Kundenbindungsanalyse und Kundenbindungskennzahlen – Wie misst man sie?

In der heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftswelt ist die Kundenbindung ein entscheidender Faktor, der über den Erfolg eines Unternehmens entscheiden kann. Es geht um weit mehr als nur darum, Kunden zu gewinnen; es geht darum, langfristige Beziehungen zu pflegen und loyale Fürsprecher für Ihre Marke zu gewinnen. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen über Bauchgefühl und Vermutungen hinausgehen. Stattdessen müssen sie sich auf datengestützte Erkenntnisse aus Kundenbindungsmetriken und -analysen stützen.

Kundenbindungsmetriken und -analysen spielen eine entscheidende Rolle bei der Messung und Optimierung der Effektivität von Marketingstrategien. Eine Reihe von Metriken zur Kundenbindung, wie z. B. Metriken zum Erfolg der Kundenbindung und Metriken zur Markenbindung, helfen Unternehmen dabei, den Grad der Interaktion und das Interesse ihrer Kunden an ihrer Marke über verschiedene Kontaktpunkte hinweg zu messen.

Um diese Erkenntnisse effektiv zu nutzen, stützen sich Unternehmen auf Kundenbindungsanalysen, um große Datenmengen zu analysieren. Das Verständnis von Kundenbindungsanalysen und der Analyse von Bindungsdaten ermöglicht es Unternehmen, Muster, Präferenzen und Schwachstellen innerhalb der Customer Journey aufzudecken. Mit diesem Wissen können Marketingfachleute ihre Kampagnen optimieren, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die bei den Kunden Anklang finden, was zu einer höheren Markentreue, höheren Kundenbindungsraten und einer verbesserten Gesamtgeschäftsleistung führt.

In diesem Artikel werden wir die Bedeutung der Kundenbindung untersuchen, uns mit den wichtigsten Kennzahlen zur Messung befassen und verstehen, wie Analysen wertvolle Erkenntnisse liefern können, um das Wachstum voranzutreiben und die Kundenbindung zu verbessern.

Kundenbindungsanalyse verstehen

Kundenbindung bezieht sich auf die emotionale Bindung eines Kunden an eine Marke, ein Produkt oder eine Dienstleistung. Sie geht über den reinen Kauf hinaus und umfasst Interaktionen über verschiedene Kontaktpunkte des Online-Geschäfts hinweg, wie soziale Medien, E-Mail, Website und Kundensupport. Engagierte Kunden sind in der Regel treuere Kunden, geben mehr aus und empfehlen die Marke eher weiter. Daher ist es für Unternehmen unerlässlich, die Kundenbindung mit den richtigen KPIs effektiv zu quantifizieren und zu messen.

Die Bedeutung von Kennzahlen zur Kundenbindung

Kundenbindungskennzahlen sind quantifizierbare Datenpunkte, die den Grad der Beteiligung und Interaktion zwischen Kunden und einer Marke anzeigen. Diese Metriken bieten einen umfassenden Überblick darüber, wie Kunden mit einer Marke interagieren, und helfen bei der Bewertung des Erfolgs von Strategien zur Analyse der Kundenbindung. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Metriken zur Kundenbindung anhand von Beispielen näher betrachten.

1. Kundenbindungsrate

Diese Kennzahl berechnet den Prozentsatz der Kunden, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg weiterhin mit einem Unternehmen Geschäfte tätigen. Eine hohe Bindungsrate deutet darauf hin, dass bestehende Kunden weiterhin einen Mehrwert in der Marke, den Produkten oder Dienstleistungen sehen und wahrscheinlich loyal bleiben werden.

Betrachten wir eine fiktive Online-Streaming-Plattform, die Video-on-Demand-Dienste im Rahmen eines monatlichen Abonnements anbietet. Um die Kundenbindungsrate zu berechnen und die Kundentreue und -bindung zu messen, betrachten wir einen bestimmten Zeitraum (z. B. ein Jahr) und vergleichen die Anzahl der Kunden zu Beginn und am Ende dieses Zeitraums.

Beispieldaten:

• Zu Beginn des Jahres (1. Januar) hatte das Unternehmen 10.000 Abonnenten.
• Im Laufe des Jahres gewann es 5.000 neue Abonnenten hinzu.
• Am Ende des Jahres (31. Dezember) hatte es 12.000 Abonnenten.

Berechnung der Kundenbindungsrate:

Schritt 1: Ermitteln Sie die Gesamtzahl der Kunden zu Beginn des Jahres. Anfangskunden (1. Januar) = 10.000

Schritt 2: Ermitteln Sie die Anzahl der Kunden am Ende des Jahres. Endkunden (31. Dezember) = 12.000

Schritt 3: Berechnen Sie die Anzahl der im Laufe des Jahres gewonnenen Kunden. Gewonnene Kunden = Endkunden – Anfangskunden Gewonnene Kunden = 12.000 – 10.000 = 2.000

Schritt 4: Berechnen Sie die Kundenbindungsrate. Kundenbindungsrate = (gewonnene Kunden / Anfangskunden) * 100 

Kundenbindungsrate = (2.000 / 10.000) * 100 = 20%

Interpretation der Kundenbindungsrate: In diesem Beispiel beträgt die Kundenbindungsrate der Streaming-Plattform 20%. Das bedeutet, dass das Unternehmen im Laufe des Jahres 20% seiner ursprünglichen Kunden halten konnte, während 80% seiner ursprünglichen Kunden ihr Abonnement nicht verlängert haben.

Bedeutung der Kundenbindungsrate für die Messung der Kundentreue und -bindung: Die Bindungsrate ist ein Indikator für die Kundenbindung, mit dem die Kundenerfahrung, -zufriedenheit und -treue gemessen werden kann, da sie angibt, wie gut ein Unternehmen seinen bestehenden Kundenstamm im Laufe der Zeit halten kann. Eine höhere Bindungsrate bedeutet einen engagierteren und zufriedeneren Kundenstamm, während eine niedrigere Rate auf Probleme mit der Kundenerfahrung oder Unzufriedenheit hindeuten kann.

Verwertbare Erkenntnisse aus der Kundenbindungsrate: Eine hohe Kundenbindungsrate (z. B. 70% oder mehr) deutet darauf hin, dass die Plattform ihre Kunden hervorragend bindet, überzeugende Inhalte bereitstellt und eine nahtlose User-Erfahrung bietet. Im Gegensatz dazu kann eine niedrige Bindungsrate (z. B. unter 50%) Bedenken hinsichtlich der Servicequalität, der Userbindung oder der Inhalte aufkommen lassen, was dazu führt, dass Kunden sich nach Alternativen umsehen.

2. Kundenabwanderungsrate

Die Abwanderungsrate ist das Gegenteil der Bindungsrate. Sie misst den Prozentsatz der Kunden, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums die Interaktion mit der Marke einstellen oder ihr Abonnement kündigen. Eine hohe Abwanderungsrate deutet auf eine mangelnde Bindung der monatlich aktiven Nutzer hin.

Betrachten wir ein Software-as-a-Service-Unternehmen (SaaS), das ein abonnementbasiertes Projektmanagement-Tool anbietet. Zu Beginn des Monats hatte das Unternehmen 1.000 aktive Abonnenten. Am Ende des Monats kündigten 100 dieser Abonnenten ihr Abonnement oder nutzten den Dienst nicht mehr.

In diesem Beispiel beträgt die Abwanderungsrate für das Projektmanagement-Tool 10% für den Monat. Das bedeutet, dass 10% der Kunden, die zu Beginn des Monats täglich aktive Nutzer waren, ihr Abonnement gekündigt oder die Nutzung des Dienstes eingestellt haben.

Eine hohe Abwanderungsrate kann ein Warnsignal für das Unternehmen sein, da sie darauf hindeutet, dass die Kunden nicht genügend Wert in dem Produkt oder der Dienstleistung sehen und daher abwandern. Um dieses Problem anzugehen, muss sich das Unternehmen darauf konzentrieren, die Markenbindung zu verbessern, einen besseren Kundensupport zu bieten und das Produkt zu optimieren, um bestehende Kunden zu binden und neue Kunden zu gewinnen. Die Senkung der Abwanderungsrate ist für ein nachhaltiges Geschäftswachstum und die Rentabilität von entscheidender Bedeutung.

3. Customer Lifetime Value (CLV)

Der CLV ist der prognostizierte Umsatz, den ein Kunde während seiner gesamten Kundenbeziehung voraussichtlich generieren wird. Dabei werden Faktoren wie der durchschnittliche Kaufwert, die Kaufhäufigkeit und die Kundenbindung berücksichtigt. Ein hoher CLV deutet auf eine starke Kundenbindungsstrategie und Rentabilität hin.

Veranschaulichen wir dieses Konzept anhand eines Beispiels:

Stellen Sie sich einen Abonnement-basierten Lieferservice für Mahlzeiten vor. Der Einfachheit halber nehmen wir an, dass der durchschnittliche Kunde 100 Dollar pro Monat für sein Abonnement bezahlt und das Abonnement durchschnittlich 12 Monate lang besteht.

CLV = durchschnittlicher Kaufwert x Kaufhäufigkeit x Kundenlebensdauer

CLV = 100 $ (durchschnittlicher Kaufwert) x 12 (Kaufhäufigkeit) x 1 (Kundenlebensdauer)

CLV = 1.200

In diesem Beispiel beträgt der CLV eines Kunden für diesen Lieferservice für Mahlzeiten 1.200 $. Das bedeutet, dass jeder Kunde im Durchschnitt während der Laufzeit seines Abonnements einen Umsatz von 1.200 $ generieren wird.

Ein hoher CLV deutet darauf hin, dass das Unternehmen über eine starke Strategie zur Kundenbindung verfügt und in Bezug auf die Kundenbindung gut abschneidet. Dies zeigt, dass die Kunden mit dem Service zufrieden sind, wiederholt Einkäufe tätigen und über einen längeren Zeitraum hinweg loyal bleiben. Es bedeutet auch, dass das Unternehmen wahrscheinlich profitabel ist, da die mit jedem Kunden erzielten Einnahmen die Kosten für die Akquise und Betreuung dieser Kunden übersteigen.

Unternehmen können den CLV als wichtige Kennzahl nutzen, um ihre Marketingmaßnahmen zu steuern und die Kundenbindung durch Beziehungsmanagement zu erhöhen. Indem sie sich auf die Steigerung des CLV durch bessere Kundenbindung, Kundenzufriedenheit und Kundenbindungsstrategien konzentrieren, können Unternehmen ihre langfristige Rentabilität verbessern und einen treuen Kundenstamm aufbauen.

4. Net Promoter Score (NPS)

Der Net Promoter Score ist eine beliebte Kennzahl, die Kundenfeedback, Markentreue und Weiterempfehlungsbereitschaft misst. Dabei werden Kunden auf einer Skala von 0 bis 10 gefragt, wie wahrscheinlich es ist, dass sie die Marke weiterempfehlen würden. Anhand ihrer Antworten werden die Kunden in Promotoren, Passive oder Kritiker eingeteilt. Ein höherer NPS weist auf eine bessere Kundenbindung und -zufriedenheit hin.

Betrachten wir das Beispiel eines Softwareunternehmens, das Projektmanagement-Tools anbietet. Es führte eine NPS-Umfrage durch und erhielt Antworten von 500 Kunden.

• Anzahl der Befürworter (Bewertung 9–10): 300
• Anzahl der Passiven (Punktzahl 7–8): 100
• Anzahl der Kritiker (Punktzahl 0–6): 100

Um den Net Promoter Score zu berechnen, verwenden Sie die folgende Formel:

NPS = (% Promotoren –% Kritiker)

In diesem Beispiel: NPS = (300/500*100) – (100/500*100) = 60 – 20 = 40

Je höher der NPS, desto engagierter und zufriedener sind die Kunden, was sich positiv auf das Wachstum des Unternehmens und den Erfolg des Kundenservice auswirkt.

Nachdem der Net Promoter Score berechnet wurde, besteht der nächste wichtige Schritt darin, die Ergebnisse zu analysieren und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. So kann das Softwareunternehmen die NPS-Ergebnisse interpretieren und entsprechend handeln:

• Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren: Das Unternehmen sollte das Feedback von Kritikern und Passiven berücksichtigen, um Schwachstellen und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren. Dieses Feedback kann dem Unternehmen helfen, Probleme anzugehen, das Kundenerlebnis zu verbessern und das Engagement zu steigern.
• Fördern Sie Befürworter: Befürworter sind das wertvollste Kapital des Unternehmens. Das Unternehmen sollte mit ihnen in Kontakt treten, ihre positive Einstellung nutzen und sie dazu ermutigen, positive Mundpropaganda zu verbreiten. Der Aufbau einer Community von Markenbotschaftern kann sich erheblich auf die Kundenakquise und -bindung auswirken.
• Folgebefragungen: Durch die Nachverfolgung von Kunden, die niedrige NPS-Werte angegeben haben, kann das Unternehmen deren Bedenken besser verstehen. Eine gut durchgeführte Nachverfolgung kann einen Kritiker in einen Fürsprecher verwandeln und das Engagement des Unternehmens für die Kundenzufriedenheit unterstreichen.
• Benchmarking und Nachverfolgung: Das Unternehmen sollte den NPS regelmäßig über einen längeren Zeitraum nachtracken, um Veränderungen in der Kundenstimmung zu beobachten. Auf diese Weise kann es die Wirksamkeit von Verbesserungsinitiativen bewerten und die Auswirkungen von Engagement-Strategien messen.
• Ausrichtung des NPS auf die Unternehmensziele: Durch die Integration des NPS in die allgemeinen Unternehmensziele wird sichergestellt, dass der Kundenbindung bei der Entscheidungsfindung und der Ressourcenzuweisung die gebührende Bedeutung beigemessen wird.

5. Kundenzufriedenheitswert (CSAT)

Der CSAT misst die Zufriedenheit von Kunden, die mit einem bestimmten Produkt, einer bestimmten Dienstleistung oder einer bestimmten Interaktion in Kontakt gekommen sind. In der Regel handelt es sich dabei um eine Umfrage nach dem Kauf, in der Kunden ihre Erfahrungen auf einer Skala bewerten. Hohe CSAT-Werte deuten auf positive Interaktionserfahrungen hin.

6. Verweildauer auf der Plattform

Diese Kennzahl misst die durchschnittliche Sitzungsdauer, die Kunden auf einer Website, in einer App oder auf anderen Plattformen verbringen. In der Regel wird davon ausgegangen, dass je länger die Verweildauer ist, desto mehr Engagement und Interesse zeigen die Kunden für die Angebote der Marke.

Betrachten wir einmal eine Online-Nachrichtenwebsite. Durch die Analyse des User-Verhaltens verfolgt die Website die Zeit, die Nutzer während ihrer Besuche auf der Website verbringen. Wenn die durchschnittliche Sitzungsdauer 5 Minuten beträgt, bedeutet dies, dass Besucher im Durchschnitt 5 Minuten damit verbringen, bei jedem Besuch Artikel und Inhalte auf der Website zu lesen.

Eine längere durchschnittliche Sitzungsdauer deutet in diesem Fall darauf hin, dass die Nutzer sich aktiv mit den Nachrichtenartikeln beschäftigen, ausführliche Inhalte lesen und möglicherweise mehrere Seiten der Website erkunden. Dies lässt auf ein höheres Maß an Interesse und Engagement für die Nachrichteninhalte der Website schließen.

Eine geringere durchschnittliche Sitzungsdauer kann hingegen darauf hindeuten, dass die Besucher die Inhalte nicht interessant genug finden, um länger auf der Website zu bleiben. Dies könnte ein Zeichen dafür sein, dass die Website ihre Inhaltsqualität, User-Erfahrung oder Navigation verbessern muss, um die Besucher länger zu binden.

Durch die Überwachung und Analyse der durchschnittlichen Sitzungsdauer aktiver Nutzer können Unternehmen Erkenntnisse darüber gewinnen, wie attraktiv ihre Website oder App für Nutzer ist. Diese Informationen können sie dann nutzen, um die User-Erfahrung zu optimieren, die Relevanz der Inhalte zu verbessern und das Engagement zu steigern, was letztlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

7. Klickrate (CTR)

Die Klickrate misst den Prozentsatz der Kunden, die auf einen bestimmten Link oder eine bestimmte Handlungsaufforderung in einer E-Mail, einer Anzeige oder auf einer Website klicken. Eine höhere Klickrate deutet auf ein höheres Engagement für den Inhalt hin.

Nehmen wir an, ein Unternehmen führt eine E-Mail-Marketingkampagne durch, um für ein neues Produkt zu werben. Es sendet die E-Mail an 1.000 Abonnenten, und in dieser E-Mail befindet sich ein Link zur Produktseite. Nach der Analyse der Kampagne wurde festgestellt, dass 100 Abonnenten auf den Link geklickt haben.

CTR = (Anzahl der Klicks / Anzahl der Impressionen) x 100 CTR = (100 / 1.000) x 100 = 10%

In diesem Beispiel beträgt die Klickrate für die E-Mail-Kampagne 10%. Das bedeutet, dass 10% der Empfänger, die die E-Mail erhalten haben, auf den Link geklickt haben, um die Produktseite zu besuchen.

Eine höhere CTR wird im Allgemeinen als positives Zeichen gewertet, da sie darauf hindeutet, dass der Inhalt oder das Angebot bei der Zielgruppe gut ankommt und zum Engagement anregt. Eine niedrigere CTR hingegen kann darauf hindeuten, dass der Inhalt verbessert werden muss oder dass die Zielgruppe den Inhalt nicht relevant oder überzeugend findet.

Durch die Verfolgung des Kundenengagements über die Klickrate können Unternehmen die Wirksamkeit ihrer Marketingmaßnahmen bewerten und datengestützte Entscheidungen treffen, um ihre Kampagnen für eine bessere Conversion Rate zu optimieren.

ArchiveSocial ist eine SaaS-basierte Lösung zur Archivierung von Social Media mit Hauptsitz in den USA. Das Unternehmen hat seine Klickrate mehr als verdoppelt und die User-Erfahrung auf seiner Website mithilfe der Testfunktionen von VWO optimiert. Weitere Informationen hierzu finden Sie hier.

8. Social-Media-Interaktion

Diese Kennzahl misst den Grad der Interaktion (Likes, Shares, Kommentare), den die Social-Media-Beiträge einer Marke erhalten. Sie spiegelt wider, wie gut die Inhalte bei der Zielgruppe ankommen.

Betrachten wir eine Modemarke, die ein Bild eines neu eingeführten Kleides auf Instagram veröffentlicht. Nach 24 Stunden erhielt der Beitrag 500 Likes, 200 Shares und 50 Kommentare. In diesem Fall kann die Engagement-Rate berechnet werden, indem alle Interaktionen (Likes, Shares, Kommentare) addiert und durch die Anzahl der Follower geteilt werden.

Gesamtzahl der Interaktionen = 500 (Likes) + 200 (Shares) + 50 (Kommentare) = 750

Angenommen, die Marke hat 10.000 Follower auf Instagram:

Engagement-Rate = (Gesamtzahl der Interaktionen / Anzahl der Follower) x 100 Engagement-Rate = (750 / 10.000) x 100 ≈ 7,5%

In diesem Beispiel beträgt die Interaktionsrate für den Beitrag der Modemarke etwa 7,5%. Diese Kennzahl liefert Erkenntnisse darüber, wie gut das Kleid bei der Zielgruppe der Marke ankommt. Höhere Interaktionsraten deuten darauf hin, dass der Inhalt überzeugend ist und das Interesse der Zielgruppe weckt, was möglicherweise zu einer erhöhten Markenbekanntheit und Kundenbindung führt.

Kundeninteraktionsanalyse: Messen Sie die Kundeninteraktion mit der Kraft von Daten

Während Kundeninteraktionskennzahlen wertvolle Insights in Kundeninteraktionen liefern, geht die Kundeninteraktionsanalyse noch einen Schritt weiter, indem sie Daten nutzt, um Trends, Muster und vorausschauende Insights in die Kundenzufriedenheit aufzudecken. So kann die Kundeninteraktionsanalyse das Verständnis der Kundeninteraktion verbessern:

1. Identifizierung von Kundensegmenten

Analysen können Unternehmen dabei helfen, verschiedene Kundensegmente anhand ihres Interaktionsverhaltens zu identifizieren. Diese Kundensegmentierung ermöglicht es Unternehmen auch, ihre Marketingmaßnahmen auf die spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen jeder Gruppe zuzuschneiden.

Betrachten wir beispielsweise ein E-Commerce-Unternehmen, das verschiedene Produkte online verkauft. Durch Analysen stellt es fest, dass es zwei Hauptkundensegmente hat: technisch versierte Millennials, die trendige Gadgets und Accessoires bevorzugen, und preisbewusste Familien, die hauptsächlich Haushaltswaren und reduzierte Artikel kaufen.

Mit diesen Erkenntnissen aus der Kundensegmentierung kann das Unternehmen nun seine Marketingmaßnahmen entsprechend anpassen. Es könnte personalisierte E-Mail-Kampagnen für technisch versierte Millennials mit den neuesten Gadgets und Sonderangeboten erstellen. Gleichzeitig kann es Social-Media-Werbung und Rabatte schalten, die auf das Familiensegment für Haushaltsartikel abzielen.

Durch die Anpassung der Marketingstrategien für jedes Kundensegment kann das Unternehmen die richtige Zielgruppe mit den relevantesten Botschaften effektiv erreichen und so die Chancen auf höhere Kundenbindungswerte, Conversion Rates und insgesamt höhere Kundenzufriedenheitswerte erhöhen.

2. Personalisierung

Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen Insights in individuelle Präferenzen, Kauf- und Nutzungshistorien, User-Verhalten und Interaktionen gewinnen. Mit diesen Informationen können Unternehmen personalisierte Empfehlungen und Erlebnisse anbieten, die das Engagement steigern.

Nehmen wir an, eine Online-Streaming-Plattform sammelt Kundendaten, darunter die Genres der Filme und Fernsehsendungen, die Nutzer ansehen, ihre Sehgewohnheiten und ihre Lieblingsschauspieler. Durch die Analyse dieser Daten erkennt die Plattform, dass ein bestimmter Nutzer Action- und Comedy-Genres mag, häufig am Wochenende Filme schaut und einem bestimmten Schauspieler folgt.

Mit diesen Erkenntnissen kann die Streaming-Plattform diesem Nutzer personalisierte Empfehlungen anbieten. Beispielsweise kann die Plattform neu erschienene Action-Komödien mit dem Lieblingsschauspieler des Nutzers vorschlagen oder eine Playlist mit Inhalten dieser Genres zusammenstellen, die sich für ein intensives Wochenend-Erlebnis eignen. Dadurch ist es wahrscheinlicher, dass der Nutzer Inhalte findet, die seinen Interessen entsprechen, was seine allgemeine Bindung an die Plattform stärkt.

Durch die Nutzung von Kundendaten zur Bereitstellung maßgeschneiderter Erlebnisse können Unternehmen stärkere Beziehungen zu ihren Kunden aufbauen, die Kundenzufriedenheit steigern und die Loyalität fördern. Personalisierung kann zu höheren Kundenbindungsraten, höheren Conversion Rates und letztendlich zu einer verbesserten Geschäftsleistung führen.

Um zu erfahren, wie Marketingfachleute ihren Kunden zuhören und deren Feedback umsetzen, hören Sie sich dieses aufschlussreiche Gespräch mit Ali Good (Produktmarketing bei Harver) im VWO-Podcast an.

3. Predictive Analytics

Mithilfe von Analysen zum Kundenengagement lässt sich das zukünftige Kundenverhalten auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen. So können beispielsweise Kunden identifiziert werden, bei denen die Gefahr einer Abwanderung besteht oder die wahrscheinlich zu hochwertigen Kunden werden, sodass proaktive Maßnahmen ergriffen werden können.

Setzen wir unser vorheriges Beispiel der Streaming-Plattform fort. Durch die Analyse der Daten zur Kundenbindung identifiziert das Unternehmen eine Gruppe von Kunden, die ein rückläufiges Nutzungsverhalten zeigen, sich nicht mehr mit neuen Inhalten beschäftigen und ihre Abonnements in der Vergangenheit nicht verlängert haben. Auf der Grundlage dieser Daten sagt das Analysemodell voraus, dass diese Kunden abwanderungsgefährdet sind.

Mit dieser Erkenntnis kann der Streaming-Dienst proaktive Maßnahmen ergreifen, um diese Kunden zu binden. Er könnte gezielte E-Mail-Angebote mit personalisierten Empfehlungen versenden, und sie einladen, neue Inhalte zu entdecken, die ihren bisherigen Interessen entsprechen. Er könnte aktiven Nutzern auch einen Sonderrabatt anbieten oder ihr Abonnement für einen begrenzten Zeitraum verlängern, um sie zurückzugewinnen.

In ähnlicher Weise kann die Kundenbindungsanalyse auch Kunden identifizieren, die wichtige Bindungsmerkmale aufweisen, wie z. B. eine hohe Nutzungshäufigkeit, aktive Teilnahme an Treueprogrammen und positives Feedback. Das Analysemodell sagt voraus, dass diese Kunden wahrscheinlich zu hochwertigen Kunden werden, die eher bereit sind, ihr Abonnement zu erweitern, wiederholt Käufe zu tätigen oder andere Kunden zu werben.

In Anerkennung des Potenzials dieser Kunden kann der Streaming-Dienst ihnen exklusive Prämien, frühzeitigen Zugang zu neuen Inhalten oder Premium-Funktionen anbieten, um ihre Loyalität weiter zu stärken und sie zu ermutigen, ihr Engagement fortzusetzen.

In beiden Fällen liefert die Kundenbindungsanalyse wertvolle Erkenntnisse, die es dem Unternehmen ermöglichen, gezielte und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um die Abwanderung zu reduzieren und den Wert der Kundenbindung zu maximieren, was letztendlich zu einer verbesserten Kundenbindung und höheren Einnahmen führt.

4. Marketingmaßnahmen optimieren

Die Analyse von Online-Engagement-Kennzahlen kann Aufschluss über die Wirksamkeit von Marketingkampagnen geben und es Unternehmen ermöglichen, ihre Marketingstrategien zu optimieren, um ein besseres Engagement und höhere Renditen zu erzielen.

Betrachten wir beispielsweise ein E-Commerce-Unternehmen, das eine digitale Marketingkampagne zur Bewerbung einer neuen Produktlinie durchführt. Durch die Analyse von Kennzahlen zur Nutzerinteraktion wie Klickraten (CTR), Conversion Rates und Verweildauer auf den Landingpages der Kampagne kann das Unternehmen messen, wie gut die Kampagne bei der Zielgruppe ankommt.

Wenn die Klickrate niedrig ist und die Nutzer nicht viel Zeit auf den Landing Pages verbringen, deutet dies darauf hin, dass die Marketingbotschaft möglicherweise nicht überzeugend genug ist oder dass die Zielgruppenansprache nicht stimmt. Als Reaktion darauf kann das Unternehmen Anpassungen an der Kampagne vornehmen, z. B. den Anzeigentext überarbeiten oder ein anderes Zielgruppensegment ansprechen. Diese Änderungen können mittels A/B-Tests auf ihre Wirksamkeit überprüft werden.

Sind die Conversion Rates hingegen hoch, was darauf hindeutet, dass viele Nutzer, die auf die Anzeige geklickt haben, tatsächlich einen Kauf getätigt haben, kann das Unternehmen daraus schließen, dass die „ ”-Kampagne effektiv zur Steigerung des Umsatzes beiträgt. In diesem Fall könnte es in Betracht ziehen, das Budget für die Kampagne zu erhöhen oder ihre Dauer zu verlängern, um von ihrem Erfolg zu profitieren.

Darüber hinaus können Kennzahlen zur Nutzerinteraktion dabei helfen, zu ermitteln, welche Marketingkanäle oder -plattformen gut funktionieren und welche verbessert werden müssen. Wenn das Unternehmen beispielsweise feststellt, dass seine Social-Media-Anzeigen im Vergleich zu seinen E-Mail-Marketing-Maßnahmen eine deutlich höhere Interaktion und mehr Verkäufe generieren, könnte es mehr Ressourcen für Social-Media-Werbung bereitstellen.

Durch die kontinuierliche Analyse der Kennzahlen zur Nutzerinteraktion und datengestützte Entscheidungen kann das E-Commerce-Unternehmen seine Marketingstrategien im Laufe der Zeit optimieren, was zu besseren Interaktionsraten, einer höheren Kundenakquise, mehr treuen Kunden und letztendlich zu einem höheren ROI seiner Marketinginvestitionen führt.

5. Messen Sie die Customer Journey

Analysen können einen umfassenden Überblick über die Customer Journey bieten, von der ersten Wahrnehmung bis zum Support nach dem Kauf. Das Verständnis dieser Customer Journey hilft dabei, Schwachstellen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Betrachten wir einen Online-Elektronikhändler. Mithilfe von Analysen verfolgt der Händler die Kundeninteraktionen in verschiedenen Phasen der Customer Journey. Er überwacht Website-Besuche, Produktansichten, Warenkorb-Hinzufügungen und abgeschlossene Käufe. Darüber hinaus analysiert er Kundenservice-Interaktionen nach dem Kauf, wie z. B. Anfragen und Support-Anfragen.

Durch Analysen stellt der Händler fest, dass viele Kunden ihren Warenkorb kurz vor dem Kauf aufgrund unerwarteter Versandkosten verlassen. Dies ist ein Schwachpunkt in der Customer Journey, da er die Conversion behindert.

Aufgrund dieser Erkenntnis beschließt der Händler, ab einem bestimmten Bestellwert kostenlosen Versand anzubieten. Infolgedessen sinkt die Warenkorbabbruchrate und mehr Kunden schließen ihren Kauf ab.

Darüber hinaus zeigen die Analysen, dass Kunden, die sich an den Kundendienst des Einzelhändlers nach dem Kauf wenden, mit höherer Wahrscheinlichkeit zu Stammkunden werden. Der Einzelhändler erkennt diese Chance und investiert in die Verbesserung seines Kundendienstes, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

Contorion verbesserte die Produktdetailseiten auf seiner Website auf der Grundlage von Erkenntnissen aus den Session Recordings von VWO. Es führte A/B-Tests durch, die zu einer Erhöhung der Klickrate für „In den Warenkorb“ führten. Die vollständige Geschichte können Sie hier lesen.

Kundenbindung ist ein wesentlicher Aspekt jedes erfolgreichen Unternehmens, und das Verständnis ihrer Auswirkungen ist entscheidend für Wachstum und Nachhaltigkeit. Durch die Nutzung von Kundenbindungsmetriken und Kundenbindungsanalysen können Unternehmen die Kundenbindung tracken und wertvolle Insights in das Verhalten, die Präferenzen und die Stimmung ihrer Kunden gewinnen. 

Mit diesen Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, ihre Marketingmaßnahmen optimieren, personalisierte Marketingbotschaften erstellen und personalisierte Erlebnisse bieten, was letztlich zu stärkeren Kundenbeziehungen und langfristigem Erfolg führt. Denken Sie daran, dass der Schlüssel zum Erfolg in einem wettbewerbsintensiven Markt darin liegt, Ihren Kunden zuzuhören. Aus diesen Gesprächen können Sie die wertvollsten Indikatoren für die Kundenbindung gewinnen, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)