Kundenkennzahlen

Überblick

Kundenkennzahlen helfen Ihnen zu verstehen, wer in Ihrem TikTok Shop kauft, wie viel diese Kunden ausgeben und ob sie wiederkommen. Diese Kennzahlen finden Sie auf den Seiten Customers, Purchase Journey und Cohort Retention. Sie liefern Ihnen Erkenntnisse, die über einzelne Transaktionen hinausgehen -- sie zeigen Muster im Kundenverhalten und im Lifetime Value.

Kennzahlen

LTV (Lifetime Value)

• Was sie zeigt: Den Gesamtumsatz, den ein Kunde über all seine Bestellungen während seiner gesamten Historie mit Ihrem Shop generiert hat.
• Formel: Gesamtumsatz vom Kunden (alle Bestellungen, gesamte Zeit)
• Wo Sie sie sehen: Seite Customers, Purchase Journey
• Wichtige Hinweise: Der LTV wird pro Kunde auf Basis aller abgeschlossenen Bestellungen berechnet. Ein höherer LTV deutet auf wertvollere Kunden hin. Verwenden Sie diese Kennzahl, um Ihre profitabelsten Kundenbeziehungen zu identifizieren und zu bewerten, ob Ihre Akquisekosten durch den langfristigen Wert gerechtfertigt sind.

AOV (Average Order Value)

• Was sie zeigt: Den durchschnittlichen Geldbetrag pro Bestellung über Ihre Kunden oder ein bestimmtes Kundensegment hinweg.
• Formel: Gesamtumsatz / Anzahl der Bestellungen
• Wo Sie sie sehen: Seite Customers, Dashboard
• Wichtige Hinweise: Der AOV hilft Ihnen, Kaufmuster zu verstehen. Ein steigender AOV kann auf erfolgreiche Upselling- oder Bündelungsstrategien hindeuten. Der AOV wird nur auf abgeschlossenen Bestellungen berechnet -- stornierte Bestellungen werden ausgeschlossen.

Kundensegmente

• Was sie zeigt: Kunden, gruppiert in Kategorien basierend auf ihrer Bestellhistorie und ihren Ausgabemustern.
• Segmente:
  • VIP: Hochwertige Kunden mit umfangreicher Bestellhistorie oder hohen Ausgaben
  • Regular: Wiederkehrende Kunden mit moderater Aktivität
  • New: Kunden mit ihrer ersten Bestellung im gewählten Zeitraum
• Wo Sie sie sehen: Seite Customers
• Wichtige Hinweise: Die Segmentdefinitionen basieren auf Schwellenwerten für Bestellanzahl und Gesamtausgaben. Diese Segmente helfen Ihnen, Ihre Engagement-Bemühungen zu priorisieren -- zum Beispiel sicherzustellen, dass VIP-Kunden exzellenten Service erhalten, oder gezielte Angebote für New-Kunden zu erstellen, um Wiederholungskäufe zu fördern.

Retention Rate

• Was sie zeigt: Den Prozentsatz der Kunden, die in nachfolgenden Zeiträumen zurückkehren, um weitere Bestellungen aufzugeben.
• Formel: (Kunden, die in Periode N erneut bestellt haben / Kunden in der ursprünglichen Kohorte) x 100
• Wo Sie sie sehen: Seite Cohort Retention
• Wichtige Hinweise: Die Bindung wird gemessen, indem eine Kohorte von Kunden (gruppiert nach ihrem ersten Kaufdatum) mit nachfolgenden Zeiträumen verglichen wird. Eine Retention Rate von 30 % im Monat 2 bedeutet, dass 30 % der Kunden, die im Monat 1 zum ersten Mal gekauft haben, im Monat 2 eine weitere Bestellung aufgegeben haben. Eine höhere Bindung bedeutet stärkere Kundentreue und vorhersehbareren Umsatz.

Cohort Analysis

• Was sie zeigt: Kundenverhalten, gruppiert nach dem Monat (oder der Woche) ihres ersten Kaufs, über nachfolgende Zeiträume hinweg verfolgt.
• Formel: Kunden, gruppiert nach erstem Kaufdatum, mit über Zeitraum für Zeitraum verfolgter Bestellaktivität
• Wo Sie sie sehen: Seite Cohort Retention
• Wichtige Hinweise: Die Kohortenanalyse zeigt Trends im Zeitverlauf auf. Zum Beispiel können Sie sehen, ob im Dezember akquirierte Kunden eine bessere Bindung haben als im Januar akquirierte. Das hilft Ihnen, die Qualität der Kundenakquise über verschiedene Kampagnen, Saisons oder Produkteinführungen hinweg zu bewerten.

Wie diese Kennzahlen zusammenhängen

Kundenkennzahlen ergeben gemeinsam ein Bild Ihres Kundenstamms:

1. AOV sagt Ihnen, wie viel jede Transaktion wert ist
2. LTV erweitert diese Sicht über die gesamte Historie eines Kunden
3. Segmente helfen Ihnen, Kunden nach Wert und Verhalten zu kategorisieren
4. Retention Rate und Cohort Analysis zeigen, ob Kunden wiederkommen

Gemeinsam helfen sie Ihnen, die Frage zu beantworten: „Baue ich ein nachhaltiges Geschäft mit treuen Kunden auf, oder akquiriere ich ständig neue Käufer, die nie zurückkehren?"

Häufige Fragen

Warum ist mein LTV niedriger als erwartet?

Der LTV basiert auf tatsächlichen Bestelldaten aus TikTok Shop. Wenn Ihr Shop relativ neu ist, hatten Kunden noch keine Zeit, mehrere Bestellungen aufzugeben. Der LTV wächst auf natürliche Weise, je reifer Ihr Shop wird und je mehr Kunden zurückkehren. Überprüfen Sie außerdem, ob all Ihre Bestelldaten vollständig importiert wurden.

Wie werden Kundensegmente definiert?

Segmente basieren auf Bestellhäufigkeit und Gesamtausgaben. Die genauen Schwellenwerte können je nach Datenverteilung Ihres Shops variieren. VIP-Kunden stellen typischerweise die oberste Stufe sowohl bei der Bestellanzahl als auch beim Umsatzbeitrag dar.

Warum scheint der AOV anders zu sein als das, was ich manuell berechne?

Der AOV in Dashboardly wird über alle abgeschlossenen Bestellungen für den gewählten Datumsbereich berechnet. Stellen Sie sicher, dass Sie denselben Datumsbereich vergleichen und in Ihrer manuellen Berechnung stornierte Bestellungen ausschließen.

Welche Zeiträume verwendet die Kohortenanalyse?

Die Kohortenanalyse gruppiert Kunden nach dem Monat ihres ersten Kaufs und verfolgt dann ihre Bestellaktivität in jedem nachfolgenden Monat. Auf der Seite Cohort Retention stellt jede Zeile eine Kohorte dar (Monat des ersten Kaufs), und jede Spalte zeigt den Prozentsatz dieser Kohorte, der in einem nachfolgenden Zeitraum bestellt hat.

Kann ich einzelne Kundendetails sehen?

Ja. Die Seite Customers zeigt einzelne Kundendatensätze mit ihrer Bestellhistorie, ihren Gesamtausgaben, der Anzahl ihrer Bestellungen und ihrer Segmentklassifizierung. Sie können einzelne Kunden anklicken, um auf der Seite Purchase Journey ihren vollständigen Bestellverlauf zu sehen.