Shop-Wachstum mit E-Commerce-Analysen fundiert messen
Generiert von Klaviyo AI
Der Leitfaden erläutert, welche E-Commerce-Kennzahlen Verkäufe, Kundenbindung und Marketing-Performance abbilden und wie sie gemeinsam interpretiert werden. Er zeigt außerdem, wie Predictive Analytics zukünftiges Kaufverhalten prognostiziert, Omnichannel-Attribution Umsatzbeiträge zuordnet und welche Kriterien bei der Auswahl einer Analyseplattform relevant sind.
- Kennzahlen gemeinsam betrachten: Conversion-Rate und durchschnittlicher Bestellwert zeigen vergangene Verkäufe, während Wiederkauf- und Kundenbindungsrate Hinweise auf die künftige Umsatzstabilität geben.
- Kaufverhalten vorausschauend analysieren: Prognosen zu Kundenwert, Abwanderungsrisiko und nächstem Bestelldatum helfen, Ressourcen, Angebote und Nachrichtenzeitpunkte gezielter auszurichten.
- Umsatzbeiträge kanalübergreifend zuordnen: Lineare Omnichannel-Attribution verteilt die Anerkennung gleichmäßig auf relevante Kontaktpunkte und vermeidet, Umsätze doppelt zu zählen.
Die meisten E-Commerce-Shops erfassen jede Menge Daten. Aber viele dieser Daten sind fragmentiert.
Frag nach, wie die Kampagne der letzten Woche abgeschnitten hat, und deine E-Commerce-Plattform, deine Marketing-Automatisierungsplattform und deine Anzeigen-Manager*innen werden wahrscheinlich unterschiedliche Zahlen liefern.
Häufiger, als du vielleicht zugeben möchtest, gleichst du deine Performance-Metriken am Ende in einer Tabelle ab. Infolgedessen bekommst du möglicherweise kein klares Bild davon, was gut funktioniert, wie jeder Kanal zum Umsatz beiträgt und wo du zukünftige Ausgaben zuweisen solltest.
In diesem Leitfaden wird erläutert, was E-Commerce-Analytics sind, wie Predictive Analytics Verhalten prognostizieren kann, wie du Omnichannel-Attribution einrichtest und wie du eine Analytics-Plattform auswählst, die das Reporting beschleunigt.
Was sind E-Commerce-Auswertungen?
E-Commerce-Analysen sind die Praxis, Daten zu erfassen, zu messen und zu analysieren, die von einem Onlineshop generiert werden, um das Kund*innenverhalten und die Markenperformance zu verstehen. Marketer*innen nutzen E-Commerce-Analysen, um Entscheidungen zu Marketing, Produkt, Preisgestaltung und Betrieb zu treffen.
E-Commerce-Analytics umfasst in der Regel ein paar Datenkategorien:
- Traffic und Akquise: Prozentsatz der Besucher*innen, die über verschiedene Kanäle (organische Suche, bezahlte Anzeigen, E-Mail, Social Media, Empfehlung) kommen, Kosten für die Neukund*innengewinnung (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
- Kundendienst [EN]: Kundenzufriedenheitsscore (CSAT), Net Promoter Score (NPS), Erstreaktionszeit, Lösungsquote beim ersten Kontakt
- Marketing-Performance: Return on Ad Spend (ROAS) und ROI nach Kanal, Kundenengagement für E-Mail und Textnachricht, Attribution über alle Kanäle hinweg
- Bestand und Fulfillment: Abverkaufsrate, Out-of-Stock-Raten, Retourenquoten, Versandzeiten
Die E-Commerce-Metriken, die auf Wachstum hindeuten
Nicht alle E-Commerce-Metriken sind Indikatoren für Wachstum. Wenn Wachstum und Akquise deine obersten Prioritäten sind, solltest du ein Dashboard erstellen und Berichte generieren, die diese Metriken hervorheben. Zum Beispiel:
E-Commerce-Metrik | Was gemessen wird | Warum ist das wichtig? |
|---|---|---|
LTV | Gesamtumsatz, der von jeder*m Kund*in generiert wird | Legt die Obergrenze dafür fest, wie viel du dir leisten kannst, für die Gewinnung und Bindung jeder Kund*in auszugeben |
Wiederkaufrate | Prozentsatz der Kund*innen, die zwei oder mehr Käufe tätigen | Frühindikator für Loyalität und zukünftige Umsatzstabilität |
AOV | Durchschnittlicher Wert pro Bestellung | Zeigt an, ob Up-Selling- und Bundling-Maßnahmen funktionieren |
Conversion-Rate | Prozentsatz der Shopper*innen, die einen Kauf abschließen | Deckt in jeder Lifecycle-Phase Reibungspunkte in deiner Customer Journey auf |
CAC | Gesamtausgaben zur Akquise jeder*s Kund*in | Nur aussagekräftig im Vergleich zum LTV (CAC sollte geringer als LTV sein) |
Kundenbindungsrate | Prozentsatz der Kund*innen, die über einen bestimmten Zeitraum erneut kaufen | Prognostiziert, ob dein Unternehmen im Laufe der Zeit wächst oder schrumpft |
Behalte im Hinterkopf, dass Conversion-Rate und durchschnittlicher Bestellwert nachlaufende Indikatoren sind, das heißt, sie berichten über Verkäufe, die bereits stattgefunden haben. Wiederkaufrate und Kundenbindungsrate sind vorlaufende Indikatoren, das heißt, sie können dir sagen, ob die in diesem Quartal generierten Umsätze in deinem nächsten Quartal wahrscheinlich stabil bleiben.
Best Practice ist, diese Metriken zusammen zu betrachten. Ein steigender durchschnittlicher Bestellwert neben einer sinkenden Wiederkaufrate bedeutet zum Beispiel, dass du mehr aus Kund*innen herausholst, die nicht zurückkommen.
E-Commerce-Predictive Analytics: das Verhalten von Kund*innen prognostizieren
Predictive Analytics nutzen historische Kauf- und Verhaltensdaten, um zukünftiges Kund*innenverhalten vorherzusagen. Dazu gehören Metriken wie die prognostizierte Anzahl an 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 E-Commerce-Predictive Analytics nutzen kannst, um den Umsatz zu steigern:
- Verwende prognostizierten LTV, um die Ausgaben über den gesamten Zeitraum abzuschätzen, damit du mehr Ressourcen für Shopper*innen bereitstellen kannst, die wahrscheinlich mehr ausgeben.
- Verwende das Abwanderungsrisiko, um gefährdete Kund*innen zu kennzeichnen, die möglicherweise bestimmte Arten von Angeboten benötigen, um erneut zu kaufen.
- Verwende das voraussichtliche Datum der nächsten Bestellung, um das Timing für deine Auffüll- und Nachbestell-Flows zu personalisieren.
Die Körperpflegemarke Every Man Jack passte ihren Replenishment-Flow an, um am oder kurz vor dem prognostizierten Datum der nächsten Bestellung jeder*s Kund*in zu senden. Im Rahmen einer umfassenderen KI-gestützten Marketingstrategie trugen ihre Predictive Messages dazu bei, den Umsatz aus Flows im Jahresvergleich um 25 % zu steigern [EN].
Omnichannel-Attribution: so vermeidest du, Umsätze doppelt zu zählen
E-Commerce-Analysen müssen berücksichtigen, dass die Customer Journey nicht geradlinig verläuft. Käufer*innen interagieren mit mehreren Kanälen, bevor sie einen Kauf tätigen, und jeder dieser Kanäle kann je nach Marketingstrategie der Marke auf unterschiedliche Weise Anerkennung erhalten.
Hier kommt Omnichannel, lineare Multi-Touch-Attribution [EN] ins Spiel. Diese Art der Attribution gibt jedem Kanal seinen fairen Anteil an Anerkennung, ohne den Umsatz doppelt zu zählen. Wenn du diese Art von Attributionsmodell verwendest, kannst du vermeiden, Budget in den falschen Kanal zu stecken, nur weil es der letzte war, mit dem eine*r Kund*in interagiert hat.
Stattdessen erhältst du eine genauere, ausgewogenere Sicht darauf, was Käufe wirklich beeinflusst. Du erkennst nicht nur, welche Kanäle beteiligt waren, sondern auch, wie viel Anerkennung jede*r verdient. Statt den ganzen Ruhm dem letzten Klick zu geben, verteilt Omnichannel lineare Attribution über mehrere Touchpoints die Anerkennung gleichmäßig über alle relevanten Touchpoints.
Du solltest Omnichannel-Attribution in deiner Klaviyo Marketing Analytics-Plattform einrichten können. So kannst du loslegen:
- Wähle eine Plattform mit integrierten Klaviyo Marketing Analytics, wie ein B2C CRM mit integrierter Kundendatenplattform (Kundendatenplattform). Das ist deine Dateninfrastruktur, die jede Interaktion von Kund*innen mit deiner Marke zentralisiert. Wenn diese Daten an einem Ort vorliegen, sind deine Attributionsmodelle genauer, weil sie aus vollständigen Daten schöpfen.
- Stelle sicher, dass dein Tracking-Skript vor Ort installiert ist. 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).
So wählst du eine E-Commerce-Analyseplattform aus
Deine E-Commerce-Analytics sind nur so präzise und umfassend wie die Kund*innendateninfrastruktur, in der sie eingebettet sind.
Je nach Größe deiner Marke benötigst du möglicherweise nur ein B2C-CRM mit integrierter Kundendatenplattform und Klaviyo Marketing Analytics-Funktionalität. Wenn du mit einer größeren Marke arbeitest, musst du dein Data Warehouse synchronisieren, damit es mit Plattformen wie Snowflake, BigQuery, Databricks synchronisiert wird.
Wenn du eine Plattform auswählst, stelle dir die folgenden Fragen:
- Vereinheitlicht die E-Commerce-Analytics-Plattform Daten über jeden Marketing-Kanal hinweg, den du verwendest?
- Werden E-Commerce-Analysen in Echtzeit abgerufen oder basiert das auf Batch-Updates?
- Enthält sie Predictive Analytics, auf die du innerhalb derselben Plattform reagieren kannst?
- Kann die Plattform Zielgruppensegmente direkt in ihrer Analyse erstellen?
- Gibt es auf der Plattform einen integrierten KI-Marketingagenten, der auf Basis von Leistungsdaten Vorschläge machen kann?
- Kannst du Performance-Daten abrufen, indem du KI-Konversationen über einen MCP-Server führst?
Mit Advanced Analytics kann die Dashcam-Marke Nextbase das Kund*innenverhalten anhand von Details wie Aktualität, Häufigkeit und Geldwert (RFM) von Käufen verstehen. Die RFM-Analyse bedeutet, dass Nextbase zur richtigen Zeit Kontakt aufnehmen [EN] kann, um Kund*innen zu binden, und Abonnent*innen mit dem höchsten potenziellen Wert besondere Aufmerksamkeit schenkt.
„Wir können Trigger-Flows erstellen, je nachdem, wann Kund*innen in eine andere RFM-Gruppe wechseln“, sagt Rory McMenigall, Web-Manager bei Nextbase. „So fördern wir unsere Umsätze rund um die Uhr.“
Damit du den Unterschied zwischen E-Commerce-Analyseplattformen besser verstehst, findest du hier ein Spickzettel mit Definitionen:
Plattformtyp | Ideal für |
|---|---|
Shop-Auswertungen | Reporting zu Bestellungen, Produkten und Checkout in deiner E-Commerce-Plattform |
Web-Auswertungen | Website-Traffic, Seitenleistung und Verhalten auf der Website innerhalb einer Plattform wie Google Analytics |
CDP | Führt Kund*innendaten kanalübergreifend in einem Echtzeit-Profil zusammen |
Marketing Analytics | Misst und aktiviert Daten über alle Kanäle hinweg |
Data Warehouse | Zentrale Speicherung von Rohdaten für Analyst und Business-Intelligence-Teams |
Aktiviere deine E-Commerce-Analysen mit Klaviyo
Klaviyo ist das autonome B2C CRM, das Kund*innendaten in Echtzeit, Data + Analytics, Marketing-Automatisierung, Kundenservice und integrierte agentische KI zusammenführt, damit Marken ihre Daten am selben Ort messen und danach handeln können.
Mit Klaviyo kannst du:
- 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.
- Erstelle erweiterte Berichte. 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.
Beginne damit, deine Daten von einem Ort aus mit Klaviyo zu messen und darauf zu reagieren. Demo anfordern