Kurzzusammenfassung: Die prädiktiven Analysefunktionen von Klaviyo nutzen maschinelles Lernen, um das Kundenverhalten vorherzusagen. Dazu gehören CLV-Prognosen, Abwanderungsrisiko-Scores, voraussichtliche nächste Bestelltermine, Kanalaffinität und Produktempfehlungen. Diese Tools analysieren historische Kaufmuster und Interaktionsdaten, um Marken bei der Zielgruppensegmentierung, der Personalisierung von Kampagnen und der Reduzierung von Kundenabwanderung zu unterstützen – und so messbare Verbesserungen bei Kundenbindung und Umsatz zu erzielen.
Predictive Analytics wandelt Rohdaten von Kunden in konkrete Prognosen um. Anstatt zu raten, welche Kunden abwandern oder welche Produkte sie als Nächstes kaufen werden, können Marken maschinelle Lernmodelle nutzen, die historische Verhaltensmuster analysieren und präzise Vorhersagen liefern.
Klaviyo integriert prädiktive Analysen direkt in seine Plattform und wendet Data-Science-Techniken auf die individuelle Kundenbasis jedes Accounts an. Diese Prognosen werden in den jeweiligen Kundenprofilen angezeigt und ermöglichen eine fortschrittliche Segmentierung, sodass Marketer die richtigen Personen mit den richtigen Botschaften zum genau richtigen Zeitpunkt ansprechen können.
Klaviyos Ansatz unterscheidet sich insofern, als die Plattform keine Trainingsdaten zwischen verschiedenen Konten teilt. Jedes Unternehmen erhält ein individuelles Abwanderungsmodell, das auf seine spezifischen Kaufzyklen, sein Produktportfolio und seine Kundenverhaltensmuster zugeschnitten ist. Generische akademische Modelle neigen zu übertriebenem Optimismus und weisen Kunden, die laut Klaviyos Daten tatsächlich mit Raten von 88–971 Abwanderungsraten pro 3.000 Kunden abwandern, mittlere Abwanderungswahrscheinlichkeiten von 40–701 TP3T zu. Klaviyos kontospezifische Modelle liefern deutlich präzisere Prognosen.
Kernfunktionen der prädiktiven Analytik
Die Predictive-Analytics-Suite von Klaviyo umfasst fünf Hauptfunktionen, die jeweils darauf ausgelegt sind, eine spezifische strategische Frage zum Kundenverhalten zu beantworten.
Prognosen zum Kundenlebenszeitwert
Die CLV-Prognosen lassen sich in drei verschiedene Kennzahlen unterteilen, die in jedem Kundenprofil sichtbar sind:
| Metrisch | Definition | Beispielwert |
|---|---|---|
| Historischer CLV | Gesamtwert aller vorherigen Bestellungen, unter Berücksichtigung von Rückerstattungen und Retouren | $401 |
| Prognostizierter CLV | Eine Prognose darüber, wie viel Geld ein bestimmter Kunde im nächsten Jahr ausgeben wird. | $99 |
| Gesamt-CLV | Summe der historischen und prognostizierten Werte | $500 |
Die prognostizierte Kundenlebenszeit (CLV) basiert auf Kaufhäufigkeit, durchschnittlichem Bestellwert und Bestellintervall, um zukünftige Ausgaben zu schätzen. Marken können Kunden anhand der prognostizierten CLV segmentieren, um wertvolle Interessenten zu identifizieren, in die sich personalisierte Kundenbindungsmaßnahmen lohnen.
Prognose des Abwanderungsrisikos
Die Risikobewertung für Kundenabwanderung liegt zwischen 0 und 1 und gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein Kunde nicht erneut kauft. Ein Wert von 0,21 bedeutet eine Abwanderungswahrscheinlichkeit von 211 TP3T, während 0,90 eine Wahrscheinlichkeit von 901 TP3T anzeigt.
Das Modell berücksichtigt Bestellhäufigkeit und Aktualität. Je mehr Bestellungen ein Kunde aufgibt, desto geringer ist sein Abwanderungsrisiko. Verstreicht jedoch eine Zeitspanne ohne Kauf außerhalb seines üblichen Kaufzyklus, steigt das Risiko.
Liegen Ihre Prognosewerte für die Kundenabwanderung bei etwa 501 TP3T, ist Ihre Kundenbasis hervorragend aufgestellt. Bei Werten über 751 TP3T sollten Sie jedoch Entscheidungen bezüglich Ihrer Kundenbindungsstrategien treffen und die Kunden priorisieren, die mit höherer Wahrscheinlichkeit zurückkehren werden.
Voraussichtlicher Liefertermin der nächsten Bestellung
Diese Kennzahl berechnet die durchschnittliche Zeitspanne zwischen den Bestellungen eines Kunden und prognostiziert die nächste Bestellung. Bestellt ein Kunde typischerweise alle 75 Tage, liegt der voraussichtliche Termin der nächsten Bestellung 75 Tage nach dem letzten Kauf.
Marken, die Verbrauchsgüter wie Nahrungsergänzungsmittel, Kaffee oder Hautpflegeprodukte verkaufen, schätzen dies besonders. Wenn der voraussichtliche Nachbestelltermin ohne Kauf verstreicht, können automatisierte Prozesse Erinnerungs-E-Mails oder Rabattaktionen auslösen.
Kanalaffinität
Die Kanalaffinität sagt voraus, über welchen Kommunikationskanal jeder Kunde am ehesten interagiert: E-Mail oder SMS. Das Modell analysiert historische Öffnungsraten, Klickraten und Konversionsmuster beider Kanäle.
Dies beugt einer Nachrichtenmüdigkeit vor. Anstatt jeden Kunden über jeden Kanal mit Nachrichten zu überfluten, können Marketingfachleute die Botschaften über das bevorzugte Medium jedes Kunden ausrichten. Kunden, die SMS bevorzugen, erhalten SMS mit zeitlich begrenzten Angeboten, während E-Mail-Nutzer detaillierte Newsletter erhalten.
Nächstbestes Produkt
Die besten Produktempfehlungen analysieren die Kaufmuster Ihrer gesamten Kundschaft, um herauszufinden, welche Produkte häufig zusammen oder üblicherweise nacheinander gekauft werden.
Der Algorithmus berücksichtigt zwei wichtige Signale: Produkte, die in derselben Bestellung gekauft wurden, und Produkte, die in der nächsten Bestellung gekauft wurden. Nicht verfügbare Artikel werden automatisch ausgeschlossen, und die Daten zu wiederholten Käufen der ersten 48 Stunden werden ignoriert, um verfälschte Empfehlungen durch sofortige Nachbestellungen zu vermeiden.
Diese Prognosen werden dynamisch aktualisiert, sobald Kunden neue Bestellungen aufgeben. Das nächstbeste Produkt, das einem Kundenprofil angezeigt wird, ändert sich basierend auf dessen letzten Käufen.
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Der Fokus liegt auf der Erstellung von Modellen außerhalb der Plattform und der Integration der Ergebnisse in bestehende Arbeitsabläufe, wo sie für Targeting und Automatisierung genutzt werden können.
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Wie Klaviyo Vorhersagen berechnet
Klaviyo wendet Modelle des maschinellen Lernens auf die vollständige Ereignishistorie jedes Kontos an. Jede Bestellung, jede geöffnete E-Mail, jede Produktansicht fließen in die Algorithmen ein.
Die Plattform erfordert keine manuelle Einrichtung für grundlegende Prognosen. Sobald genügend historische Daten vorliegen – mindestens 500 getätigte Bestellungen – beginnen die Modelle automatisch mit der Erstellung von Prognosen.
Es gibt jedoch eine wichtige Konfigurationsoption: die Metrikzuordnung. Wenn Ihr Unternehmen benutzerdefinierte Ereignisse verwendet oder Umsätze anhand nicht standardisierter Metriken erfasst, können Sie in Ihren Kontoeinstellungen anpassen, welche Ereignisse Klaviyo für die Berechnung von CLV und Kundenabwanderung verwendet. So stellen Sie sicher, dass die Prognosen Ihrer tatsächlichen Geschäftslogik entsprechen.
Nutzung prädiktiver Analysen zur Segmentierung
Rohvorhersagen entfalten ihre volle Wirkung in Kombination mit Klaviyos Segmentierungs-Engine. Jede Vorhersagemetrik steht als Segmentierungsbedingung zur Verfügung.
Ein Segment, das auf wertvolle Kunden mit Abwanderungsrisiko abzielt, könnte einen prognostizierten CLV von über $200 mit einem Abwanderungsrisiko von über 0,70 kombinieren. Diese Zielgruppe erhält Premium-Kundenbindungsangebote – frühzeitigen Zugriff auf neue Produkte, exklusive Rabatte oder personalisierte Betreuung durch Kundenservice-Teams.
Ein weiterer gängiger Ansatz: Kunden, deren nächster Bestelltermin bereits sieben Tage zurückliegt, werden segmentiert. Sie werden in einen Bestellerinnerungsprozess eingebunden, der auf ihren letzten Kauf Bezug nimmt und ihnen basierend auf Prognosen für das nächstbeste Produkt ergänzende Produkte vorschlägt.
Segmente können bis zu 100 Bedingungen umfassen und ermöglichen so ein ausgefeiltes, mehrstufiges Targeting. Kombinieren Sie prädiktive Kennzahlen mit Verhaltensdaten – wie aktuellem Surfverhalten, Engagement in früheren Kampagnen und geografischem Standort –, um hochgradig zielgerichtete Zielgruppen zu erstellen.
Auswirkungen und Leistung in der Praxis
Predictive Analytics ist keine Theorie. Marken, die diese Funktionen nutzen, verzeichnen messbare Verbesserungen bei wichtigen Kennzahlen.
Wenn prädiktive und präskriptive Analysen zusammenwirken – also das Verhalten vorhersagen und anschließend optimale Maßnahmen empfehlen –, berichten Marken von potenziellen Verbesserungen der E-Mail-Performance und der Konversionsraten. E-Mail-Marketing erzielt bereits einen beeindruckenden ROI von 10⁴⁶ bis 10⁴² für jeden investierten Euro. Die zusätzliche prädiktive Segmentierung steigert diesen ROI deutlich.
Betrachten wir Produktempfehlungen. Allgemeine Vorschläge wie “Das könnte Ihnen auch gefallen” funktionieren zwar zufriedenstellend, aber auf Basis tatsächlicher Kaufvorgänge trainierte Produktvorhersagen erzielen deutlich höhere Konversionsraten, da sie reale Kaufmuster widerspiegeln und nicht auf generischem kollaborativem Filtern basieren.
Maßnahmen zur Reduzierung von Kundenabwanderung zeigen ähnliche Erfolge. Proaktive Rückgewinnungskampagnen, die durch steigende Abwanderungsraten ausgelöst werden, ermöglichen es, Kunden zurückzugewinnen, bevor diese sich innerlich bereits abgewendet haben. Wartet man, bis ein Kunde vollständig abgewandert ist, gestaltet sich die Reaktivierung deutlich schwieriger und kostspieliger.
Integration mit Marketing Analytics
Klaviyo bietet Marketing Analytics als separates Zusatzprodukt an, das die Prognosefunktionen nochmals erweitert. Dazu gehören detailliertere Produktanalysen und automatisch aktualisierte Eigenschaften der jeweils besten Produkte, wobei nicht verfügbare Artikel und kürzlich getätigte Käufe ausgeschlossen werden.
Der Produktanalysebericht ermittelt optimale Empfehlungen basierend auf den Kaufsequenzen des gesamten Kundenstamms. Sobald Profile neue Bestellungen aufgeben, werden diese Eigenschaften dynamisch aktualisiert, sodass die Empfehlungen stets aktuell sind.
Für Marketing Analytics benötigen Sie sowohl einen E-Mail-Plan als auch das Analytics-Add-on. Die Preise variieren je nach Kontogröße und Bedarf.
Häufig gestellte Fragen
Wie viele historische Daten benötigt Klaviyo, um Vorhersagen zu generieren?
Klaviyo benötigt in der Regel einige hundert Bestellungen Ihrer Kunden, bevor die Prognosemodelle zuverlässige Vorhersagen liefern. Bei Konten mit sehr geringer Transaktionshistorie werden zwar Prognosen angezeigt, diese weisen jedoch niedrigere Konfidenzwerte auf. Mit zunehmender Datenmenge verbessert sich die Genauigkeit.
Kann ich bestimmte Produkte von den Empfehlungen für das nächstbeste Produkt ausschließen?
Klaviyo schließt nicht verfügbare Artikel automatisch von den nächstbesten Produktvorschlägen aus. Manuelle Ausschlüsse – wie das Entfernen von Aktionsartikeln oder auslaufenden Artikeln – können durch benutzerdefinierte Katalogverwaltung und Segmentierungslogik gezielt herausgefiltert werden. Dies erfordert jedoch eine Konfiguration in Ihrem Produktfeed und den Segmentbedingungen.
Funktionieren Abwanderungsprognosen für Abonnementunternehmen?
Absolut. Abwanderungsprognosen analysieren Bestellhäufigkeit und -zeitpunkt und sind daher besonders wertvoll für Abonnementmodelle, bei denen regelmäßige Nachbestellungen ein gesundes Kundenengagement kennzeichnen. Steigende Abwanderungsraten signalisieren Abonnenten, die von einer Kündigung bedroht sind, und ermöglichen so proaktive Kundenbindungsmaßnahmen.
Wie häufig werden die Werte der prädiktiven Analytik aktualisiert?
Die Prognosewerte werden regelmäßig aktualisiert, sobald neue Daten in Klaviyo eingehen. Wenn ein Kunde eine Bestellung aufgibt, werden sein CLV, sein Abwanderungsrisiko und das Datum der nächsten Bestellung entsprechend aktualisiert. Die Kanalaffinität wird anhand der aktuellen Interaktionsmuster in E-Mail und SMS angepasst.
Kann ich prädiktive Analysen in automatisierten Abläufen einsetzen?
Ja. Segmentierungsbedingungen basierend auf prädiktiven Kennzahlen können Flow-Einträge auslösen. Beispielsweise können Sie einen Flow erstellen, der ausgelöst wird, wenn das Abwanderungsrisiko 0,75 übersteigt und eine personalisierte Rückgewinnungs-E-Mail versendet. Oder Sie lösen einen VIP-Flow aus, wenn der prognostizierte CLV einen hohen Schwellenwert überschreitet und exklusive Vorteile bietet.
Gibt Klaviyo meine Kundendaten zu Schulungszwecken an andere Konten weiter?
Nein. Klaviyo erstellt für jedes Konto separate Prognosemodelle, die ausschließlich auf den Daten dieses Kontos basieren. Kundendaten werden niemals zwischen Unternehmen übertragen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Prognosen Ihre individuellen Kaufzyklen und das Kundenverhalten widerspiegeln und nicht branchenübliche Durchschnittswerte.
Worin besteht der Unterschied zwischen dem prognostizierten CLV und dem tatsächlichen CLV?
Der historische CLV umfasst alle bisherigen Ausgaben inklusive Rückerstattungen und Retouren. Der prognostizierte CLV ist eine Vorhersage der Ausgaben eines bestimmten Kunden im nächsten Jahr. Der Gesamt-CLV ergibt sich aus der Summe dieser beiden Werte und repräsentiert den bisherigen Kundenwert zuzüglich des erwarteten zukünftigen Werts.
Mit prädiktiven Erkenntnissen handeln
Die Funktionen für prädiktive Analysen verwandeln Klaviyo von einer Messaging-Plattform in eine strategische Analyseplattform. Anstatt reaktive Kampagnen an ein breites Publikum zu senden, können Marken proaktiv spezifische Kundensegmente mit präzise getimten, personalisierten Nachrichten ansprechen.
Beginnen Sie klein. Erstellen Sie ein Segment anhand des Abwanderungsrisikos oder des prognostizierten Kundenlebenszeitwerts (CLV). Starten Sie eine zielgerichtete Kampagne für diese Zielgruppe. Messen Sie die Steigerung im Vergleich zu unseglementierten Kampagnen. Erweitern Sie die Kampagne anschließend – fügen Sie kanalaffines Routing hinzu, integrieren Sie Empfehlungen für das jeweils beste Produkt und binden Sie Verhaltens-Trigger ein.
Die Prognosedaten sind bereits in Ihrem Konto vorhanden. Die Modelle laufen bereits. Der einzige verbleibende Schritt besteht darin, diese Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen.
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