Was der Handel von Abo-Modellen lernen kann

Der Onlinehandel misst Wachstum häufig vor allem an neuer Kundschaft. Wer nicht wieder bestellt, wird häufig nur als ausbleibender Wiederkäufer erfasst. Im Abo-Geschäft wären dieselben Kund:innen sogenannte Churn-Fälle, d.h. Personen, die die Geschäftsbeziehung beenden. Subscription-Anbieter werten solche Kündigungen systematisch aus. Im E-Commerce fehlt häufig ein vergleichbares Verständnis von Abwanderung, obwohl auch hier Kundschaft verloren geht, bevor ihr voller Wert für das Unternehmen ausgeschöpft ist.

Abwanderung beginnt vor Umsatzeinbußen

Die meisten Kundinnen und Kunden verschwinden nicht plötzlich. Zwischen dem ersten Kauf und der endgültigen Abwanderung verändert sich ihr Verhalten oft schrittweise. Kaufabstände werden länger und Newsletter verlieren an Relevanz. Zusammengenommen zeigen diese Veränderungen, dass die Kundenbeziehung an Stabilität verliert. Eine allgemeingültige Definition von Churn gibt es im Handel nicht. Ausschlaggebend ist vielmehr, welches Kaufverhalten in einer Branche als normal gilt. Während im Food-Bereich bereits 30 Tage ohne Nachkauf auf eine mögliche Abwanderung hindeuten können, gelten im Beauty-Segment eher 60 Tage und im Fashion-Handel bis zu 180 Tage als sinnvolle Orientierungswerte. Entscheidend ist die Abweichung vom gewohnten Verhalten.

Kundenbindung beginnt nach dem ersten Kauf

Im Handel endet Marketing häufig mit dem Kaufabschluss. Im Subscription-Geschäft markiert dieser Moment dagegen erst den Beginn der eigentlichen Kundenbeziehung. Die Lieferung, der Service und die Kommunikation nach dem Kauf entscheiden darüber, ob aus einem Erstkontakt eine dauerhafte Kundenbeziehung entsteht. Bleibt der erwartete Mehrwert aus, steigt das Abwanderungsrisiko. Neue Kundschaft zu gewinnen gilt als fünf- bis 25-mal teurer, als bestehende zu halten. Deswegen bewerten Subscription-Unternehmen Wachstum nicht nur nach der Anzahl der Neukunden, sondern auch danach, wie Kund:innen langfristig gebunden werden.

Daten machen Kundenverhalten lesbar

Viele Handelsunternehmen verfügen über umfangreiche Kaufdaten. Sinnvoll ausgewertet, lassen sich daraus Rückschlüsse auf künftige Entwicklungen ziehen. Trotzdem fließen diese Daten häufig vor allem in die Bewertung abgeschlossener Kampagnen. Im Subscription-Geschäft wird dieser Ansatz weitergedacht. Kauf- und Nutzungsdaten dienen dort nicht allein der Rückschau, sondern bilden die Grundlage, um mögliche Entwicklungen frühzeitig zu erkennen. Unternehmen gewinnen dadurch Zeit, auf verändertes Kundenverhalten zu reagieren, bevor sich Abwanderung in sinkenden Umsätzen bemerkbar macht. Eindeutige Vorhersagen sind dafür nicht erforderlich. Bereits eine Treffergenauigkeit von rund 70 Prozent kann ausreichen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen.

KI-unterstützte Analysen

KI kann hier Potenzial bieten, Muster im Kundenverhalten frühzeitig zu erkennen. Mit Predictive Analytics lassen sich Kundengruppen identifizieren, deren Verhalten auf ein erhöhtes Abwanderungsrisiko hindeutet. So kann der Händler abwägen, ob eine Erinnerung, ein Servicekontakt, ein Treueangebot oder weniger Ansprache sinnvoll sind. Einen Schritt weiter geht der Einsatz von Simulationen. Bevor Maßnahmen ausgerollt werden, lässt sich damit prüfen, wie sie sich voraussichtlich auf Umsatz oder Kundenwert auswirken.

Bei einem Kunden der Subscription-Management-Plattform Frisbii aus dem Bereich SaaS/Tech zeigte sich eine erhöhte Kündigungsrate in einem mittleren Kundensegment. Ein Loyalitätsrabatt wurde simuliert und anschließend per E-Mail angeboten. Die Kündigungsrate sank um 14 Prozent, der monatlich wiederkehrende Umsatz stieg um neun Prozent.

Gastautorin Silke Hoersch ist Chief Marketing Officer bei Frisbii.