⚡ Da dies ein Retention-Report ist, wählt der von dir definierte Zeitraum die in diesem Zeitraum gewonnenen Kunden aus, aber für die Berechnung der Werte wird ihre gesamte Aktivität bis heute herangezogen. Mehr Informationen hier — Date Range Definition

Das Retention-Trends-Dashboard enthält verschiedene Diagramme, mit denen du visuell verstehst, wie sich deine Kundenbindung über die Zeit entwickelt, was die Retention treibt und wie Retention dir hilft, Top-Line-Umsatz zu generieren.

Der Report ist in verschiedene Bereiche aufgeteilt, wobei jeder Bereich einen anderen Aspekt hervorhebt.

Der Revenue Layer Cake zeigt dir, wie in der Vergangenheit gewonnene Kunden zum Nettoumsatz beitragen, den du jeden Monat generierst.

Kunden werden basierend auf dem Monat ihrer Gewinnung in Kohorten gruppiert. Der Umsatz jeder Kohorte wird dann übereinander geschichtet — daher der Name des Reports.

Kunden, die vor dem Startdatum des Zeitraums gewonnen wurden, werden in Previous Months gruppiert. So entspricht die Summe aller enthaltenen Kohorten dem Gesamtumsatz, den du in jedem Monat generiert hast.

Über das Metrik-Auswahl-Dropdown kannst du auch die Metrik ändern, auf der der Layer Cake basiert. Du kannst zwischen den folgenden Optionen wählen:

Dieses Diagramm zeigt dir, wie sich dein Customer Lifetime Value und Umsatz in den Monaten (x-Achse) nach der Gewinnung deiner Kunden entwickelt.

Was diesen Report großartig macht, ist, dass er die CLV/CLR-Berechnung nach dem Alter deiner Kunden gewichtet. Wenn du also die letzten 12 Monate im Zeitraum auswählst, werden Kunden, die z.B. vor 3 Monaten gewonnen wurden, nur bis Monat 3 auf der x-Achse in die Metrik-Berechnung einbezogen und danach ausgeschlossen.

Über das Dropdown kannst du einfach zwischen beiden Metriken wechseln:

Zusätzlich zeigt dir die rote Linie die Blended Customer Acquisition Cost deiner Kunden im gewählten Zeitraum. Wenn du also CLV als Metrik ausgewählt hast, siehst du schnell, wann du deinen Break-even-Punkt erreichst (CLV Payback Period).

In diesem Diagramm kannst du den Customer Lifetime Value deiner Kunden basierend auf dem Last-Click-Kanal ihrer ersten Bestellung analysieren.

In der Dimensionsauswahl entscheidest du, ob du Channel Name, Group oder Category verwenden möchtest, und in der Metrik-Auswahl, ob sie auf Net Revenue (CLR) oder DB2 (CLV) basieren soll.

Mit der Metrik-Anzeige entscheidest du, ob die Zahlen pro Customer sein sollen — was den Bias entfernt, wie viele Kunden über einen Kanal gewonnen wurden — oder Total, was diesen Bias einschließt.

Die Metrik wird dann in verschiedene Zeitschritte basierend auf den Tagen nach der ersten Bestellung aufgeschlüsselt, sodass du verstehst, wie schnell du deine Kunden monetarisierst.

Unter dem Diagramm findest du die zugehörige Tabelle, die dieselben Zahlen, aber auch die prozentuale Veränderung zeigt.

Wir zeigen bis zu 10 Ergebnisse sowohl in der Tabelle als auch im Diagramm, und du kannst über die Paginierung unter der Tabelle zur nächsten Seite wechseln.

Die Ergebnisse sind nach der gewählten Metrik von hoch nach niedrig sortiert. Du kannst die Tabelle aber auch nutzen, um die Ergebnisse nach einer anderen Metrik zu sortieren. Diese neue Sortierung spiegelt sich auch im Diagramm oben wider.

Eine gute alternative Sortierung ist die nach Kunden, sodass du sehen kannst, ob deine Kunden mit dem höchsten CLV auch von deinem häufigsten Akquisekanal erzeugt werden.

Dieses Diagramm ist dem obigen recht ähnlich, deshalb halte ich es kurz.

Statt Kunden nach ihrem Marketing-Kanal zu gruppieren, gruppieren wir Kunden jetzt basierend auf dem gekauften Produkt. Wie in allen anderen Retention-Reports gilt: Kauft ein Kunde in seiner ersten Bestellung mehrere Produkte, ist er in mehreren Gruppen.

Du kannst zwischen verschiedenen Produktdimensionen wählen:

Besonders bei diesem Diagramm solltest du die Tabelle darunter nutzen, um auch nach Kunden zu sortieren — da du üblicherweise recht viele verschiedene Produkte hast, sind deine Produkte mit dem höchsten CLV möglicherweise gar nicht deine meistverkauften.

Wie der Name andeutet, folgt dieses Diagramm derselben Logik wie die obigen, nur gruppieren wir Kunden hier basierend auf dem Wert ihrer ersten Bestellung.

Du hast dieselben Konfigurationsoptionen wie im Average Order Value-Report.

Wir erstellen zehn Gruppen, und mit der Intervall-Auswahl entscheidest du, wie groß jedes Intervall sein soll.

Mit der AOV-Berechnung entscheidest du, auf welcher Umsatzzahl der Bestellwert basieren soll.