Zu wissen, was der Kunde will, noch bevor er ein Produkt kauft, ist heute ein Muss. Kundenorientierung steht im Fokus fast aller Unternehmen. Sie wollen alles über Ihre Kunden wissen, um ihr Verhalten vorherzusagen und so gezielt loyale Kundenbeziehungen aufzubauen. Ein wichtiger Punkt dabei ist die Vorhersage des nächsten Kaufzeitpunkts. So kann man relevant kommunizieren, wann der Kunde empfänglich für eine Nachricht ist. Wissen Sie, wann Ihre Kunden als nächstes Einkaufen?
All die Verhaltensdaten die Sie täglich über Ihre Kunden sammeln, können dabei helfen, ein bisschen mehr über den Kunden zu erfahren. Neben personalisierten Produktempfehlungen ist der richtige Zeitpunkt ein sehr wichtiges Element, was allerdings häufig vernachlässigt wird.
In der Praxis schicken viele Unternehmen allen Kunden gleichzeitig eine E-Mail über eine Kampagne los. Oft sind die Kunden von diesen Mails genervt und es bewirkt nicht das, was die Unternehmen eigentlich wollen: Kunden aktivieren! Die Vorhersage des kundenindividuellen Kaufzeitpunktes ist ein interessanter Anwendungsfall für jedes B2C-Unternehmen.
Update 2026: Dies ist kein alter Befund sondern bis heute gelebte Praxis. Eine Befragung von Salesforce aus dem Februar 2026 zeigt, dass zwar 75 Prozent der Marketing-Verantwortlichen bereits Künstliche Intelligenz einsetzen, 84 Prozent jedoch weiterhin gleiche und unpersönliche Kampagnen an alle Kunden verschicken.
Die Frage lautet also: Wann kauft welcher Kunde?
Proaktiv den nächsten Kaufzeitpunkt des Kunden ermitteln
Kundenorientierte Unternehmen müssen proaktiv handeln, um Kunden zu gewinnen und diese langfristig zu halten. Den Kunden zu verstehen bedeutet vorhersagen zu können, was der Kunde als nächstes möchte. In unserer E-Commerce-Welt können wir dies vor allem durch Daten ermitteln.
Die Abstände zwischen den Einkäufen sind kundenindividuell. Wenn Sie die Zeiträume messen, lassen sich daraus viele interessante Informationen für zukünftiges Einkaufsverhalten Ihrer Kunden ableiten. Bei den Kunden, wo es große Verzögerungen zwischen den Einkäufen gibt, ist die Wahrscheinlichkeit des Abwanderns (Churn-Risiko) hoch. Das heißt, dass diese Kunden vermutlich weniger Umsatz bei Ihnen erzeugen werden. Hier müssen proaktive Maßnahmen ergriffen werden, um die Kunden halten und reaktivieren können. Die korrekte Vorhersage des Kaufzeitpunktes, unterstützt damit eine nachhaltige Kundenbindung.
Update 2026: Dieser Zusammenhang wird von aktueller Forschung weiterhin bestätigt. Modelle, die die Zeitspanne bis zum nächsten Kauf statistisch auswerten, lassen sich direkt nutzen, um das beste Zeitfenster für eine Rückgewinnungsmaßnahme zu bestimmen, bevor ein Kunde endgültig abwandert.
Künstliche Intelligenz optimiert Marketing und Vertrieb
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In diesem Blogbeitrag von uns, finden Sie mehr zum Thema Kundenbindung.
Das richtige Angebot zum richtigen Zeitpunkt!
Den nächsten Kaufzeitpunkt zu ermitteln ist ein Anwendungsfall der künstlichen Intelligenz im Handel oder E-Commerce. Was wäre, wenn Sie für alle Kunden wüssten, wann der nächste Kaufzeitpunkt ist? Würden Sie dann Ihre Kundenkommunikation darauf abstimmen, einige Tage vorher zu reagieren oder sogar den Kunden zu einem Kauf zu aktivieren? Genau das ist mit diesem analytischen Anwendungsfall möglich.
Für die richtige Prognose brauchen Sie die historischen Verhaltensdaten Ihrer Kunden. Dies sind insbesondere die Kaufhistorien, demographische Merkmale (Alter, Geschlecht) und das Verhalten auf Webseite und App in Echtzeit, zum Beispiel welche Produkte sich ein Kunde gerade ansieht, in den Warenkorb legt oder herausnimmt. Wichtige Kennzahlen, die aus diesen Daten für die Vorhersage des Kaufzeitpunkts ermittelt werden, sind beispielsweise die RFM-Metriken (Recency, Frequency, Monetary).
Update 2026: Dieser Punkt ist wichtiger geworden, seitdem viele Browser das Speichern von Werbe-Cookies einschränken. Dadurch sind Unternehmen stärker auf eigene Kundendaten angewiesen, die sie direkt selbst erheben. Eine Studie von Twilio aus dem Juni 2025 zeigt, dass 88 Prozent der Kundinnen und Kunden eher kaufen, wenn die Ansprache in Echtzeit auf ihr aktuelles Verhalten reagiert. Bislang setzen das aber erst 44 Prozent der Unternehmen tatsächlich um.
Die RFM-Kennzahlen sind nichts anderes als die Aktualität des letzten Einkaufs, die Häufigkeit der Einkäufe und der Wert der Bestellungen. Allerdings reicht die RFM-Segmentierung nicht als einziges Mittel, um den nächsten Kaufzeitpunkt vorherzusagen. Sie ist eher ein Mittel um häufig kaufende Kunden von nicht häufig kaufenden zu unterscheiden. Aus diesem Grund muss man hier einen Schritt weitergehen und Rechenmodelle einsetzen, die auf den bisherigen Kauf-Abständen jedes einzelnen Kunden aufbauen und daraus die Wahrscheinlichkeit für den nächsten Kauf berechnen (in der Fachliteratur oft BG/NBD- oder Pareto/NBD-Modelle genannt). Bei größeren Datenmengen kommen zunehmend auch selbstlernende Muster-Erkennungsverfahren zum Einsatz, die zusätzlich saisonale Schwankungen und individuelle Kaufreihenfolgen berücksichtigen.
Ein Beispiel: Ein solches Muster-Erkennungsmodell, das mit 1,5 Millionen Kundeninteraktionen trainiert wurde, sagte den nächsten Kauf deutlich zuverlässiger vorher als klassische Verfahren und steigerte in einem echten Test die Conversion um 28 Prozent und die Kundenbindung um 22 Prozent (Edelweiss Applied Science and Technology, 2025).
Expertentipp von Laurenz Wuttke, CTO bei Datasolut: In unseren Projekten sehen wir häufig den gleichen Fehler. Unternehmen wollen sofort ein selbstlernendes Deep-Learning-Modell für die Kaufzeitpunkt-Vorhersage bauen, noch bevor sie das einfachere statistische Modell überhaupt ausprobiert haben. Unsere Empfehlung: Starten Sie mit einem Rechenmodell, das nur die Kauf-Abstände und den Bestellwert nutzt, also RFM kombiniert mit einem BG/NBD-Modell. Bei kleineren und mittleren Kundenmengen liefert das oft schon eine Genauigkeit von über 85 Prozent, ganz ohne den Aufwand eines selbstlernenden Modells. Erst wenn Sie sehr viele Kunden und dichte Verhaltensdaten wie Klicks und App-Nutzung haben, lohnt sich der Sprung zu aufwendigeren Verfahren. So sparen Sie sich Monate an Modellentwicklung, die am Ende kaum einen Genauigkeitsgewinn bringen.
Die Verwendung von KI und maschinellem Lernen hilft dabei, viele weitere Kennzahlen zu nutzen, um die Vorhersage des nächsten Kaufzeitpunkts noch genauer zu machen. Mit einem solchen KI-Ansatz können Sie den Kaufzeitpunkt pro Kunde vorhersagen und sind nicht mehr auf ungenaue Mittelwerte angewiesen. Vor allem im Handel und E-Commerce hilft dieser Ansatz proaktiv auf die Kundenanforderungen einzugehen.
Was ist das nächste beste Angebot?
KI hilft Ihnen dabei, für jeden Kunden das richtige Angebot zu identifizieren.
Wie können Sie den Kaufzeitpunkt pro Kunde nutzen?
Wie können Sie den Kaufzeitpunkt sinnvoll in der Praxis nutzen? Aus dem Vorhersagemodell bekommen Sie für jeden Kunden einen numerischen Wert für den nächsten Kaufzeitpunkt: Bspw. „Der Kunde wird in 54 Tagen kaufen“. Diese Datensätze in dieser Form zu verwenden, ist in der Praxis natürlich oft etwas schwierig. Darum bietet es sich an, Klassen zu bilden:
- Kunden, die in den 0-30 Tagen kaufen werden:
Klasse 1 - Kunden, die in den 31-60 Tagen kaufen werden:
Klasse 2 - Kunden, die in den 61-90 Tagen kaufen werden:
Klasse 3 - Möglicherweise weitere Klassen
Wie Sie diese Klassen bilden, hängt stark von dem Verhalten Ihrer Kunden ab und natürlich wie Sie diese Information für die proaktive Vermarktung nutzen möchten.
Jetzt wo Sie wissen, wann Ihre Kunden als nächstes kaufen, müssen Sie nur noch das richtige Angebot kennen, um die Kunden zu aktivieren und den Umsatz zu steigern. Mit den richtigen Maßnahmen lassen sich somit mehr loyale Kunden entwickeln.
Update 2026: Wie stark sich das auszahlt, zeigt eine Untersuchung von McKinsey aus dem Oktober 2025. Wenn Unternehmen für jeden Kunden automatisch das passende nächste Angebot zur passenden Zeit auswählen, steigt der Umsatz um 5 bis 8 Prozent, und die Abwanderungsbereitschaft besonders gefährdeter Kunden sinkt um bis zu 59 Prozent.
Ein wichtiger Hinweis für die Umsetzung: Sprechen Sie Kundinnen und Kunden aufgrund des vorhergesagten Kaufzeitpunkts persönlich an, benötigen Sie dafür entweder eine wirksame Einwilligung oder ein berechtigtes Interesse. In beiden Fällen haben Kundinnen und Kunden jederzeit das Recht, dieser Ansprache zu widersprechen. Das sollten Sie in Ihrem Kampagnen-Prozess von Anfang an mitdenken.
Kundensegmentierung: Was kauft Ihr Kunde als nächstes?
Sie haben Ihr nächstes Kaufdatum pro Kunde ermittelt und müssen jetzt noch die geeignete Maßnahme für die Kunden ableiten. Dazu können Sie eine Kundensegmentierung anfertigen, die auf Grundlage des Kundenverhaltens mehr Informationen zu Ihren Kunden liefert. Ein Beispiel wäre die Wertigkeit, die allgemeine Aktivität und die letzten Einkäufe als Kriterien mit einfließen zu lassen. Letztlich sind das wieder die RFM-Kennzahlen, die Sie dazu nutzen können.
Update 2026: Neuere Untersuchungen bestätigen, dass die RFM-Kennzahlen dafür am wirkungsvollsten sind, wenn sie mit lernenden Rechenmodellen kombiniert werden. Reine RFM-Werte hingegen bilden Veränderungen im Kundenverhalten nur langsam ab, während die Kombination mit lernenden Modellen deutlich genauere und dynamischere Segmente liefert (International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2025).
Aus den Kundensegmenten können Sie ableiten, wie hoch möglicherweise der Wert der Warenkörbe für den nächsten Einkauf sein wird, um daraus die richtigen Angebote zu erstellen.
Auf der Grundlage der RFM-Kennzahlen können Sie die Kunden einfach in Kunden mit niedrigem, mittlerem und hohem Wert segmentieren. So können Sie beispielsweise gezielte Angebote und Werbeaktionen starten!
Update 2026: Ergänzend zeigt eine aktuelle Studie, dass sich genau berechnen lässt, wie viel Umsatz ein Kunde über die gesamte Geschäftsbeziehung voraussichtlich noch bringen wird, anstatt nur den nächsten einzelnen Kauf zu ermitteln. Dies kann erreicht werden, indem man Kaufhäufigkeit und Bestellwert gemeinsam auswertet. So können die Segmente „niedrig“, „mittel“ und „hoch“ noch treffsicherer gebildet werden (Decision Analytics Journal, 2025).
Ein Beispiel könnte die folgenden Segmente enthalten:
- Niedrig – Die bisherigen Aktivitäten der Kunden sehr gering
- Mittel – Die langsamen und beständigen Kunden
- Hoch – Die Kunden, die mehr gekauft und mehr Umsatz gebracht haben
Wenn Ihre Kaufzeitpunkt-Vorhersage beispielsweise besagt, dass Ihr Kunde in den nächsten 0-30 Tagen einen Kauf tätigen wird, können Sie das entsprechende Kundensegment bestimmen.
Wenn die Kunden zum niedrigen Segment gehören, in dem sie in der Vergangenheit nicht sehr aktiv waren, können gezielte Rabatte angeboten werden, um die Kunden zum Kauf zu aktivieren.
Ohne Data Science Beratung können sich Fehler bei der Umsetzung von KI-Projekten einschleichen. Hier erfahren Sie wie Sie mit Data Science Anwendungen erfolgreich starten!
Kaufzeitpunkt-Vorhersage für Ihr Unternehmen
Erfahren Sie, wie Sie mit den Kaufdaten, die Sie bereits haben, eine erste Kaufzeitpunkt-Vorhersage aufbauen, ohne ein monatelanges Projekt.
Fazit: Der richtige Zeitpunkt entscheidet über den nächsten Kauf
Der nächste Kaufzeitpunkt ist eine der wenigen Kennzahlen, die Ihnen sagt, ob und vor allem wann genau ein Kunde für eine Ansprache bereit ist. Wer diesen Zeitpunkt kennt, verschickt keine Kampagnen mehr nach dem Gießkannenprinzip, sondern spricht jeden Kunden im richtigen Moment an. Als Grundlage reichen Kaufhistorie, RFM-Kennzahlen und ein darauf aufbauendes Rechenmodell für den Einstieg bereits aus. Mit wachsender Datenmenge lohnt sich der Schritt zu lernenden Modellen, die zusätzlich saisonale Muster und Echtzeit-Verhalten berücksichtigen. Entscheidend ist am Ende nicht die Technologie allein, sondern was Sie aus der Vorhersage machen – zum Beispiel das passende Angebot, zur richtigen Zeit, im richtigen Kanal. Wer heute damit anfängt, baut sich einen Vorsprung auf, den Wettbewerber mit generischen Massen-Mails nicht mehr aufholen.
FAQ: Häufig gestellte Fragen zum nächsten Kaufzeitpunkt
Der nächste Kaufzeitpunkt ist die Vorhersage, wann ein bestimmter Kunde voraussichtlich das nächste Mal kauft, berechnet aus seiner individuellen Kaufhistorie. Statt eines pauschalen Werts für alle Kunden erhält jeder einzelne Kunde eine eigene Prognose, zum Beispiel „in 20 Tagen“ oder „in 70 Tagen“. Grundlage dafür sind die Abstände zwischen den bisherigen Käufen sowie Kennzahlen wie Aktualität, Häufigkeit und Bestellwert (RFM). Unternehmen nutzen diese Vorhersage, um Marketingmaßnahmen wie E-Mails, Rabatte oder Erinnerungen genau dann auszuspielen, wenn ein Kunde tatsächlich empfänglich ist, statt alle Kunden gleichzeitig anzuschreiben.
Die Basis bildet die Kaufhistorie eines jeden Kunden. Dazu gehören Datum, Häufigkeit und Wert vergangener Bestellungen. Ergänzend helfen demografische Angaben wie Alter oder Geschlecht sowie das Verhalten auf Webseite und App in Echtzeit, etwa welche Produkte sich ein Kunde ansieht oder in den Warenkorb legt. Je mehr dieser Datenquellen ein Unternehmen kombiniert, desto genauer wird die Vorhersage. Wichtig ist dabei die Datenqualität. Lückenhafte oder veraltete Kaufhistorien führen zu ungenauen Prognosen. Unternehmen ohne große Datenmengen können bereits mit reiner Kaufhistorie und RFM-Kennzahlen starten und die Vorhersage später um weitere Datenquellen erweitern.
Grundsätzlich profitiert jedes Unternehmen mit wiederkehrenden Kunden und einer nutzbaren Kaufhistorie, unabhängig von der Unternehmensgröße. Entscheidend ist weniger die Größe als die Datenlage. Wer mindestens einige Tausend Kunden mit mehreren Käufen pro Kunde vorweisen kann, bekommt bereits mit einfachen statistischen Modellen brauchbare Prognosen. Größere Unternehmen mit sehr vielen Kunden und Verhaltensdaten profitieren zusätzlich von lernenden Modellen, die feinere Muster erkennen. Kleinere Mittelständler starten meist am besten mit einem überschaubaren Pilotprojekt für ein Kundensegment, bevor die Vorhersage auf den gesamten Kundenstamm ausgeweitet wird.
Sprechen Sie Kunden aufgrund einer Kaufzeitpunkt-Vorhersage persönlich an, brauchen Sie dafür eine wirksame Einwilligung oder ein berechtigtes Interesse nach der Datenschutz-Grundverordnung. In beiden Fällen muss die betroffene Person jederzeit einfach widersprechen können, insbesondere bei Werbung. Zusätzlich sollten Sie transparent machen, dass automatisierte Modelle die Ansprache steuern, wenn daraus eine spürbare Entscheidung für den Kunden entsteht. Praktisch bedeutet das, dass eine klare Einwilligungsstrecke, ein sichtbarer Abmeldelink und eine Dokumentation, welche Daten in das Modell einfließen erforderlich ist. Eine kurze rechtliche Abstimmung vor dem Start des Projekts erspart spätere Nacharbeiten.
Sie möchten wissen, wann Ihre Kunden wirklich kaufen?
Wir zeigen Ihnen anhand Ihrer eigenen Daten, wie genau sich der nächste Kaufzeitpunkt pro Kunde vorhersagen lässt und was das für Ihre Kampagnenplanung bedeutet.
