Kundenrückkaufverhalten
Wenn Sie mehr als ein Produkt anbieten, fragen Sie sich wahrscheinlich, wie sich Kunden, die ein bestimmtes Produkt kaufen, im Laufe der Zeit anders verhalten als andere Kunden. In diesem Thema werden Analysen untersucht, die Ihnen bei der Beantwortung der folgenden Fragen helfen können.
Von Kunden, die einen bestimmten Artikel kaufen,
- Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie einen weiteren Kauf tätigen?
- Wie lange dauert es, bis sie einen weiteren Kauf tätigen?
- Wie viele Bestellungen haben Kunden im Schnitt kurz-/langfristig aufgegeben?
- Welchen durchschnittlichen Umsatz erzielen Kunden kurz-/langfristig?
Empfehlungen für Metriken
Adobe empfiehlt beim Erstellen von Kundenanalysen zur Neukaufung die Verwendung der folgenden Metriken:
Wiederholungsreihenwahrscheinlichkeit
Diese Kennzahl ist definiert als die Gesamtzahl der wiederkehrenden Bestellungen in Prozent der Gesamtbestellungen. Mit anderen Worten, dies ist die Wahrscheinlichkeit, dass einer Bestellung eine andere Bestellung folgt. Diese Kennzahl identifiziert Elemente, die Kunden wahrscheinlich dazu verleiten, zu Ihrem Geschäft zurückzukehren.
Durchschnittliche Anzahl der aufgegebenen Bestellungen
Dies zeigt das Kaufverhalten Ihrer Kunden, insbesondere die Anzahl der Bestellungen, die Ihre Kunden über einen bestimmten Zeitraum aufgegeben haben. Sie können diese Maßnahme beschränken, um das Verhalten der Kunden kurz-, mittel- oder langfristig zu sehen. Einige Produkte können Kunden dazu ermutigen, kurzfristig häufige Käufe zu tätigen, während andere die langfristige Loyalität eines Kunden beeinflussen können. Wenn diese Zahl für einen Artikel höher ist als für andere Artikel, würde dies darauf hindeuten, dass Personen, die diesen Artikel kaufen, diejenigen sind, die zu Ihrem Geschäft zurückkehren.
Durchschnittlicher Umsatz während der Kundenlebensdauer
Mit dieser Metrik können Sie erkennen, ob Kunden, die bestimmte Artikel kaufen, im Laufe ihrer Lebensdauer wertvoller sind. Wenn diese Zahl für einen Artikel höher ist als für andere Artikel mit ähnlichen Preisen, würde dies darauf hindeuten, dass Ihre Kunden mit höherem Wert dazu neigen, diesen Artikel zu kaufen.
Zeit bis zur nächsten Bestellung
Diese Kennzahl zeigt die Bestellfrequenz des Kunden oder die Zeit an, die es dauert, bis der Kunde erneut bestellt wird. Wenn die Zeit bis zur nächsten Bestellung für einen Artikel kürzer ist als für andere Artikel, würde dies darauf hindeuten, dass Personen, die diesen Artikel kaufen, dazu neigen, früher zurückzukommen.
Das heutige Beispiel: Kaffeeprodukte
Beachten Sie die oben genannten Metriken und sehen Sie sich ein Beispiel für Kaffeeprodukte an.
Was bedeutet dies für jede Ihrer Metriken, nachdem Sie über Ihre Daten verfügen?
Wiederholungsreihenwahrscheinlichkeit
In diesem Beispiel ist die Wiederholungsbestellwahrscheinlichkeit - oder die Wahrscheinlichkeit, dass eine Bestellung von einer anderen Bestellung gefolgt wird - für die Kaffeehausen und Kaffeekapseln viel höher als für die Kaffeebohnen.
Da sich Kunden, die die Brauerei kaufen, verpflichtet fühlen, in Zukunft die entsprechenden Kapseln zu erwerben, ist dies sinnvoll. Ebenso haben die Kunden, die Kapseln gekauft haben, einen Brauer, der mit den Kapseln kompatibel ist. Kaffeebohnen sind jedoch für bestimmte Brauereien nicht spezifisch.
Durchschnittliche Anzahl der Bestellungen über die Lebensdauer
Auf der Grundlage der oben genannten Daten können Sie sehen, dass Personen, die die Brauerei oder Kapseln kaufen, im Durchschnitt mehr Einkäufe getätigt haben als Kunden, die Kaffeebohnen gekauft haben.
Durchschnittlicher Umsatz während der Kundenlebensdauer
Kunden, die die Brauerei erwerben, haben den höchsten durchschnittlichen Lebensdauerumsatz, was angesichts der Tatsache, dass die Kosten der Brauerei in diese Maßnahme einbezogen werden, sinnvoll ist. Im Gegensatz dazu kaufen Kunden, die Kaffeebohnen kaufen, in der Regel nur kostengünstige Artikel.
Zeit bis zur nächsten Bestellung
Bei Kunden, die Kaffeekapseln gekauft haben, kann die Hälfte innerhalb von etwa zwei Monaten eine Wiederholungsbestellung tätigen. Bei Kunden, die Kaffeebohnen gekauft haben, kann die Hälfte jedoch innerhalb von etwa einem Monat wieder bestellen. Dies kann daran liegen, dass Menschen, die Kapseln bestellen, entweder (1) nicht so viel Kaffee trinken oder (2) Bestellungen in loser Schüttung aufgeben (z. B. zwei Monate Kaffee in einer Bestellung kaufen).
Welche anderen Analysen kann ich erstellen?
Mithilfe der in diesem Thema beschriebenen Metriken können Sie auch weitere nützliche Neukaufsanalysen erstellen. Sie können beispielsweise auch sehen, wie Kunden denselben Artikel zurückkaufen - z. B. wenn sie regelmäßig Nachfüllungen kaufen. Kapseln und Kaffeebohnen können regelmäßig neu gekauft werden, es wäre jedoch unerwartet, wenn Kunden den Kaffee-Brauer erneut kaufen würden. Wenn sich Ihr Unternehmen auf Nachbearbeitung oder Wiederaufstockung konzentriert, wäre diese Analyse nützlich.
Zusätzlich zur Analyse des Kaufverhaltens Ihrer Kunden können Sie auch Analysen erstellen, die sich auf die Kundenloyalität beziehen. Erwägen Sie die Analyse von Mustern in der Kundenabwanderung - wo verlassen Ihre Kunden Ihre Site und kommen nicht zurück? Wie schnell ist das passiert?
Nachdem Sie ermittelt haben, warum die Abwanderung stattfindet, können Sie Ihre Analyse verwenden, um eine reactivation -Kampagne zu erstellen. Mithilfe dieser Daten können Sie Benutzer identifizieren, die inaktiv geworden sind, wie lange es seit ihrem letzten Besuch ist, was ihr letzter Kauf war usw. Auf diese Weise können Sie umsetzbare Entscheidungen treffen, die Ihre Kunden dazu verleiten, zurückzukehren.
Hilfe bei der Analyse erhalten Sie von dem Support.