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Welche KPI’s sollte ich im Digital Commerce eigentlich tracken?10 min Lesezeit

by | Oct 9, 2018 | 0 comments

Heute mal was zum Thema Analytics, und wenn wir über Analytics sprechen, dann sollten wir mit KPIs anfangen, denn sie geben auf einen Blick, Aufschluss über die Performance im Marketing Team. Bei vielen Startups höre ich dann umgehend:

“Äh Marcus, KPIs sind langweilig, kenn wir alles, wir tracken alle KPI’s!”

Alle? Wieviele trackt ihr denn?

“Na Visits, Bounce Rates, Page Views, E-Mail Signups, Opening Rates, Click Through Rates, Abandonment Rates, Conversion Rates, Order Value, etc…”

Nee Jungs, das sind keine KPIs, das sind Daten, und obwohl KPIs auch Daten sind, sind halt nicht alle Daten auch KPIs.

Der Begriff Key Performance Indicator, kurz KPI, definiert die wichtigsten Kennzahlen die ein Unternehmen oder Startup tracken sollte, um Wachstum zu messen. Auf Deutsch nennt sich der Spass dan Leistungskennzahl, aber hierbei bleiben die wichtigsten Details auf der Strecke:

1) KEY Performance Indicator – nicht irgendein Indikator, sondern der KEY Performance Indicator. Es geht hierbei also nicht um Öffnungsraten eines E-Mails, oder dergleichen, sondern um Indikatoren die ein einziges Ziel verfolgen: Umsatz.

2) Key PERFORMANCE Indicator – Performance ist so ähnlich zu verstehen wie PS in der Automobilwelt. Das ist die Zahl die alles andere beeinflusst.

3) Key Performance INDICATOR – idealerweise ist diese Zahl über einen kontinuierlichen Zeitraum zu tracken und gibt mir eine “Indication” auf die zukünftige Entwicklung.

Leistungskennzahl drückt das nicht ganz so aus, daher die Definition aus dem Englischen. Doch damit KPIs auch wirklich effektiv eingesetzt werden können, sollten wir uns einmal ansehen, was es mit diesen Zahlen wirklich auf sich hat:

Analytics hat meiner Meinung nach genau ein Ziel: Optimierungspotenzial aufzuzeigen. Warum sollten wir uns denn sonst die Mühe machen Daten aus etlichen Quellen zusammenzutragen? Wir wollen wissen was optimiert werden kann, egal ob Kampagnen, E-Mails, oder Conversions und wenn es um Optimierung geht, dann dreht es sich hierbei meist um die eigentlich Seite – iSv Conversion Rate Optimization – und obwohl es heute nicht um CRO geht, so ist der Gedanke der Kernpunkt wenn es um die Definition von KPIs geht.

Worum geht es denn generell?

Um $$$ oder €€€. Ohne das bleibt das Licht nicht an. Also sollten unsere KPIs auch genau das messen: Conversions. Nicht Micro-Conversions (Opening Rate, etc), sondern Macro Conversions. Wenn die Kasse klingelt.

Klar, Micro Conversions sind auch wichtig, denn sie helfen auf dem Weg zur Macro Conversion, aber das ist halt kein KPI.

Was sind denn dann die KPIs die relevant sind?

Einfach:

1) Revenue Per Visitor

Vergiss Revenue per Customer, das ist Old School, wir sollten auf den Wert eines Visitors fokussieren. Also, sagen wir mal wir haben 50,00 € AOV (Average Order Value), 100 Besucher und 10 Kunden, dann ist der Revenue Per Visitor 5,00 €.

“Äh Marcus, warum nimmst du denn nicht AOV als KPI, es geht uns doch um Kunden?”

Genau. AOV sagt mir nur wie viel unsere Kunden ausgeben, das hilft mir überhaupt nicht in der Skalierung und Optimierung. Wenn ich bei mit den gleichen 100 Besuchern aus 10 Kunden 20 machen kann, dann habe ich den Umsatz verdoppelt. BAM!

AOV ist ein Relikt aus einer Zeit, in der es nur um Traffic ging, dies gilt heute nicht mehr. Dein Traffic muss Gewinn optimiert sein, und da gilt dann der Fokus auf RPV, nicht AOV, denn schlechter Traffic – ROI = 0 – macht sich zwar gut in der Top Line Betrachtung, aber interessiert niemanden der Bottom Line fokussiert unterwegs ist.

Das heißt nicht das AOV keine wichtige Kennzahl ist, aber wenn es um Forecasting und Budgetplanung geht ist RPV ein wesentlich besserer Wert, denn du kannst ja genau planen, das X Besucher Y Umsatz bringen werden. (Gaaaaanz wichtig: Rule Of Diminishing Return – du kannst nicht einfach dein Budget verdoppeln und doppelten Umsatz erwarten)

2) Conversion Rate.

Logo, oder? Wie können wir die CR optimieren um mehr Umsatz, mehr RPV, mehr LTV, etc zu generieren. Ich glaube hier muss man nicht wirklich viel erklären.

3) CPA oder CAC

Cost Per Acquisition oder Customer Acquisition Cost – am Ende bedeutet beides das gleiche: wieviel muss ich ausgeben das ein Besucher zu mir kommt und zum Kunden wird. Häufig wird der Begriff CPO – Cost Per Order – benutzt, und das ist eine ganz grauenvolle Einstellung, denn sie geht davon aus das ein Kunde immer nur einmal kauft. Das impliziert das ich mit der ersten Transaktion Geld verdienen muss, und das ist höchst unwahrscheinlich. Darüber hinaus heisst das auch das du konstant auf Acquisitions Tour bist, denn wenn du einmal einen Kunden hast, schwupp, schon ist er wieder weg.

Aber schauen wir uns doch mal schnell das Grundmodell an, es geht ganz einfach:

Du gibst 10.000,00 € für Facebook Anzeigen aus, generierst 1.000 neue Kunden, somit ist dein CPA 10,00 €.

4) LTV

Lifetime Value – ich würde mal behaupten das LTV der wichtigste KPI ist den wir beobachten sollten, denn hinaus ergibt sich der Wert den ein akquirierter Kunde über den gesamten Lebenszyklus mit uns haben wird.

Interessanterweise haben weniger als die Hälfte der Unternehmen mit denen ich zusammengearbeitet habe LTV berechnet und das ist eigentlich unglaublich, denn wenn dieser Wert nicht bekannt ist, dann kannst du eigentlich gar keine Entscheidungen treffen.

LTV zu berechnen ist nicht zwingend das einfachste da die Daten heißt nicht sofort vorhanden sind, selbst die modernsten Shopsysteme sind nicht unbedingt in der Lage diese Informationen per Knopfdruck zu liefern. Daher wird der Prozess dann zeitaufwendig und manuell, und es ist auch nicht ganz so leicht wie mit CPA – idealerweise hast du mindestens Daten die 5 Jahre zurückgehen – ja ja, ich weiß, Startups haben das selten, aber ich will den Prozess trotzdem erklären.

Du beginnst mit deinen AOV, das ist einfach: Umsatz/Anzahl der Bestellungen (100.000,00 € Umsatz und 1000 Bestellungen = 100,00 € AOV)

Dann kommt die Einkaufsfrequenz: Anzahl der Bestellungen/Anzahl der Kunden (1000 Bestellungen und 600 Kunden = 1,7 Einkäufe/pa)

Dann ermittelst du den Wert eines Kunden: AOV x Einkaufsfrequenz (100,00 € x 1,7 = 170,00 €)

Jetzt kommt die Zahl die kaum einer hat: Länge der Einkaufsbeziehung – wann wird dein Kunde nicht mehr bei dir einkaufen? Diese Zahl hat kaum jemand, wobei sich das durch Machine Learning in der Zukunft definitiv ändern wird. Avinash Kaushik – der Guru wenn es um Analytics geht – sagt das 2-3 Jahre definitiv realistisch sind.

Jetzt kannst du alles zusammenstellen und den LTV ermitteln: Wert des Kunden x Anzahl der Jahre (170,00 € x 3 Jahre = 510,00 €) wenn du jetzt noch deine Marge berechnest, bist du schonmal ziemlich gut aufgestellt.

So, ich will jetzt nicht zu tief in LTV einsteigen, das mache ich in einem nächsten E-Mail, aber jetzt kannst du deinen CPA ansehen und folgendes tun:

1) Break Even Anpassung – du kannst jetzt strategisch vorgehen und festsetzen das dein CPA weniger sein muss als der Gewinn den du mit der ersten Order machst. Dies ist häufig eine Cash Flow Frage und auch eher eine kurzfristige Strategie, aber das kann funktionieren.

2) Investment Anpassung – da du jetzt weißt wie hoch dein Umsatz/Gewinn pro Kunde über den Lebenszyklus sein wird, könntest du aggressiver Kunden akquirieren, ROI = 0 oder sogar -1, da du ja weißt das du das Investment später wieder rausholen wirst. Dies ist eine Wachstumsstrategie und bedarf mehr Cash on Hand um sie zu implementieren. Das Resultat ist allerdings langfristig signifikant besser.

LTV wird sich von Unternehmen zu Unternehmen anders darstellen, der wichtige Aspekt sollte der Fokus sein die Kunden so lange wie möglich zu halten, denn je länger ein Kunde bleibt, desto besser wird sich das auf den LTV auswirken und je mehr wirst du in der Akquisition der Kunden Investieren können.

Es gibt allerdings noch ein KPI, allerdings betrifft es mehr SAAS Unternehmen oder Apps oder Subscriptions:

5) Churn

Kundenabwanderung, häufig als Churn Rate, oder Köndigungsrate, definiert ist für alle Unternehmen die ein Subskriptionsprodukt haben relevant. Churn lässt dich erkennen wie es um die Gesundheit deines Produkts steht, da du auf monatlicher Basis erkennst wie viele deiner Kunden noch bei dir bleiben. Es ist in gewisser Weise verwandt mit LTV, das liegt aber daran das bei einem Subskriptionsprodukt der MRR (Monthly Recurring Revenue – oder Monatlich Wiederkehrender Umsatz) eine Standard Metrik ist. Du weißt halt immer genau was im nächsten Monat reinkommt, bzw wie viele Kündigungen es gibt, da sind die Handelsoptionen Grüße als bei Standard Modellen.

OK, ich seh schon du hast eine Frage die du loswerden möchtest:

“Marcus, Was ist jetzt mit AOV? Den kannst du doch nicht so link liegen lassen!”

Yup, stimmt. Tue ich auch gar nicht, denn es ist ja ein Bestandteil von RPV, aber wie bereits gesagt, ich würde alles tun um eine wesentlich umfassendere Sichtweise zu erzielen und nicht nur auf Traffic zu schielen. Traffic ist nicht das Problem. Du willst Conversions und Retention erhöhen, dann beginnt exponentielles Wachstum, Traffic wird das nicht tun. Und außerdem, was spricht denn dagegen AOV als KPI zu haben? Gar nichts. Ich tracke es bei allen Kunden und es fliesst immer in die RPV Berechnung ein, aber wenn du es als KPI sehen willst: Sei mein Gast.

Und nu?

Na ganz einfach, jetzt wo wir die KPIs definiert haben, können wir daran arbeiten diese zu optimieren. Wie gelingt es uns den RPV zu verbessern? Wie erhöhen wir den LTV?

Sieh dir deine Daten an, schau welche Kunden deine besten Kunden sind, und versuche aus diesen noch mehr rauszuholen, oder mehr davon zu Akquirieren., somit bist du auf dem besten Wege deinen Umsatz zu verdoppeln

Marcus Greinke 

Ich helfe Start Up's und etablierten Unternehmen signifikantes Wachstum durch Growth Marketing zu erzielen.

© 2018 Marcus Greinke