Top KPIs im E-Commerce

Key Performance Indicators (KPI) sind vor Allem im E-Commerce von großer Bedeutung. Welche Schlüsselkennzahlen besonders wichtig sind, haben wir hier für Euch zusammen gefasst! 

Der Customer Lifetime Value (CLV) bildet den durchschnittlichen Wert ab, den ein Kunde während seines gesamten „Kundendaseins“ für ein Unternehmen oder z.B. einen Online-Shop bringt. Somit werden bei der Ermittlung des Werts nicht nur bestehende Kundenverbindungen, sondern auch deren (künftiges) Potenzial einbezogen. Durch entsprechendes Clustern wird mit Hilfe des CLV beispielsweise bewertet in welche Kundengruppen oder in welche Phasen der Kundenbeziehung man wieviel investiert, um positive Deckungsbeiträge zu erzielen. Außerdem zeigt er, welche Kundengruppen die lukrativsten Deckungsbeiträge erwirtschaften.  

Somit erlangt man über den CLV beispielsweise wertvolle Erkenntnisse, welche Kanäle man am besten zur Neukundenakquise einsetzt oder in welche Maßnahmen zur Bestandskundenpflege man primär investieren sollte.  

Bei der Berechnung des CLV sind eine Reihe von Faktoren wie Anzahl der Bestellungen, der Bestellwert, die Dauer der Kundenbeziehung, aber auch die Akquise-Kosten zu berücksichtigen. Grundsätzlich gilt: Je höher die Anzahl der Bestellungen und/oder der Bestellwert und/oder je länger die Dauer der Kundenbeziehung, desto höher der Customer Lifetime Value.  

Natürlich hängt die Berechnung des CLV auch von der Kunden-/Produktstruktur und den zu analysierenden Clustern ab .  Für eine einfache Betrachtung bieten sich beispielhaft folgende Berechnungsmethoden an:  

Prospektiv:  

CLV = Durchschnittlicher Plan-Bestellwert x Anzahl der Plan-Bestellungen p.a. x voraussichtliche Dauer der Kundenbeziehung in Jahren . /. Plan-Akquise Kosten (Einmalaufwand) 

Retrospektiv:

CLV = Gesamtumsatz aus Bestellungen im Betrachtungszeitraum / Gesamtzahl der Kunden im Betrachtungszeitraum ./. Akquise Kosten (Einmalaufwand)

Also alles sinnvoll und ganz einfach? Leider nicht ganz, denn bei der Analyse sind natürlich auch Faktoren wie die Churn Rate, die jeweilige Wachstumsdynamik oder auch Saisonalitäten einzubeziehen, da diese zu verzerrten Ergebnissen führen können. Daher bietet es sich an, die Kunden in Cluster einzuteilen, diese in der Zeitreihe zu beobachten und evtl. Unregelmäßigkeiten in den Clustern festzustellen und zu hinterfragen. 

Fazit: Der Customer Lifetime Value ist eine der Kern KPIs jedes Onlineshops, sollte für eine valide Betrachtung aber den individuellen Faktoren des Shops entsprechend aufgesetzt werden. 

Gerade in einem schwierigen wirtschaftlichen Gesamtumfeld ist es besonders wichtig, Budgets möglichst effizient auszusteuern. Dabei spielt die Click Through Rate (CTR) neben einigen anderen Kennzahlen eine zentrale Rolle.  

Die CTR stellt die Relation zwischen der Anzahl der Impressions und der Anzahl der daraus resultierenden Clicks auf ein Werbemittel (egal ob visuelles Werbemittel, oder z.B. auch ein Link innerhalb eines Newsletters) dar. Sie ist somit ein wichtiger KPI im Onlinemarketing, insbesondere bei Paid-Maßnahmen, um die Performance von beispielsweise Anzeigen, Kampagnen oder Kanälen bewerten zu können. Die CTR ist eine Verhältniszahl und somit besser für den Vergleich geeignet als z.B. Klicks. 

Da viele Faktoren Einfluss auf die CTR haben, gilt es für eine Einschätzung folgende Indizien zu beachten: 

1) Um welchen Online Marketing Kanal handelt es sich? 

Es macht einen großen Unterschied, aus welchem Kanal und welchem Umfeld Impressions und Clicks kommen. Hat der User bereits ein aktives Interesse, nutzt er vermutlich einen Pull-Kanal wie Google und klickt in der Suchmaschine schnell auf eine passende Anzeige. Somit ist hier mit deutlich höheren CTRs zu rechnen als bei anderen Kanälen, in denen Nutzer noch kein aktives Interesse haben.  

Ebenso wird eine Anzeige in einer spezifischen Zielgruppe aus einem Social Media Kanal wie Instagram eine höhere CTR haben als beispielsweise eine generische Display-Platzierung in einem breiten Boulevardumfeld. 

Daher ist es nicht möglich CTRs aus den einzelnen Kanälen einheitlich zu bewerten. Beispielsweise kann die CTR im Suchmaschinenmarketing um das 3-5 fache höher liegen als die CTR in einer Display-Kampagne. Der Kanal und das Interesse des Users innerhalb der Customer Journey müssen immer berücksichtigt werden.  

2) Wie gut ist die Qualität der Werbemittel? 

Die Qualität der Werbemittel hat einen sehr großen Einfluss auf die CTR. Hier gilt die grobe Faustformel: Je relevanter eine Anzeige ist, desto besser fühlt sich der User abgeholt und desto eher wird er klicken. Hier empfiehlt es sich, laufend unterschiedliche Anzeigen zu testen und die am besten performenden Varianten sukzessive weiterzuentwickeln. Unterschiedliche Zielgruppen reagieren oftmals verschieden auf die gleiche Anzeige. Es lohnt sich zudem, immer wieder neue Varianten in Tests einzubeziehen, denn Geschmack und Motivation von Usern ändern sich ebenfalls. 

3) Zu welchen Kosten kaufe ich ein? 

Neben den unter 1) und 2) betrachteten Themen spielt es eine große Rolle, welcher Preis für den Klick auf eine Anzeige (CPC) oder für die eingekauften Impressions (CPM) anfällt. Je nach Kampagnenzielsetzung kann es sinnvoll sein, Impressions oder Klicks sehr günstig einzukaufen und dafür eine niedrigere CTR in Kauf zu nehmen. Das macht vor allen Dingen Sinn, wenn der User sich noch in der Awareness-Phase befindet.  

Saisonale Effekte wie die Vorweihnachtszeit können positive wie negative Auswirkungen auf die Kosten und damit auf die CTR haben. Dies hängt stets von Marke und Produkt ab und muss individuell betrachtet werden.   

4) Wie gut konvertiert der Traffic? 

Die CTR lässt sich erst vollständig bewerten, wenn klar ist, wieviel Geschäft, in Form von Leads, Conversions oder Sales aus der Kampagne und den erzielten Klicks entstanden ist. Hier gilt es neben der CTR zu bewerten, wie sich der User auf der Website verhält – konvertiert er oder springt er ab. Konvertiert der Traffic nicht, obwohl die CTR gut ist, kann dies zum einen an der Website liegen, aber auch am Traffic, der möglicherweise, nicht die passende Zielgruppe auf die Seite bringt. Mit diesen individuellen Erfahrungen lassen sich wertvolle Erkenntnisse für künftige Kampagnen generieren. 

Zwei identische Kampagnen eines Versicherungsunternehmens (gleiche Zielgruppe, gleiche Anzeigen, gleiches Budget) laufen in zwei verschiedenen Zeiträumen.  

Kampagne A läuft im Dezember: 

(300 Klicks / 90.000 Impressions ) * 100 = 0,33% CTR 

Kampagne A läuft in Januar:  

(500 Klicks / 90.000 Impressions ) * 100 = 0,56% CTR 

Im Januar erzielt die Kampagnen eine deutlich höhere CTR im Vergleich zum Dezember.  Gründe können hierfür sein, dass für die Zielgruppe im Januar Versicherungs-Themen relevanter sind, als im Dezember und somit besser geklickt werden als im Dezember. 

Ergänzend sei noch erwähnt, dass die CTR auch im SEO relevant ist und das Ranking mitbeeinflusst. Hier gilt es, den User durch ein gutes Snippet bestmöglich abzuholen und zum Klicken zu bewegen. Natürlich sollte er dann auf der Webseite auch das vorfinden, was ihm vorher „versprochen“ wurde, denn sonst verlässt er die Seite schnell wieder. Die Absprungrate beeinflusst das organische Ranking ebenfalls.  

Die CTR ist ein zentraler Indikator und eine wichtige Kennzahl. Sie muss jedoch immer in Relation zu den unter 1-4 genannte Faktoren gesehen werden und individuell bewertet werden. 

Es ist erklärtes Ziel einer jeden Webseite, User dort möglichst zielgerichtet und umfangreich über das betreffende Unternehmen bzw. die entsprechenden Produkte zu informieren und, je nach Zielsetzung, den User zur Interaktion zu motivieren. Daher ist es elementar, sich bereits bei der Konzeption einer Webseite über die verfolgten Ziele klar zu werden und sich in die Situation eines Users zu versetzen, der auf der Seite bestmöglich abgeholt werden soll. Dabei spielt es eine Rolle, ob die Seite dazu dienen soll, sich umfangreich über ein komplexes Thema oder Produkt zu informieren oder ob dort nur kurz konsumierbare Inhalte wie z.B. das aktuelle Wetter transportiert / vermittelt werden sollen. 

Zur Bewertung der Qualität einer Webseite und des Interesses der User an der Seite, wird als Kennzahl gerne die Verweildauer, auch als „Average time on site“ bekannt, herangezogen. Diese KPI drückt aus, wie lange sich User durchschnittlich auf der betreffenden Seite aufhalten. Die Messung beginnt, sobald der User die Webseite aufruft, die Messung endet, wenn der User die Seite verlässt.   

Will man diese KPI sinnvoll nutzen und nicht „Äpfel mit Birnen vergleichen“, ist es wichtig folgende Dinge zu beachten: 

1. Es ergibt nur dann Sinn, die Verweildauer unterschiedlicher Webseiten zu betrachten, wenn diese von Produkt, Art und Umfang der Inhalte sowie der Zielgruppe vergleichbar sind. 

2. Anstatt Webseiten untereinander zu vergleichen, ist es sinnvoller, die Entwicklung der Verweildauer der betreffenden Seite zu betrachten und auch in Relation zu vorgenommenen Änderungen zu setzen. Nimmt die Verweildauer zu, ist davon auszugehen, dass die Inhalte für die User relevanter geworden sind und umgekehrt. Somit ist die Verweildauer ein wichtiger Indikator zur Optimierung einer Webseite.  

3. Zudem sollte man sich bei der Bewertung vor Augen führen, welche Inhalte auf einer einzelnen Seite transportiert werden. Ein Ratgeberartikel führt normalerweise zu einer längeren Verweildauer als eine kurze Landing Page.  

4. Es ist ebenso wichtig, die Zielgruppe zu betrachten, die man beispielsweise mithilfe von Paid-Kampagnen auf die Seite schickt. Je passender die bespielte Zielgruppe, desto relevanter ist der Content auf der Webseite und desto größer die Chance die Verweildauer zu verlängern. 

5. Bei Shops spielt der Umfang des Produktangebots ebenfalls eine entscheidende Rolle, wie lange ein User auf der Seite verweilt.  

Da Webseiten verschiedene Zielsetzungen haben, ist es schwer, einen allgemeingültigen Referenzwert zu nennen. Als grober durchschnittlicher Richtwert für eine solide Verweildauer dient jedoch eine Verweildauer von zwei Minuten aller Unique Visitors über alle Seiten der Webseite hinweg.  

Voraussetzung für die Messung der Verweildauer ist der Einsatz eines geeigneten Webanalysetools wie z.B. Google Analytics 4. 

Die Verweildauer ist somit ein wichtiger Indikator für die Relevanz und Qualität einer Webseite sowie ihrer einzelnen Subseiten. Sie hilft die Webseite zu optimieren und gibt Aufschluss darüber, ob es der Seite gelingt, den User mit passenden Inhalten zu versorgen. Da Suchmaschinen Anwendern möglichst relevante Inhalte bieten wollen, ist die Verweildauer ebenfalls ein wichtiger Rankingfaktor bei der Suchmaschinenoptimierung.  

Die Bounce Rate ist eine wichtige Kennzahl im Rahmen der Analyse und Optimierung einer Website und wird oft als Maßstab für deren Erfolg verwendet. Die Bounce Rate bildet das Verhältnis der Besucher, die eine Webseite besuchen und die, die Webseite ohne jegliche Interaktion wieder verlassen (=Abbrecher) ab. So wird sie berechnet: 

Bounce Rate = (Anzahl der Besuchsabbrecher : Anzahl der Besucher einer Webseite) x 100 

Eine hohe Bounce Rate sollte aufmerken lassen, da sie ein möglicher Indikator dafür sein kann, dass User die Seite möglicherweise nicht attraktiv finden, die Nutzerführung nicht intuitiv genug ist, die Ladezeiten zu lang sind oder sie dort einfach nicht schnell genug das finden, was sie suchen bzw. erwarten. Eine niedrige Bounce Rate lässt hingegen eher auf das Gegenteil schließen. 

Bei der Analyse ist jedoch wichtig zu berücksichtigen, welchen Zweck die Webseite hat und wie gut sie mobile sowie am Desktop funktioniert. Dient sie beispielsweise nur dazu, eine schnelle Antwort auf eine Frage oder eine Information zu finden und ist diese direkt leicht auf der Seite auffindbar, wird der Nutzer die Seite zufrieden verlassen, aber dennoch als „Bounce“ gewertet. Soll die Seite eher komplexe Inhalte vermitteln, kommt es darauf an, wie gut und einfach diese konsumierbar sind. 

Ein E-Commerce Shop für Schulbücher hat eine durchschnittliche Bounce Rate von 50%. Einzelne ausgewählte Seiten weisen jedoch deutlich höhere Werte auf: 

Seite A hat eine Bounce Rate von 70%. 

Seite B hat eine Bounce Rate von 85%.  

In der genaueren Untersuchung der Seiten stellt sich heraus, dass es sich bei Seite A um die Übersicht der Versandkosten handelt. Die hohe Bounce Rate lässt darauf schließen, dass User auf der Seite schnell die benötigten Informationen zu den Liefergebühren des Shops finden. 

Bei Seite B zeigt sich jedoch, dass die Seite fehlerhaft ist und nicht vollständig lädt. Dies erklärt die hohe Absprungrate. Nach der technischen Anpassung wird die Seite vermutlich eine deutlich verbesserte Bounce Rate vorweisen.  

Für die Erwartungshaltung des Users an eine Webseite ist es relevant, wie er auf die Seite gekommen ist und welche Informationen er dazu im Vorfeld erhalten hat. Kommen User beispielsweise über eine bezahlte Anzeige, die Dinge verspricht, die die Webseite nicht halten kann, werden sie die Seite schnell wieder verlassen. Das gleiche gilt im organischen Bereich. So sollte das Snippet in den Suchmaschinen möglichst mit kundenorientierten und optimierten Inhalten ausgestattet sein, die den Inhalt der Seite widerspiegeln. 

Zur Analyse und Bewertung einer Webseite sollten für die Gesamtbetrachtung unbedingt auch Kennzahlen wie die Verweildauer oder die Conversion Rate miteinbezogen werden und, sofern vorhanden, Vergleichswerte von Webseiten mit artverwandten Produkten bzw. vergleichbaren Themen. Nur dann erhalten Sie ein Gesamtbild und eine valide Grundlage für Optimierungsansätze. 

Die KPI Average Order Value (AOV) ist eine wichtige Kennzahl im Marketing. Sie gibt an, wieviel ein Kunde im Durchschnitt bei einer Bestellung ausgibt.  

Sie wird wie folgt berechnet: 

Average Order Value = Gesamtumsatz / Anzahl Bestellungen 

Ein Onlineshop für Nahrungsergänzungsmittel macht mit 9.000 Bestellungen einen Jahresumsatz von 450.000 €. In diesem Fall würde die Berechnung wie folgt aussehen: 

Gesamtumsatz 450.000 € / 9.000 Bestellungen = Average Order Value 50 € 

Für eine genaue Betrachtung muss der Gesamtumsatz um etwaige Retouren bereinigt werden. Darüber hinaus bietet es sich an außergewöhnliche Ausreißer, wie seltene Großbestellungen, aber auch seltene Kleinstbestellungen, die nicht repräsentativ für das Unternehmen sind, auszublenden.  

Der AOV und dessen Entwicklung ist ein wichtiges Indiz, um die eigenen Kunden und deren Kaufverhalten besser nachzuvollziehen zu können.  

Da der AOV stets von der betreffenden Branche und dem betreffenden Produkt abhängt, kann kein pauschaler Rahmen genannt werden, wann AOV als gut oder schlecht zu bewerten ist. Es ist daher wichtig den AOV im eigenen Unternehmen zu messen und als KPI zu etablieren.  
 
Damit schaffen Shops die Basis für weiteres Cross-und Upselling, das den Average Order Value erhöht. Der zentrale Vorteil ist, dass die Kunden bereits gewonnen wurden und somit für gezielte Maßnahmen zur Verfügung stehen. 

• Produkt-Bundles mit einem Preisvorteil 

• Upgrade zu einem teureren Produkt gleicher Gattung 

• Platzierung ergänzender Produkte oder Leistungen  

• Einführung eines Loyality Programms 

• Kostenloser Versand ab einem höheren Bestellwert 

Darüber hinaus hilft der Average Order Value dabei, einzelne Kampagnen zu bewerten: Weichen die AOVs unterschiedlicher Kanäle oder Kampagnen voneinander ab, so macht es Sinn, die Gründe dafür zu analysieren und die Erkenntnisse in künftige Kampagnen einfließen zu lassen. Für eine aussagekräftige Analyse müssen neben dem AOV jedoch auch weitere Aspekte einbezogen werden, z.B. die Kosten für die jeweilige Kampagne.  

Der AOV ist eine wichtige KPI, um die Basis für gezielte Cross- und Upsellingmaßnahmen zu schaffen und bewerten zu können. Da der AOV keine Kosten beinhaltet, hat er allein keine Aussagekraft im Hinblick auf die Rentabilität. Daher ist es umso wichtiger den AOV in Verbindung mit anderen KPIs zu sehen und übergreifend in weitere Maßnahmen und die Gesamtstrategie einfließen zu lassen. 

Unter der KPI Customer Acquisition Cost (CAC) versteht man die Kosten, die ein Unternehmen aufwendet, um einen neuen Kunden zu gewinnen. Sie ist somit eine wesentliche Kennzahl, um die Effizienz und Rentabilität von Marketingkampagnen zu messen.  

Zur Berechnung teilt man die Summe aller im Betrachtungszeitraum für die Kundengewinnung aufgewendeten Kosten durch die Anzahl der im Betrachtungszeitraum gewonnenen Neukunden. Bei Produkten und Dienstleistungen mit einem längerem Akquisezeitraum ist der Betrachtungszeitraum entsprechend länger zu wählen.  

a) Ein*e Nutzer*in möchte ein Girokonto eröffnen. Dazu recherchiert er/sie im Zeitraum von einer Woche auf unterschiedlichen Finanzvergleichsseiten, schaut sich ein paar Bewertungen an, entscheidet sich für ein Produkt und schließt dieses direkt online per Videoidentverfahren ab.  

b) Ein*e Nutzer*in interessiert sich für eine Kaufimmobilie. Ein Teil des Kaufpreises soll finanziert werden. Daher prüft er/sie vor einer im Vorfeld einer Kaufentscheidung, ob die Finanzierung überhaupt darstellbar wäre, indem er/sie eine entsprechende Onlineanfrage für eine Immobilienfinanzierung stellt. Falls die Voranfrage positiv entschieden wird, beginnt erst die eigentliche Kauf(entscheidungs)phase, die i.d.R. einige Wochen oder Monate in Anspruch nimmt und im Idealfall mit Abschluss des notariellen Kaufvertrags endet. Im Anschluss daran, kann der Vertrag für die benötigte Immobilienfinanzierung abgeschlossen werden. 

Für die Betrachtung der Kundengewinnungskosten reicht im ersten Beispiel ein Betrachtungszeitraum von einer Woche aus. Im zweiten Fall müsste jedoch ein Betrachtungszeitrau von mehreren Monaten herangezogen werden. Für die Berechnung der CAC bietet es sich somit an, den jeweils durchschnittlichen Akquisezeitraum eines Produktes zugrunde zu legen, den man aus eigenen Erfahrungswerten ermittelt hat. 

Um bei der Berechnung der CAC möglichst genaue Werte zu erhalten, ist es erforderlich, möglichst alle für die für die Neukundengewinnung relevanten Kosten einzubeziehen. Dazu zählen einerseits naheliegende Kosten für Marketing (Kampagnenkosten, Kreation, Media, etc.) und Vertrieb (Vertriebsmitarbeitende, Provisionen, etc.), aber andererseits auch Kosten für Technik und Infrastruktur (Toolkosten, Marketingautomation, etc.). 

Für eine genaue Analyse der CAC ist es wichtig, die Kundengewinnungskosten in Kategorien aufzuteilen und die Maßnahmen je Kategorie nach den CAC zu bewerten. Als Kategorien eignen sich z.B. die eingesetzten Kampagnen, Kanäle, Werbemittelformate, Zielgruppen. Nach der Analyse bietet es sich an, die Maßnahmen mit den höheren CACs zu optimieren und den CAC dadurch sukzessive zu senken. Naturgemäß fällt das bei einem Onlineshop bzw. einem Onlineprodukt aufgrund der direkten Messbarkeit und der Vielzahl an Daten leichter als bei einem Offlineprodukt oder bei Ladengeschäften.  

Setzt man den CLV in Relation zu den CAC, so erhält man einen guten Überblick darüber, ob die akquirierten Neukunden unterm Strich einen positiven Deckungsbeitrag leisten. Grundsätzlich gilt: Je höher der CLV in Relation zu den CAC, desto besser ist es für den Unternehmenserfolg.   

Die Churn Rate (Abwanderungsrate) ist eine wichtige KPI im Marketing, denn sie gibt Auskunft über den Prozentsatz der Kunden, die während eines bestimmten Zeitraums ihre Beziehung zu einem Unternehmen beenden oder nicht erneuern.  

Es ist eines der Hauptziele eines jeden Unternehmens, möglichst wenige Kunden zu verlieren, zumindest wenn es sich um profitable Kunden handelt, was wir hier unterstellen. Die Churn Rate betrifft insbesondere Unternehmen, die i.d.R. laufende bzw. wiederkehrende Beziehungen zu ihren Kunden pflegen. Das sind z.B. Energieversorger, Banken oder Anbieter von Abonnements. Unternehmen mit eher „Einmalkäufer*innen“ sind hier weniger betroffen. 

Die Churn Rate bezieht sich auf den Prozentsatz der Kund*innen, die ein Unternehmen im Betrachtungszeitraum verlassen bzw. die Kund*innenbeziehung beenden. Sie kann beispielsweise wie folgt berechnet werden: 

Churn (B*) = (Kundenanzahl zu Beginn (B*) - Kundenanzahl am Ende (B*)) / Kundenanzahl zu Beginn (B*) 

*B = Betrachtungszeitraum 

Ein Energieversorger hat zu Anfang des Jahres 5.000 Kunden. Nach dem ersten Quartal hat das Unternehmen 250 Kunden verloren.  

(5000 Kunden zum Jahresbeginn – 4750 Kunden nach dem 1. Quaral) / 5.000 Kunden zum Jahresbeginn = 0,05*100 

Die Churn Rate beträgt nach dem 1. Quartal 5 Prozent.  

Eine hohe Churn Rate kann vielfältige Gründe haben und ist zu einem gewissen Prozentsatz auch normal. Um die Abweichungen feststellen zu können, ist es wichtig die Churn Rate laufend zu messen (z.B. monatlich oder vierteljährlich) und größere Abweichungen bzw. „Ausreißer“ zu hinterfragen. Dies können sein:  

• Gab es im Betrachtungszeitraum besondere Ereignisse wie beispielsweise das Auslaufen von Sonderkonditionen einer früheren Kundengewinnungsaktion oder Ereignisse, die die betreffende Marke beschädigt haben?  

• Gab es Schwierigkeiten im Bestell-, Produktions- oder Lieferprozess bzw. im Kundensupport, die zu vermehrten Unzufriedenheiten geführt haben bzw. die Anzahl an Kundenbeschwerden erhöht haben? 

• Hat sich die Wettbewerbssituation verändert, z.B. Alternativprodukte, günstigere Preise, Sonderaktionen? 

• Hat sich die Relevanz des Produktes für den/die Kund*in verändert, z.B. durch eine geänderte Lebenssituation? 

Für die Ursachenforschung ist es daher wichtig, die Churn Rate in Verbindung mit anderen Kennzahlen und Indikatoren zu bringen. Das können z.B. folgende sein: 

• Überprüfung der anderen erhobenen KPIs wie Bounce Rate, Verweildauer, Anzahl Sales, Volumen und Anzahl Produkte im Warenkorb, etc. 

• Ergebnisse aus Kundenfeedbacks wie z.B. aus der systematischen Erfassung von Kundenfeedbacks, aus Kundenbefragungen, aber auch aus dem Beschwerdemanagement. 

Durch das Einbeziehen weitere KPIs und Indikatoren in die Ursachenforschung sollte man relativ schnell erkennen, welche Faktoren zur erhöhten Kundenabwanderung beigetragen haben. Mit Hilfe dieser Informationen kann man dann entsprechend auf das betreffende Thema reagieren und entsprechende Maßnahmen einleiten.  

Generell gilt: Je mehr Informationen vorliegen und je „näher“ man an Kund*in dran ist, desto schneller und besser lässt sich reagieren. Daher ist es besonders wichtig, den Kunden möglichst eng und laufend zu betreuen und die entsprechenden Daten vorzuhalten, damit man Abweichungen auch frühzeitig erkennen kann. Und selbstverständlich wirkt es sich positiv aus, wenn man immer wieder nachdenkt, wie man Kund*innen noch enger bzw. besser betreuen kann (z.B. Verbesserung Kundenservice, Loyalityprogramme, Markenloyalität, etc.). 

Die Abwanderung von Kund*innen hat viele Ursachen und wird wohl nie ganz vermieden werden können. Die Churn Rate hilft in Kombination mit anderen KPIs dabei, die Abwanderung zu erkennen, mögliche Ursachen einzugrenzen und Maßnahmen zu ergreifen.

Die Conversion Rate ist eine der wichtigsten Kennzahlen im Performance Marketing, denn sie drückt das Verhältnis zwischen Besuchern einer Webseite oder Landingpage und dem definierten Ziel (z.B. eine Registrierung, ein ausgefülltes Formular oder eine durchgeführte Transaktion) aus. Sie gibt somit Informationen darüber, wie erfolgreich gewisse Maßnahmen sind. 

Da die Conversion Rate eine für den Erfolg maßgebliche Relation abbildet, müssen zunächst die relevanten Messpunkte im Onlineprozess definiert werden. 

Als erster Messpunkt bietet sich der Ort an, an dem die User in den Prozess einsteigen. Das kann beispielsweise die Unternehmenswebseite oder auch eine Kampagnen-Landingpage sein.   

Ist diese Definition erfolgt, muss man noch entscheiden, welche User bei der Messung berücksichtigt werden sollen. Das können z.B. alle User sein, die eine betreffende Seite aufrufen oder User, die speziell über eine gezielte Kampagne angesprochen werden.  

Als zweiter Messpunkt sollte der Schritt gewählt werden, an dem der User das definierte Online Marketing Ziel erreicht hat. Je nach Zielsetzung oder Produkt kann das ein getätigter Kauf, eine erfolgreiche Registrierung oder ein ausgefülltes Website-Formular sein. 

Für eine detailliertere Analyse reicht es oft nicht aus, nur zwei Messpunkte zu betrachten. Denn zwischen dem Besuch einer Webseite und einer Transaktion liegen oft viele Schritte und Touchpoints, die darüber entscheiden, ob ein User kauft oder die Seite wieder verlässt und den Prozess abbricht. Zudem ist die Zeitspanne, in dem ein User konvertiert individuell. Daher sollten auch längere Betrachtungszeiträume berücksichtigt werden.  

Es bietet sich an, die Customer Journey des Users in mehrere Conversion-Schritte zu unterteilen, in dem man weitere Messpunkte definiert, z.B. Einstieg in den eigentlichen Kaufprozess, abgeschlossene Käufe vor Zahlung, oder das Legen eines Artikels in den Warenkorb. 

1. Ein neuer Shop für ABC Artikel wird gelauncht. Zum Sammeln erster Erfahrungen werden als ersten Messpunkt alle User berücksichtigt, die die Webseite aufrufen. Als zweiten Messpunkt wird der abgeschlossene Kauf nach dem Bezahlvorgang gewählt.  

2. Parallel wird eine Social Advertising Kampagne gefahren, die gezielt den Abverkauf der ABC Artikel bewirbt. Als ersten Messpunkt werden die User, die durch die Social Paid Kampagne auf die Website gelangen, definiert. Als zweiter Messpunkt wird wieder der abgeschlossene Kaufvorgang genutzt.  

3. Außerdem lässt der Shop eine Google Search Kampagne laufen, die User konvertieren soll, die aktiv nach den ABC Produkten suchen. Hier werden ebenfalls die Messpunkte „User, die durch die Search Kampagne auf die Website gelangen“ sowie „abgeschlossener Kaufvorgang nach Bezahlvorgang“ definiert.  

Conversion Rate in % = (Anzahl der User, die den 2. Messpunkt erreicht haben / Anzahl der User gemäß 1. Messpunkt) x 100 

1. Berechnung der Conversion Rate aller Shop-Besucher:  

(5.000 Verkäufe der ABC Artikel / 250.000 Website Besucher) * 100 = 2% Conversion Rate 

2. Berechnung der Conversion Rate der Social Advertising Kampagne:  

(2.000 Verkäufe der ABC Artikel / 120.000 Besucher, die über die Kampagne generiert wurden) * 100 = 1,66 % Conversion Rate 

3. Berechnung der Conversion Rate der Google Search Kampagne:  

(2.500 Verkäufe der ABC Artikel / 80.000 Besucher, die über die Kampagne generiert wurden) * 100 = 3,12 % Conversion Rate 

Die beste Conversion Rate wird über die Search-Kampagne generiert. Die Social Paid Kampagne zeigt eine schwächere Conversion Rate. Mögliche Interpretation: Die Social Kampagne unterstützt das Branding des ABC Shops und dient damit indirekt als Grundlage der guten Conversion Rate der Search-Kampagne. User, die über die Search Kampagne auf die Website gelangen, haben bereits ein höheres Produktinteresse, da sie aktiv nach dem Produkt oder der Dienstleistung gesucht haben. Insgesamt generieren die Paid Maßnahmen mit 2,25% eine höhere Conversion Rate als die gesamte durchschnittliche Conversion Rate des ABC Shops.  

 
Das Ermitteln bzw. Analysieren der Conversion Rate ist wichtig und eine Optimierung ist unerlässlich. Dafür bieten sich verschiedene Ansatzpunkte: 
 
1) Die richtige Zielgruppe erreichen: 
Je mehr User mit dem passenden Bedürfnis auf eine Webseite kommen, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass das dortige Angebot als interessant sowie relevant wahrgenommen, eine Transaktion getätigt und dementsprechend eine gesteigerte Conversion Rate erzielt wird. Somit spielt es eine zentrale Rolle, über welche Kanäle und Maßnahmen die Zielgruppe angesprochen wird.  
 

2) Qualität der angebotenen Produkte bzw. Dienstleistungen: 
Für eine Transaktion ist nicht nur das Bedürfnis der User entscheidend, sondern auch die Qualität der angebotenen Produkte und Dienstleistungen sowie das Preismodell. Am Ende entscheidet das Zusammenspiel dieser Faktoren, ob der Nutzer überzeugt ist. Hilfreich sind hier Elemente, die das Vertrauen der User in das Angebot fördern, wie Bewertungen anderer User, Testsiegel sowie aussagekräftige Beschreibungen. 
 

3) Die Nutzerfreundlichkeit der Webseite: 
Für die Conversion Rate ist es entscheidend, dass der User das Produkt bzw. die Dienstleistung unkompliziert in Anspruch nehmen kann. Eine gute, barrierefreie UX spielt eine große Rolle. Dazu gehören eine schnelle Ladegeschwindigkeit der Seite, ein zentral platzierter Kauf- oder Registrierungsbutton oder eine für mobile Endgeräte optimierte Website.  

Am Ende beinhaltet die Conversion Rate den Querschnitt aller im Onlinemarketing zu beachtenden Faktoren. Eine hohe Conversionrate ist daher ein wichtiger Erfolgsfaktor – aber noch kein Erfolgsgarant. Denn für die Erfolgsbewertung müssen auch die aufgewendeten Kosten für alle Maßnahmen berücksichtigt werden und in einem sinnvollen Verhältnis zueinanderstehen. Daher sind neben all den Maßnahmen auch hier Augenmaß und kaufmännisches Gespür von Vorteil. 

Der ROI (Return on Investment) ist eine sehr wichtige Kennzahl für jedes Unternehmen, denn sie gibt an, ob und inwieweit eine Investition für ein Unternehmen rentabel ist bzw. sein wird (Planung).  

Zur einfachen Berechnung wird der Return (Gewinn) wie folgt ins Verhältnis zur Investition gesetzt: 

ROI = Gewinn / Investment x 100 

Die Höhe des ROI hängt neben vielen Faktoren oftmals von der jeweiligen Branche ab, so dass es nicht möglich ist, pauschal zu bewerten, wann ein ROI gut oder weniger gut ist. 

Auch im Onlinemarketing wird der ROI als wichtige Kennzahl genutzt, um zu ermitteln, wie erfolgreich der bespielte Kanal, die betrachtete Kampagne oder auch das betreffende Werbemittel ist. Um den Gewinn zu ermitteln, werden vom Ertrag der Maßnahmen die vollständigen Kosten einschließlich Media Budget und weiteren möglichen Drittkosten abgezogen: 

ROI (Onlinemarketing) = (Ertrag aus der Maßnahme - Kosten der Maßnahme*) / Kosten der Maßnahme* 

*sämtlich der Maßnahme direkt zuordenbare Kosten wie z.B. Media, Konzeption & Design Werbemittel, Toolkosten, Personal, Agenturkosten, etc.)  

Ein Online-Shop fährt kontinuierlich eine Google Ads Kampagne für Geburtstagsartikel. Der monatliche Ertrag liegt bei 50.000 €, das monatliche Media Budget liegt bei 30.000€ und alle weiteren Drittkosten für Betreuung sowie Toolkosten bei 5.000€ pro Monat.  

Kampagne A: 

ROI = (50.000€ - (30.000€ + 5.000€) / (30.000€ + 5.000€) = 42,86% 

Nun lässt der Online-Shop von einer Agentur eine spezielle Landing Page für Geburtstagsartikel bauen und die Produkte neu shooten. Die zusätzliche Kampagne, die auf die neue Landing Page verlinkt, ist im ersten Monat mit einem Media Budget von 15.000€ online. Die Drittkosten für Webdesign, Produktion und Kampagnenbetreuung liegen bei 15.000€. Aus der Kampagne B resultiert ein Umsatz von 30.000€. 

Kampagne B:  

ROI =  (30.000€ - (15.000€ + 15.000€) / (15.000€ + 15.000€) = 0,00% 

Bei Betrachtung des ROI ist die Kampagne B mit gezielter Landing Page im ersten Monat schlechter als Kampagne A. Die neue Kampagne B hat im ersten Monat die Kosten aller Maßnahmen gedeckt, jedoch keinen zusätzlichen Euro erwirtschaftet.  

Für die genaue Berechnung müsste man somit alle betreffenden Kosten so zur Verfügung haben, dass sie der Maßnahme zugeordnet werden können. Das ist häufig nicht einfach. Daher macht es Sinn, vorher zu definieren, auf welcher Kostenebene man alle Maßnahmen miteinander vergleichen möchte. So könnte man z.B. allgemeine Toolkosten oder Kosten für das Website-Hosting bei der Betrachtung einheitlich außen vorlassen und die Maßnahmen auf der Ebene miteinander vergleichen. 

Daher wird im Online-Marketing oft mit dem ROAS (Return on Advertising Spend) gearbeitet, der einen Teilbereich des ROI darstellt. Der ROAS gibt das Verhältnis von Gewinn zur Werbeausgabe an und ermöglicht so eine gute Vergleichbarkeit einzelner Kanäle und Kampagnen: 

ROAS = (Ertrag / Werbekosten) * 100 

Bei gleichem Beispiel wie oben, ergeben sich für die Bewertung der beiden Geburtstagskampagnen deutlich andere Werte: 

Kampagne A:  

ROAS = 50.000€ / 30.000€ = 166,67% 

Kampagne B:  

ROAS = 30.000€ / 15.000€ = 200% 

Bei Bewertung der beiden Kampagnen basierend auf dem ROAS fällt auf, dass Kampagne B nun deutlich performanter ist als Kampagne A. Eine mögliche Bewertung könnte sein, dass die neu erstellte Landing Page dazu führt, dass User schneller und einfacher konvertieren. Langfristig wird sich dieser Invest vermutlich auszahlen und dann auch Effekte auf den ROI haben.  

Ein hoher ROI oder ROAS lässt generell darauf schließen, dass die jeweilige Maßnahme erfolgreich war und einen positiven Deckungsbeitrag erwirtschaftet hat. Ein niedriger ROI oder ROAS sollte hinterfragt werden, denn er lässt vermuten, dass die Maßnahme nicht erfolgreich war und hinterfragt bzw. optimiert werden sollte.  

Allerdings ist es bei der Betrachtung essenziell, die Zielsetzung der Maßnahme im Blick zu haben: Handelt es sich z.B. um eine Performancemaßnahme, die Leads und/oder Sales generieren soll, muss der ROI natürlich deutlich höher ausfallen als bei einer Branding-/Awarenessmaßnahme, die sich erst über längere Zeit refinanzieren kann und deren Effekte auf den Umsatz, nicht 1 zu 1 gemessen werden können. 

Die Betrachtung des ROI ist im Onlinemarketing richtig und wichtig, wenn sie auf einer einheitlich vergleichbaren Basis aufgesetzt ist. Der ROAS ist eine wichtige Metrik, um die Performance von Kanälen und Kampagnen vergleichbar zu machen.   

Doch auch in diesem Fall sollten weder ROI noch ROAS nicht die alleinigen Kennzahlen zur Bewertung einer Maßnahme sein, sondern immer zusammen mit anderen relevanten Kennzahlen zur Bewertung herangezogen werden.