Wie misst man das Kundenengagement? – Wichtige Kennzahlen und Analysen

In der heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftslandschaft ist die Kundenbindung ein entscheidender Faktor, der über den Erfolg eines Unternehmens entscheiden kann. Es geht um viel mehr als nur darum, Kunden anzulocken; Es geht darum, langfristige Beziehungen zu pflegen und treue Fürsprecher für Ihre Marke zu gewinnen. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen über Bauchgefühle und Ahnungen hinausgehen. Stattdessen müssen sie sich auf datengesteuerte Erkenntnisse aus Kennzahlen und Analysen zur Kundenbindung verlassen.

Inhaltsverzeichnis

• Kundenengagement verstehen
• Die Macht der Kundenbindungskennzahlen
  • 1. Kundenbindungsrate
  • 2. Kundenabwanderungsrate
  • 3. Customer Lifetime Value (CLV)
  • 4. Net Promoter Score (NPS)
  • 5. Kundenzufriedenheitswert (CSAT)
  • 6. Auf der Plattform verbrachte Zeit
  • 7. Klickrate (CTR)
  • 8. Engagement in sozialen Medien
• Kundenbindungsanalysen: Messen Sie die Kundenbindung mithilfe von Daten
  • 1. Kundensegmente identifizieren
  • 2. Personalisierung
  • 3. Prädiktive Analysen
  • 4. Optimieren Sie Ihre Marketingbemühungen
  • 5. Messen Sie die Customer Journey
• FAQs

Kennzahlen und Analysen zur Kundenbindung spielen eine entscheidende Rolle bei der Messung und Optimierung der Wirksamkeit von Marketingstrategien. Eine Reihe von Kennzahlen zur Verbraucherbindung, wie z. B. Erfolgskennzahlen zur Kundenbindung und Kennzahlen zur Markenbindung, helfen Unternehmen dabei, den Grad der Interaktion und das Interesse ihrer Kunden an ihrer Marke über verschiedene Berührungspunkte hinweg einzuschätzen.

Um diese Erkenntnisse effektiv zu nutzen, verlassen sich Unternehmen auf Kundenbindungsanalysen, um riesige Datenmengen zu analysieren. Das Verständnis von Kundenbindungsanalysen und der Analyse von Interaktionsdaten ermöglicht es Unternehmen, Muster, Vorlieben und Schwachstellen innerhalb der Customer Journey aufzudecken. Mit diesem Wissen können Vermarkter ihre Kampagnen optimieren, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die bei den Kunden Anklang finden, was zu einer höheren Markentreue, höheren Kundenbindungsraten und einer verbesserten Gesamtleistung des Unternehmens führt.

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

Kundenengagement verstehen

Unter Kundenengagement versteht man die emotionale Bindung eines Kunden zu einer Marke, einem Produkt oder einer Dienstleistung. Es geht über bloße Käufe hinaus und umfasst Interaktionen über verschiedene Kontaktpunkte des Online-Geschäfts, wie etwa soziale Medien, E-Mail, Website und Kundensupport. Engagierte Kunden sind tendenziell häufiger treue Kunden, geben mehr aus und empfehlen die Marke eher weiter. Daher ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die Kundenbindung effektiv mit den richtigen KPIs zu quantifizieren und zu messen.

Die Macht der Kundenbindungskennzahlen

Kennzahlen zur Kundenbindung sind quantifizierbare Datenpunkte, die den Grad der Beteiligung und Interaktionen zwischen Kunden und einer Marke anzeigen. Diese Kennzahlen 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 anhand von Beispielen einige der wichtigsten Kennzahlen zum Verbraucherengagement näher betrachten.

1. Kundenbindungsrate

Diese Kennzahl berechnet den Prozentsatz der Kunden, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg weiterhin mit einem Unternehmen Geschäfte machen. Eine hohe Kundenbindungsrate bedeutet, dass bestehende Kunden die Marke, die Produkte oder Dienstleistungen immer noch wertschätzen und wahrscheinlich loyal bleiben.

Betrachten wir eine fiktive Online-Streaming-Plattform, die Video-on-Demand-Dienste über monatliche 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 wurden 5.000 neue Abonnenten gewonnen.
• Am Jahresende (31. Dezember) hatte es 12.000 Abonnenten.

Berechnung der Kundenbindungsrate:

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

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

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

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

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

Interpretation der Kundenbindungsrate : In diesem Beispiel beträgt die Kundenbindungsrate der Streaming-Plattform 20 %. Dies bedeutet, dass das Unternehmen im Laufe des Jahres 20 % seiner ursprünglichen Kunden behalten konnte, während 80 % seiner ursprünglichen Kunden ihre Abonnements nicht fortsetzten.

Bedeutung der Kundenbindungsrate bei der Messung von Kundentreue und -engagement : Die Kundenbindungsrate ist ein Indikator für das Kundenengagement zur Messung von Kundenerfahrung, -zufriedenheit und -treue, da sie angibt, wie gut ein Unternehmen seinen bestehenden Kundenstamm im Laufe der Zeit binden kann. Eine höhere Bindungsrate bedeutet einen engagierteren und zufriedeneren Kundenstamm, während eine niedrigere Rate auf Probleme mit der Kundenerfahrung oder Unzufriedenheit hinweisen kann.

Umsetzbare Erkenntnisse aus der Kundenbindungsrate : Eine hohe Kundenbindungsrate (z. B. 70 % oder mehr) deutet darauf hin, dass die Plattform ihre Kunden hervorragend anspricht, überzeugende Inhalte bereitstellt und ein nahtloses Benutzererlebnis bietet. Im Gegensatz dazu kann eine niedrige Retentionsrate (z. B. unter 50 %) Bedenken hinsichtlich der Servicequalität, der Benutzereinbindung oder des Inhalts hervorrufen und dazu führen, dass Kunden anderswo nach Alternativen suchen.

2. Kundenabwanderungsrate

Die Abwanderungsrate ist das Gegenteil der Retention-Rate. Es misst den Prozentsatz der Kunden, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht mehr mit der Marke interagieren oder ihre Abonnements kündigen. Eine hohe Abwanderungsrate bedeutet mangelndes Engagement der monatlich aktiven Benutzer.

Betrachten wir ein Software-as-a-Service (SaaS)-Unternehmen, das ein abonnementbasiertes Projektmanagement-Tool anbietet. Zu Beginn des Monats hatte das Unternehmen 1.000 aktive Abonnenten. Bis zum Monatsende haben 100 dieser Abonnenten ihr Abonnement gekündigt oder den Dienst nicht mehr genutzt.

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 entweder 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 Kunden das Produkt oder die Dienstleistung nicht wertschätzen und das Unternehmen abwandern. Um dieses Problem anzugehen, muss sich das Unternehmen auf die Verbesserung des Markenengagements, die Bereitstellung eines besseren Kundensupports und die Verbesserung des Produkts konzentrieren, um bestehende Kunden zu binden und neue zu gewinnen. Die Senkung der Abwanderungsrate ist für nachhaltiges Unternehmenswachstum und Rentabilität von entscheidender Bedeutung.

3. Customer Lifetime Value (CLV)

CLV ist der prognostizierte Umsatz, den ein Kunde im Laufe seines Kundenlebens voraussichtlich generieren wird. Dabei werden Faktoren wie der durchschnittliche Einkaufswert, die Kaufhäufigkeit und die Kundenbindung berücksichtigt. Ein hoher CLV weist auf eine starke Kundenbindungsstrategie und Rentabilität hin.

Lassen Sie uns dieses Konzept anhand eines Beispiels veranschaulichen:

Stellen Sie sich einen Lieferservice für Essenssets auf Abonnementbasis vor. Nehmen wir der Einfachheit halber an, dass der durchschnittliche Kunde 100 US-Dollar pro Monat für sein Abonnement zahlt und dass der durchschnittliche Kunde das Abonnement 12 Monate lang behält.

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 Essenspaket-Lieferservice 1.200 $. Das bedeutet, dass im Durchschnitt erwartet wird, dass jeder Kunde im Laufe seines Abonnements einen Umsatz von 1.200 US-Dollar generiert.

Ein hoher CLV deutet darauf hin, dass das Unternehmen über eine starke Kundenbindungsstrategie verfügt und bei der Kundenbindung gut abschneidet. Dies deutet darauf hin, dass die Kunden mit dem Service zufrieden sind, wiederholte Einkäufe tätigen und über einen längeren Zeitraum treu bleiben. Dies impliziert auch, dass das Unternehmen wahrscheinlich profitabel ist, da der mit jedem Kunden erzielte Umsatz die Kosten für die Akquise und Betreuung des Kunden übersteigt.

Unternehmen können den CLV als entscheidende Kennzahl nutzen, um ihre Marketingbemühungen zu steuern und die Kundenbindung durch Beziehungsmanagement zu erhöhen. Durch die Konzentration auf die Steigerung des CLV durch bessere Engagement-, Kundenzufriedenheits- und Bindungsstrategien können Unternehmen ihre langfristige Rentabilität steigern und einen treuen Kundenstamm aufbauen.

4. Net Promoter Score (NPS)

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

Betrachten wir ein Beispiel eines Softwareunternehmens, das Projektmanagement-Tools bereitstellt. Sie führten eine NPS-Umfrage durch und erhielten Antworten von 500 Kunden.

• Anzahl der Promoter (Punktzahl 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 = (% Befürworter – % 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 ein gutes Zeichen für das Wachstum des Unternehmens und den hervorragenden Erfolg im Kundenservice ist.

Sobald der Net Promoter Score berechnet ist, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, die Ergebnisse zu analysieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. So kann das Softwareunternehmen die NPS-Ergebnisse interpretieren und darauf reagieren:

• Identifizieren Sie Bereiche mit Verbesserungspotenzial: Das Unternehmen sollte auf das Feedback von Kritikern und Passiven achten, um Schwachstellen und Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden müssen. Dieses Feedback kann dem Unternehmen dabei helfen, Probleme anzugehen, das Kundenerlebnis zu verbessern und das Engagement zu steigern.
• Promoter fördern: Promoter sind das wertvollste Kapital des Unternehmens. Das Unternehmen sollte mit ihnen in Kontakt treten, ihre positiven Gefühle nutzen und sie dazu ermutigen, positive Mundpropaganda zu verbreiten. Der Aufbau einer Community von Markenbefürwortern kann sich erheblich auf die Kundenakquise und -bindung auswirken.
• Folgeumfragen: Die Nachverfolgung von Kunden mit niedrigen NPS-Werten kann dem Unternehmen helfen, ihre Bedenken besser zu verstehen. Eine gut durchgeführte Nachverfolgung kann einen Kritiker in einen Förderer verwandeln und so das Engagement des Unternehmens für die Kundenzufriedenheit unter Beweis stellen.
• Benchmarking und Tracking: Das Unternehmen sollte den NPS im Laufe der Zeit regelmäßig verfolgen, um Veränderungen in der Kundenstimmung zu überwachen. Dies ermöglicht es, die Wirksamkeit von Verbesserungsinitiativen zu bewerten und die Wirkung von Engagement-Strategien zu messen.
• Ausrichtung des NPS an den Geschäftszielen: Durch die Integration des NPS in die allgemeinen Geschäftsziele des Unternehmens wird sichergestellt, dass der Kundeneinbindung bei der Entscheidungsfindung und Ressourcenzuweisung die gebührende Bedeutung beigemessen wird.

5. Kundenzufriedenheitswert (CSAT)

CSAT misst den Zufriedenheitsgrad von Kunden, die mit einem bestimmten Produkt, einer bestimmten Dienstleistung oder einer bestimmten Interaktion interagieren. Dabei handelt es sich in der Regel um eine Umfrage nach dem Kauf, bei der Kunden ihre Erfahrungen auf einer Skala bewerten. Hohe CSAT-Werte bedeuten positive Engagement-Erlebnisse.

6. Auf der Plattform verbrachte Zeit

Diese Kennzahl misst die durchschnittliche Sitzungsdauer der Zeit, die Kunden auf einer Website, App oder anderen Plattformen verbringen. Üblicherweise geht man davon aus, dass die Kunden umso engagierter und interessierter an den Angeboten der Marke sind, je länger die Verweildauer ist.

Betrachten wir eine Online-Nachrichten-Website. Durch die Analyse des Nutzerverhaltens erfasst die Website die Zeit, die Nutzer während ihres Besuchs auf der Website verbringen. Wenn sich herausstellt, dass die durchschnittliche Sitzungsdauer 5 Minuten beträgt, bedeutet dies, dass Besucher bei jedem Besuch durchschnittlich 5 Minuten damit verbringen, Artikel und Inhalte auf der Website zu durchsuchen.

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

Andererseits kann eine niedrigere durchschnittliche Sitzungsdauer darauf hindeuten, dass Besucher den Inhalt nicht überzeugend genug finden, um über einen längeren Zeitraum auf der Website zu bleiben. Dies könnte ein Zeichen dafür sein, dass die Website ihre Inhaltsqualität, Benutzererfahrung oder Navigation verbessern muss, um die Besucher länger zu binden.

Durch die Überwachung und Analyse der durchschnittlichen Sitzungsdauer aktiver Benutzer können Unternehmen Erkenntnisse darüber gewinnen, wie ansprechend ihre Website oder App für Benutzer ist. Anschließend können sie diese Informationen nutzen, um das Benutzererlebnis zu optimieren, die Relevanz von Inhalten zu verbessern und das Engagement zu steigern, was letztendlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führt.

7. Klickrate (CTR)

Die CTR misst den Prozentsatz der Kunden, die auf einen bestimmten Link oder Call-to-Action in einer E-Mail, Werbung oder Website klicken. Eine höhere CTR weist auf eine höhere Interaktion mit dem Inhalt hin.

Nehmen wir an, ein Unternehmen führt eine E-Mail-Marketingkampagne durch, um für ein neues Produkt zu werben. Die E-Mail wird an 1.000 Abonnenten gesendet 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 CTR 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 aufzurufen.

Eine höhere CTR gilt im Allgemeinen als positives Zeichen, da sie anzeigt, dass der Inhalt oder das Angebot beim Publikum gut ankommt und das Engagement fördert. 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 anhand der CTR können Unternehmen die Wirksamkeit ihrer Marketingbemühungen bewerten und datengesteuerte Entscheidungen treffen, um ihre Kampagnen für eine bessere Konversionsrate zu optimieren.

ArchiveSocial ist eine SaaS-basierte Social-Media-Archivierungslösung mit Hauptsitz in den USA. Mithilfe der Testfunktionen von VWO konnte das Unternehmen seine CTR mehr als verdoppeln und das Benutzererlebnis auf seiner Website optimieren. Mehr dazu können Sie hier lesen.

8. Engagement in sozialen Medien

Diese Metrik misst den Grad der Interaktion (Likes, Shares, Kommentare), den die Social-Media-Beiträge einer Marke erhalten. Es spiegelt wider, wie gut der Inhalt bei der Zielgruppe ankommt.

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 dividiert werden.

Gesamtinteraktionen = 500 (Gefällt mir) + 200 (Teilen) + 50 (Kommentare) = 750

Angenommen, die Marke hat 10.000 Follower auf Instagram:

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

In diesem Beispiel beträgt die Engagement-Rate für den Beitrag der Modemarke etwa 7,5 %. Diese Kennzahl gibt Aufschluss darüber, wie gut das Kleid beim Publikum der Marke ankommt. Höhere Engagement-Raten weisen darauf hin, dass der Inhalt überzeugend ist und das Interesse des Publikums weckt, was möglicherweise zu einer höheren Markenbekanntheit und Kundentreue führt.

Kundenbindungsanalysen: Messen Sie die Kundenbindung mithilfe von Daten

Während Kennzahlen zur Kundenbindung wertvolle Einblicke in Kundeninteraktionen liefern, gehen Kundenbindungsanalysen noch einen Schritt weiter, indem sie Daten nutzen, um Trends, Muster und prädiktive Einblicke in die Kundengesundheit aufzudecken. So können Kundenengagementanalysen das Verständnis des Kundenengagements verbessern:

1. Kundensegmente identifizieren

Mithilfe von Analysen können Unternehmen anhand ihres Interaktionsverhaltens verschiedene Kundensegmente identifizieren. Diese Kundensegmentierung ermöglicht es Unternehmen auch, ihre Marketingbemühungen an die spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben jeder Gruppe anzupassen.

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

Mit diesen Einblicken in die Kundensegmentierung kann das Unternehmen nun seine Marketingbemühungen entsprechend anpassen. Es könnte personalisierte E-Mail-Kampagnen für technisch versierte Millennials mit den neuesten Gadgets und Werbeangeboten erstellen. Gleichzeitig können Social-Media-Anzeigen und Rabatte geschaltet werden, die auf das Familiensegment für wichtige Haushaltsgegenstände abzielen.

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

2. Personalisierung

Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen Einblicke in individuelle Vorlieben, Kauf- und Funktionsnutzungshistorie, Benutzerverhalten und Interaktionen gewinnen. Mit diesen Informationen können Unternehmen personalisierte Empfehlungen und Erlebnisse anbieten, die das Engagement steigern.

Angenommen, eine Online-Streaming-Plattform sammelt Kundendaten, einschließlich der Genres der Filme und Fernsehsendungen, die Benutzer sehen, ihres Sehverlaufs und ihrer Lieblingsschauspieler. Durch die Analyse dieser Daten erkennt die Plattform, dass ein bestimmter Benutzer Action- und Comedy-Genres mag, sich am Wochenende häufig Filme ansieht und einem bestimmten Schauspieler folgt.

Mit diesen Erkenntnissen kann die Streaming-Plattform diesem Benutzer personalisierte Empfehlungen anbieten. Beispielsweise kann die Plattform neu veröffentlichte Action-Comedy-Filme mit dem Lieblingsschauspieler des Nutzers vorschlagen oder eine Playlist mit Wochenend-Binge-würdigen Inhalten in diesen Genres kuratieren. Dadurch ist es wahrscheinlicher, dass der Benutzer Inhalte findet, die seinen Interessen entsprechen, was sein allgemeines Engagement für die Plattform steigert.

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 Bindungsraten, höheren Konversionsraten und letztendlich zu einer verbesserten Geschäftsleistung führen.

3. Prädiktive Analysen

Mithilfe von Customer-Engagement-Analysen können Sie zukünftiges Kundenverhalten auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen. Beispielsweise kann es dazu beitragen, Kunden zu identifizieren, bei denen das Risiko einer Abwanderung besteht oder die wahrscheinlich zu hochwertigen Kunden werden, und so proaktive Maßnahmen zu ermöglichen.

Lassen Sie uns unser vorheriges Beispiel der Streaming-Plattform fortsetzen. Durch die Analyse von Kundenbindungsdaten identifiziert das Unternehmen eine Gruppe von Kunden, deren Nutzungsverhalten zurückgegangen ist, die sich nicht mehr mit neuen Inhalten beschäftigen und ihre Abonnements in der Vergangenheit nicht verlängert haben. Basierend auf diesen Daten prognostiziert das Analysemodell, dass bei diesen Kunden die Gefahr einer Abwanderung besteht.

Mit dieser Erkenntnis kann der Streamingdienst proaktive Maßnahmen ergreifen, um diese Kunden zu binden. Es könnte gezielte E-Mail-Angebote mit personalisierten Empfehlungen versenden und sie dazu einladen, neue Inhalte zu erkunden, die ihren bisherigen Interessen entsprechen. Es könnte aktiven Benutzern auch einen Sonderrabatt bieten oder ihr Abonnement für eine begrenzte Zeit verlängern, um sie wieder anzulocken.

In ähnlicher Weise können Kundenengagementanalysen auch Kunden identifizieren, die wichtige Engagementverhaltensweisen aufweisen, wie z. B. eine hohe Nutzungshäufigkeit, aktive Teilnahme an Treueprogrammen und positives Feedback. Das Analysemodell prognostiziert, dass aus diesen Kunden wahrscheinlich hochwertige Kunden werden, die eher ihre Abonnements upgraden, Wiederholungskäufe tätigen oder andere weiterempfehlen.

Da der Streaming-Dienst das Potenzial dieser Kunden erkennt, bietet er ihnen möglicherweise exklusive Prämien, frühzeitigen Zugriff auf neue Inhalte oder Premium-Funktionen an, um ihre Loyalität weiter zu stärken und sie zu einem weiteren Engagement zu ermutigen.

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 Kundentreue zu maximieren, was letztendlich zu einer verbesserten Kundenbindung und höheren Umsätzen führt.

4. Optimieren Sie Ihre Marketingbemühungen

Die Analyse von Online-Engagement-Kennzahlen kann die Wirksamkeit von Marketingkampagnen aufzeigen und es Unternehmen ermöglichen, ihre Marketingstrategien zu optimieren, um ein besseres Engagement und eine höhere Kapitalrendite zu erzielen.

Betrachten wir zum Beispiel ein E-Commerce-Unternehmen, das eine digitale Marketingkampagne durchführt, um für eine neue Produktlinie zu werben. Durch die Analyse von Kennzahlen zum Nutzerengagement wie Klickraten (CTR), Konversionsraten und der auf den Zielseiten der Kampagne verbrachten Zeit kann beurteilt werden, wie gut die Kampagne bei der Zielgruppe ankommt.

Wenn die CTR niedrig ist und Benutzer nicht viel Zeit auf den Zielseiten verbringen, deutet dies darauf hin, dass die Marketingbotschaft möglicherweise nicht überzeugend genug ist oder dass die Ausrichtung nicht stimmt. Als Reaktion darauf kann das Unternehmen Anpassungen an der Kampagne vornehmen, beispielsweise den Anzeigentext verfeinern oder ein anderes Zielgruppensegment ansprechen. Sie können diese Änderungen A/B-Tests durchführen, um ihre Wirksamkeit zu überprüfen.

Wenn andererseits die Conversion-Raten hoch sind, 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 den Umsatz effektiv steigert. In diesem Fall könnten sie darüber nachdenken, das Budget für die Kampagne zu erhöhen oder ihre Dauer zu verlängern, um vom Erfolg zu profitieren.

Darüber hinaus können Kennzahlen zum Nutzerengagement dabei helfen, zu erkennen, 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-Bemühungen zu deutlichem Engagement und Umsatz führen, kann es der Social-Media-Werbung mehr Ressourcen zuweisen.

Durch die kontinuierliche Analyse der Kennzahlen zum Benutzerengagement und das Treffen datengesteuerter Entscheidungen kann das E-Commerce-Unternehmen seine Marketingstrategien im Laufe der Zeit verfeinern, was zu besseren Engagementraten, einer gesteigerten Kundenakquise, der Gewinnung treuerer Kunden und letztendlich einem höheren ROI seines Marketings führt Investitionen.

5. Messen Sie die Customer Journey

Analytics kann einen umfassenden Überblick über die Customer Journey bieten, von der ersten Aufmerksamkeit bis zum Support nach dem Kauf. Das Verständnis dieser Reise hilft dabei, Schwachstellen und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.

Betrachten wir einen Online-Elektronikhändler. Mithilfe von Analysen verfolgt der Einzelhändler die Kundeninteraktionen in verschiedenen Phasen der Customer Journey. Es überwacht Website-Besuche, Produktansichten, Warenkorb-Ergänzungen und abgeschlossene Käufe. Darüber hinaus werden Kundendienstinteraktionen nach dem Kauf analysiert, beispielsweise Anfragen und Supportanfragen.

Durch Analysen stellt der Einzelhändler fest, dass viele Kunden ihren Einkaufswagen kurz vor dem Kauf aufgrund unerwarteter Versandkosten abbrechen. Dies ist ein Problempunkt in der Customer Journey, da es Conversions behindert.

Mit dieser Erkenntnis beschließt der Einzelhändler, ab einem bestimmten Bestellwert kostenlosen Versand anzubieten. Dadurch sinken die Warenkorbabbruchraten und mehr Kunden schließen ihre Einkäufe ab.

Darüber hinaus zeigen die Analysen, dass Kunden, die sich nach dem Kauf an das Support-Team des Einzelhändlers wenden, mit größerer Wahrscheinlichkeit zu Stammkunden werden. Der Einzelhändler erkennt diese Chance und investiert in die Verbesserung seiner Kundenbetreuung, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führt.

Contorion verbesserte die Produktdetailseiten auf seiner Website basierend auf Erkenntnissen aus den Sitzungsaufzeichnungen von VWO. Es wurden A/B-Tests durchgeführt, die zu einer Erhöhung der Klickrate beim Hinzufügen zum Warenkorb führten. Die ganze Geschichte können Sie hier lesen.

Kundenengagement ist ein wesentlicher Aspekt jedes erfolgreichen Unternehmens, und das Verständnis seiner Auswirkungen ist entscheidend für Wachstum und Nachhaltigkeit. Durch die Nutzung von Kennzahlen zur Kundenbindung und Kundenbindungsanalysen können Unternehmen die Kundenbindung verfolgen und wertvolle Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Stimmungen der Kunden gewinnen.

Mit diesen Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, Marketingbemühungen optimieren, personalisierte Marketingbotschaften erstellen und personalisierte Erlebnisse liefern, was letztendlich zu stärkeren Kundenbeziehungen und einem langfristigen Erfolg führt. Denken Sie daran: Der Schlüssel zum Erfolg in einem wettbewerbsintensiven Markt liegt darin, Ihren Kunden zuzuhören. Aus diesen Gesprächen können Sie die wertvollsten Indikatoren für das Kundenengagement gewinnen, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

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