Retention Rate = Anteil einer Erstkauf-Kohorte mit erneutem Kauf innerhalb von 30, 60 oder 90 Tagen. CLV = Umsatz oder Deckungsbeitrag je Kunde einer Kohorte in 180 Tagen. RPU = Umsatz geteilt durch angeschriebene Empfänger. Alle drei brauchen feste Zeitfenster.
Drei Kennzahlen entscheiden darüber, ob dein Bestandskunden-Marketing funktioniert: die Retention Rate nach Kohorte, der Customer Lifetime Value über ein festes Zeitfenster und der Revenue per User. Alle drei sind einfach zu berechnen, wenn du die Zeitfenster sauber definierst. Genau daran scheitern die meisten Dashboards.
1. Retention Rate nach Kohorte
Formel: Anteil der Neukunden eines Monats, die innerhalb von X Tagen nach dem Erstkauf erneut gekauft haben.
Beispiel: Im März kaufen 1.000 Kunden zum ersten Mal. 180 davon kaufen innerhalb von 90 Tagen erneut. Die 90-Tage-Retention der März-Kohorte ist 18 Prozent.
Wichtig ist das feste Fenster. „Wiederkehrende Kunden“ ohne Zeitbezug, wie im Shopify-Dashboard, vermischt Kunden, die vor drei Jahren gekauft haben, mit denen von letzter Woche. Warum das in die Irre führt, steht im Beitrag Das Problem mit Shopify Analytics. Sinnvolle Fenster sind 30, 60 und 90 Tage, bei langen Kaufzyklen 180 Tage. Bei einem Kunden haben wir die 90-Tage-Retention auf Neukunden von 18 auf 30 Prozent gesteigert; erst die Kohortensicht machte den Effekt sichtbar.
2. Customer Lifetime Value über ein Zeitfenster
Der „Lifetime“ Value ist in der Praxis unbrauchbar, weil niemand weiß, wie lang ein Kundenleben dauert. Wir rechnen mit festen Fenstern:
Formel: Summe des Umsatzes (oder besser Deckungsbeitrags) aller Kunden einer Kohorte in den ersten 180 Tagen, geteilt durch die Zahl der Kunden in der Kohorte.
Beispiel: Die März-Kohorte mit 1.000 Kunden erzielt in 180 Tagen 95.000 Euro Umsatz. Der 180-Tage-CLV ist 95 Euro. Liegt der Wert der Kohorten seit Beginn der CRM-Arbeit bei 110 Euro, ist der CLV-Uplift 16 Prozent.
Der Uplift ist die Kennzahl, mit der wir unsere eigene Arbeit bewerten, unabhängig von Attribution. Mit Deckungsbeitrag statt Umsatz zeigt er zudem, ob Rabatte den Zuwachs auffressen.
3. Revenue per User (RPU)
Formel: Umsatz aus einer Kampagne oder einem Zeitraum, geteilt durch die Zahl der angeschriebenen Empfänger.
Beispiel: Kampagne A geht an 20.000 Empfänger und bringt 12.000 Euro, RPU 0,60 Euro. Kampagne B geht an 5.000 VIPs und bringt 6.000 Euro, RPU 1,20 Euro. B ist die bessere Kampagne, obwohl A mehr Umsatz gemacht hat.
RPU macht Kampagnen, Segmente und Flows vergleichbar und entlarvt den Reflex, immer die ganze Liste anzuschreiben. Wie wir ihn im Alltag einsetzen, steht im Beitrag Wie hilft der RPU, Maßnahmen zu bewerten.
Die Kennzahlen im Zusammenspiel
| Kennzahl | Frage | Fenster | Quelle |
|---|---|---|---|
| Retention Rate | Kommen Neukunden zurück? | 30 / 60 / 90 Tage | Bestelldaten, Kohorte nach Erstkaufmonat |
| CLV-Uplift | Wird jeder Kunde wertvoller? | 180 Tage | Bestelldaten, Kohorte nach Erstkaufmonat |
| RPU | Welche Maßnahme lohnt sich? | je Kampagne / Monat | Klaviyo-Umsatz je Empfänger |
| Repurchase-Fenster | Wann muss der nächste Impuls kommen? | Tage zwischen 1. und 2. Kauf | Bestelldaten; siehe Wann churnen Kunden? |
Typische Fehler
- Retention ohne festes Zeitfenster.
- CLV als Durchschnitt aller Kunden statt je Kohorte; alte Kohorten verzerren den Wert nach oben.
- Umsatz statt Deckungsbeitrag, wodurch Rabattkampagnen zu gut aussehen.
- Stornos und Retouren nicht abgezogen.
- Klaviyo-Attribution als Umsatzquelle für CLV; Attribution taugt für RPU, nicht für Kundenwert.
Umsetzung
In Klaviyo lassen sich RPU je Kampagne direkt ablesen und Segmente nach Bestellanzahl und Erstkaufdatum bauen. Für Retention und CLV je Kohorte brauchst du die Bestelldaten außerhalb von Klaviyo: Shopify-Export, ein Reporting-Tool oder eine Tabelle. Wie die Auswertung Schritt für Schritt aussieht, zeigt der Beitrag Kohortenanalyse für D2C-Brands. Wir nutzen dafür unsere eigene Analytics-Software, damit die Zahlen wöchentlich und ohne Handarbeit vorliegen.
Was aus den Kennzahlen folgt, steht im Guide Kundenbindung im E-Commerce; wie Klaviyo Umsatz zurechnet, in Klaviyo Attribution.
FAQ
Welche Retention Rate ist gut?
Das hängt vom Sortiment ab. Verbrauchsprodukte erreichen 90-Tage-Werte von 30 Prozent und mehr, Möbel oder Elektronik liegen einstellig. Wichtiger als der Vergleich mit anderen ist der Vergleich der eigenen Kohorten über die Zeit.
Sollten wir CLV mit Umsatz oder Deckungsbeitrag rechnen?
Deckungsbeitrag, sobald die Daten verfügbar sind. Nur so zeigt sich, ob Rabatte den Kundenwert wirklich erhöhen oder nur den Umsatz.
Wie oft sollten wir die Kennzahlen auswerten?
RPU je Kampagne, Retention und CLV monatlich je Kohorte, mit mindestens 90 beziehungsweise 180 Tagen Reifezeit, bevor eine Kohorte bewertet wird.
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