Nach Jahren mit Start-up, Investments und digitalen Business Modellen enstand eine Zusammenfassung der wichtigsten 10 "Lieblings-Kennzahlen" (Metrics) für den Aufbau und Wachstumsmanagement von e-Commerce und digitale Marktplätzen. Natürlich sind es 10 + x, aber Fokus ist King.
1. TOP 10 Metrics
für Digital und e-Commerce
The essence of E-Commerce
Helmar Hipp
8. Juni 2015
Helmar Hipp - July, 28 2015
https://de.linkedin.com/in/helmarhipp
Metrics und KPIs: Strategisch, operativ, focussiert
2. Entstehung TOP 10 Metrics aus:
• Hunderte Business-PläneGespräche, ebenso viele
Meetings mit Gründern und Start-ups
• Beteiligungen, Investments und viele Jahre
Beteiligungscontrolling
• Transformation von Unternehmen in Richtung Digital
Commerce
• Anmerkung: Die Begriffe KPIs (Key Performance
Indicator) und Metrics werden hier analog verwendet
3. Warum TOP10-Metrics / KPIs?
• TOP10-Metrics bieten fokussierten Blick auf wichtige
Kennzahlen, die die Strategieumsetzung monitoren.
• Oft gibt es nur Finanzkennzahlen – Ergänzung um
strategische Metrics, aber nicht Ersatz.
• Manchmal zu viele Kennzahlen, die Blick auf
Wesentliches verstellen.
• Es gibt viel mehr wichtige Kennzahlen, aber Fokus ist
wichtiger Erfolgsfaktor guten Managements und
bündelt Anstrengungen.
4. Für wen TOP10-Metrics / KPIs?
• Top-Management, um strategische Ausrichtung und
Fortschritt zu steuern.
• Investoren, um Wachstumsentwicklung operativ und
strategisch im Blick zu behalten.
• Gründer / Start-up Unternehmer, um Fokus auf wichtige
operative Treiber im Geschäftsmodell zu haben.
5. Aber Business ist doch nicht Metrics,
sondern …
Kunden
StrategieMitarbeiter
Struktur
Organisation
BUSINESS
6. Ziele und Regelkreis für Management
in Unternehmen
Keine Leistung ohne quantitatives Zielsetzung und
Messung mit Metrics.
Keine Leistungs-
verbesserung
ohne
funktionierenden
Regelkreis:
Ziel
Messung
Abweichung
Lernen /
Massnahme
Verbesserung
7. Unternehmen mit einem guten
Reporting- und Kennzahlensystem
und darauf basierendem Management
sind laut Investoren erfolgreicher.
Entscheidungen sollten (fast) immer
eine analytische Grundlage haben.
8. Analytische und algorithmische
Modelle werden strategischer
Erfolgsfaktor im Digital Business & e-
Commerce.
Big Data + Algorithmik ermöglichen
Preis- und Kundenintelligenz durch
Individualisierung, Segmentierung,
Yield Management und folglich
bessere Margen.
9. TOP10 Metrics basieren auf Pyramide
weiterer Kennzahlen
ERP CRM CMS Tracking SEA DAM
Big Data
Systeme liefern Datenpool
Operative
Kennzahlen / KPI
der Bereiche
Dashboards
Information Cubes
Top10
Metrics
100-200 Kennzahlen
durch alle Bereiche
Mehrere 100
multidimensionale
Metrics
X Millionen
Datenpunkte
11. Sales
Revenue
P&L
Balance
Sheet
Happy Customer
Mehr Kennzahlen nahe an Kunden &
Prozessen notwendig
Die meisten Metrics und Kennzahlen richten sich auf
Gewinn- und Verlustrechnung und Bilanz – zu wenig
kunden- und transaktionsorientierte Metrics / KPIs.
Viele
Metrics / KPIs
Wenig
Metrics
/ KPIs
IST
SOLL
12. TOP10+X Metrics / KPIs
… quantifizieren die operative Performance des
Unternehmens nahe an den wichtigsten strategischen
Erfolgsfaktoren.
… ergänzen Finanzkennzahlen.
… sind Ausgangspunkt für Drilldown und detaillierte
Kennzahlenanalysen.
… sind je nach Geschäftsmodell zu ergänzen oder auch
anzupassen (10+X Metrics)
… sind je nach Unternehmen teils unterschiedlich definiert,
wichtig ist Konsistenz innerhalb Unternehmen.
13. • Nur solche Metrics führen, aus denen wirklich regelmäßig
Massnahmen abgeleitet werden.
• Einheitliche, im Unternehmen überall bekannte und konsistente
Definition
• Metrics immer in Meetings diskutieren und Abweichungen &
Maßnahmen definieren.
• Metrics grundsätzlich im Vergleich zu Ziel-, Budget- oder
Vorperiodenwerten analysieren.
• Immer absolute UND prozentuale Abweichungen analysieren – sehr
oft betrachten Unternehmen nicht prozentuale Abwei-chungen &
haben keine Orientierung über ihre Wachstumsrate
• Zeitachsen: Je nach Metric Week-to-Date (WTD), Month-to-Date
(MTD), Year-to-Date (YTD), Trailing bzw. Rolling 12 Months (TTM).
WTD: Montag bis aktueller Tag, MTD: 1. des Monats bis aktueller Tag, YTD: Januar bis aktueller Monat,
TTM: rollierende letzte 12 Monate, vor allem bei starker Saisonalität ein guter Indikator
Verwendung / Struktur von Metrics / KPIs
14. Definition:
Absatz / Umsatz dividiert durch Marktvolumen in jeweiliger Periode
Anmerkungen:
• Gegebenenfalls auch Varianten bei digitalen Marktplatzmodellen
mit Content, Inventar oder ähnlichem.
• Achtung bei Markfdefinition und Abgrenzung, inhaltlich und
geographisch
Marktanteil 1
15. Definition:
Kundenenentwicklung zu Vorperiode absolut und in Prozent
WICHTIG: Konsistente unternehmensweite Definition und Verständnis
zu Neukunden / Bestandskunden, z.B. Neukunde (keine Transaktion
letzte 12 Monate), Bestandskunde (mind. zwei Transaktionen, davon
eine in den letzten 12 Monaten)
Anmerkungen:
• Erweiterung um Kohortenmodell (Kundengernerationen),
Passivkunden, Wiedergewinnungsquoten etc. im Cube
Kundenwachstum 2
getrennt nach
Neukunden + Bestandskunden = Aktivkunden
16. Definition:
Anzahl Unique Visits, Visitors oder Page Impressions zu Vorperiode
absolut und in Prozent.
Anmerkungen:
• Im Online Marketing sind viel detailliertere und mehr Kennzahlen
notwendig, im Executive Ansatz sollte man sich für eine Kennzahl
entscheiden.
Reichweite 3
17. Definition:
Anzahl Transaktionen/Käufe durch Anzahl Unique Visitors.
Wird wesentlich beeinflusst durch Marketingtaktik/-effizienz, Qualität
Plattform, Sales Funnel, Produktsortiment und Pricing.
Anmerkungen:
• Zerlegung des Marketing-/Sales-Funnels in Teil-Conversions,
Trennung nach Neu-/Bestandskunden.
• Im Online Marketing sind viel detaillierte und mehr Kennzahlen
notwendig, im Executive Bereich Fokus auf eine Zahl.
Conversion 4
18. Definition:
Marketing-/Sales-Kosten dividiert durch Anzahl Transaktionen
WICHTIG: Saubere und vollständige Zuordnung der Marketing-
/Saleskosten zu den Transaktionen – je nach Unternehmens-
verständnis mit oder ohne Personalkosten.
Amerkungen:
• Trennung von Neukunden- und Bestandskunden
• Gegebenenfalls z.B. bei ATL-Massnahmen über Umlageschlüssel
pro Transaktion arbeiten.
CAC 5
Customer Acquisition Costs
Kundengwinnungskosten / Kunde
19. Definition:
Value oder Wert kann dabei Umsatz und/oder Gross Margin sein.
Gross Margin Perspektive ist interessanter für Ergebnisrelevanz.
WICHTIG: Zentrale Größe in Wachstumsszenarien, da Marketing zum
Erstumsatz sehr hoch ist, in Bezug zum CLV aber ok.
Anmerkungen:
• Ermittlung über Data Warehouse, Business Cube oder mit Fomel
• Formel: CLV = Durchschnitllicher Kundenumsatz p.a. / Churn
CLV 6
Customer Lifetime Value
Wert des Kunden über Kunden-Lebenszeit
20. Positive Skalierung: Contribution Margin (CM = Deckunsgbeitrag)
ist positiv >>> Marketingaufwand steigert Umsatz und CM >>>
Fixkostendeckung steigt >>> Wachstum führt zu positiven Ergebnis
Voraussetzung: CM > 0, je nach Reifegrad auch > x % vom Umsatz :
CM = Umsatz (nach Retouren) – Wareneinsatz (Produktions-
/Fertigungskosten inkl. Produktions-Personalkosten) – Versandkosten –
Marketingkosten inkl. Marketing-Personalkosten
Anmerkungen:
• Teils ist CM bei Neukunden im Erstkauf negativ, dann CM über den CLV
rechnen und prüfen, ob > 0
• Definition & Berechnung CM und CLV verstehen / hinterfragen
• Wenn CM < 0, dann negative Skalierung >>> Business Modell instabil
Exkurs: Die Skalierung
CM (Contribution Margin), CLV und CAC in
Wachstumsphasen
21. Definition:
Loyalität = Quote der Neukunden, die in der Folgeperiode erneut
kaufen.
In fast allen (digitalen) Business Modellen ist der Übergang vom Erst-
zum Zweitkauf entscheidend, um Bestandskunden zu generieren.
Churn/Schwund = 100% - Loyalität
Quote der Kunden, die in der Folgeperiode verloren gehen
Anmerkung: Erweiterung im Kundengenerationenmodell
(Kohortemodell) um Loyalty/Churn der Jahre 1-N
Loyalty & Churn 7
Wiederkaufrate/Loyalität und Schwund
22. Kohorte: Jahrgangsgruppe von
Kunden
Loyalität und Churn hängen ab von
Angebot, Produkttyp (Lebensdauer,
Verbrauch, Mehrfachkäufe wg.
Kreativität, Geschenk, Mode, …),
Brand/Markenstärke,
Kundenzufriedenheit.
Loyalitätsrate steigt nach dem
zweiten Kauf deutlich.
Entscheidend ist Wiederkaufsrate
(zweiter Kauf), um Stammkunden
zu gewinnen
Exskurs: Das Kohortenmodell
Musthave für Kunden- und Wiederkaufsanalyse
Kombination von Neukunden, Loyalität & Churn
0
50
100
150
200
250
300
2013 2014 2015 2016 2017
Kohorte 5
Kohorte 4
Kohorte 3
Kohorte 2
Kohorte 1
Jahr 2013 2014 2015 2016 2017
Kundenbasis 100 154 190 239 270
Neukunden 90 85 102 95
Kundenwachstum 54 36 49 31
Wachstum in % 54% 23% 26% 13%
Loyalitätsrate 100%
Kohorten 1 bis 5 100% 67%
100% 68% 74%
100% 66% 73% 79%
100% 64% 72% 78% 83%
Musterbeispiel: Aufbau Kundestamm
23. Definition:
Anzahl Tage ab Bestellung bis zum Eingang beim Kunden.
Aus Kundensicht ist auch Versandzeit Teil der Lieferzeit.
Treue = Quote der Sendungen, bei der Liererzeitversprechen
eingehalten wurde.
Lieferzeit und Liefertreue 8
24. Definition:
Kann auf allen Ebenen und in allen Teilprozessen des Unternehmens
definiert werden.
Einfache Executive Kennzahl: Net Promoter Score am Ende einer
Transaktion (Kauf oder im Customer Service) als Frühindikator für
Veränderungen
Anmerkung:
• Detailliertere Auswertung und Customer Response über Voice-of-
the-Customer Ansatz (Online Umfragen, Social Media)
Kundenzufriedenheit 9
Zum Beispiel: NPS = Net Promoter Score
25. Definition:
Anzahl und Quote der retournierten Artikel (Mangel oder Rückgabe)
Kann auf allen Ebenen und in allen Teilprozessen des Unternehmens
definiert werden.
Anmerkung:
• Vertiefung nach Wert, Zustand, Zeitraum bis Retoure, Gründen
Retourenquote 10
Retouren, Stornierung, Reklamation
26. 1 Marktanteil
2 Kundenwachstum
3 Reichweite
4 Conversion
5 Customer Acquisition Cost
6 Customer Lifetime Value
7 Loyalty und Churn
8 Lieferzeit und Treue
9 Kundenzufriedenheit
10 Retourenquote
27. Helmar Hipp
https://de.linkedin.com/in/helmarhipp
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