Bei Klar nutzen wir fortgeschrittene Datenmodelle, um das Kaufverhalten deiner Kunden zu verstehen.
Dieser Artikel erklärt, wie wir den Kundenstatus kategorisieren: Frequency State und Recency State.
1. 📈 Customer Frequency State: Wie oft du kaufst
Der Frequency State misst zwei Dinge: wie oft dein Kunde gekauft hat und die statistische Wahrscheinlichkeit, dass er seinen nächsten Kauf tätigt – basierend auf historischen Kundendaten.
Frequency-State-Kategorien
State | Definition & Kriterien | Was es bedeutet |
Evangelist | 8 Bestellungen UND die Wahrscheinlichkeit des nächsten Kaufs ist > 75 %. | Deine engagiertesten und beständigsten Käufer. |
Loyal | 8 Bestellungen ODER (4 Bestellungen UND die Wahrscheinlichkeit des nächsten Kaufs ist > 50). | Sehr häufige Käufer mit starker Bindung. |
Repeat | Mindestens 2 Bestellungen (erfüllt aber nicht die Loyal-/Evangelist-Kriterien). | Kunde hat mehr als einmal gekauft. |
One-Time Buyer | Genau 1 Bestellung. | Kunden mit Einmalkauf. |
Wie die Wahrscheinlichkeit berechnet wird
Der ausgefeilteste Teil ist die Time-Adjusted Repeat Order Probability. Sie geht über eine einfache Bestellanzahl hinaus, indem sie die Zeit berücksichtigt:
Median Lag: Wir ermitteln die typische Zeit (in Tagen) zwischen Käufen für Kunden, die dieselbe Anzahl an Bestellungen erreicht haben.
Abgewanderte Kunden: Wir vergleichen Kunden, die erfolgreich einen weiteren Kauf getätigt haben, mit denen, die es nicht taten – selbst nachdem sie länger als der Median Lag gewartet haben.
Das Ergebnis: Der Wahrscheinlichkeits-Score gibt die statistische Wahrscheinlichkeit an, dass dein Kunde auf Kurs ist, seinen nächsten Kauf zu tätigen. Dieser Score hilft uns, einen umsatzstarken, aktiven Loyal-Kunden von einem umsatzstarken, abwandernden zu unterscheiden.
2. ⏳ Customer Recency State: Wie zeitnah du kaufst
Der Recency State misst, wie kürzlich der letzte Kauf war – aber immer relativ zur Frequency-State-Gruppe.
Er beantwortet die Frage: Im Vergleich zu anderen Kunden, die genauso oft kaufen, wie groß ist hier die Zeit zwischen den Bestellungen?
Recency-State-Kategorien
State | Definition & Kriterien | Was es bedeutet |
Active | Die Zeit seit dem letzten Kauf liegt innerhalb des erwarteten Kauffensters der Frequency-Gruppe. | Dein Kunde kauft aktuell im oder vor dem typischen Rhythmus deines Shops. |
At Risk | Die Zeit seit dem letzten Kauf liegt leicht über dem typischen Kauffenster (zwischen 0,2 und 0,8 Standardabweichungen über dem Median). | Der Kunde liegt leicht hinter dem erwarteten Kaufrhythmus deines Shops. |
Defected | Die Zeit seit dem letzten Kauf deines Kunden liegt deutlich über dem typischen Kauffenster (mehr als 0,8 Standardabweichungen über dem Median). | Dein Kunde ist über den Punkt hinaus abgewandert, an dem die meisten Kunden der Gruppe erneut gekauft hätten. |
Reactivated | Dein Kunde war zuvor Defected, hat aber seitdem einen neuen Kauf getätigt, wodurch er wieder auf Active zurückkehrt. | Dein Kunde ist nach einer längeren Pause zurückgekehrt! |
Wie wir die Recency-Benchmark festlegen
Recency wird anhand von Statistiken berechnet, die für deine Gruppe spezifisch sind (z. B. alle „Loyal"-Kunden):
Wir berechnen den Median Time Lag und die Standardabweichung der Zeit zwischen Käufen für alle Kunden in den Frequency States deines Shops.
Diese Statistiken definieren das normale Kauffenster für die Gruppen deines Shops.
Je länger die Zeit seit der letzten Bestellung über dem Median Time Lag liegt, desto höher die Risikoeinstufung (At Risk oder Defected).
Dieses Modell sorgt dafür, dass ein Kunde, der typischerweise alle 30 Tage kauft, viel schneller als At Risk markiert wird als ein Kunde, der typischerweise alle 90 Tage kauft.