Handelskette und E‑Commerce · CRM
Frühere Schätzung des Kunden widerlegt: aus +77 % wurden +5 %
- erste vs. korrekte Schätzung – rund 16‑fach überhöht
- +77 % → +4,8 %
- Kaufkonversion in der gesamten Testgruppe
- +4,8 %
- Konversion bei Kunden, die die Nachricht erhalten haben
- +7,2 %
- Rückkehrquote im Segment mit hohem Bon und 6–12 Monaten Pause
- +0,32 PP
Aufgabe
Es galt zu klären, wie viel die CRM‑Kommunikation (SMS, Push, E‑Mail) über die Käufe hinaus bringt, die Kunden ohnehin getätigt hätten
Was wir getan haben
- Globale Kontrollgruppe konzipiert – Kunden, die einen Monat lang keinerlei Kommunikation erhalten
- Balance der Gruppen anhand historischer Daten vor Teststart geprüft
- Selektionseffekt entdeckt: Beim Upload in den Versanddienst fielen 52 % der Testgruppe und 18 % der Kontrollgruppe heraus – vor allem weniger aktive Kunden
- Effekt auf Basis der ursprünglichen Zufallsaufteilung neu berechnet und zusätzlich einen segmentierten SMS‑A/B‑Test durchgeführt
Ergebnis
Das Unternehmen hat nun eine belastbare Schätzung des inkrementellen CRM‑Umsatzes und ein Kriterium für die Skalierung: Der Effekt muss Rabatte und Kanalkosten decken. Statt Mailings „an alle“ ist klar, wen man gezielt anschreiben sollte
Wichtig! Der Effekt ist positiv, liegt aber an der Grenze der statistischen Signifikanz: Das Konfidenzintervall für den Umsatz schließt null ein. Darauf haben wir selbst hingewiesen und einen Folgetest mit korrekt gefilterter Kontrollgruppe eingeplant
Ähnliche Aufgabe? Zum passenden Angebot: CRM ehrlich bewerten: Inkrementalität von Mailings → Holding: Einzelhandel, Großhandel, Produktion, Marktplätze
Data Marts bis auf 0,2 % mit der Buchhaltung abgestimmt – ohne manuelle Abgleiche
- Abweichung der Data Marts vom Buchhaltungssystem bei Umsatz und Herstellkosten
- 0,2 %
- schnellere Aktualisierung des Kundenberichts
- ×3
- Kaufhistorien zweier Handelsketten zusammengeführt
- 2 → 1
Aufgabe
Die Zahlen in den Berichten wichen vom Buchhaltungssystem ab, Daten aus Marktplätzen, Großhandel und CRM lagen an verschiedenen Orten, und das wöchentliche Vertriebsreporting entstand manuell
Was wir getan haben
- Daten aus Marktplätzen, Großhandel (ERP), Bestellsystem und CRM‑Plattform ins Data Warehouse integriert
- Data Marts für Umsatz und Herstellkosten, Vorjahresvergleich, digitale Produkte und Vorbestellungen aufgebaut
- Glossar der Holding eingeführt und strittige Definitionen abgestimmt (z. B. „Neuheit“)
- Dashboard zur Datenqualität des Buchhaltungssystems erstellt und mit der Datenherkunftskarte (Lineage) begonnen
Ergebnis
Umsatz und Herstellkosten in den Data Marts sind ohne manuellen Abgleich verlässlich; das wöchentliche Vertriebsreporting beruht auf denselben Daten, und auf die Frage „Woher kommt diese Zahl?“ gibt es eine dokumentierte Antwort
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„Herrenlosen“ Traffic gefunden – Suchkanal korrekt bewertet
- mehr Neunutzer dem Kanal zugeordnet
- +5,4 %
- mehr wiederkehrende Nutzer dem Kanal zugeordnet
- +8,1 %
- Verlust bei anderen Werbequellen
- 0 %
- schnellere Neuberechnung der Attribution
- ×16
Aufgabe
Die Akquise‑Berichte unterschätzten die Suchmaschinenwerbung, und die Neuberechnung der Attribution für zurückkehrende Nutzer dauerte einen halben Tag und bremste Budgetentscheidungen
Was wir getan haben
- Link‑Tagging geprüft und Zugriffe mit fehlerhafter Kennzeichnung gefunden, die keiner Quelle zugeordnet wurden
- Tagging korrigiert und die Historie eines Jahres neu berechnet
- Attributionsberechnung für zurückkehrende Nutzer neu geschrieben
- Webanalyse‑Zähler auf der Login‑Domain so eingerichtet, dass Sitzungen nicht abbrechen, und Übermittlung von Offline‑Conversions an die Werbekonten eingerichtet
Ergebnis
Der Kanal hatte die ganze Zeit besser abgeschnitten, als die Berichte zeigten. Budgetentscheidungen beruhen nun auf belastbaren Zahlen, und die Attribution wird in kurzer Zeit statt in einem halben Tag neu berechnet
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Von 20 % Rabatt abgeraten – Umsatz ohne Experiment gesichert
- des aktiven Kerns haben die Schlüssel‑Slots bereits vollständig belegt
- 50–60 %
- des Umsatzes sind Direktkäufe, auf die der Rabatt wirkt
- 20–28 %
- niedrigerer Churn bei Käufern solcher Items
- ×2
Aufgabe
Das Produktteam wollte einen pauschalen Rabatt von 20 % auf In‑Game‑Items einführen, die direkt nach dem Kauf aktiviert werden, und erhoffte sich mehr Verkäufe
Was wir getan haben
- Sättigungsmodell erstellt: an welchem Anteil der Spieltage die Schlüssel‑Slots aktiver Spieler bereits mit Items belegt sind
- Umsatz in Direktkäufe und Käufe über Bundles und Level aufgeschlüsselt
- Churn der Käufer solcher Items mit der übrigen Spielerbasis verglichen
- Rabattszenarien für jeden Slot‑Typ durchgerechnet
Ergebnis
Das Modell zeigte, dass der Rabatt die meisten Slots ins Minus gedrückt hätte: Der gesättigte Kern spielt nicht mehr, der Umsatz sinkt einfach um den Rabatt. Der Rabatt wurde nicht eingeführt; empfohlen wurden gezielte Rabatte nur auf variable Slots, bei denen die Sammlung zählt, nicht der Timer. Zudem wurde belegt, dass solche Items auf Retention wirken, nicht auf kurzfristigen Umsatz
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Belegt: Soziale Mechaniken sind ein Hebel der Spielökonomie
- durchschnittliche Ausgaben von Gildenspielern
- ×12,5
- höherer Anteil zahlender Spieler (17 % vs. 3 %)
- ×5,7
- mehr Käufe pro Spieler
- ×10,8
Aufgabe
Das Team wollte wissen, ob sich Investitionen in Mechaniken lohnen, die Spieler zusammenbringen, und wo Spieler verloren gehen, bevor sie zum „Kern“ gehören
Was wir getan haben
- Dashboard zur sozialen Aktivität über mehrere Projekte aufgebaut – mehr als eine Million Datenzeilen
- Spieler in und außerhalb von Gilden nach Ausgaben, Käufen und Anteil zahlender Spieler verglichen
- Kohortenanalyse des Churns vor dem Eintritt in den Kern der Zielgruppe durchgeführt
- Bericht zu Ausrüstung und Spielfortschritt erstellt und die Datenerfassung automatisiert
Ergebnis
Soziale Mechaniken gelten nun als Hebel der Projektökonomie und nicht als Selbstzweck. Die Kohortenanalyse fand eine Spielergruppe mit beschleunigtem Churn in einer bestimmten Lebensphase – ein Ansatzpunkt für Produktänderungen
Wichtig! Es handelt sich um einen beobachteten Zusammenhang, nicht um eine belegte Ursache: Möglicherweise treten bereits engagierte Spieler häufiger Gilden bei. Um die Kausalität zu prüfen, haben wir ein Experiment vorgeschlagen
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