Kundenbindung: Tipps wie Sie Kunden langfristig binden

Bestehendes Potential nutzen und Kunden langfristig zu binden, statt neue Kunden zu gewinnen – stark verdichtet ist das die Idee hinter allen Kundenbindungsmaßnahmen. Der Hintergrund: Neukunden zu gewinnen ist wesentlich teurer, als eine starke Kundenbindung zu etablieren.

Um dieses Ziel zu erreichen und den Umsatz pro Kunde zu maximieren, sind gezielte Strategien erforderlich. Grundlage für ein erfolgreiches Marketing sind wiederum entscheidende Kennzahlen zur Messung der Kundenbindung. Wie genau das funktioniert und welche Methoden es gibt, Kundentreue zu messen und Wiederkäufe zu initiieren, habe ich hier in diesem Artikel zusammengefasst.

Definition: Was ist Kundenbindung?

Unter Kundenbindung versteht man wie gut ein Unternehmen, Kunden über einen bestimmten Zeitraum halten oder zu einem erneuten Kauf überzeugen kann. Kurz gesagt: wie gut kann ein Unternehmen Ihre Kunden langfristig an sich binden. Unter dem Begriff Kundenbindung werden aber auch spezielle Maßnahmen, die einen positiven Effekt auf die Bindung haben, zusammenfassen.

Kundenbindung spielt eine wichtige Rolle in der Entwicklung jeder Kundenbeziehung.
Kundenbindung spielt eine wichtige Rolle in der Entwicklung jeder Kundenbeziehung.

Klar ist, dass eine starke Kundenbindung einen enormen Wert für jedes Unternehmen hat. Doch was bedeutet Kundenbindung in der Praxis? Zu den ältesten und einfachsten Methoden der Kundenbindung gehört die Bonuskarten: Beim zehnten Stempel gibt es eine Gutschrift oder eine Gratis-Beigabe – das Prinzip kennt wohl jeder.

Die einfachste Art der Kundenbindung: die Bonuskarte
Die einfachste Art der Kundenbindung: die Bonuskarte meines lieblings Ramenshop in Köln.

Mit dem technischen Fortschritt sind die Möglichkeiten heute sehr viel ausgereifter. Unternehmen investieren viel Geld in die Digitalisierung der Customer Journey. Das bedeutet, dass Kundendaten nicht nur bei jedem Kauf gesammelt werden, sondern auch dann, wenn sich der Kunde in einer App oder auf einer Webseite anmeldet. So lassen sich durch Kundenanalysen tiefe Informationen über Kundenverhalten extrahieren sowie genaue Kundenprofile erstellen, um dann im Marketing gezielte Aktionen durchzuführen.

Also haben viele Kundenbindungsprogramme vor allem das Ziel Kundendaten zu sammeln. Ich gebe Ihnen ein Beispiel: „Sie stehen im Supermarkt an der Kasse und Sie werden nach Ihrer Treuekarte gefragt.“ Hier werden Kundendaten über Sie gesammelt, um anschließend ein Kundenprofil daraus zu erstellen.

Die Erstellung von Kundenprofilen dient zur Personalisierung von Marketing, also die individuelle Analyse Ihrer Kundenbedürfnisse. Personalisiertes Marketing eröffnet die Möglichkeit, Kunden gezielt gemäß ihren Interessen und Wünsche anzusprechen. Das verspricht eine starke Kundenbindung, hohe Verkaufsraten und die Maximierung des Umsatzes pro Kontakt oder ARPU.

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Warum ist Kundenbindung so wichtig?

Vom Prinzip her lassen sich alle Umsätze in zwei Gruppen aufteilen: die von Neukunden und die von Bestandskunden. Wer den Umsatz steigern möchte, muss folglich entweder mehr Neukunden gewinnen oder bestehende Kontakte zum Kauf animieren. Grundsätzlich ist beides möglich. Neukundengewinnung funktioniert zum Beispiel durch bezahlte Anzeigen.

Hierin liegt jedoch das Problem: Die Costs per Klick sind in den vergangenen Jahren so sehr gestiegen, dass Neukunden teuer sind. Gerade im oftmals stark umkämpften Online-Segment ist es kostspielig, den Kundenstamm zu vergrößern. Erschwerend kommt hinzu, dass die Conversion-Rate meist gering ausfällt.

Folgende Grafik zeigt den Vorteil einer hohen Kundenbindung. Es wirkt wie ein Zinseszinseffekt. Kunden entwickeln sich über die Zeit und der Kundenwert steigt.

Zwei Unternehmen im Vergleich: Das Unternehmen mit einer hohen Kundenbindung hat einen deutlich gesteigerten Umsatz.
Zwei Unternehmen im Vergleich: Das Unternehmen mit einer hohen Kundenbindung hat einen deutlich gesteigerten Umsatz.

Im Vergleich dazu ist die Aktivierung bestehender Kontakte einfacher und günstiger. Das Ziel der Kundenbindung ist es, die Wertschöpfung aus dem eigenen Kundenbestand zu optimieren.

Bei einer gleichen Investitionssumme übersteigen die Erträge einer Kundenbindungsmaßnahme die einer Neukundenkampagne fast immer deutlich. Einzige Ausnahme aus dieser Regel sind Unternehmen, die neu am Markt sind und daher nur über einen kleinen Kundenstamm verfügen. Diese Erkenntnis führt zu einer wichtigen Frage:

Ab wann ist Kundenbindung sinnvoll?

Etablierter Onlineshop oder junges Start-up – das macht einen erheblichen Unterschied für das Marketing und für die Kundenbindung. Es ist naheliegend, dass der Erfolg der Kundenbindung von der Größe des Kundenstamms abhängig ist.

Das Verhältnis von Akquise zu Bindungsmaßnahmen sollte daher immer der Phase angepasst sein, in dem sich das Unternehmen befindet.

Doch wann lohnt es sich für ein Unternehmen sich stärker auf die Kundenbindung zu konzentrieren, als auf die Kundenakquise? Folgend versuche ich unterschiedliche Phasen jedes Unternehmens in Bezug auf die Kundenbindung und deren Maßnahmen aufzuteilen und zu bewerten:

Startphase

Nach der Gründung gibt es kaum bestehende Kontakte, Sie haben somit kaum E-Mail-Adressen oder Telefonnummern. Hier lohnt es sich noch nicht in Kundenbindung zu investieren. Es ist daher sinnvoll, das Marketing voll auf Neukundengewinnung auszurichten.

Wachstumsphase

Die Akquise zeigt Erfolge und erste Kunden befinden sich in der Datei. Zwar sollte der Fokus noch immer klar auf der Gewinnung liegen – für langfristigen Erfolg sehe ich aber hier den entscheidenden Punkt zum Start von Kundenbindungsmaßnahmen (Stichwort: E-Mail-Marketing). Ziel ist es, möglichst viele der gewonnenen Kontakte zu Stammkunden auszubauen.

Sichere Wachstumsphase

Die Verkäufe erreichen ein konstantes Niveau. Sie haben schon genügen Kontakte in Ihrer Kundendatenbank. Um die Umsätze weiter steigen zu lassen, sollte der Anteil von Kundenbindung im Verhältnis zur Akquise weiter steigen.

Investieren Sie in Kundenbindungsmaßnahmen und -instrumente. Sammeln Sie weiter Daten über Ihre Kunden und fangen Sie systematisch das Kundenverhalten zu analysieren.

Etablierungsphase

Der Onlineshop genießt eine hohe Bekanntheit und hat einen großen Kundenstamm. Ab dieser Phase tritt jedoch ein Problem auf: Es wird zunehmend schwerer, Neukunden zu gewinnen. Akquise und Kundenbindungsmaßnahmen sind mittlerweile gleichberechtigt.

Erfolgsphase

Der Unternehmen verzeichnet täglich viele Bestellungen. Im Rahmen des Wachstums sind zahlreiche technische Erweiterungen abgeschlossen und das gesamte Unternehmen steht auf einem soliden Fundament. Das ist der Zeitpunkt, zu dem Kundenbindung endgültig wichtiger ist als Neukundengewinnung.

Investieren Sie in Machine Learning im Marketing und heben Sie Ihre Potential durch intelligente Marketinstrategien.

Kundenbindung messen: Welche Kennzahlen (KPI) sind wichtig?

Die vorangegangenen Überlegungen zeigen: Kundenpflege ist wichtig. Doch wie lässt sich Kundenbindung messen? Dafür gibt es verschiedene Kennzahlen.

Sie sind nicht nur interessant für die Bewertung des Unternehmenserfolgs, sie sind auch die Grundlage für die Ausrichtung des Marketings. Im Folgenden stelle ich die einzelnen Kennzahlen mit der sich die Kundenbindung messen lässt im Detail vor.

1. Kundenbindungsrate (Customer Retention Rate)

Die Kundenbindungsrate ist ein Maß dafür, wie viele Kunden dem Unternehmen über einen bestimmten Zeitraum treu geblieben sind. [2] Sie ist damit die umgekehrte Churn Rate (Abwanderungsrate). Die einfachste Berechnung lautet:

(Anzahl der Kunden zum Ende des Zeitraums – Neukunden) / Anzahl der Kunden zu Beginn des Zeitraums

Wichtig ist jedoch, dass die Kundenbindungsrate je nach Geschäftsmodell unterschiedlich berechnet wird: Sie ist bei Abos oder Verträgen anders zu ermitteln als im klassischen E-Commerce.

2. Customer Lifetime Value (CLV)

Der CLV ist der Kundenwert, und zwar betrachtet über den gesamten Zeitraum der Interaktion („lifetime“). Zur Berechnung gibt es eine simple Formel, die ich hier näher erläutert habe: Customer Lifetime Value

Customer Lifetime Value vorhersagen
Customer Lifetime Value Vorhersage

Für die Kundenbindung ist die Aussage des CLV wichtig. Auf Grundlage der Daten lassen sich Kunden in Gruppen einteilen, die dann jeweils ein personalisiertes Marketing erhalten können. Insbesondere zeigt die Kennzahl, welche Kunden ein hohes Potential für Umsätze haben.

3. Wiederkaufsrate (Repeat Purchase Rate)

Die Wiederkaufsrate ist eine sehr wichtige Kennzahl, um den Erfolg der Kundenbindung zu messen. Sie gibt das Verhältnis von Kunden mit mehr als einem Einkauf zur Gesamtzahl der Kunden an. Hier gilt der simple Zusammenhang: je höher, desto besser.

Wichtig ist allerdings, einen sinnvollen Zeitraum für die Betrachtung zu definieren.

Negativbeispiel: In einem Autohaus ist der Abstand zwischen Käufen groß, ein kurz bemessenes Intervall führt zu einer unnatürlich niedrigen Wiederkaufsrate. Bei einem klassischen Onlineshop sind hingegen ganz andere Betrachtungszeiträume relevant.

4. Durchschnittlicher Bestellwert

Jede Transaktion erzeugt Kosten. Das bewirkt, dass Verkäufe mit hohem Umsatz in der Regel profitabler sind als solche mit geringem Verkaufserlös. Es ist daher sinnvoll, den durchschnittlichen Bestellwert zu ermitteln.

Ziel des Marketings ist es dann, diesen zu erhöhen – zum Beispiel durch Up-Selling und Cross-Selling.

Die Berechnung des Mittelwerts ist einfach möglich: Gesamtumsatz / Anzahl Käufe.

5. Kaufintervall

Das Kaufintervall beschreibt, wie groß der mittlere zeitliche Abstand zwischen zwei Käufen ist. Das Intervall lässt sich als Durchschnitt für alle Kunden sowie individuell für einen Kontakt ermitteln.

Liegt der Abstand zwischen zwei Aktionen eines Kunden unter dem Durchschnitt, wird das Kaufintervall als „kurz“ bezeichnet (im umgekehrten Fall ist es „lang“). Die Ermittlung ist durch einfache Datenanalyse möglich.

6. Retoure Quote (Product Return Rate)

Die Retourenquote oder Retoure Quote gibt an, wie viele der Waren retourniert werden. Sie lässt sich entweder in Stück (Zurücksendungen / Gesamtzahl verkaufter Einheiten) oder monetär (Wert der Rücksendungen / Gesamtwert der verkauften Waren) ermitteln.

7. Net Promoter Score (NPS)

Der Net Promoter Score ist eine ebenso einfach bestimmbare wie nützliche Kennzahl. Sie beruht auf einer Kundenbefragung, in der die Teilnehmer angeben, ob Sie das Unternehmen bzw. den Shop weiterempfehlen würden. Die Antworten reichen von unwahrscheinlich (0 Punkte) bis äußerst wahrscheinlich (10 Punkte).

Kunden, die 9 oder 10 Punkte vergeben, werden als Promotoren bezeichnet, die anderen als Detraktoren.

Die Berechnung ist simpel: Anteil Promotoren – Anteil Detraktoren

Die Ergebnisse liegen damit im Intervall von -100 bis +100.

Welche Kundenbindungsmaßnahmen gibt es?

Von der Theorie zur Praxis. Welche Maßnahmen und Instrumente können Unternehmen konkret ergreifen, um die Kundenbindung zu erhöhen? Dafür gibt es verschiedene Möglichkeiten. Ihre Kombination ergibt eine individuelle Kundenbindungsstrategie.

Kundendaten als Grundlage des Erfolgs

Die Basis für jede Kundenbindungsmaßnahme ist es, die Kunden zu kennen. Die dafür notwendigen Daten liegen in jedem Unternehmen vor: Alter, Einkaufsverhalten, Interessen, Warenkörbe, Kaufintervall … Die Schwierigkeit besteht darin, diese Daten zu ordnen und zielgerichtet in einer Kundenanalyse zu analysieren.

Wie eingangs schon erwähnt, ist es sinnvoll sich intelligente Strategien zu überlegen, wie Kundendaten gesammelt werden können. Dadurch bekommen Sie ein viel umfassenderes Bild Ihres Kundenstamms. Dazu habe ich bereits einen Artikel geschrieben: Kundendaten intelligent sammeln.

In Anbetracht der großen Mengen an Informationen, die anfallen, ist dies oft mit einfachem Reporting kaum gut umzusetzen. Daher bietet es sich an auf Methoden der künstlichen Intelligenz zurückzugreifen. Mit Machine Learning ist es einem intelligenten Programm möglich, das Kundenverhalten zu verstehen und zu prognostizieren. Darauf aufbauend lassen sich dann weitere Maßnahmen zur Intensivierung der Kundenbindung entwickeln.

Personalisiertes Marketing

Welche Probleme, Wünsche und Anforderungen hat Kunde X? Diese Frage ist für das personalisierte Marketing ganz zentral. Durch Maschinelles Lernen ist es möglich, sie zu beantworten. Dabei gilt: Je öfter ein Kunde interagiert, desto besser wird er verstanden.

Mit den Erkenntnissen der künstlichen Intelligenz ist es möglich, das Marketing gezielt nach den individuellen Bedürfnissen eines Kunden auszurichten. Das reicht von der Auswahl der Newsletter-Mail bis zum angezeigten Produktvorschlag für das Cross-Selling.

Verbesserter Kundenservice

Der Einfluss der Qualität des Kundenservice auf die Kundenbindung ist nicht zu unterschätzen. Hier geht es insbesondere darum, eventuelle Probleme zu identifizieren. Konkret geht es um die Frage: Was läuft falsch und wo kann es verbessert werden?

Das Ziel dabei ist es, das Kundenerlebnis so angenehm wie möglich zu gestalten und Kunden auf diese Weise langfristig zu binden. Mögliche Konfliktpunkte lassen sich mit einer Datenanalyse ermitteln.

Analysieren Sie auch, warum Kunden Ihre Kundenbeziehung zu Ihnen beenden. Das können Sie tun indem Sie eine Churn Analyse durchführen und die Gründe für die Abwanderung systematisch analysieren. Daraufhin können Sie Ihren Kundenservice schon entsprechende schulen und richtig vorbereiten, um so die Kundenbindung langfristig zu stärken.

Ihre Kunden werden es Ihnen danken, wenn Sie verstehen wo die Probleme liegen.

E-Mail-Marketing und Automation

Die Automatisierung des Marketings ist heute essentiell. Es ermöglicht, Kunden jederzeit und unmittelbar die richtigen Angebote machen zu können. In Kombination mit analytischen Modellen wie z.B. Next Best Offer oder einem Customer Lifetime Value, können Sie Ihre Kunden genau dann kontaktieren, wenn Sie empfänglich für Ihre Marketingaktion sind.

So ändert sich die Marketingstrategie von „One-Fits-It-All“ zu einem individuellen Ansatz, der nur durch Automatisierung funktioniert.

Bestes Beispiel sind hier Cross Selling und personalisiertes E-Mail-Marketing. Ein weiteres Mal ist die Kundenanalyse das unverzichtbare Fundament für eine erfolgreiche Maßnahme.

Attraktive Angebote

Wenn es den gutsitzenden Pullover, den bevorzugten Wein oder ein anderes „Lieblingsprodukt“ im Angebot gibt, ist der Kaufanreiz höher – das kennt jeder aus persönlicher Erfahrung. Rabatte und Vorteile sind deshalb klassische Elemente zur Förderung der Kundenbindung.

Sie wirken am besten, wenn sie auf den jeweiligen Bedarf abgestimmt sind – also wenn der Weintrinker tatsächlich seinen Wein angeboten bekommt und nicht ein Bier. Die KI macht es möglich: Durch maschinelle Auswertung der Daten erstellt sie ein Kundenprofil und kann gezielt attraktive Rabatte anbieten – und den Kunden damit zum Wiederkauf animieren.

Fazit: Kundenbindung erfolg durch Daten

Die langfristige Kundenbindung ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor für jedes Unternehmen. Zum einen bieten die Stammkunden ein hohes Umsatzpotential, zum anderen lassen sie sich viel leichter und günstiger zum (Wieder-)Kauf animieren als Neukunden. Wie treu die Kontakte tatsächlich sind, lässt sich mit Hilfe verschiedener Kennzahlen ermitteln. Wer Kundenbindung messen möchte, kann zum Beispiel die Wiederkaufsrate, den CLV oder den Net Promoter Score ermitteln.

Für Unternehmen stellt sich dann die Frage: Wie kann ich die Kundenbindung verbessern? Hierfür gibt es verschiedene effiziente Methoden. Sie sind umso erfolgreicher, je individueller und persönlicher sie ausfallen.

Dafür ist es nötig, die Kunden und ihre Wünsche zu kennen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der intelligenten Kundenanalyse: Die Informationen über einen Bestandskunden sind vorhanden. Sie müssen nur ausgewertet und sinnvoll genutzt werden. Das ist die Aufgabe der KI, die schon heute in vielen Unternehmen der „Verkäufer des Jahres“ ist. Wie sie arbeitet, lässt sich am besten individuell steuern.

Wenn Sie mehr Informationen zu Kundenbindung durch intelligente Kundenanalysen und Machine Learning haben wollen, dann schreiben Sie mir jetzt eine Mail.

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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