Wenn die echte RFM-Matrix weniger bunt ist: zwei Gruppen, 85 % Einmalkäufer aus einer winzigen Gruppe von 5 % der früheren Kunden und die eigentliche Frage, warum man RFM-Analysen im E-Commerce überhaupt einsetzen sollte.
Wahrscheinlich hast du schon bunte RFM-Matrizen gesehen, die Kunden in Gruppen wie Champions, treue Kunden, vielversprechende Kunden, preissensible Kunden, kürzlich aktive Kunden, inaktive Kunden und abwanderungsgefährdete Kunden einteilen. Doch bei vielen E-Commerce-Unternehmen ist das tatsächliche Diagramm deutlich weniger bunt. RFM – Aktualität, Häufigkeit und Geldwert – kann nützlich sein, wenn Kunden regelmäßig Verbrauchsgüter nachkaufen, Verträge verlängern oder Abonnements abschließen. Im E-Commerce ist das anders.
Für Unternehmen, die Möbel, Haushaltsgeräte, Saisonartikel oder Produkte für gelegentliche Einzelkäufe verkaufen oder in Kategorien mit starkem Wettbewerb in den Vertriebskanälen (viele Anbieter / E-Commerce-Shops) tätig sind, kann RFM den Anschein von Erkenntnis erwecken, ohne die wichtigste Frage zu beantworten: Wie bringst du mehr profitable Kunden zum Kauf?
Wenn RFM die Inaktiven einstuft
Stell dir vor, 85 % deiner registrierten Kunden haben einmal etwas gekauft und sind nicht zurückgekehrt. RFM kann ihnen zwar weiterhin Werte zuweisen, aber die Kaufhäufigkeit liegt fast immer bei eins, und die Aktualität zeigt hauptsächlich, wie lange der Kauf zurückliegt. Der Geldwert stuft möglicherweise einfach die Höhe ihrer Erstbestellungen ein.
Du kannst diese Kunden in Segmente einteilen, aber eine Einstufung ist nicht unbedingt eine Erklärung oder eine nützliche Vorhersage. Ein Kunde, der kein weiteres Sofa gekauft hat, kauft vielleicht nicht mehr bei dir ein. Oder er braucht einfach kein weiteres Sofa. Der Wert allein kann dir nicht sagen, was davon zutrifft.
Dieser Unterschied ist bei Kategorien mit langen Kaufzyklen wichtig. Die Nutzungsdauer eines Sofas hängt von seiner Konstruktion und Nutzung ab; eine Schätzung setzt den typischen Zeitraum mit etwa 7-15 Jahren an. NIQ beschreibt für große Haushaltsgeräte einen durchschnittlichen Ersatzzyklus von acht bis zwölf Jahren, während eine Zusammenfassung der Europäischen Umweltagentur für große Haushaltsgeräte eine durchschnittliche Lebensdauer von 12 Jahren und 6 Monaten im Jahr 2023 angibt. Die Zahlen messen nicht ganz dasselbe, aber beide zeigen, warum ein langer Zeitraum zwischen Käufen nicht automatisch bedeutet, dass ein Kunde verloren ist.
Warum Unternehmen in diese Falle tappen
RFM lässt sich leicht berechnen, wenn bereits Registrierungsdaten, eine E-Mail-Plattform und ein Kunden-Dashboard vorhanden sind. Diese Bequemlichkeit kann den Eindruck erwecken, es sei die richtige Strategie – selbst wenn Wiederholungskäufe für das Geschäft keine zentrale Rolle spielen.
RFM ist tatsächlich eine ausgezeichnete Kennzahl, aber … nicht für deine Branche. Sie wurde auf Branchen übertragen, für die die grundlegenden Annahmen nicht gelten.
RFM funktioniert in Branchen mit impliziten, fortlaufenden Kundenbeziehungen: Banken (du hast ein Konto, Abwanderung ist real), Essenslieferdienste (wöchentliche oder zweiwöchentliche Bestellungen sind das erwartete Muster. Nicht zu kaufen weicht von der Norm ab), Telekommunikation (monatliche Abrechnungen schaffen natürliche Kontaktpunkte und eine kontinuierliche Vertragsbeziehung), Versicherungen und Finanzdienstleistungen (Policen werden verlängert, Beziehungen bestehen fort, Abwanderung signalisiert ein Risiko).
Bei all diesen Geschäftsmodellen wird davon ausgegangen, dass der Kunde bleibt, solange nichts schiefgeht. Funkstille = Problem.
Im E-Commerce (insbesondere bei langlebigen Gütern) gibt es keine implizite Beziehung. Du kaufst ein Sofa. Der Kauf ist abgeschlossen. Die Beziehung endet. Keine „Abwanderung“ – nur ein Kunde, der bekommen hat, was er brauchte. Funkstille ist kein Warnsignal. Sie ist normal. Das Signal für den nächsten Kauf lautet nicht „Der Kunde ist weiterhin aktiv“, sondern „Er braucht etwas Neues“ – und das kann Jahre dauern.
Die vertraute Infrastruktur kann dazu führen, dass Teams sich auf ihre bestehenden Kunden konzentrieren, obwohl die größere Chance möglicherweise bei Besuchern liegt, die noch nicht gekauft haben. Wenn die meisten Besucher deiner Website keine Kaufhistorie haben, kann RFM dir nicht sagen, warum sie die Website verlassen, was sie vom Kauf abhält oder welche Akquisitionskanäle profitable Erstkäufer bringen.
Verfolge, was das E-Commerce-Geschäft voranbringt
Wenn Wiederholungskäufe unsicher oder selten sind, konzentriere dich auf Kennzahlen, die näher am tatsächlichen Wachstumsproblem liegen:
- Conversion-Rate beim ersten Besuch: Welcher Anteil der neuen Besucher kauft etwas? Achte auf Abbrüche nach Gerät, Kanal und wichtigen Schritten der Customer Journey.
- Warenkorbabbrüche und Rückgewinnung: Wie viele Kunden legen Artikel in den Warenkorb, schließen den Kauf aber nicht ab? Verfolge, an welcher Stelle sie abspringen und ob Rückgewinnungsnachrichten zu abgeschlossenen Bestellungen führen.
- Akquisitionskosten im Verhältnis zum Deckungsbeitrag der Erstbestellung: Vergleiche die Kosten für die Gewinnung eines Kunden mit dem Bruttogewinn oder Deckungsbeitrag aus seiner Erstbestellung – nicht nur mit dem Umsatz der Bestellung oder dem durchschnittlichen Bestellwert.
Wenn Wiederholungskäufe einen wesentlichen Teil deiner Wirtschaftlichkeit ausmachen, kann RFM dir helfen, diese Kunden besser zu verstehen und zu betreuen. Wenn nicht, solltest du weniger Aufwand in die Verfeinerung von RFM-Segmenten stecken und mehr in die Verbesserung der Conversion-Rate und der Akquisitionseffizienz investieren. Das ist keine Ablehnung von Analysen, sondern die Entscheidung für Kennzahlen, die zu dem Geschäft passen, das du tatsächlich führst.
Dein bester Kunde ist nicht immer derjenige, der am häufigsten kauft. Manchmal ist es der vielversprechende Besucher, den du noch nicht zum Kauf bewegt hast.
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