Doppelter Bestandskundenumsatz nach einem Monat mit minubo:

plentymarkets-Händler Anstoss24 zeigt, wie
erfolgreiche Kundenbindung funktioniert!

Anstoss24 Onlineshop


Steckbrief


Der Shop: Anstoss24

Der Geschäftsführer: Max Ebell

Das Sortiment: Fußballbekleidung, Fußballtore,
Trainingsmaterialien und Zubehör

Eingesetzte Systeme: plentymarkets & Google Analytics

Betrachteter Zeitraum: Januar 2015

Das Problem

Neukunden kaufen zu selten ein zweites
Mal
 → niedrige Wiederkaufrate, niedrige
Bestandskundenquote

Bisherige Maßnahme zur Kundenbindung:
– Ein Newsletter – 1x pro Monat – alle Kunden

– Keine differenzierte, bedarfsorientierte Kundenansprache.

Der Lösungsansatz

Da die Möglichkeit einer bedürfnisorientierten Kundenansprache bei Anstoss24 bisher nie genutzt wurde, besteht hohes Potential zur Erhöhung der Wiederkaufrate bzw. des Bestandskundenumsatzes – zum Beispiel mittels segmentspezifischer Newsletter.

Um passende Newsletter für einzelne Kundengruppen erarbeiten zu können, müssen nicht nur Kundengruppen und ihr bisheriges Kaufverhalten betrachtet werden, sondern auch Synergien im Sortiment (z.B. zwischen verschiedenen Produktkategorien) sowie die konkrete Performance einzelner Produkte. Drei Kernfragen werden definiert:

1. Das Wiederkaufverhalten unterschiedlicher Kundengruppen verstehen und für künftige Reaktivierungsstrategien nutzbar machen: Bestehen Wechselwirkungen im Sortiment? Sind Erstkäufer von Kategorie A besonders affin für Kategorie B? → Report 1 (angezeigte Daten wurden anonymisiert)

2. Wiederkäufe profitabel gestalten: Welche konkreten Produkte kann ich bewerben? Wo sind nicht nur Absatz und Umsatz stark, sondern auch die Marge hoch? → Report 2 und 3 (angezeigte Daten wurden anonymisiert)

3. Die richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt erwischen: Welche Kunden stehen an einem Punkt ihres Kaufzyklus‘, an dem sie bereits wieder kaufbereit sind? → Report 4 (angezeigte Daten wurden anonymisiert)

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Die Analyse

Report 1: Korrelation zwischen Erstkauf-Kategorie und Folgekauf-Kategorie

Analyseziel: Sortiment-Synergien sollen erkannt und genutzt werden – damit jede Kundengruppe genau die Produktkategorie angeboten bekommt, für die sie besonders
affin ist.

Analyse: Mithilfe einer Korrelationsmatrix lassen sich Muster im Wiederkaufverhalten
der Kunden ermitteln. An welcher Produktkategorie sind Erstkäufer welcher Kategorie
bei ihrem Folgekauf besonders interessiert?

Ergebnis: Es werden 3 Wiederkaufmuster ermittelt.

– Erstkäufer von Kategorie A kaufen im Anschluss vor allem aus Kategorie D

– Erstkäufer von Kategorie B kaufen im Anschluss meistens wieder aus B

– Erstkäufer von Kategorie C kaufen im Anschluss in der Regel aus Kategorie A

Auf Basis dieser Muster können nun drei Newsletter konzipiert werden – mit Produkten jeweils aus Kategorie D, B und A (s. Report 2 und 3).

Akquisitionsproduktkategorie Korrlationsmatrix

Report 2 und 3: Kategorie-Bestseller nach Umsatz, Absatz und Profit

Analyseziel: Nachdem durch Report 1 die Top-Wiederkauf-Kategorien ermittelt wurden, stellt sich die Frage, welche konkreten Produkte innerhalb dieser Kategorien die beste Performance aufweisen und somit als Reaktivierungs-Teaser in den drei Newslettern platziert werden können.

Analyse: Im Profitabilitätscluster-Report werden Produkte zunächst nach ABC-Segment klassifiziert (berechnet nach Absatz und Umsatz – y- Achse) und dann zusätzlich in Profitabilitätsgruppen unterteilt (x-Achse). Nacheinander auf jede der drei Produktkategorien gefiltert, unterteilt er die zugehörigen Produkte also in nach Absatz, Umsatz und Profitabilität berechnete Performance-Segmente. Per Klick auf ein Segment wird ein Produktselektionsreport aufgerufen: So kann das identifizierte Top-Segment der jeweiligen Kategorie im Detail betrachtet (und bei Bedarf nach beliebigen Kriterien weiter gefiltert) werden.

Ergebnis:

– 6 Produkte fallen ins Bestseller-Segment von Kategorie D (Newsletter 1)

– 5 Produkte fallen ins Bestseller-Segment von Kategorie B (Newsletter 2)

– 8 Produkte fallen ins Bestseller-Segment von Kategorie A (Newsletter 3)

Die richtigen Produkte zur Bewerbung in jedem der drei Reaktivierungs-Newsletter
sind identifiziert!

Report 4: Durchschnittliches Wiederkaufintervall pro Erstkauf-Kundengruppe

Analyseziel: Für jeden der drei Newsletter sollen nun genau die Kunden ausfindig gemacht werden, die für die jeweils beworbene Kategorie zum gegenwärtigen Zeitpunkt als wieder kaufbereit gelten können.

Analyse: Eine Kohortenanalyse, nacheinander gefiltert auf Akquisitionsproduktkategorie A, B und D (s. Report 1) zeigt typische Wiederkaufzyklen: Nach welchem Zeitintervall ist die jeweilige Erstkäufergruppe besonders kaufaffin?

Ergebnis:

– Erstkäufer von Kategorie A sind im Schnitt 6 Monate nach ihrer ersten Bestellung am kaufaffinsten

– Erstkäufer von Kategorie B nach 12 Monaten

– Erstkäufer von Kategorie C nach 2 Monaten

Die Maßnahme

Auf Basis der durchgeführten Analysen können nun drei segmentspezifische Kunden-Newsletter aufgesetzt werden. Mithilfe eines Kundenselektions-Reports, gefiltert nach Akquisitionsproduktkategorie (s. Report 1) und Datum der Erstbestellung (s. Report 4), werden dafür im letzten Schritt die passenden Kundengruppen identifiziert – nur ein weiterer Klick spuckt den Mailing-Verteiler direkt als CSV-Datei aus.

Folgende Newsletter werden also verschickt:

Das Ergebnis

Bisher galt der Januar bei Anstoss24 als schlechtester Monat des Jahres.
Jetzt ist das Bild ein anderes:

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