Wiederholungskaufrate
Erfahren Sie, was die Wiederholungskaufrate ist, wie sie berechnet wird, realistische Benchmarks nach Shop-Typ und wie Sie die Häufigkeit von Wiederkäufen verbe...
Die Neukundenrate ist der prozentuale Anteil der Bestellungen (oder des Umsatzes) eines Shops, der von Erstkäufern stammt, im Gegensatz zu wiederkehrenden Kunden, über einen bestimmten Zeitraum. Sie wird zusammen mit der Wiederkaufrate verfolgt, um zu verstehen, ob das Wachstum durch Akquisition, Bindung oder beides getrieben wird.
Die Neukundenrate ist der prozentuale Anteil der Bestellungen (oder des Umsatzes) eines Shops, der von Erstkäufern stammt, im Gegensatz zu wiederkehrenden Kunden, über einen bestimmten Zeitraum. Sie wird zusammen mit der Wiederkaufrate verfolgt, um zu verstehen, ob das Wachstum durch Akquisition, Bindung oder beides getrieben wird.
Neukundenrate misst den Anteil der Bestellungen oder des Umsatzes eines Shops, der von Kunden stammt, die ihren ersten Kauf tätigen, im Gegensatz zu Kunden, die bereits zuvor gekauft haben. Sie wird berechnet, indem die Bestellungen (oder der Umsatz) von Erstkäufern durch die Gesamtzahl der Bestellungen (oder den Gesamtumsatz) über einen bestimmten Zeitraum geteilt wird. Für sich allein betrachtet ist die Neukundenrate eine neutrale Zahl – weder inhärent gut noch schlecht – aber zusammen mit der Wiederkaufrate gelesen, wird sie zu einem der klareren Indikatoren dafür, ob das Wachstum eines Shops hauptsächlich durch kontinuierliche Neukundenakquisition, durch eine gesunde Basis wiederkehrender Käufer oder durch eine Balance beider Faktoren getrieben wird.
Die Formel ist einfach: Neukundenbestellungen geteilt durch die Gesamtzahl der Bestellungen im gleichen Zeitraum, ausgedrückt als Prozentsatz. Ein Beispiel: Ein Shop wickelt 2.000 Bestellungen in einem Monat ab, und seine Bestelldaten zeigen, dass 700 dieser Bestellungen von Kunden stammen, deren Bestellhistorie keinen früheren Kauf aufweist. Das ergibt 700 geteilt durch 2.000, also eine Neukundenrate von 35 % – was bedeutet, dass 65 % des monatlichen Bestellvolumens von wiederkehrenden Kunden stammen.
Diese Kennzahl ist am aussagekräftigsten, wenn sie nach Kanal segmentiert wird. Bezahlte Werbekampagnen erzielen von Natur aus eine höhere Neukundenrate, da sie oft Zielgruppen ansprechen, die zuvor noch nicht gekauft haben, während E-Mail- und SMS-Kampagnen an einen bestehenden Kundenstamm tendenziell stark zu Wiederholungskäufern tendieren. Wenn alle Kanäle in eine einzige shopweite Neukundenrate einfließen, kann dies verschleiern, dass ein bestimmter Kanal entweder bei der Akquisition oder bei der Bindung spezifisch schlecht abschneidet.
Die Neukundenrate ist wichtig, weil sie den Rahmen dafür vorgibt, wie ein Shop seine eigenen Akquisitionsausgaben und Bindungsbemühungen interpretieren sollte. Ein Shop mit einer dauerhaft hohen Neukundenrate und niedrigen Wiederkaufrate bewegt sich im Grunde auf einem Hamsterrad – er gibt kontinuierlich Geld aus, um Kunden zu gewinnen, die schnell abwandern, anstatt einen wachsenden Stamm von Wiederholungskäufern aufzubauen. Dieses Muster macht den Shop weitaus empfindlicher gegenüber steigenden Kundenakquisitionskosten, da ein größerer Teil des Umsatzes davon abhängt, ständig neue Käufer zu gewinnen, anstatt bestehende zu halten.
Umgekehrt mag ein Shop mit einer sehr niedrigen Neukundenrate zwar bei der Bindung gesund sein, aber in Bezug auf das Wachstum stagnieren, da er sich fast ausschließlich auf seinen bestehenden Kundenstamm verlässt, ohne diesen wesentlich zu erweitern. Keines der beiden Extreme ist automatisch ein Problem, aber beide erfordern unterschiedliche strategische Maßnahmen – das eine benötigt stärkere Bindungsprogramme, das andere erneute Investitionen in die Akquisition.
Da KI-Einkaufsassistenten wie ChatGPT Shopping und Perplexity Shopping zunehmend Einfluss darauf haben, wo Neukunden eine Marke zum ersten Mal entdecken, wird die Neukundenrate zu einem nützlichen Signal für die Bewertung, ob KI-gesteuerte Entdeckungskanäle tatsächlich neue Besucher in Erstkäufer umwandeln – unabhängig von ihrer Wirkung auf bestehende Kunden, die die Marke bereits kennen. Ein Shop, bei dem die Neukundenrate speziell bei Besuchern aus KI-Einkaufsoberflächen steigt, hat einen Hinweis darauf, dass diese Kanäle als echte Top-of-Funnel-Entdeckung funktionieren und nicht nur ein Publikum erreichen, das den Shop ohnehin gefunden hätte.
Um diese Aufteilung klar zu erkennen, sind Bestelldaten auf Auftragsebene erforderlich, die zuverlässig zwischen Neu- und Wiederholungskäufern unterscheiden. Der eshop_get_order_mix-Bericht von AmICited unterteilt Bestellungen nach Käufertyp sowie nach Zahlungsmethode und Bestellstatus und bietet eine konsistente Sicht auf die Zusammenstellung von Neu- und Wiederholungskäufern, die ein Händler im Zeitverlauf oder nach Kanal verfolgen kann, ohne manuell die Kundenhistorie für jede Bestellung abgleichen zu müssen.
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