Alles eine Frage der Zeit: Segmentierung und Customer Journeys
Der Faktor Zeit spielt bei der Segmentierung eine große Rolle. Nur indem Sie auch vergangene Zeitperioden berücksichtigen, erhalten Sie ein tieferes Verständnis der verschiedenen Customer Journeys. Erfahren Sie jetzt, wie genau das Ihre Marketing-Strategie voranbringt.
Wie der Name “Segmentierung” schon sagt, erlaubt unser Werkzeug Nutzern das Gruppieren von Kunden in Segmenten und das Beobachten der Anzahl der Kunden innerhalb dieser Segmente über Zeit. Diese Reporting-Zeitpunkte sind als fixe Daten definiert (z.B. 01.01.2017). Einblicke, die Sie durch eine solche Analyse gewinnen, können in Sachen Veränderungen innerhalb Ihrer Kundensegmentierung sehr aufschlussreich sein.
An jedem festgelegten Zeitpunkt werden sich Ihre Kunden an einer anderen Stelle ihrer Reise durch Ihr Business befinden. Manche wurden vor kurzem erst akquiriert, während andere gerade dabei sind abzuwandern. Wieder andere waren wohlmöglich bereits abgewandert und sind nun wieder aktiv. Die Untersuchung unterschiedlicher Customer Journeys durch die Segmente und deren Entwicklung über Zeit, beginnend mit der initialen Gewinnung, stellt eine alternative analytische Sichtweise dar. So können auch Fragen wie „Wie viele Personen befinden sich, 18 Monate nach ihrem jeweils ersten Kauf, in jedem meiner 4 Kundensegmente?“, ohne Probleme beantwortet werden.
In Marketing-Fachliteratur spricht man häufig von einer sogenannten Kohorten-Analyse, wenn es um das Reporting solcher vergangenen Zeitpunkte geht. In einem Kapitel seines Buches Lean Analytics, spricht Alistair Croll über die Kohorten-Analyse, die es Unternehmen erlaubt, klare Muster über den kompletten Lebenszyklus eines Kunden (Nutzers) hinweg zu erkennen, anstatt Kunden blind einzuteilen, ohne deren natürlichen Zyklus, den sie durchlaufen, zu beachten.
Typische analytische Fragen, die durch diese Denkweise aufkommen können sind:
- Wie viele Kunden, die sich über unsere Website registriert haben, haben auch gekauft?
- Wie viele registrierte Nutzer haben mehrere Käufe getätigt?
- Wie lange dauert es neue Nutzer in Kunden umzuwandeln?
- Wie hoch ist der durchschnittliche Umsatz pro Kundensegment pro Jahr in verschiedenen Zeiträumen nach ihrer jeweiligen Akquirierung?
- Wie viele Kunden befinden sich in jedem Kundensegment, jeweils ein Jahr nach ihrer Akquirierung?
- Wie viele Kunden verlieren wir im zweiten Jahr der Kundenbeziehung? Wie viele konnten wir upgraden?
- Welche sind die häufigsten Customer Journeys, die die Kunden innerhalb der ersten beiden Jahre der Kundenbeziehung durchlaufen?
- Wie viele Kunden befinden sich drei Jahre nach ihrer Akquirierung im besten Segment? Wie viele befinden sich in diesem Segment für weniger als ein Jahr? Oder wie viele für mehr als zwei Jahre?
Im nächsten und letzten Teil zeigen wir Ihnen ein Beispiel, mit unserem Analyse-Tool FastStats Discoverer, das es Ihnen erlaubt, die oben genannten Fragen zu beantworten.
Das Beispiel
Um eine solche Zeitanalyse durchzuführen, müssen wir den Faktor Zeit in einer komplett anderen Sichtweise betrachten. Zuvor haben wir regelmäßige Reporting-Zeitpunkte definiert (z.B. zum Ersten eines jeden Monats, beginnend mit 2012 bis zum jetzigen Tag). Nun müssen wir die vergangene Zeit von einem bestimmten Referenzdatum aus betrachten. Dieses Referenzdatum kann beispielsweise der Zeitpunkt sein, an dem wir das erste Mal auf einen Kunden aufmerksam wurden, an dem wir das erste Mal mit ihm kommuniziert haben, an dem er einen Account über unsere Website erstellt hat, oder aber an dem er den ersten Kauf getätigt hat. Im nachfolgenden Beispiel haben wir entschieden, ein Reporting für jedes Jahr von Jahr 1-5 nach der ersten Reisebuchung zu erstellen.
Für jede bereits existierende Segmentierung kann nun dieser zeitbasierte Report angewendet werden, immer mit Referenz auf dieses “vergangene Zeit”-Format. In den nachfolgenden Screeshots nutzen wir 4 Segmente basierend auf Kauffrequenz und -wert.
Im Zeitreport sehen wir die jeweilige Anzahl an Personen in jedem Segment für jedes vergangene Jahr. Mit jedem Jahr können wir einen signifikanten Rückgang pro Segment feststellen.
Um ein Reporting über Migrationen zu erstellen, haben wir ein zusätzliches Segment eingefügt, das Personen ohne Buchungen repräsentiert. In der nachfolgenden Tabelle können wir ein Migrationsmuster zwischen Segmenten erkennen: Der Rückgang von Jahr 1 auf Jahr 2 ist auf Kunden zurückzuführen, die in das Segment „Keine Buchungen“ wandern.
Im Journey-Report können wir die Customer Journeys erkennen, die alle unsere Kunden innerhalb des zweiten Jahres nach ihrem ersten Kauf durchlaufen. 1.136 Kunden befanden sich nach einem Jahr und nach zwei Jahren in Segment A – aber nur 541 von ihnen befanden sich auch in Segment A, wenn wir alle 60 Tage innerhalb dieses Zeitraumes einen Blick auf die Segmentzugehörigkeit werfen.
Im Retention-Report betrachten wir die Segmente vier Jahre nach dem Zeitpunkt des ersten Kaufes. Für jedes Segment schauen wir monatlich, wie lange Kunden sich bereits in ihrem jeweiligen Segment befinden. Es ist ein deutlicher Rückgang nach 12 Monaten erkennbar – die meisten Kunden wechseln ihr Segment jedes Jahr.
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Wie der Name “Segmentierung” schon sagt, erlaubt unser Werkzeug Nutzern das Gruppieren von Kunden in Segmenten und das Beobachten der Anzahl der Kunden innerhalb dieser Segmente über Zeit. Diese Reporting-Zeitpunkte sind als fixe Daten definiert (z.B. 01.01.2017). Einblicke, die Sie durch eine solche Analyse gewinnen, können in Sachen Veränderungen innerhalb Ihrer Kundensegmentierung sehr aufschlussreich sein.
An jedem festgelegten Zeitpunkt werden sich Ihre Kunden an einer anderen Stelle ihrer Reise durch Ihr Business befinden. Manche wurden vor kurzem erst akquiriert, während andere gerade dabei sind abzuwandern. Wieder andere waren wohlmöglich bereits abgewandert und sind nun wieder aktiv. Die Untersuchung unterschiedlicher Customer Journeys durch die Segmente und deren Entwicklung über Zeit, beginnend mit der initialen Gewinnung, stellt eine alternative analytische Sichtweise dar. So können auch Fragen wie „Wie viele Personen befinden sich, 18 Monate nach ihrem jeweils ersten Kauf, in jedem meiner 4 Kundensegmente?“, ohne Probleme beantwortet werden.
In Marketing-Fachliteratur spricht man häufig von einer sogenannten Kohorten-Analyse, wenn es um das Reporting solcher vergangenen Zeitpunkte geht. In einem Kapitel seines Buches Lean Analytics, spricht Alistair Croll über die Kohorten-Analyse, die es Unternehmen erlaubt, klare Muster über den kompletten Lebenszyklus eines Kunden (Nutzers) hinweg zu erkennen, anstatt Kunden blind einzuteilen, ohne deren natürlichen Zyklus, den sie durchlaufen, zu beachten.
Typische analytische Fragen, die durch diese Denkweise aufkommen können sind:
- Wie viele Kunden, die sich über unsere Website registriert haben, haben auch gekauft?
- Wie viele registrierte Nutzer haben mehrere Käufe getätigt?
- Wie lange dauert es neue Nutzer in Kunden umzuwandeln?
- Wie hoch ist der durchschnittliche Umsatz pro Kundensegment pro Jahr in verschiedenen Zeiträumen nach ihrer jeweiligen Akquirierung?
- Wie viele Kunden befinden sich in jedem Kundensegment, jeweils ein Jahr nach ihrer Akquirierung?
- Wie viele Kunden verlieren wir im zweiten Jahr der Kundenbeziehung? Wie viele konnten wir upgraden?
- Welche sind die häufigsten Customer Journeys, die die Kunden innerhalb der ersten beiden Jahre der Kundenbeziehung durchlaufen?
- Wie viele Kunden befinden sich drei Jahre nach ihrer Akquirierung im besten Segment? Wie viele befinden sich in diesem Segment für weniger als ein Jahr? Oder wie viele für mehr als zwei Jahre?
Im nächsten und letzten Teil zeigen wir Ihnen ein Beispiel, mit unserem Analyse-Tool FastStats Discoverer, das es Ihnen erlaubt, die oben genannten Fragen zu beantworten.
Das Beispiel
Um eine solche Zeitanalyse durchzuführen, müssen wir den Faktor Zeit in einer komplett anderen Sichtweise betrachten. Zuvor haben wir regelmäßige Reporting-Zeitpunkte definiert (z.B. zum Ersten eines jeden Monats, beginnend mit 2012 bis zum jetzigen Tag). Nun müssen wir die vergangene Zeit von einem bestimmten Referenzdatum aus betrachten. Dieses Referenzdatum kann beispielsweise der Zeitpunkt sein, an dem wir das erste Mal auf einen Kunden aufmerksam wurden, an dem wir das erste Mal mit ihm kommuniziert haben, an dem er einen Account über unsere Website erstellt hat, oder aber an dem er den ersten Kauf getätigt hat. Im nachfolgenden Beispiel haben wir entschieden, ein Reporting für jedes Jahr von Jahr 1-5 nach der ersten Reisebuchung zu erstellen.
Für jede bereits existierende Segmentierung kann nun dieser zeitbasierte Report angewendet werden, immer mit Referenz auf dieses “vergangene Zeit”-Format. In den nachfolgenden Screeshots nutzen wir 4 Segmente basierend auf Kauffrequenz und -wert.
Im Zeitreport sehen wir die jeweilige Anzahl an Personen in jedem Segment für jedes vergangene Jahr. Mit jedem Jahr können wir einen signifikanten Rückgang pro Segment feststellen.
Um ein Reporting über Migrationen zu erstellen, haben wir ein zusätzliches Segment eingefügt, das Personen ohne Buchungen repräsentiert. In der nachfolgenden Tabelle können wir ein Migrationsmuster zwischen Segmenten erkennen: Der Rückgang von Jahr 1 auf Jahr 2 ist auf Kunden zurückzuführen, die in das Segment „Keine Buchungen“ wandern.
Im Journey-Report können wir die Customer Journeys erkennen, die alle unsere Kunden innerhalb des zweiten Jahres nach ihrem ersten Kauf durchlaufen. 1.136 Kunden befanden sich nach einem Jahr und nach zwei Jahren in Segment A – aber nur 541 von ihnen befanden sich auch in Segment A, wenn wir alle 60 Tage innerhalb dieses Zeitraumes einen Blick auf die Segmentzugehörigkeit werfen.
Im Retention-Report betrachten wir die Segmente vier Jahre nach dem Zeitpunkt des ersten Kaufes. Für jedes Segment schauen wir monatlich, wie lange Kunden sich bereits in ihrem jeweiligen Segment befinden. Es ist ein deutlicher Rückgang nach 12 Monaten erkennbar – die meisten Kunden wechseln ihr Segment jedes Jahr.
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