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Kunden kommen nur zurück, wenn sie mit deinem Produkt zufrieden sind – zu verstehen, warum sie kaufen, ist das Fundament der Retention
Fünf Quellen für Customer Insights: Support-Tickets, Reviews, Surveys, direkte Anrufe, Social-Kommentare
Drei Dinge zu verstehen: wer sie sind, was sie getan haben, was du getan hast
Nutze Order-/Customer-Tags, um qualitative Insights nach Klar zu pushen – und analysiere sie dann im Cohort Comparison Report, um herauszufinden, was Repeat Rates und LTV treibt
Ein Kunde kommt nur zurück, wenn er mit deinem Produkt zufrieden ist. Lässt du das Produkt außen vor, bleibt kaum etwas anderes, das zählt. Zu verstehen, was einem Kunden wichtig ist – und wie er das nutzt, was er gekauft hat –, ist daher der wichtigste Input für deine gesamte Retention-Strategie.
Die meisten Brands verbringen damit nicht genug Zeit. Das Ziel ist, qualitatives Kundenverständnis mit den Daten zu kombinieren, die du bereits in Klar hast, und daraus eine Strategie zu bauen, die für deine spezifischen Kunden funktioniert.
Fünf Wege, deine Kunden zu verstehen
1. Customer-Service-Tickets – worüber fragen die Leute, und worüber beschweren sie sich? Das ist oft das ehrlichste Signal, das du hast.
2. Reviews – was schreiben Kunden öffentlich, auf deinem eigenen Review-Formular oder auf Marktplätzen? Achte auf wiederkehrende Themen in positiven wie negativen Reviews.
3. Surveys – besonders Post-Purchase Surveys. Sie sind der skalierbarste Weg, Customer Insights direkt nach einer Transaktion zu erfassen, wenn die Motivation zu antworten am höchsten ist.
4. Direkte Anrufe – ruf Kunden kurz nach dem Kauf an und stell ihnen ein paar Fragen. Es kostet Zeit, gibt dir aber eine Tiefe, die Surveys nicht erreichen. Ein einfacher Einstieg: „Ich habe gesehen, du hast gerade gekauft – darf ich dir ein paar Fragen stellen?"
5. Social-Kommentare – was kommentieren Leute unter deinen Ads und organischen Posts? Ungefiltert und unaufgefordert – oft dort, wo die ehrlichsten Reaktionen liegen.
Wenn du Scale hast, überleg dir, eine Person damit zu betrauen, all das zu sammeln und zu organisieren. Bei den meisten Unternehmen muss das keine Vollzeitrolle sein, aber jemand sollte es verantworten und das breitere Team regelmäßig briefen.
Drei Dinge, die du über jeden Kunden verstehen solltest
Sobald du Input sammelst, ordne ihn in drei Buckets:
Wer sind sie? – für wen kaufen sie (sich selbst, ein Familienmitglied, einen Freund)? Welche Bedenken hatten sie vor dem Kauf? Welche Vorteile erhofften sie sich? Was haben sie vorher genutzt, um dasselbe Problem zu lösen? Wie häufig nutzen sie das Produkt tatsächlich?
Was haben sie getan? – welches Produkt haben sie gekauft? Über welchen Channel kamen sie? Haben sie deinen Newsletter abonniert? Haben sie ein Onboarding-Quiz abgeschlossen? Wie war ihr Kaufverhalten?
Was haben wir getan? – haben wir sie zu einem Loyalty-Programm eingeladen? Haben wir eine handgeschriebene Karte in die Bestellung gelegt? Haben wir sie auf Express-Versand upgegradet? Haben wir nachgefasst, um zu prüfen, ob ihnen das Produkt gefallen hat? Die Aktionen zu verstehen, die du gesetzt hast – und ihre Wirkung –, ist das, was dir erlaubt, deinen Retention-Spend über die Zeit zu optimieren.
Kundenverständnis mit Daten kombinieren – über Tags
Tags sind der beste Weg, qualitative Insights analysierbar zu machen. Wenn ein Kunde auf einen Post-Purchase Survey antwortet oder den Support kontaktiert, kategorisiere seine Antwort und pushe sie als Order- oder Customer-Tag zurück in dein Shop-System. Konsistente Naming Conventions sind entscheidend – gib z. B. allen Antworten zum Thema Benefit das Präfix main_benefit_.
Sobald die Tags in Klar sind, geh in den Cohort Comparison Report und filtere nach Tag. Du siehst dann, wie sich Repeat Rates und LTV je Kundensegment unterscheiden.
Wie das in der Praxis aussieht
Hier ein echtes Beispiel: Eine Brand fragte Kunden, was der Hauptvorteil war, den sie aus dem Produkt zogen. Die Antworten wurden zu Tags. Im Cohort Comparison Report waren die Unterschiede erheblich:
„Sieht gut aus" → 30 % Repeat Rate
„Aktiver" → 35 % Repeat Rate
„Selbstbewusster" → 50 % Repeat Rate, ~35 € mehr Margen-LTV nach einem Jahr
Dieser eine Insight hat Implikationen über Acquisition (mit welchem Benefit du in Ads führst), Activation (wie du frühe Kommunikation framst) und Retention (Kunden an die Transformation erinnern, die sie erlebt haben) hinweg.
Du brauchst nur ein, zwei solche Insights, um deine Retention-Zahlen spürbar zu verschieben. Das Aufsetzen kostet Zeit, aber einmal am Laufen ist es weitgehend automatisiert – und wird zum Fundament, auf dem alles andere aufbaut.
Teil der Retention-Video-Serie: