Den nächsten Kaufzeitpunkt Ihrer Kunden richtig vorhersagen

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 alles über deren Verhalten vorherzusagen und so gezielt loyale Kundenbeziehungen aufzubauen. Ein wichtiger Punkt ist dabei die Vorhersage des nächsten Kaufzeitpunkt, um dann relevant zu kommunizieren, wenn 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 an alle 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.

Die Frage lautet also: Wann kauft welcher Kunde?

Steigen wir direkt ein:

  1. Proaktiv den nächsten Kaufzeitpunkt des Kunden ermitteln
  2. Das richtige Angebot zum richtigen Zeitpunkt!
  3. Wie können Sie den Kaufzeitpunkt pro Kunde nutzen?
  4. Kundensegmentierung: Was kauft Ihr Kunde als nächstes?

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.

den nächsten Kaufzeitpunkt im E-Commerce
Kunden-Dashboard mit wichtigen Informationen zur Steuerung von individueller Marketingkommunikation.

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, damit Sie die Kunden halten und reaktivieren können. Die korrekte Vorhersage des Kaufzeitpunktes, unterstützt damit eine nachhaltige Kundenbindung.

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, um einige Tage vorher zu reagieren oder sogar damit den Kunden zu einem Kauf zu aktivieren? Denn genau das ist mit diesem analytischen Anwendungsfall möglich.

Kaufzeitpunkt vorhersagen mit KI im E-Commerce
Das nächste Kaufdatum pro Kunde vorherzusagen ist ein beliebter Anwendungsfall von KI im E-Commerce und Handel.

Für die richtige Prognose brauchen Sie die historischen Verhaltensdaten Ihrer Kunden. Dies sind insbesondere die Kaufhistorien, demographische Merkmale (Alter, Geschlecht) und möglicherweise sogar das Online-Klickverhalten. Wichtige Kennzahlen, die aus diesen Daten für die Vorhersage des Kaufzeitpunkts ermittelt werden, sind beispielsweise die RFM-Metriken (Recency, Frequency, Monetary).

Die RFM-Kennzahlen sind nichts Anderes als Aktualität des letzten Einkaufs, 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 so häufig kaufenden zu unterscheiden. Aus diesem Grund muss man hier einen Schritt weiter gehen und maschinelle Lernmethoden einsetzen.

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.

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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“. Die Datensätze einfach 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 können Sie so mehr loyale Kunden entwickeln.

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.

Aus den Kundensegmenten können Sie ableiten, wie hoch möglicherweise die Warenkörbe für den nächsten Einkauf sein werden und 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 bspw. gezielte Angebote und Werbeaktionen starten!

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.

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

Unternehmen sitzen auf einem ungenutzten Berg von Kundendaten. Wir von datasolut entwickeln KI, die Ihr Marketing optimiert. Damit Sie dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot machen können.

Laurenz Wuttke

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