Umsatztreiber im Einzelhandel kanalübergreifend messen
Generiert von Klaviyo AI
Der Leitfaden erklärt, wie vereinheitlichte Kundendaten und Multi-Touch-Attribution den Beitrag verschiedener Kanäle zum Einzelhandelsumsatz messbar machen. Er zeigt außerdem, wie RFM-Analysen, Verhaltensprognosen und das Reporting in Klaviyo helfen, Kundengruppen zu verstehen und Marketingmaßnahmen gezielter auszurichten.
- Daten zentral zusammenführen: Gemeinsame Kund*innenprofile für Online- und Ladenverkäufe reduzieren Datensilos und helfen, doppelte Umsatzzuordnungen zu vermeiden.
- Attribution gezielt konfigurieren: Multi-Touch-Attribution berücksichtigt mehrere Kontaktpunkte und benötigt vollständige Daten, korrekte UTM-Tags sowie passende Attributionsfenster.
- Rabatte gezielter einsetzen: RFM-Analysen unterscheiden Kund*innen nach Aktualität, Häufigkeit und Geldwert ihrer Käufe und unterstützen differenzierte Angebote.
Wenn Marketer*innen im Einzelhandel sich mit Attribution und Umsatz-Reporting beschäftigen, stellen sie möglicherweise fest, dass jedes ihrer Analyse-Tools für sich genommen kompetent ist. Zusammen betrachtet sind sie jedoch weiterhin als Single Source of Truth ineffektiv.
Das liegt oft an Datensilos und einer Fragmentierung der Plattformen. Deine Marketing-Automatisierungsplattform kann zum Beispiel einen Verkauf einer E-Mail-Kampagne zuschreiben, während deine Anzeigenplattform dieselbe Bestellung möglicherweise als Umsatz aus einem bezahlten Klick beansprucht. Wenn dieselbe Person dann im Geschäft Wiederholte Käufe tätigt, sind diese Daten möglicherweise nur in deinem POS und sonst nirgendwo verfügbar.
Diese Art von Datenfragmentierung entsteht, wenn deine Quellen nicht in ein gemeinsames Kund*innenprofil einfließen. Wenn Fragmentierung als Einzelhändler*in bei dir der Standard ist, verbringst du entweder zu viel Zeit damit, Daten für eine genaue Attribution abzugleichen, oder du kannst deinen Attributionsmodellen gar nicht vertrauen, weil sie fortlaufend Umsätze doppelt zählen.
In diesem Leitfaden zeigen wir dir, was Klaviyo Marketing Analytics im Einzelhandel ist, wie Multi-Touch-Attribution funktioniert und wie du verschiedene Arten von Analysen und Reporting nutzt, um Kund*innenverhalten zu verfolgen und sogar vorherzusagen.
Was ist Klaviyo Marketing Analytics im Einzelhandel?
Klaviyo Marketing Analytics im Einzelhandel ist die Praxis, Daten über alle aktiven Kaufkanäle hinweg zu erfassen, zu vereinheitlichen und zu interpretieren, um zu messen, was den Umsatz antreibt, und zu entscheiden, was du als Nächstes tun solltest, um ihn zu steigern.
Klaviyo Marketing Analytics im Einzelhandel umfasst in der Regel einige Datenkategorien:
- Produkt- und Merchandising-Performance: Abverkaufsquote, Kategorien-Performance, Produktaffinität, Warenkorbzusammensetzung, Cross- und Upselling-Performance, Markdown-Performance sowie Produkte mit der besten/schlechtesten Performance
- Traffic und Akquise: Prozentsatz der Besucher*innen, die über verschiedene Kanäle kommen (organische Suche, bezahlte Anzeigen, E-Mail, Social Media, Empfehlung), Kund*innenakquisekosten (CAC)
- Verhalten vor Ort: besuchte Seiten und Kategorien, Verweildauer auf der Website, Artikel, die zum Warenkorb hinzugefügt wurden, Warenkorbabbruch, Drop-off-Punkte im Funnel, Artikel auf der Wunschliste
- Verkäufe und Umsatz: Conversion-Rate, durchschnittlicher Bestellwert (AOV), Umsatz pro Besucher*in/Empfänger*in, Verkäufe nach Produkt/Kategorie, Performance von Rabattcodes
- Kundenbindung: Customer Lifetime Value (LTV), Wiederkaufrate, Kohorten-Kundenbindung, Gesamt-Kundenbindung
- Marketing-Performance: Return on Ad Spend (ROAS) und ROI nach Kanal, Kundenengagement für E-Mail und Textnachricht, Attribution über alle Kanäle hinweg
- Kund*innen-Segmentierung: Umsatz-, Wachstums- und Kundenengagement-Performance nach demografischem, Lebenszyklus-, Verhaltens- und prädiktivem Segment
- Omnichannel-Performance: Online- vs. stationäre Verkäufe, kanalübergreifendes Kaufen, Store-Performance und Online-zu-Store-Conversion/umgekehrt
Genaues Omnichannel-Reporting ist nur möglich, wenn alle deine aktiven Kanäle über Online- und In-Store-Verkäufe hinweg Teil desselben Systems sind, in dem deine Kundendatenplattform (CDP) angesiedelt ist. So können Marketer*innen im Einzelhandel verstehen, wie ihre Kanäle zusammenarbeiten, um den Umsatz zu beeinflussen.
So funktioniert Omnichannel, Multi-Touch-Attribution für Einzelhandelsmarketingfachleute
Customer Journeys sind nicht linear, und sie finden nicht nur über einen einzigen Kanal statt. Kund*innen können durch 5 Online-Interaktionen beeinflusst werden, bevor sie sich letztendlich für einen Kauf im Ladengeschäft entscheiden. Sie können auch im Ladengeschäft stöbern, einen QR-Code scannen, um sich für deinen Newsletter anzumelden, und nach 3 weiteren Online-Interaktionen einen Kauf tätigen.
Die Omnichannel, lineare Multi-Touch-Attribution [EN] kann diese Arten von Customer Journeys nachverfolgen und vor allem die Wahrheit darüber erfassen, wie Kund*innen kaufen und was vor ihrem Kauf passiert ist, um ihre Entscheidung zu beeinflussen.
Je nach deinem Geschäftsmodell möchtest du dein Attributionsmodell vielleicht anpassen, um alle Erkenntnisse zu berücksichtigen, die du bereits über dein Unternehmen hast. Hier sind einige grundlegende Attributionsmodelle, die du in Betracht ziehen kannst:
Modell | Wie es zuordnet | Nützlich für |
|---|---|---|
First-Touch-Attribution | 100 % bis zur ersten Interaktion mit Kund*innen | Messen, was die Awareness steigert |
Last-Touch-Attribution | 100 % bis zur letzten Kund*inneninteraktion vor einem Kauf | Messen, was Verkäufe abschließt |
lineare Attribution | Ordnet allen Kund*inneninteraktionen den gleichen Anteil zu | Einfluss über den gesamten Kund*innenlebenszyklus hinweg messen |
Attribution mit Zeitverfall | Schreibt neueren Kund*inneninteraktionen mehr zu. | Messen von Customer Journeys, bei denen Aktualität den Umsatz steigert |
Vielleicht möchtest du dich eher auf ein Attributionsmodell als auf die anderen stützen oder zu unterschiedlichen Zeiten eine Kombination aus allen verwenden. Wenn du dein Attributionsmodell erstellst, solltest du auch berücksichtigen, anzupassen, welche Arten von Nachrichten als aussagekräftige Touchpoints zählen. Du kannst zum Beispiel transaktionale E-Mails (wie Bestellbestätigungen) ausschließen oder Bot-Klicks auf eine E-Mail ausschließen.
So richtest du Multi-Touch-Attribution in deiner Klaviyo Marketing Analytics-Plattform ein:
- Wähle eine Plattform mit integrierten Klaviyo Marketing Analytics, wie ein B2C-CRM mit integrierter Kundendatenplattform (CDP). Das ist deine Dateninfrastruktur, die jede Interaktion von Kund*innen mit deiner Marke zentralisiert. Wenn diese Daten an einem Ort gespeichert sind, sind deine Attributionsmodelle genauer, weil sie auf vollständige Daten zurückgreifen.
- Installiere dein Onsite-Tracking-Skript. Das kann speziell auf der Checkout-Seite ein benutzerdefiniertes Snippet umfassen, da dort Conversion-Daten letztlich mit einer Sitzung verknüpft werden.
- Verwende korrekte UTM-Tags. Da die Zuordnung auf UTM Source/Medium basiert, können Kampagnen mit fehlenden oder inkonsistenten Tags als unbekannt gekennzeichnet werden.
- Aktualisiere die Einstellungen deines Attributionsmodells. Wähle das Attributionsmodell aus, das für deine Marke am sinnvollsten ist, und lege dein Attributionsfenster entsprechend fest. Du solltest außerdem anpassen, welche Nachrichtentypen als aussagekräftige Touchpoints zählen (du könntest zum Beispiel transaktionale Nachrichten oder Bot-Klicks ausschließen).
Retail-Analytics-Tipp: Verwende Omnichannel, lineare Multi-Touch-Attribution mit Funnel-Analyse [EN], um genau zu erkennen, wo und warum Personen abspringen, bevor sie zur nächsten Phase des Customer-Lifecycle wechseln.
Zum Beispiel nutzt die Hundebekleidungsmarke Ruffwear eine Funnel-Analyse, um nachzuverfolgen, wie Registrierungen aus ihren Partner-Gewinnspielen im Laufe der Zeit zu Conversions werden. So können sie Partnerschaften, die Registrierungen bringen, aber keinen Umsatz, beenden.
Wie die RFM-Analyse Rabattstrategien im Einzelhandel und den ROI verbessert
„RFM“ steht für Aktualität, Häufigkeit und Geldwert. Verwende diese 3 wichtigen Metriken, um das Verhalten deiner Kund*innen zu analysieren und Kund*innen mit hohem Wert zu identifizieren.
Hier ist eine kurze Aufschlüsselung dessen, was die RFM-Analyse [EN] misst und wie du anfangen kannst, die Daten zu interpretieren:
Signal | Was gemessen wird | WAS ES BEDEUTET |
|---|---|---|
Aktualität | Wie kürzlich jemand etwas gekauft hat | Wenn jemand lange nichts gekauft hat, besteht möglicherweise das Risiko, dass er*sie komplett abspringt. |
Häufigkeit | Wie oft jemand kauft | Wenn jemand, der nach einem festen Zeitplan kauft, die Häufigkeit erhöht, möchte die Person vielleicht einem Treueprogramm beitreten. |
Geldwert | Wie viel jemand ausgibt, wenn er etwas kauft | Kund*innen mit hohem Wert sind VIPs und sollten spezielle Angebote erhalten, während Kund*innen, die nicht so viel ausgeben, Upsell-Angebote erhalten sollten. |
Als Bündel von Einzelhandelsanalysen hilft die RFM-Analyse Einzelhandelsmarken dabei, hochwertige Kund*innen zu identifizieren, Abwanderung zu reduzieren und Rabattstrategien [EN] zu entwickeln, die keine Ausgaben verschwenden.
Zum Beispiel nutzt der Schuhhändler Marc Fisher RFM-Segmente, um gezieltere Angebote zu senden [EN]. Sie reservieren Rabatte für Kund*innen, bei denen das Risiko einer Abwanderung besteht, während sie bei ihren loyalsten Kund*innen eine stärker vollpreisorientierte, markenorientierte Position einnehmen.
Predictive Analytics für den Einzelhandel: Prognose des Kund*innenverhaltens
Predictive Analytics nutzt historische Kauf- und Verhaltensdaten, um zukünftiges Kund*innenverhalten vorherzusagen. Dazu gehören Metriken wie die prognostizierte Anzahl von Bestellungen, das erwartete Datum der nächsten Bestellung, der prognostizierte LTV und das Abwanderungsrisiko.
Wenn du diese Art von Kund*innenverhalten vorhersagen kannst, kannst du dem zuvorkommen, indem du Nachrichten sendest, die eher Anklang finden, und zwar näher an dem Zeitpunkt, zu dem es wahrscheinlich passiert.
Hier sind 3 Möglichkeiten, wie du Predictive Analytics im Einzelhandel nutzen kannst, um den Umsatz zu steigern:
- Verwende das Abwanderungsrisiko, um gefährdete Kund*innen zu kennzeichnen, die möglicherweise bestimmte Arten von Angeboten benötigen, um erneut zu kaufen.
- Verwende voraussichtliches Datum der nächsten Bestellung mit geografischen Daten, um Angebote für Shopper*innen zu personalisieren, die in der Nähe eines Einzelhandelsstandorts leben, aber noch nie im Geschäft gekauft haben.
- Verwende prognostizierten LTV, um den Lifetime Spend zu schätzen, damit du wertvolle Shopper*innen mit speziellen Anreizen im Laden oder online gezielt ansprechen kannst.
Mit Predictive Analytics begann The Willow Tree Boutique, Kampagnen an Kund*innen zu senden, deren KI-prognostiziertes nächstes Kaufdatum in den letzten oder nächsten 30 Tagen lag. Sie konzentrierten sich außerdem darauf, Kund*innen mit einem prognostizierten LTV von über 500,00 $ oder einem durchschnittlichen Bestellwert von über 150,00 $ teurere Kleidung zu bewerben.
„Nachdem wir angefangen haben, Kampagnen an Segmente zu senden, die mit Predictive Analytics erstellt wurden, haben sich all unsere Metriken verbessert, und unser Umsatz ist drastisch gestiegen“, sagt Jade Richardson, E-Mail-Strategin für die Agentur der Boutique. „Es hat uns so viel über die Abonnent*innen-Basis beigebracht – wann sie einkaufen, wie sie einkaufen usw.“
In 90 Tagen stammten 17,1 % der Klaviyo zugeschriebenen Umsätze der Marke [EN] aus Predictive Analytics-Segmenten. „Es war grundlegend dafür, Best Practices für die Marke festzulegen“, sagt Richardson. „Das hat uns wirklich eine völlig neue Welt eröffnet.“
Mehr kanalübergreifenden Einzelhandelsumsatz mit Klaviyo Analytics erzielen
Klaviyo ist das autonome B2C CRM, das Kundendaten in Echtzeit, Data + Analytics, Marketing-Automatisierung, Customer Service und integrierte agentische KI zusammenführt, damit Einzelhändler*innen ihre Daten am selben Ort messen und darauf reagieren können.
Mit Klaviyo kannst du:
- Erstelle erweiterte Berichte für Online- und Ladenverkäufe. Nutze unbegrenzte Gruppierungen, benutzerdefinierte Profileigenschaften und kombiniertes Flow- und Kampagnen-Reporting – ganz ohne Business-Intelligence-Tool.
- Attribution anpassen. Miss die Attribution, indem du zwei oder mehr Metriken kombinierst oder nach bestimmten Ereignissen in deinem Kassensystem und Onlineshop filterst.
- Synchronisiere dein Data Warehouse mit Advanced Klaviyo Data Platform. Formatiere deine Daten neu, standardisiere und bereinige sie für Konsistenz und Genauigkeit, ohne Programmieren und ohne zu warten.
- Erstelle Segmente direkt aus der Funnel-Analyse. Sprich Kund*innen mit nur einem Klick genau an dem Punkt an, an dem sie bei der Conversion abspringen.
- Handle schneller auf Basis deiner Daten. Greife auf vorgefertigte Empfehlungen und Flow-Vorlagen zu, um auf Basis deiner echten Leistungsdaten zu handeln, ohne bei null anfangen zu müssen.
Beginne damit, deine Daten von einem Ort aus mit Klaviyo zu messen und darauf zu reagieren. Registrieren