EC-VL06

X Get-Keep-Grow-Funnel

XGet-Keep-Grow-Funnel

Get: Aufmerksamkeit generieren und Interessenten in zahlende Kunden umwandeln.

Keep: Kundenbindung erhalten, indem Kunden engaged, zufrieden, informiert und emotional verbunden gehalten werden.

Grow: Kundenwert steigern und neue Kunden über Empfehlungen (Referrals) gewinnen.

XGet-Phase

Paid Demand Creation

Unternehmen bezahlt, um potenzielle Kunden zu erreichen und Aufmerksamkeit zu erzeugen:

• Öffentlichkeitsarbeit

• Werbung

• Fachmessen

• Webinare

• Post/E-Mail Werbung

Earned Demand Creation

Nachfrage durch unbezahlte Sichtbarkeit, Reputation, Advocacy oder Mundpropaganda:

• Publikationen in Journals

• Konferenzen/Vorträge

• Blogging/Gastartikel

• Social Media

XKeep-Phase

Die Keep-Phase soll verhindern, dass gewonnene Kunden abwandern (Churn).

Die Retention Rate ist einer der stärksten Hebel für Profitabilität.

• Loyality Programs

• Content / Events

• Blogs / E-Mail

• Social Media

XGrow-Phase

Up-Selling: Kunden zum Kauf eines vergleichbaren, höherwertigeren Produkts bewegen (oft mit Vergleichstabellen).

Next-Selling: Nach dem Kauf ein exklusives Folgeangebot machen (z. B. Rabattcode für nächste Bestellung).

Cross-Selling: Ergänzende Produkte anbieten, die zusätzliche, unerfüllte Bedürfnisse abdecken.

Referral Marketing: System, das bestehende Kunden incentiviert, neue Kunden zu empfehlen.

XE-Commerce Analytics

Die systematische Sammlung, Analyse und Präsentation von Erkenntnissen über das Verhalten von E-Commerce-Nutzern.

Ziel: Kundenverhalten verstehen, User Experience verbessern, Umsatz durch angepasste Services steigern.

3 Schritte

1. Data Collection: Tracking des Nutzerverhaltens und der Interaktionen auf der Plattform

2. Data Analysis: Interpretation der Daten, Muster/Trends extrahieren

3. Reporting: Erkenntnisse zugänglich machen, z. B. über Dashboards

X Ziele - E-Commerce Analytics

1. Customer Insights: Demografie, Präferenzen & Verhalten verstehen, um Marketing zu personalisieren

2. User Experience: Interaktionsdaten analysieren, um Navigation, Layout & UX zu verbessern

3. Sales Optimization: Top-Produkte, Sales-Trends und Umsatzquellen identifizieren

4. Inventory Management: Nachfrage vorhersagen, Lagerbestand steuern (Stockouts/Overstocking vermeiden)

5. Conversion Rate Optimization: Engpässe im Sales-Funnel identifizieren und beheben

XE-Commerce-Analytics-Tools - Beispiele

• Google Analytics: Umfassendes Tool zum Tracking und Reporting von Website-Traffic und Nutzerinteraktionen über die Google-Suche

• Heatmaps: Visuelle Darstellung, wo Nutzer klicken, scrollen und hovern

• A/B Testing: Vergleich zweier Versionen eines Features, um zu bestimmen, welche besser performt

AWS - 4 Analytics-Anwendungen

• Personalized Recommendations: Produktvorschläge basierend auf Browsing- & Kaufhistorie

• Dynamic Pricing: Echtzeit-Preisanpassung nach Nachfrage, Wettbewerberpreisen & Kundendaten

• Customer Segmentation: Kundendaten analysieren für zielgerichtete Kampagnen & Engagement

• Inventory Forecasting: Predictive Analytics zur effizienten Lagerverwaltung & Produktverfügbarkeit

Customer Stages in Sales Funnel

1. Exploration/Discovery Stage

   Wie viele Menschen sind mit unserer Marke/unseren Produkten in Kontakt gekommen?

2. Consideration Stage

   Welcher Anteil der Personen, die mit unserer Marke in Kontakt gekommen sind, engagiert sich mit ihr?

3. Revenue/Conversion Stage

   Verkäufe/Umsatz werden regelmäßig (täglich/wöchentlich/monatlich) getrackt. Zusätzlich werden Aktionen analysiert, die typischerweise zu einem Kauf führen (Micro-Conversions) sowie Standardkennzahlen zu Transaktionen erhoben.

4. Retention Stage

   Wiederholungskäufe (Repeat Business) sind zentral für Wachstum. Laut Bain & Company führt eine 5%ige Steigerung der Retention Rate zu 25–95% mehr Profit. Kundenbindung messen ist Ausgangspunkt, um Loyalität zu verstehen und zu verbessern.

5. Advocacy Stage

   Bestehende Kunden empfehlen die Marke an Familie/Freunde weiter — kostengünstige, effektive Kundengewinnung. Grund: gute Customer Experience führt zu Empfehlungen. Deshalb: Customer Experience messen + Referral-Programm aufsetzen. Fokus-Metrik: Customer Satisfaction.

Metriken zum Messen und Analysieren der Kunden-Stufen

X Conversions - Conversion Stage

X Customer Lifetime Value - Retention Stage

KPI	Erklärung
Purchase metrics (Key loyalty metrics) Repeat Purchase Rate Purchase Frequency	Repeat Purchase Rate Anteil der Kunden mit mehr als einem Kauf am gesamten Kundenstamm. Purchase Frequency Anzahl Käufe eines durchschnittlichen Kunden bei einem Anbieter in einem Zeitraum.
Avg. customer lifetime value	CLV ist der Wert, den ein Kunde über seine gesamte „Lebenszeit“ als Kunde (Monate oder Jahre) zum Unternehmen beiträgt — also der Betrag, den er für Produkte/Dienstleistungen ausgibt, abzüglich der Kosten seiner Akquise.
Churn rate, customer retention rate	Churn Rate Anteil der Kunden, die in einem Zeitraum aufhören, das Produkt/die Dienstleistung zu nutzen. Formel: verlorene Kunden im Zeitraum / Gesamtkunden zu Beginn des Zeitraums Beispiel (nur nennen): Abo-Unternehmen mit 1.000 Abonnenten im Mai, 50 kündigen → Churn Rate = 5% Customer Retention Rate = 100% − Churn Rate Churn Rate ist besonders wichtig für Subscription-Geschäftsmodelle, da direkt umsatz- und profitrelevant.

X Customer Sentiment - Advocacy Stage

XTotal Customer Acquisition Cost

CAC bezeichnet die Ressourcen, die ein Unternehmen aufwenden muss, um einen zusätzlichen Kunden zu konvertieren. Umfasst Kosten für Marketing- und Sales-Aktivitäten.

XNet Promoter Score

Detractors: unzufrieden, wandern am ehesten zu Wettbewerbern ab.

Passives: neutral — lieben das Produkt nicht, hassen es aber auch nicht; leicht durch Anreize der Konkurrenz abzuwerben.

Promoters: lieben das Produkt und empfehlen es am ehesten weiter.

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CLV > CAC — der Customer Lifetime Value muss größer sein als die Customer Acquisition Cost, damit ein Kunde profitabel ist.

XCustomer Lifetime Value (CLV)

CLV ist der Wert, den ein Kunde über seine gesamte „Lebenszeit“ als Kunde (Monate oder Jahre) zum Unternehmen beiträgt — also der Betrag, den er für Produkte/Dienstleistungen ausgibt, abzüglich der Kosten seiner Akquise.

XCUSTOMER LIFETIME VALUE

• e_t = (erwartete) Cash-Inflows aus der Kundenbeziehung in Periode t

• a_t = (erwartete) Cash-Outflows aus der Kundenbeziehung in Periode t

• i = Diskontierungssatz (discount rate)

• t = Zeitperiode (t = 0,1,2,…,T)

• T = Dauer der Kunden-/Geschäftsbeziehung

Welche Cash-Inflows und -Outflows sind zu erwarten?

Welcher Diskontierungssatz soll angewendet werden?

Welche Dauer der Kunden-/Geschäftsbeziehung kann angenommen werden?

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