B2B-Kennzahlen verstehen

Die Kennzahlen, die im B2B zählen

Warum die Conversion Rate hier die falsche Leitzahl ist, und welche sechs Zahlen stattdessen einen Blick wert sind.

Die meisten Analytics-Werkzeuge sind für einen Shop mit 400.000 anonymen Besuchern und 4.000 Bestellungen im Monat gebaut. Sie haben 400 Kunden, zwölf davon geben den Großteil der Bestellungen auf, und Sie kennen jeden mit Namen. Fast jede Standardkennzahl passt nicht zu dieser Form von Geschäft.

Die Zahl, die hier nicht funktioniert

Die Conversion Rate ist Bestellungen geteilt durch Besuche. Sie ist die Leitzahl im B2C, weil das Problem eines B2C-Shops darin besteht, aus Fremden Käufer zu machen.

Ihr Problem sind keine Fremden. Ein Einkäufer bei einem Ihrer Kunden meldet sich an, hat bereits einen Vertragspreis, kennt die Artikelnummer und gibt eine Bestellung auf, die ohnehin gekommen wäre: per Telefon, per Fax, per E-Mail oder über Ihren Shop. Solche Sitzungen konvertieren zu 60 bis 90 Prozent. Die Zahl ist hoch, sie ist stabil, und sie sagt Ihnen nichts, woraus sich eine Handlung ableiten ließe.

Schlimmer: Sie bewegt sich aus Gründen, die Sie nicht wollen. Veröffentlichen Sie einen offenen Produktkatalog, der Suchtraffic anzieht, bricht die Conversion Rate ein, weil der Nenner sich mit Leuten füllt, die nie kaufen wollten. Das Geschäft wurde besser. Die Kennzahl wurde schlechter. Dasselbe gilt für Sitzungen, Absprungrate und Traffic-Quellen: Diagnosedetails für eine konkrete Frage, aber kein Spielstand.

Der Wechsel. Im B2C messen Sie Besuche. Im B2B messen Sie Kunden. Alles Folgende ist eine Zahl pro Kunde oder eine daraus abgeleitete Zahl.

Was Sie stattdessen messen

Umsatz pro Kunde, und seine Richtung

Die nützlichste Zahl in einem B2B-Shop ist nicht der Gesamtumsatz, sondern der Umsatz pro Kunde im Vergleich zur Vorperiode desselben Kunden. Der Gesamtumsatz verdeckt genau das, was Sie wissen müssen: dass drei Kunden um 40 Prozent gewachsen und vier auf die Hälfte geschrumpft sind, unterm Strich „stabil“.

Betrachten Sie denselben Kunden in drei Fenstern: 30, 90 und 365 Tage. Der 365-Tage-Wert ist das Gewicht des Kunden; der 30-Tage-Wert gegen ein Zwölftel davon zeigt die Richtung. Ein Kunde bei 20 Prozent seines üblichen Monatsvolumens ist ein Gespräch für Montagmorgen, kein Datenpunkt.

Anteil der Bestellungen, die über den Shop kommen

Das ist die Digitalisierungsquote, und für die meisten Mittelständler mit einem neuen B2B-Shop ist sie die eigentliche Kennzahl: die Zahl, mit der das Projekt begründet wurde.

Zählen Sie jede Bestellung, die das Unternehmen in einem Zeitraum erhalten hat, über jeden Weg: Shop, Punchout, E-Mail-Anhänge, die der Innendienst abtippt, Anrufe, das Fax, das immer noch kommt. Nehmen Sie dann den Anteil, der über einen digitalen Kanal kam.

Die Zahl funktioniert, weil sie ehrlich zum Ziel steht. Niemand hat einen Shop gekauft, um isoliert die Online-Bestellungen zu steigern; man hat ihn gekauft, um Bestellungen nicht mehr von Hand einzutippen. Pro Kunde gemessen sagt sie Ihnen außerdem, wen Sie anrufen sollten: Der Kunde, der noch 200 Positionen pro Woche durchtelefoniert, ist Ihr wertvollstes Migrationsziel.

Diese Kennzahl funktioniert nur, wenn manuelle Bestellungen für die Plattform sichtbar sind. Wenn Ihr Innendienst Telefonbestellungen direkt ins ERP tippt und das ERP sie nicht zurückspielt, steht Ihre Shop-Quote bei 100 Prozent und bedeutet nichts. Legen Sie fest, wie Nicht-Shop-Bestellungen zur Plattform gelangen, bevor Sie darüber berichten. Siehe Das führende System festlegen.

Bestellfrequenz und Zeit seit der letzten Bestellung

B2B-Kunden wandern selten ab. Sie werden still.

Niemand kündigt eine Großhandelsbeziehung. Kunden fangen an, woanders zu bestellen, und das einzige sichtbare Symptom ist ein Konto, das früher alle elf Tage bestellt hat und seit sieben Wochen nicht mehr. Es gibt kein Kündigungsereignis, das man zählen könnte, also muss die Kennzahl aus der Stille gebaut werden: Tage seit der letzten Bestellung, verglichen mit dem normalen Rhythmus dieses Kunden.

Eine schlichte Liste „keine Bestellung seit 90 Tagen“ ist die grobe Variante und trotzdem wertvoll. Die schärfere Variante rechnet pro Kunde: Wer quartalsweise bestellt, ist an Tag 80 unauffällig; wer wöchentlich bestellt, ist an Tag 30 ein Problem.

Durchschnittlicher Bestellwert und Warenkorbzusammensetzung

Der durchschnittliche Bestellwert zeigt, ob sich das Kaufverhalten verändert hat. Im B2B bewegt er sich meist aus einem strukturellen Grund, nicht aus einem psychologischen: Ein Kunde hat eine wöchentliche Bestellung in drei kleine aufgeteilt, weil sich Ihre Versandkostenfreigrenze geändert hat, oder weil der Shop Nachbestellen so billig macht, dass er nicht mehr bündelt.

Das ist wichtig, weil kleine Bestellungen Sie in Kommissionierung und Versand Geld kosten. Lesen Sie den durchschnittlichen Bestellwert immer neben der Bestellanzahl: Das Paar unterscheidet „sie kaufen mehr“ von „sie kaufen gleich viel in mehr Lieferungen“. Die Warenkorbzusammensetzung, also welche Positionen gemeinsam wiederkehren, ist die Grundlage dafür, dass Bestelllisten und Nachbestellung überhaupt funktionieren.

Sortimentsdurchdringung

Nehmen Sie einen Kunden. Zählen Sie die verschiedenen Artikel, die er dieses Jahr gekauft hat. Teilen Sie durch die Artikel im Sortiment, das er sehen darf.

Für die meisten technischen Großhändler ist das Ergebnis unangenehm: ein Kunde, der 90 Artikel aus einem Sortiment von 12.000 kauft. Diese Lücke ist die verlässlichste Wachstumszahl im Geschäft, denn sie ist keine Hypothese über Neukunden. Es ist Bedarf, den Ihre Bestandskunden bereits haben und derzeit woanders decken.

Die Durchdringung ist auch die Zahl, die Katalogarbeit rechtfertigt. Ein Kunde kann die 11.910 Artikel nicht kaufen, die er nie sieht, und er findet sie nicht, wenn die Daten nicht strukturiert genug zum Filtern sind. Siehe Datenqualität in der Praxis.

Kohorten bei 400 Kunden

Kohortenanalyse im B2C heißt: Zehntausende Registrierungen nach Monat gruppieren und zusehen, wie sich Retentionskurven glätten. Bei 400 Kunden hat eine Monatskohorte sechs Mitglieder, und ein großer Kunde, der kommt oder geht, verschiebt die ganze Kurve. Statistische Kohortenanalyse funktioniert in dieser Größe nicht; sie zeichnet selbstbewusste Linien durch Rauschen.

Was funktioniert: Kohorten als benannte Listen, mit denen Sie arbeiten können.

StattVerwenden Sie
Retentionskurve nach RegistrierungsmonatDie Liste der Kunden, die letztes Quartal bestellt haben und dieses nicht
Durchschnittlicher Customer Lifetime ValueDie 20 größten Kunden nach 365-Tage-Umsatz, mit Trend je Kunde
Conversion RateAnteil der Kunden, die dieses Quartal überhaupt bestellt haben
Abwanderungsrate in ProzentTage seit der letzten Bestellung, pro Kunde, gegen seinen eigenen Rhythmus

Die Regel: Bei 400 Kunden muss sich jede Kennzahl in eine Liste von Firmennamen auflösen lassen, die jemand abarbeiten kann. Ein Prozentwert, aus dem niemand eine Handlung ableiten kann, ist Dekoration.

So funktioniert es in der Revenue Cloud

Die Kennzahlen pro Kunde pflegt die App Kunden als organization_metrics: ein Datensatz pro Organisation, nach Zeitplan neu berechnet statt live abgefragt. Die Felder sind genau die, für die dieser Artikel wirbt:

FeldWas es Ihnen gibt
revenue_30d revenue_90d revenue_365d revenue_totalUmsatz pro Kunde in drei Fenstern plus gesamt
order_count_30d order_count_90d order_count_365d order_countBestellfrequenz und ihr Trend
avg_order_value avg_order_value_365dWarenkorbgröße, gesamt und aktuell
first_order_at last_order_atZeit seit der letzten Bestellung, das Abwanderungssignal
currency currency_mixedIn welcher Währung das Geld ist, und ein Merker, wenn ein Kunde in mehr als einer Währung bestellt hat
computed_at orders_as_ofWann die Zahlen zuletzt berechnet wurden, und bis wohin die Bestelldaten reichten

Sie begegnen ihnen heute an zwei Stellen, beide in Commerce Studio › CRM:

  • Auf der Organisation. Öffnen Sie eine Organisation und ihren Tab Bestellungen. Unter der Bestellliste liegt die Bestellhistorie: Erste Bestellung, Letzte Bestellung (als „vor x Tagen“, nach 180 Tagen als veraltet markiert), Bestellungen 30 T, Bestellungen 90 T, Umsatz 30 T, Umsatz 90 T und Gemischte Währungen. Eine Organisation ohne berechnete Zahlen meldet Noch keine Kennzahlen berechnet, statt Nullen zu zeigen.
  • In Segmenten. Eine Regel in einem Segment kann auf die Felder der Gruppe Revenue & orders filtern: Umsatz und Bestellanzahl in jedem Fenster, durchschnittlicher Bestellwert, erste und letzte Bestellung sowie Tage seit der letzten Bestellung. Ein Segment mit der Regel Tage seit der letzten Bestellung größer als 45 ist die „Still geworden“-Liste aus dem Abschnitt oben, laufend aktuell, ohne dass jemand etwas exportiert. Ein Segment auf Umsatz (365 T) liefert die Liste der größten Kunden.

Diese beiden sind der Management-Report, bis Analytics Studio ausgeliefert ist. Lesen Sie das Still-geworden-Segment montags und das Top-Kunden-Segment einmal im Monat, und Sie sind den meisten Dashboards voraus.

Analytics Studio ist geplant. Die vorbereiteten Ansichten Umsatz, Bestellungen und Kunden aus Dashboards und KPIs stehen auf Ihrem Tenant noch nicht bereit. Die Kennzahlen je Organisation und die Segmente oben schon.
currency_mixed ist keine Fußnote. Hat ein Kunde in EUR und in CHF bestellt, sind seine Umsatzwerte eine Summe aus zwei Währungen und als einzelne Zahl falsch. Prüfen Sie den Merker, bevor Sie einen Kundenumsatz der Geschäftsführung vorlegen. Dasselbe gilt für jede Summe über einen Markt mit anderer Basiswährung.

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