsamer Merkmale in homogene Gruppen einzuteilen, um jede Gruppe gezielt und relevant ansprechen zu können. Die gemeinsamen Merkmale können dabei äußerst verschieden sein:

Geografische Segmentierung: Kund*innen werden nach Wohnort segmentiert (z. B. Berlin, Bayern, Ruhrgebiet).
Demografische Segmentierung: Kund*innen werden nach persönlichen Merkmalen wie Alter, Geschlecht, Wohnort, Familienstand, Beruf oder Einkommen segmentiert.
Verhaltensbasierte Segmentierung: Kund*innen werden nach bestimmten Handlungen, die sie ausgeführt haben, segmentiert (z. B. Warenkorb abgebrochen).
Psychografische Segmentierung: Kund*innen werden nach bestimmten Werten oder Interessen segmentiert (z. B. Nachhaltigkeit, vegane Ernährung, preisbewusstes Shopping).

Und warum ist Kundensegmentierung so wichtig? Wer alle Kund*innen gleich anspricht, spricht niemanden wirklich an. Kundensegmentierung sorgt dafür, dass Erstkäufer*innen eine andere Nachricht bekommen als treue Stammkund*innen – und abwanderungsgefährdete Kontakte rechtzeitig zurückgewonnen werden, bevor sie weg sind.

Dazu kommt die Personalisierung: Wer weiß, welche Produkte jemand gekauft hat und welche Kategorien diese Person interessieren, kann Empfehlungen ausspielen, die wirklich passen, statt generische Bestseller-Listen an alle Kund*innen zu schicken. Eine Marke, die Kaufhistorie und Interessen in ihre Segmente einbezieht, kommuniziert wie ein guter Verkäufer, der seine Kund*innen persönlich kennt. Das Ergebnis: höhere Öffnungsraten, mehr Wiederkäufe und eine bessere Kundenbindung. Für E-Commerce-Marken ist das besonders relevant, weil sie keine stationären Touchpoints haben und die gesamte Kundenbeziehung über digitale Kanäle läuft.

Kundensegmentierung vs. Zielgruppensegmentierung

Kundensegmentierung teilt einen bestehenden Kundenstamm anhand von Kauf- und Verhaltensdaten in Gruppen ein, während Zielgruppensegmentierung breiter ansetzt und auch potenzielle Kund*innen einschließt, die noch keinen Kontakt zur Marke hatten.

Zielgruppensegmentierung wird vor allem im Upper Funnel eingesetzt – bei Paid Advertising, Marktforschung und der Neukundengewinnung – wenn eine Marke noch keine eigene Datenbasis hat und Zielgruppen anhand von Marktdaten, Personas oder demografischen Merkmalen definieren muss. In diesem Artikel konzentrieren wir uns allerdings auf die Segmentierung eines bestehenden Kundenstamms.Dynamische Kundensegmentierung vs. statische Listen

Eine gute Kundensegmentierung funktioniert nur mit dynamischen Segmenten, die sich automatisch in Echtzeit aktualisieren. Deshalb ist eine Verknüpfung mit einer Kundendatenplattform eine Grundvoraussetzung. Beispiel: In einem dynamischen Segment für „alle Käufer*innen der letzten 90 Tage“ werden Kund*innen automatisch entfernt, sobald die 90 Tage abgelaufen sind und sie nicht erneut gekauft haben. Gleichzeitig werden neue Kund*innen hinzugefügt, die einen Kauf getätigt haben. In älteren Systemen kann es sein, dass Unternehmen manuell Listen exportieren, um Segmente zu erstellen. Das Problem dabei ist, dass diese sich nicht automatisch anpassen und entsprechend schnell veraltet sind.

6 Methoden der Kundensegmentierung für E-Commerce-Marken — von einfach bis prädiktiv

Für die Kundensegmentierung stehen dir diverse Methoden zur Verfügung – von einfach bis komplex. Die sechs Methoden, die wir hier vorstellen, sind keine Alternativen, zwischen denen du dich entscheiden musst. Sie bauen eher aufeinander auf. Jede Methode hat eigene Datenanforderungen, Anwendungsfälle und auch Einschränkungen.

Methode	Datenbasis	Daten- anspruch	Für wen	Limitierung
1. Einwilligungs- basierte Segmentierung	Einwilligungs-Status, basierend auf Opt-in-Formular	Niedrig	Für alle D2C-Marken verpflichtend	Kein eigenständiger Segmentierungsansatz, stellt lediglich DSGVO-Konformität sicher.
2. Demografische Segmentierung	Alter, Geschlecht, Wohnort, Beruf, Einkommen, Familienstand	Niedrig	Einsteiger-Segmentierung, erste Listenstruktur	Begrenzte Aussagekraft
3. Verhaltensbasierte Segmentierung	Browse-Verhalten, Warenkorbabbruch, Kaufhistorie	Mittel	Alle Marken mit E-Commerce-Integration	Gefahr von Signal-Rauschen bei schlecht definierten Auslösern
4. Psychografische Segmentierung	Werte, Lifestyle, Kaufmotivation	Hoch	Marken mit Community oder Quiz-Funnel	Braucht hohes Datenvolumen zur Aktivierung
5. RFM	Recency, Frequency, Monetary (mind. 500 Käufe, 180 Tage Daten)	Mittel*	Marken mit mind. 6 Monaten Kaufhistorie	Mind. Transaktionsvolumen nötig
6. Predictive Analytics	Vorhergesagter CLV, Abwanderungsrisiko, nächstes Kaufdatum	Niedrig (mit Klaviyo AI)*	Wachsende D2C-Marken, 500+ Käufe	Nicht anwendbar bei dünner Datenbasis

*benötigt bei Klaviyo das Marketing Analytics Add-on

1. Einwilligungsbasierte Kundensegmentierung: DSGVO-Compliance als Datenvorteil

Der erste Schritt in der Kundensegmentierung ist, eine DSGVO-konforme Grundlage zu schaffen. Das bedeutet, dass deine Kund*innen ihr explizites Einverständnis zum Erhalt von Werbebotschaften geben müssen – und das für jeden Marketing-Kanal separat. In der Praxis heißt das, dass du grundsätzlich nur E-Mails an Kund*innen schicken solltest, die dem Erhalt deines Newsletters über das Double-Opt-in-Verfahren zugestimmt haben. Bei Klaviyo kannst du das als Bedingung festlegen.

Segmentierung mit Bedingung „Abonniert“ für E-Mail-Marketing in Klaviyo.

Um den Überblick über die verschiedenen Einwilligungen nicht zu verlieren, solltest du eine Liste pro Kanal (z. B. die E-Mail-Hauptliste) erstellen, in der alle Kontakte gesammelt werden, die für diesen Kanal eingewilligt haben. Jede weitere Kundensegmentierung findet dann über die Funktion „Segmente“ statt.

Besonders praktisch ist es, wenn dein CRM Einwilligungen direkt im Kundenprofil anzeigt.

Überblick über Einwilligungen im Kundenprofil von Klaviyo.

Falls du einen automatisierten Flow über verschiedene Marketing-Kanäle planst, werden Kund*innen, die keine Einwilligung gegeben haben, automatisch ausgeschlossen – zum Beispiel von Transaktionsnachrichten per SMS.

Klaviyo-Tipp:

Weitere Infos zum Thema DSGVO-Compliance und Klaviyo findest du in unserem Artikel: „Ist Klaviyo DSGVO-konform? Alles, was deutsche Unternehmen wissen müssen“.

2. Demografische Segmentierung: Guter Einstieg, schlechter Auslöser

Alter, Geschlecht, Wohnort, Beruf, Familienstand – demografische Merkmale sind der einfachste Einstieg in die Kundensegmentierung, weil diese Daten oft direkt bei der Anmeldung erhoben werden. Als Flow-Auslöser sind sie allerdings nur bedingt geeignet. Denn demografische Merkmale beschreiben, wer jemand ist. Sie sagen nichts darüber aus, was die Person als nächstes kaufen wird oder wofür sie sich interessiert.

Beispiel 1: Eine 35-Jährige, die Baby-Produkte kauft, ist 18 Monate später eine völlig andere Käuferin, befindet sich aber immer noch im gleichen demografischen Segment.
Beispiel 2: Ein 60-Jähriger und ein 20-Jähriger, die beide am Anfang ihrer Fitness-Journey stehen, haben mehr Gemeinsamkeiten als ein 20-jähriger Profisportler und ein 20-Jähriger, der sich überhaupt nicht für Sport interessiert.

Wann ist eine demografische Segmentierung sinnvoll?

Wohnort: Event-Einladungen, Schulferien- und Back-to-School-Kampagnen nach Bundesland, wetterbasierte Produktempfehlungen
Alter: Produktempfehlungen für bestimmte Altersgruppen (z. B. Anti-Aging-Produkte), altersspezifische Rabattaktionen (Studierendenrabatt, Seniorenangebote)
Geschlecht: Sortimentsbasierte Kampagnen (z. B. Damen- vs. Herrenkollektionen), gezielte Produkt-Launches
Familienstand: Kampagnen mit Baby- und Kinderprodukten für Eltern
Geburtstag: Geburtstags-E-Mails mit personalisiertem Rabatt

Praktischer Tipp: Nutze demografische Daten idealerweise in Kombination mit mindestens einem Verhaltens-Signal – z. B. Standort Hamburg UND Kauf von Fitness-Produkt in den letzten 60 Tagen. So wird deine Kommunikation deutlich relevanter.

3. Verhaltensbasierte Kundensegmentierung: Kaufsignale in Echtzeit aktivieren

Verhaltensbasierte Segmentierung ist der stärkste praktische Hebel für die meisten D2C-Marken, weil die Daten bereits vorhanden und hochrelevant für die Customer Journey sind. Browse-Abbrüche, Warenkorbabbrüche, Kaufhistorie, Produktkategorie-Affinität – all diese Informationen sind in Echtzeit verfügbar, sobald die E-Commerce-Software mit der Kundendatenbank verbunden ist. Diese Daten geben wichtige Einblicke in die Kaufabsicht und können bei sinnvoll eingerichteten Automatisierungen den Umsatz stark erhöhen.

Der entscheidende Vorteil gegenüber demografischer Segmentierung: Die gleiche Kaufabsicht kann demografisch völlig unterschiedlich aussehen. Eine junge Stadtbewohnerin und eine 55-Jährige auf dem Land können identisches Interesse an einem Beauty-Produkt haben, würden aber nie im gleichen demografischen Segment landen. Verhaltensbasierte Segmente fangen genau diesen geteilten Intent ein.

Verhaltensbasierte Segmente aktualisieren sich, sobald sich das Verhalten ändert. Das macht sie zum idealen Auslöser für automatisierte Flows . Du kannst in deinem Marketing-Automation-Tool also einstellen, dass eine bestimmte Aktion sofort eine bestimmte Nachricht auslösen soll.

Hier ein paar Beispiele:

Welcome-Flow: Eine Newsletter-Anmeldung mit anschließender Bestätigung löst automatisch die Willkommensmail aus.
Warenkorbabbruch: Ein abgebrochener Warenkorb löst nach x Stunden automatisch eine Erinnerungsmail aus.
Browse-Abandonment: Wenn eine Bestandskundin mehrfach auf einen Artikel geklickt hat, ohne zu kaufen, bekommt sie automatisch eine Erinnerungsmail.
Rückgewinnung: Wenn Kund*innen xx Tage oder Wochen nichts bestellt haben, bekommen sie automatisch eine Erinnerung – eventuell mit Gutscheincode als Anreiz.
Bestätigungsmail : Direkt nach dem Abschicken einer Bestätigung oder der Newsletter-Anmeldung erhalten Kund*innen eine automatische Bestätigung.

Automatisierte Browse-Abandonment-E-Mail von Jean&Len – erstellt mit Klaviyo.

Klaviyo-Erfolgsstory:

Jean&Len hat eine Engagement-basierte Segmentierung eingeführt, um Kund*innen in das Gold, Silber oder Bronze-Segment einzuordnen. Durch diese Strategie konnte die deutsche Beauty-Marke die Öffnungsrate der E-Mails um 185 % steigern. Alle weiteren Infos findest du in der Erfolgsstory von Jean&Len.

4. Psychografische Segmentierung: Hohe Relevanz, hoher Datenanspruch

Werte, Lebensstil, Kaufmotivation – psychografische Merkmale sind die relevantesten Segmentierungskriterien überhaupt. Gleichzeitig sind sie die aufwendigsten: Quiz-Funnels und Post-Purchase-Umfragen sind die effizientesten Methoden zur direkten Datenerhebung. Dabei liefern kurze Onboarding-Quizze mit maximal drei bis fünf Fragen mehr psychografische Daten als jede Post-Purchase-Umfrage, weil die Motivation zur Teilnahme am höchsten ist, bevor die erste Bestellung eintrifft.

Für E-Commerce-Marken gibt es noch einen weiteren Weg, Einblicke in psychografische Merkmale zu erhalten: Wer wiederholt Produkte mit nachhaltiger Verpackung kauft, zeigt wertbasierten Konsum, ohne je eine Umfrage ausgefüllt zu haben. Wer regelmäßig bestimmte Produktkategorien klickt, signalisiert Lifestyle-Affinitäten. Wer nur bei Rabattaktionen kauft, zeigt ein besonders preisbewusstes Shopping-Verhalten. So können Marken von Taten auf Werte schließen.

Wichtig: Ohne ausreichendes Datenvolumen sind psychografische Segmente zu klein für echte Aktivierung. Als Faustregel gilt: Erst verhaltensbasierte Segmentierung skalieren, dann psychografische Layer hinzufügen.

Beispiel für eine Umfrage-Mail im Welcome-Flow von Shape Republic – erstellt mit Klaviyo. Die Fitness-Marke fragt neue Newsletter-Abonnent*innen nach ihren Zielen, um ihnen später relevanteren Content schicken zu können.

5. RFM-Segmentierung: Kaufhistorie in automatisierte Kampagnen übersetzen

RFM-Segmentierung schlägt die Brücke zwischen rohen Transaktionsdaten und handlungsrelevanter Kampagnenlogik. Der entscheidende Unterschied zur verhaltensbasierten Kundensegmentierung ist, dass die RFM-Segmentierung nicht nur die letzte Aktion berücksichtigt, sondern die Kaufhistorie als Ganzes.

Aber was bedeutet RFM eigentlich?

R=Recency: Wann hat jemand zuletzt gekauft?
F=Frequency: Wie oft kauft die Person?
M=Monetary Value: Wie viel gibt sie aus?

Dimension	Was gemessen wird	Beispiel	Was es bedeutet
Recency	Tage seit letztem Kauf	Kauf vor 7 Tagen	Hohe Kaufbereitschaft – Marke ist noch präsent
Frequency	Anzahl Bestellungen (90 Tage)	4 Bestellungen	Starke Markenbindung und Kaufgewohnheit
Monetary	Gesamtumsatz (Customer Lifetime Value)	280 €	Hoher Kundenwert – schützenswert

Bei der RFM-Analyse wird jede der drei Dimensionen auf einer Skala von 1 (niedrig) bis 3 (hoch) bewertet – das ergibt 27 Kombinationen, die in der Praxis auf sechs relevante RFM-Segmente reduziert werden.

Wichtige Erkenntnis: RFM misst kein Loyalitätsgefühl, sondern Verhaltensmomentum. Ein Profil kann durch hohe Frequency loyal wirken, aber trotzdem abwanderungsgefährdet sein, wenn die Recency-Dimension stark gefallen ist. Beispiel: Wenn eine Stammkundin über einen längeren Zeitraum monatlich eine Bestellung für Shampoo und Duschgel aufgegeben hat, aber die letzte Bestellung bereits 8 Wochen zurückliegt, besteht Handlungsbedarf.

Klaviyo-Tipp:

Bei Klaviyo benötigst du das MarketingMarketing-Analytics-Add-on und mindestens 500 Kund*innen mit Bestellhistorie sowie Kaufdaten aus den letzten 180 Tagen. Der RFM-Bericht wird täglich aktualisiert und ist über Marketing Analytics > Kundenerkenntnisse zugänglich.

Die 6 RFM-Segmente in Klaviyo und wie du sie nutzen kannst

Für eine fortschrittliche Kundensegmentierung sind folgende Segmente am wichtigsten:

Champions: deine besten Kund*innen, die kürzlich gekauft haben, häufig kaufen und am meisten ausgeben
Loyal: wertvolle, engagierte Kund*innen, die regelmäßig kaufen, aber weniger ausgeben als Champions
Recent: frische Kund*innen, die kürzlich gekauft haben, aber noch nicht häufig kaufen
Needs Attention: früher wertvolle Kund*innen, die zuletzt inaktiv geworden sind und ein hohes Reaktivierungspotenzial haben
At Risk: Kund*innen, die seltener kaufen und weniger ausgeben als die Gruppe „Braucht Aufmerksamkeit" und bei denen das Abwanderungsrisiko erhöht ist
Inactive: Kund*innen, die seit langer Zeit nicht mehr aktiv waren und kaum noch kaufen

In dieser Übersicht kannst du erkennen, welche Art von automatisierten Flows sich am besten für welches RFM-Segment eignet:

Gruppe	RFM-Scores	Kampagnenlogik	Flow-Typ
Champions	333, 332, 323	Exklusiver Zugang, Treueprogramm, Bewertungen einholen	VIP-Flow, Early-Access-Kampagne
Loyal	321, 322, 331, 232, 233	Upsell, Cross-Sell, Wiederbestellungs- erinnerung	Post-Purchase- Flow
Recent	312, 313, 311, 222, 223	Marke erklären, Abo-Angebot, Social Proof aus Champions-Gruppe	Welcome-Flow
Needs Attention	213, 221, 123, 132, 133	Neue Produkte zeigen, personalisierte Empfehlungen, zeitlich begrenzte Aktionen	Win-back-Flow
At Risk	231, 212, 122, 131, 211	Rückgewinnung mit Mehrwert, günstigere Produkteinstieg	Win-back-Flow
Inactive	111, 112, 113, 121	Letzte Chance oder sauberes Abmelden	Sunset-Flow

Klaviyo-Tipp:

Wie genau sich die RFM-Punktzahlen in Klaviyo zusammensetzen, erfährst du im Help-Center-Artikel „Scoring und Kundengruppen in der Häufigkeits-, Frequenz- und monetären Analyse (RFM) verstehen“. Der Help-Center-Artikel „Wie man ein Segment mit RFM-Eigenschaften erstellt“ erklärt, wie du Segmente basierend auf dem RFM-Score erstellen kannst.

6. Prädiktive Segmentierung: Wer kauft als Nächstes — und wer wandert ab?

Die prädiktive Segmentierung nutzt historische Daten und KI, um Kaufwahrscheinlichkeiten vorherzusagen:

Wer kauft wahrscheinlich in den nächsten 90 Tagen?
Wessen Customer Lifetime Value wird steigen und wie hoch wird er voraussichtlich?
Wer ist abwanderungsgefährdet?

Um Einblicke dieser Art zu bekommen, brauchst du kein teures Enterprise-Abo. Bei Klaviyo benötigst du lediglich das Marketing-Analytics -Add-on.

So kann prädiktive Segmentierung genutzt werden:

Vorhergesagtes Kaufdatum: Das KI-Modell erkennt, dass eine Kundin ihr Proteinpulver alle 6 Wochen nachkauft – und löst eine Erinnerungs-E-Mail aus, bevor der Vorrat ausgeht.
Churn-Risiko: Ein Kunde, der früher monatlich bestellt hat, zeigt seit 10 Wochen keine Aktivität – das KI-Modell stuft ihn als abwanderungsgefährdet ein und triggert automatisch einen Rückgewinnungs-Flow.
Vorhergesagter Customer Lifetime Value: Das KI-Modell identifiziert Erstkäufer*innen mit hohem CLV-Potenzial – z. B. basierend auf Produktwahl und Bestellwert und leitet sie direkt in eine VIP-Onboarding-Sequenz.
Nächstes Produktinteresse: Wer Sonnencreme gekauft hat, bekommt auf Basis ähnlicher Kaufmuster eine personalisierte Empfehlung für After-Sun-Produkte, noch bevor er aktiv danach sucht.
Optimales Versandfenster: Prädiktive Segmentierung erkennt, wann einzelne Kontakte am wahrscheinlichsten Nachrichten öffnen und kaufen, und passt den Versandzeitpunkt automatisch an, statt alle Kund*innen gleichzeitig anzuschreiben.

Bei all den wertvollen Insights gibt es allerdings eine Einschränkung: Prädiktive Segmentierung benötigt einen gewissen Grunddatensatz, um verlässliche Vorhersagen aussprechen zu können. Empfohlen werden mindestens 500 bis 1.000 Käufe. Marken mit einer dünneren Datenbasis sollten zuerst verhaltensbasierte und RFM-Segmentierung ausbauen. Prädiktive Segmentierung kann dann folgen, wenn die Datengrundlage reif ist.

Klaviyo-Tipp:

Wie du Segmente basierend auf dem Customer Lifetime Value erstellen kannst, erfährst du im Help-Center-Artikel „Wie man nach dem Kundenlebenswert (Customer Lifetime Value) segmentiert“.

Die nächsten Schritte: So baust du deine eigene Segmentierungsstrategie auf

Kundensegmentierung ist kein einmaliges Setup. Es ist eine Strategie, die du fortlaufend optimieren und um zusätzliche Layer erweitern kannst.

Wir empfehlen folgende Reihenfolge:

Consent-Infrastruktur aufbauen: Trenne Kanäle sauber (E-Mail-Hauptliste, WhatsApp-Liste, SMS-Liste). Aktiviere Double Opt-in als Qualitätsfilter.
Demografische Segmentierung anlegen: Erfasse einfache Merkmale wie Wohnort, Altersgruppe oder Geschlecht – entweder über ein Anmeldeformular mit optionalen Zusatzfragen oder über deine Shop-Integration. Diese Daten sind sofort segmentierbar und bilden die Grundlage für standortbasierte Kampagnen, Geburtstags-E-Mails und sortimentsspezifisches Targeting.
Psychografische Signale sammeln: Reichere deine Profile mit Daten zu Werten, Interessen und Kaufmotivationen an – über Quiz-Formate im Onboarding, Produktpräferenzen aus dem Browsing-Verhalten oder gezielte Umfragen. Dieses Segmentierungs-Layer braucht mehr Vorlaufzeit, zahlt sich aber durch deutlich höhere Relevanz in Inhalten und Produktempfehlungen aus.
Verhaltensbasierte Auslöser aktivieren: Richte Warenkorbabbrüche, Browse-Abbrüche und Kaufhistorie als Segment-Bedingungen ein. Diese Signale sind sofort verfügbar und erfordern keine zusätzlichen Datenquellen, sofern du eine Verknüpfung mit deiner E-Commerce-Plattform eingerichtet hast.
RFM-Baseline aufbauen: Sobald du mindestens 500 Käufer*innen und 180 Tage Kaufhistorie hast, kannst du den RFM-Bericht in Klaviyo Marketing Analytics aktivieren.

Verknüpfe jedes RFM-Segment mit dem passenden Flow:

Champions → VIP-Flow
At Risk → Rückgewinnungs-Flow
Recent → Produktinfos

Predictive Analytics aktivieren: Wenn deine Datenbasis reift, kannst du deine Segmentierung um KI-gestützte Prognosen zu Customer Lifetime Value, Abwanderungsrisiko und voraussichtlichem nächsten Bestelldatum ergänzen. So wechselst du von reaktiver zu proaktiver Kundensegmentierung.
Mit Benchmarks messen: Vergleiche Öffnungsraten, Klickraten und Conversion-Rates deiner segmentierten Kampagnen mit branchenspezifischen Benchmarks .

Bereit für Kundensegmentierung?

Kundensegmentierung ist die Grundlage, auf der jede Kampagne , jeder automatisierte Flow und jede Produktempfehlung aufbaut. Die sechs Methoden in diesem Artikel zeigen: Es gibt nicht die eine richtige Segmentierungsstrategie. Was zählt, ist der konsequente Aufbau verschiedener Segmentierungsschichten, um immer möglichst relevante Inhalte an deine Kund*innen schicken zu können.

Klaviyo gibt dir dafür alle Werkzeuge an die Hand:

KI-gestützte Segment-Erstellung: Klaviyo akzeptiert im Segment-Builder Eingaben in natürlicher Sprache und wandelt sie automatisch in ein fertiges Segment um. Du beschreibst einfach in einem Satz, wen du ansprechen möchtest – zum Beispiel „Kund*innen, die in den letzten 90 Tagen gekauft haben, aber noch kein zweites Mal bestellt haben" – und erhältst eine Vorschau des Segments, bevor du es mit einem Klick erstellst oder im Builder weiter anpasst.
Dynamische Segmente in Echtzeit: Segmente aktualisieren sich automatisch, sobald sich Verhalten oder Status ändern.
Einwilligungsbasierte Segmentierung: Klaviyo stellt sicher, dass Nachrichten nur an Kontakte gehen, die eine gültige DSGVO-Einwilligung für den jeweiligen Kanal erteilt haben – inklusive automatischer Dokumentation von Formular-ID, Methode und Zeitstempel, sofern ein Formular für die Einwilligung genutzt wurde.
Kanalübergreifende Segmentierung: Dieselben Segmente funktionieren für E-Mail, SMS, WhatsApp und Push-Benachrichtigungen.
Integrierte Kundendatenplattform: Über 350 Integrationen konsolidieren Kauf-, Web-, Kanal- und Transaktionsdaten in einem einzigen Kundenprofil und bilden so die Datenbasis für präzise Segmentierung.
RFM-Analyse: Mit dem Marketing Analytics Add-on berechnest du Recency, Frequency und Monetary Value automatisch und kannst die sechs Kundengruppen direkt in Flows und Kampagnen aktivieren.
Predictive Analytics: KI-gestützte Prognosen zu Customer Lifetime Value, Abwanderungsrisiko und voraussichtlichem nächsten Bestelldatum ergänzen deine Segmentierungsstrategie um eine vorausschauende Dimension.

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Häufige Fragen zu Kundensegmentierung

Welche Strategien der Kundensegmentierung eignen sich für kleine Online-Shops?

Kleine Marken mit weniger als 500 Käufer*innen sollten mit einwilligungsbasierter und verhaltensbasierter Kundensegmentierung starten. Warenkorbabbrüche und Browse-Abbrüche als Segment-Auslöser sind sofort verfügbar und liefern ohne zusätzliche Datenquellen relevante Ergebnisse. RFM-Segmentierung und prädiktive Segmentierung benötigen als Grundlage Marketing Analytics sowie ein gewisses Datenvolumen.

Wie oft sollten Kundensegmente aktualisiert werden?

Dynamische Segmente in Klaviyo aktualisieren sich in Echtzeit, sobald sich das Verhalten eines Profils ändert. Du musst also nicht manuell eingreifen. Überprüfe die Segmentgrenzen und -definitionen jedoch regelmäßig – idealerweise quartalsweise – um sicherzustellen, dass sie noch zur Größe und Kaufhistorie deines Kundenstamms passen.

Warum ist Kundensegmentierung wichtig?

Marken, die Kundensegmentierung konsequent einsetzen, senden weniger E-Mails, erzielen aber messbar mehr Öffnungen, Klicks und Conversions, weil Inhalte relevanter für die Empfänger*innen sind.

Martina Wichmann

Martina Wichmann ist eine deutsche Content-Strategin mit über zehn Jahren Erfahrung im Schreiben über und für internationale SaaS-Marken. Sie verfügt außerdem über Erfahrung im Schreiben für die Bereiche Gesundheit und Lifestyle.

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2. Demografische Segmentierung: Guter Einstieg, schlechter Auslöser

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4. Psychografische Segmentierung: Hohe Relevanz, hoher Datenanspruch

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