Wie Sie Customer Engagement-Analysen nutzen, um Kund*innenbindung, Loyalität und Umsatz zu verbessern

Die meisten Marken sitzen auf Bergen von Kund*innendaten. Klicks, Öffnungen, Seitenaufrufe, Kaufverlauf – all das ist vorhanden. Aber woher weiß man, was man damit anfangen soll? Das ist der Punkt, an dem es schwierig wird.

Mit der Customer Engagement-Analyse können Sie diese Daten in etwas Nützliches verwandeln. Sie zeigt Ihnen, wie Kund*innen mit Ihrer Marke interagieren, wo sie abwandern, was die Loyalität fördert und vor allem, was den Umsatz steigert.

In diesem Artikel erklären wir, wie man Engagement-Analysen nicht nur zum Reporting über die Vergangenheit, sondern auch zur Optimierung der nächsten Schritte nutzen kann. 

Mehr Kund*innenbindung. Mehr Loyalität. Mehr Wachstum. Legen wir los!

Die meisten Marketer messen den Erfolg einer Kampagne mit einer isolierten Betrachtung: Öffnungsraten, Klickraten, Conversions. Das ist zwar nützlich, aber letztendlich nur ein Teil des Gesamtbildes. Customer Engagement-Analysen bieten etwas viel Wertvolleres: einen klaren Überblick darüber, wie sich Kund*innen durch den gesamten Lebenszyklus bewegen.

Bleiben Neukund*innen über ihren ersten Kauf hinaus treu? Gibt es bei treuen Kund*innen Tendenzen, abzuwandern? Interagieren die Abonnent*innen aktiv oder bleiben sie einfach untätig?

Wenn Sie erfassen, wie sich individuelle Kund*innen von Leads zu Erstkäufer*innen, von Erst- zu Wiederholungskäufer*innen und von Wiederholungskäufer*innen zu treuen Kund*innen entwickeln, werden die Lücken deutlich. Möglicherweise schafft es ein großer Teil Ihrer Kund*innen nie über den zweiten Kauf hinaus. Oder aber einst treue Kund*innen gehen dem Unternehmen leise und unbemerkt verloren.

Das ist das Signal, Maßnahmen zu ergreifen. Wenn der Übergang vom ersten zum zweiten Kauf der Knackpunkt ist, sollten Sie den Schwerpunkt auf die Post-Purchase-Journey legen, z. B. mit Produktempfehlungen, einem zeitlich begrenzten Angebot oder einem Treue-Anreiz, um Kund*innen zum Wiederholungskauf zu bewegen.

Wichtige Signale für das Tracking:

• Prozentualer Anteil der Kund*innen, bei denen es beim ersten Kauf bleibt. 
• Hohe Absprungrate zwischen aktiven und loyalen Segmenten. 
• Nachlassendes Engagement in bestimmten Phasen des Lebenszyklus. 

Wenn Sie vom kampagnenbasierten Reporting zur lebenszyklusbasierten Analyse übergehen, müssen Sie nicht mehr raten, wo das Problem liegt. Sie zeigt Ihnen genau, worauf Sie sich konzentrieren müssen, um Kund*innenbindung, Loyalität und langfristiges Wachstum zu verbessern.

Viele Marketingverantwortliche behandeln den CLTV wie eine statische Reporting-Zahl. Etwas, das man in einem Dashboard überprüft, vielleicht einem Quartalsbericht hinzufügt und dann weitermacht. Das ist ein Fehler.

Der CLTV sollte nicht isoliert als Maßstab für vergangene Entwicklungen betrachtet werden. Er sollte als dynamisches Signal verstanden werden, das Ihnen zeigt, wie gut Ihre Engagement-Strategie funktioniert, und – was noch wichtiger ist – um Bereiche zu identifizieren, die Sie aktiv beeinflussen können, um Umsatzsteigerungen zu erzielen. 

Was Sie tracken sollten:

• Aktueller CLTV nach Segment. Welche Gruppen schaffen den größten Wert? Erstkäufer*innen, Mitglieder des Treueprogramms, Abonnent*innen oder Langzeit-Kund*innen? 
• Veränderungen des CLTV im Zeitverlauf. Gibt es bei bestimmten Gruppen einen Trend nach oben oder nach unten? Welche Kampagnen, Angebote oder Verhaltensweisen korrelieren mit dieser Veränderung? 
• CLTV nach Kanal- oder Kampagnenquelle. Sind per E-Mail akquirierte Kund*innen langfristig wertvoller als die, die durch bezahlte Social-Media-Interaktionen gewonnen wurden? Lassen sich mit Mitgliedern des Treueprogramms bessere Ergebnisse erzielen?

Wie Sie das nutzen können:

• Wenn der CLTV eines bestimmten Kanals konstant höher ist, sollten Sie diesen Kanal bei der Akquise priorisieren. 
• Wenn der CLTV bei Erstkäufer*innen zurückbleibt, sollten Sie sich auf Post-Purchase-Automatisierungen konzentrieren, die zweite und dritte Bestellungen fördern. Dazu könnten z. B. personalisierte Empfehlungen, zeitlich begrenzte Pakete oder Einladungen zum Treueprogramm gehören. 
• Nutzen Sie den CLTV, um Strategien zur Kund*innenbindung zu erarbeiten. Wertvollere Kund*innen sollten höherwertige Erlebnisse wie exklusive Angebote, frühzeitigen Zugang oder speziell personalisierte Journeys erhalten.

Öffnungsraten, „Gefällt mir“-Angaben und die Anzahl der Aufrufe verraten Ihnen vielleicht, wer Ihnen Aufmerksamkeit schenkt, aber nicht, wer kauft. 

Nebensächliche Metriken haben ihre Berechtigung. Sie können z. B. signalisieren, ob etwas bei Ihrer Zielgruppe gut ankommt, was Sie dann nutzen können, um Ihre Kampagnen optimal einzustellen. Aber Customer Engagement-Analysen sollten noch weiter gehen. Sie sollten Ihnen zeigen, wie Interaktionen in tatsächliche Geschäftsergebnisse wie Conversions, Wiederholungskäufe, Kund*innenbindung und langfristigen Kund*innenwert verwandelt werden.

Was Sie stattdessen tracken sollten:

• Umsatz pro Kampagne oder Journey. Es geht nicht nur um Öffnungs- und Klickraten, sondern auch darum, wie viel Umsatz jede Kampagne generiert. 
• Wiederkaufsrate pro Kampagne. Führen Ihre Treuekampagnen, Win-Backs oder Replenishment Journeys tatsächlich zu Zweit- oder Drittkäufen? 
• Kanalübergreifende Attribution. Wie tragen E-Mail, SMS, Push-Nachrichten und bezahlte Social-Media-Interaktionen jeweils zu Käufen bei, und welche davon bringen im Laufe der Zeit die wertvollsten Kund*innen hervor?

Wie Sie das nutzen können:

• Setzen Sie andere Schwerpunkte bei Reporting-Gesprächen – weg von „diese Kampagne hat eine Öffnungsrate von 25 % erzielt“, hin zu „diese Journey hat 58.000 € Umsatz generiert und zu einer Wiederkaufsrate von 15 % geführt“. 
• Setzen Sie verstärkt auf Kampagnen, die nicht nur Interaktionen generieren, sondern auch Conversions bewirken. Außerdem sollten Sie alle Kampagnen streichen oder überarbeiten, die oberflächlich betrachtet gut aussehen, aber keinen Mehrwert bieten. 
• Nutzen Sie Insights zur Attribution, um Ihren Kanalmix zu optimieren. Wenn SMS in einem bestimmten Segment mehr Umsatz pro Nachricht bringt als E-Mail, sollten Sie das Budget oder Volumen dorthin verlagern.

Die meisten Marken merken erst dann, dass sich Kund*innen abgewandt haben, wenn es bereits passiert ist. Und dann ist es viel schwieriger und vor allem teurer, sie zurückzugewinnen. Customer Engagement-Analysen kehren solche Entwicklungen um, da sie Ihnen helfen, die Warnzeichen frühzeitig zu erkennen.

Eine gute Nachricht ist, dass sich Kund*innen selten über Nacht abwenden. Es gibt Muster, die auf Abwanderung hindeuten, und wenn Sie diese Signale erfassen, können Sie eingreifen, bevor Kund*innen für immer verschwinden.

Wichtige Indikatoren, die zu beobachten sind:

• Nachlassendes Engagement. Kund*innen öffnen weniger E-Mails, klicken weniger oder ignorieren Push-Benachrichtigungen. 
• Längere Zeiträume seit dem letzten Kauf. Vor allem, wenn es über den typischen Kaufzyklus der Kund*innen hinausgeht. 
• Weniger Website-Besuche oder App-Aufrufe. Wenn Kund*innen weniger stöbern, deutet dies oft schon auf ein nachlassendes Interesse hin, bevor sich das Kaufverhalten ändert. 

Wie Sie das nutzen können:

• Erstellen Sie Segmente auf Grundlage des Abwanderungsrisikos: Kund*innen, deren Interaktionen unter den Normalwert gesunken sind oder bei denen der Zeitraum seit dem letzten Kauf den Durchschnittswert überschritten hat. 
• Lösen Sie automatisierte Win-Back Journeys aus: Bieten Sie personalisierte Anreize, erinnern Sie an Treuepunkte oder heben Sie basierend auf dem vergangenen Verhalten Produkte hervor. 
• Nutzen Sie Modelle zur Abwanderungsvorhersage (wie die in SAP Emarsys integrierten), um proaktiv gefährdete Kund*innen zu erkennen, ohne sich auf manuelle Schätzungen verlassen zu müssen.

Die meisten Marketer führen ihre Kampagnen immer noch auf die alte Art und Weise durch: starten, laufen lassen, nach Ablauf der Kampagne die Ergebnisse überprüfen. Aber dann ist es oft schon zu spät, um das, was nicht funktioniert hat, zu korrigieren. Mit Echtzeit-Analysen zum Engagement lässt sich das ändern.

Wenn Sie die Performance sehen können, während sie stattfindet, müssen Sie nicht mehr spekulieren. Wenn eine Kampagne keine Klicks generiert oder ein Segment unterdurchschnittlich abschneidet, können Sie mitten im laufenden Prozess Änderungen vornehmen. Tauschen Sie die Gestaltung aus, passen Sie das Angebot an oder verlagern Sie das Volumen auf Kanäle mit besserer Performance – und das alles, während die Kampagne noch läuft.

Was Sie in Echtzeit beobachten sollten:

• Kanal-Performance nach Segment. Führt der E-Mail-Kanal zu Interaktionen, oder ist der SMS-Kanal für diese Zielgruppe besser geeignet? 
• Absprünge im Verlauf von Journeys. Interagieren Kund*innen mit der ersten Nachricht, aber nicht mit der zweiten? Klicken sie zwar, aber es kommt zu keinen Conversions? 
• Zeitbasierte Interaktionsmuster. Gibt es bestimmte Zeiten oder Tage, an denen die Performance überdurchschnittlich hoch oder niedrig ist? 

Wie Sie das nutzen können:

• Pausieren Sie Kampagnen, die unterdurchschnittlich performen, oder passen Sie sie an, bevor sie noch mehr Budget verschwenden oder das Engagement beeinträchtigen. 
• Setzen Sie verstärkt auf die Kanäle, die entsprechend den eingehenden Daten bessere Ergebnisse liefern, sei es, dass Sie von E-Mail auf SMS oder von bezahlter Suche auf soziale Netzwerke umsteigen. 
• Testen Sie Variablen wie Betreffzeilen, Angebote, Gestaltung und Timing dynamisch, anstatt auf die Analyse nach der Kampagne warten zu müssen.

Die Segmentierung basiert meist noch auf statischen Daten wie demografischen Daten, Standort oder allgemeinem Kaufverlauf. Zwar ist das ein guter Anfang und auf jeden Fall besser als gar nichts, aber historische Daten lassen einen wichtigen Punkt außer Acht: Sie spiegeln nicht wider, wie Ihre Kund*innen jetzt gerade interagieren. 

Früher: Sie sprechen eine Person an, weil sie einmal Turnschuhe bei Ihnen gekauft hat. 

Heute: Sie sprechen die Person an, weil sie diese Woche zweimal nach Laufschuhen gestöbert hat, gestern auf eine Produkt-E-Mail geklickt hat und noch nicht gekauft hat.

Customer Engagement-Analysen ermöglichen eine dynamische Echtzeit-Segmentierung, die Ihr Targeting und die Resonanz bei Ihrer Zielgruppe völlig verändern wird. 

Nach was Sie segmentieren sollten:

• Aktuelle Interaktionen. Öffnungsraten, Klicks, Website-Besuche oder App-Aktivitäten innerhalb der letzten X Tage. 
• Lifecycle-Phase. Neue Abonnent*innen, Erstkäufer*innen, Stammkund*innen, treue Mitglieder oder abwandernde Personen. 
• Verhaltensbasierte Absichtssignale. Produkt angesehen, aber nicht gekauft. In den Warenkorb gelegt, aber abgebrochen. Mehrfach eine Kategorie besucht.

Wie Sie das nutzen können:

• Erstellen Sie Mikro-Segmente auf Grundlage von Echtzeit-Verhaltensweisen. Zum Beispiel: „Zweimal innerhalb von 7 Tagen nach Schuhen gestöbert, aber nichts gekauft“ löst eine personalisierte Empfehlung oder ein Angebot aus. 
• Schneiden Sie das Messaging auf Lifecycle-Phasen zu. Neukund*innen bekommen Inhalte präsentiert, die sie willkommen heißen. Von Abwanderung bedrohte Kund*innen erhalten Win-Back-Angebote. Treue Kund*innen erhalten frühzeitigen Zugang oder Belohnungen. 
• Lassen Sie den Kanal durch das jeweilige Verhalten bestimmen. Besonders aktive Nutzer*innen erhalten E-Mails. Segmente mit geringen Interaktionen werden per SMS oder Push-Benachrichtigung zu Handlungen angeregt.

Wenn Sie Customer Engagement-Analysen erfolgreich einsetzen, ist dies nur ein Teil des Puzzles. Wirkliches Wachstum entsteht, wenn Sie diese Analysen kanalübergreifend mit einer bewährten Strategie zur Kund*innenbindung und -treue kombinieren.