Überblick
Die Erkenntnis Kundenbindung hilft dir, die Gesundheit und das Wachstum deines Kundenstamms zu überwachen.
Sie hilft dir, wichtige geschäftliche Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel:
Kommen meine Kund:innen regelmäßig zurück?
Wächst mein Kundenstamm oder schrumpft er?
Welche Kund:innen generieren den meisten Wert?
Wem droht Abwanderung, und wann sollte ich handeln?
Diese Erkenntnis ist in 4 Abschnitte gegliedert:
Wichtige Kennzahlen — Überwache die allgemeine Gesundheit deines Kundenstamms
Kundenbindung — Analysiere die Kundenbindung über die Zeit anhand von Kohorten
Wert — Erkenne deine wertvollsten Kund:innen
Abwanderungsrisiko — Erkenne gefährdete Kund:innen und handle entsprechend
Erste Schritte: Wähle deine Filter aus
Nutze die Filter oben auf der Seite, um deine Analyse zu verfeinern:
Datum — Wähle den Zeitraum für deine Analyse aus
Gruppieren nach — Wähle, wie deine Daten gruppiert werden sollen (Tag, Woche, Monat, Quartal oder Jahr)
Vergleichen mit — Vergleiche deine Ergebnisse mit dem vorherigen Zeitraum
💡 Nur-Aggregator-Kund:innen ausschließen — Schließe Kund:innen aus, die nur über Aggregatoren buchen und nie direkt bei deinem Studio
1. Wichtige Kennzahlen
Erhalte einen sofortigen Überblick über die Gesundheit deines Kundenstamms für den ausgewählten Zeitraum.
Dieser Abschnitt hilft dir zu verstehen, ob dein Kundenstamm wächst, stabil bleibt oder schrumpft. Er kombiniert zentrale KPIs mit einer Trendanalyse, damit du Veränderungen bei Neukundengewinnung, Kundenbindung, Inaktivität und Abwanderung schnell erkennen kannst.
Jede KPI enthält einen Vergleich mit dem vorherigen Zeitraum.
Definitionen
Kennzahl | Definition | Warum das wichtig ist |
Aktiv | Kund:innen, die im ausgewählten Zeitraum mindestens 1 aktiven Pass hatten. | Zeigt die Größe deines aktiven Kundenstamms. |
Neu | Kund:innen, die im ausgewählten Zeitraum ihren allerersten Pass gekauft haben. | Nutze die Erkenntnis „Neukundengewinnung & Konversion“, um tiefer einzutauchen. |
Inaktiv | Kund:innen, die derzeit keinen aktiven Pass haben, deren letzter aktiver Pass jedoch vor weniger als 2 Monaten und 15 Tagen abgelaufen ist. | Hilft dir, Kund:innen zu erkennen, die sich zurückziehen und denen bald eine Abwanderung droht. |
Abgewandert | Kund:innen, die im ausgewählten Zeitraum abgewandert sind. Ein:e Kund:in gilt als abgewandert, sobald seit dem Ablauf des letzten aktiven Passes 2 Monate und 15 Tage vergangen sind, ohne dass ein neuer aktiver Pass vorliegt. | Hilft dir, den Kundenverlust während des Zeitraums zu messen. |
Reaktiviert | Kund:innen, die zuvor inaktiv oder abgewandert waren und im ausgewählten Zeitraum einen neuen Pass gekauft haben. | Zeigt, wie viele Kund:innen du nach Inaktivität oder Abwanderung erfolgreich zurückgewinnst. |
Kundenstamm-Wachstum | Veränderung deines aktiven Kundenstamms über den ausgewählten Zeitraum. Berechnet als: (aktive Kund:innen am Ende des Zeitraums − aktive Kund:innen am Anfang des Zeitraums) ÷ aktive Kund:innen am Anfang des Zeitraums. Dies berücksichtigt neue, reaktivierte, inaktive und abgewanderte Kund:innen. | Hilft dir zu verstehen, ob dein Kundenstamm insgesamt wächst oder schrumpft. |
Monatlicher Umsatz pro Kund:in | Durchschnittlicher monatlicher Umsatz, der pro Kund:in aus Passkäufen abgerechnet wird. | Hilft dir zu verstehen, wie viel Wert jede:r Kund:in durch monatliche Passkäufe generiert. |
Durchschnittliche Lebensdauer (Monate) | Durchschnittliche Zeit, die Kund:innen aktiv bleiben, gemessen in Monaten vom ersten aktiven Pass bis zum letzten aktiven Pass. | Hilft dir zu verstehen, wie lange Kund:innen typischerweise bei deinem Studio aktiv bleiben. |
Abwanderungsrate | Anteil der Kund:innen, die im ausgewählten Zeitraum abgewandert sind und bis zum Ende des Zeitraums nicht reaktiviert wurden, im Verhältnis zu deinem aktiven und inaktiven Kundenstamm zu Beginn des Zeitraums. | Hilft dir zu messen, wie viel von deinem bestehenden Kundenstamm du verlierst. |
Kundenbindungsrate | Anteil der Kund:innen aus dem vorherigen Zeitraum, die im aktuellen Zeitraum weiterhin gehalten wurden. In der Ansicht Buchungen basiert die Kundenbindung auf der Buchungsaktivität. In der Ansicht Pässe basiert die Kundenbindung auf aktiven Pässen. | Misst, wie gut du Kund:innen von einem Zeitraum zum nächsten aktiv hältst. |
So liest du deine KPIs
Beginne mit den KPI-Kacheln, um dir schnell einen Überblick über die Gesundheit deines Kundenstamms zu verschaffen, und nutze dann die Diagramme und die Tabelle Kundenfluss, um zu verstehen, was die Veränderung verursacht.
Ein paar nützliche Muster, auf die du achten solltest:
Aktive Kund:innen steigen + Abwanderungsrate stabil → dein Kundenstamm wächst auf gesunde Weise
Neue Kund:innen steigen + aktive Kund:innen bleiben gleich → die Neukundengewinnung ist stark, aber die Kundenbindung könnte schwach sein
Abgewanderte Kund:innen steigen + reaktivierte Kund:innen niedrig → mehr Kund:innen gehen als zurückkommen
Kundenstamm-Wachstum sinkt + inaktive Kund:innen steigen → Kund:innen beginnen möglicherweise, sich zurückzuziehen, bevor sie vollständig abwandern
Kundenstamm-Trends
Verfolge, wie sich dein Kundenstamm über die Zeit entwickelt, und verstehe, was Wachstum oder Rückgang verursacht.
Kundenfluss
Die Tabelle Kundenfluss zeigt, wie sich Kund:innen in jedem Zeitraum durch deinen Lebenszyklus bewegen.
Jede Zeile stellt einen Zeitraum dar (Tag, Woche, Monat usw.), und jede Spalte zeigt, wie Kund:innen in deinen aktiven Kundenstamm eingetreten sind, sich innerhalb dessen bewegt haben oder ihn verlassen haben.
Unterhalb der Tabelle veranschaulicht das Bewegungsdiagramm dieselben Verläufe über die Zeit. Jede Linie stellt eine Art von Kundenbewegung dar:
Neue Kund:innen
Reaktivierte Kund:innen
Inaktive Kund:innen
Abgewanderte Kund:innen
So liest du die Tabelle
Spalte | Was das bedeutet |
Aktiv (Anfang) | Kund:innen, die zu Beginn des Zeitraums aktiv waren |
Neue Kund:innen | Kund:innen, die während des Zeitraums beigetreten sind |
Reaktivierte Kund:innen | Kund:innen, die nach Inaktivität oder Abwanderung zurückgekehrt sind |
Inaktive Kund:innen | Kund:innen, die nicht mehr aktiv sind, aber noch nicht abgewandert sind |
Abgewanderte Kund:innen | Kund:innen, die während des Zeitraums abgewandert sind |
Aktiv (Ende) | Kund:innen, die am Ende des Zeitraums aktiv sind |
Nettowachstum | Veränderung der aktiven Kund:innen während des Zeitraums |
Kundenbindungs-Trend
Verfolge, wie viele Kund:innen von einem Monat zum nächsten zurückkommen.
Eine:r Kund:in gilt als gehalten, wenn er oder sie im vorherigen Monat aktiv war und im folgenden Monat weiterhin aktiv ist
Je nach deiner Auswahl:
Buchungen → Kund:innen, die sowohl im vorherigen als auch im folgenden Monat gebucht haben
Pässe → Kund:innen, die sowohl im vorherigen als auch im folgenden Monat einen aktiven Pass hatten
💡 So liest du das Diagramm
Jeder Balken zeigt die Anzahl der Kund:innen, die aus dem vorherigen Monat zurückgekommen sind
Die Linie zeigt den Prozentsatz der Kund:innen des letzten Monats, die zurückgekommen sind
👉 Beispiel:
Wenn 100 Kund:innen im Januar aktiv waren und 60 im Februar weiterhin aktiv sind → Kundenbindungsrate = 60 %
💡 So nutzt du das
Sinkende Kundenbindung → weniger Kund:innen kommen zurück → Engagement-Problem
Stabile oder steigende Kundenbindung → Kund:innen entwickeln konsistente Gewohnheiten
Vergleiche Buchungen vs. Pässe:
Buchungen → tatsächliche Teilnahme
Pässe → aktive zahlende Kund:innen
Abwanderungs-Trend
Verfolge, wie viele Kund:innen du in jedem Zeitraum verlierst, gemessen an der Abwanderungsrate pro Zeitraum (z. B. monatliche oder vierteljährliche Abwanderungsrate).
Ein:e Kund:in gilt als abgewandert, sobald er oder sie 2 Monate und 15 Tage nach Ablauf des letzten Passes keinen aktiven Pass mehr hat
Das Diagramm zeigt:
Balken → Anzahl der abgewanderten Kund:innen
Linie → % deines Kundenstamms, der abgewandert ist
Abwanderungsrate = abgewanderte Kund:innen ÷ aktive oder inaktive Kund:innen zu Beginn des Zeitraums
💡 So nutzt du das
Spitzen → mögliches Problem (Erlebnis, Preisgestaltung, Zeitplan)
Steigender Trend → nachlassendes Engagement
Stabile Abwanderung → vorhersehbare Basislinie
👉 Kombiniere dies mit der Kundenbindung, um die allgemeine Kundenzufriedenheit zu bewerten
Die Abwanderungsrate verstehen
Du kannst die Abwanderung auf 2 Arten betrachten:
Abwanderungsrate (Gesamtzeitraum) zeigt, wie viel von deinem Kundenstamm du über den gesamten ausgewählten Zeitraum verloren hast. Dies ist die KPI oben auf der Erkenntnis-Seite.
Abwanderungsrate pro Zeitraum zeigt, wie viel von deinem Kundenstamm du in jedem einzelnen Zeitraum (Monat, Woche usw.) verlierst. Dies ist die Analyse im Abschnitt „Abwanderungs-Trend“
Diese Werte unterscheiden sich, und das ist zu erwarten.
Auch wenn die Abwanderung in jedem Zeitraum gering ist, summiert sie sich über die Zeit — das bedeutet, dass ein großer Teil deiner ursprünglichen Kund:innen über einen längeren Zeitraum abgewandert sein könnte.
👉 Nutze die Abwanderungsrate pro Zeitraum, um kurzfristige Trends zu verfolgen, und die Gesamtabwanderungsrate, um den langfristigen Kundenverlust zu verstehen.
2. Kundenbindung
Verstehe, wie lange deine Kund:innen nach einem bestimmten Zeitraum aktiv bleiben und welche Zeiträume die treuesten und wertvollsten Kund:innen bringen.
Kundenbindung nach Kohorte
Diese Tabelle zeigt, was mit einer Gruppe von Kund:innen über die Zeit nach einem bestimmten Zeitraum passiert.
Jede Zeile stellt eine Gruppe von Kund:innen dar, die im selben Monat aktiv waren
Jede Spalte zeigt, was diese Kund:innen in den folgenden Monaten tun
👉 Du verfolgst dieselbe Gruppe von Kund:innen über die Zeit.
👉 Dies sind aktivitätsbasierte Kohorten: Kund:innen werden danach gruppiert, wann sie in einem bestimmten Zeitraum aktiv waren, nicht danach, wann sie deinem Studio erstmals beigetreten sind.
Standardmäßig werden Kohorten nach Monat gruppiert. Du kannst dies unter Weitere Einstellungen ändern, um sie nach Quartal oder Jahr anzuzeigen.
💡 So liest du das
Zeitraum 0 = der Startmonat (100 % der Kohorte)
Zeitraum 1 = wie viele dieser Kund:innen 1 Monat später noch aktiv sind
Zeitraum 2 = wie viele 2 Monate später noch aktiv sind
usw.
👉 Beispiel:
Wenn eine Kohorte in Zeitraum 0 100 Kund:innen hat, in Zeitraum 1 60 und in Zeitraum 2 40
bedeutet das, dass 60 % dieser Kund:innen nach 1 Monat zurückgekommen sind und 40 % nach 2 Monaten noch aktiv waren
Wähle, was du misst
Nutze Kohorte basierend auf, um zu definieren, was „aktiv“ bedeutet:
Buchungen → Kund:innen, die Sessions gebucht haben
Pässe → Kund:innen mit einem aktiven Pass
Verfügbare Kennzahlen
Du kannst jede Kohorte auf unterschiedliche Weise analysieren:
Kohorten basierend auf Buchungen
Kundenbindungsrate: wie viele Kund:innen zurückkommen
Kund:innen: Anzahl der wiederkehrenden Kund:innen
Realisierte Einnahmen: von der Kohorte generierter Umsatz
Buchungen: Gesamtzahl der Buchungen
Durchschnittliche Buchungen pro Kund:in: Engagement-Level
Kohorten basierend auf Pass-Aktivität
Kundenbindungsrate
Aktive Kund:innen
Abgerechneter Betrag
Aktive Pässe
Durchschnittliche aktive Pässe pro Kund:in
Filtere deine Kohorten
Grenze deine Kohorten auf einen einzelnen Veranstaltungsort, Standort oder Abrechnungsstandort ein, um zu sehen, wo die Kundenbindung wirklich Bestand hat.
Nutze die Schaltfläche Filter neben der Kennzahlenauswahl, um die Kohortenanalyse einzuschränken. Die Filter gelten sowohl für die Tabelle Kundenbindung nach Kohorte als auch für das darunter angezeigte Diagramm der kumulierten Einnahmen, sodass du vergleichen kannst, wie sich dieselben Kohorten in den einzelnen Abrechnungsstandorten/Veranstaltungsorten verhalten.
Die verfügbaren Filter hängen von der Auswahl unter Kohorte basierend auf ab:
Buchungen — filtere nach Veranstaltungsort und Standort.
Pässe — filtere nach Abrechnungsstandort.
In beiden Fällen kannst du mit Nur konvertierte Kund:innen die Analyse auf Kund:innen einschränken, die einen zweiten Kauf/eine zweite Buchung getätigt haben.
💡 Warum das nutzen
Entfernt einmalige Kund:innen, die möglicherweise noch nicht konvertiert wurden.
Konzentriert sich auf Kund:innen, die tatsächlich zurückkommen, und bietet einen besseren Überblick über die echte Kundenbindung, losgelöst von Neukundengewinnung und Konversion.
Nutze die Erkenntnis „Neukundengewinnung & Konversion“, um deine Konversionsrate bei Erstkund:innen zu optimieren.
Kumulierte Einnahmen nach Kohorte
Dieses Diagramm zeigt, wie viel Umsatz jede Kohorte über die Zeit generiert.
Jede Linie = eine Kohorte
Die Linie wächst, während Kund:innen weiterhin Geld ausgeben
💡 So nutzt du das
Vergleiche, welche Kohorten über die Zeit mehr Umsatz generieren
Erkenne Zeiträume, die wertvolle Kund:innen bringen
Verstehe den langfristigen Kundenwert, nicht nur die kurzfristige Aktivität
Entscheide, ob du die Kundenbindung basierend auf Buchungen und realisierten Einnahmen oder basierend auf aktiven Pässen und abgerechnetem Umsatz analysieren möchtest.
3. Top-Kund:innen
Erkenne deine wertvollsten Kund:innen und verstehe, wie stark dein Unternehmen von ihnen abhängt.
Was du siehst
Umsatzanteil (Top-Kund:innen) — % des Umsatzes von Top-Kund:innen
Kundenanteil (Top-Kund:innen) — % der Kund:innen in der Top-Gruppe
Monatlicher Umsatz pro Kund:in
Durchschnittliche Lebensdauer (Monate)
Steuerung
Kund:innen einstufen nach — Umsatz oder Buchungen
Top anzeigen — Top N oder % der Kund:innen
💡 So nutzt du das
Hohe Konzentration → starke Abhängigkeit von wenigen Kund:innen
Niedrige Konzentration → ausgewogenerer Kundenstamm
Erkenne VIP-Kund:innen für Kundenbindung und Upselling
Tabelle der Top-Kund:innen
Zum Schluss listet die Tabelle Top-Kund:innen jede:n Top-Kund:in mit detaillierten Informationen auf.
💡 Nutze diese Tabelle, um:
wertvolle Kund:innen zu identifizieren
die Kommunikation zu personalisieren
Maßnahmen zur Kundenbindung zu priorisieren
Hier sind einige Kundenattribute, mit denen du in deinem Marketing tiefer einsteigen kannst.
Spalte | Beschreibung |
Status | Aktueller Lebenszyklus-Status der Kund:in: |
Lead — hat noch nie einen Pass gekauft |
|
Aktiv — hat derzeit einen aktiven Pass |
|
Inaktiv — kein aktiver Pass, aber der letzte Pass ist vor weniger als 2 Monaten und 15 Tagen abgelaufen |
|
Abgewandert — seit mehr als 2 Monaten und 15 Tagen kein aktiver Pass |
|
Archiviert — Kund:in wurde archiviert |
|
Abwanderungsdatum | Geschätztes Datum, an dem die Kund:in als abgewandert gilt (Ablauf des letzten Passes + 2 Monate und 15 Tage). |
Abwanderungsrisiko | KI-gestützter Score, der die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung der Kund:in schätzt. |
Lebensdauer (Tage) | Gesamte Zeit, die die Kund:in aktiv war, gemessen vom ersten aktiven Pass bis heute. |
Gesamtumsatz (Lifetime) | Gesamtumsatz, den die Kund:in durch Passkäufe generiert hat. |
Gesamtzahl besuchter Sessions | Gesamtzahl der Sessions, an denen die Kund:in teilgenommen hat. |
Anzahl der Buchungen | Gesamtzahl der bestätigten Buchungen (ohne Stornierungen). |
Anzahl der Passkäufe | Gesamtzahl der von der Kund:in gekauften Pässe. |
Aktive Pässe | Liste der derzeit für die Kund:in aktiven Pässe. |
Lieblingstrainer:in | Trainer:in, bei der/dem die Kund:in am häufigsten teilnimmt. |
Lieblings-Session | Session, an der die Kund:in am häufigsten teilnimmt. |
Lieblingskategorie | Kategorie von Sessions, an denen die Kund:in am häufigsten teilnimmt. |
Tags | Tags, die der Kund:in zugewiesen sind (z. B. Mitgliedschaftstyp, Präferenzen). |
SMS-Einwilligung | Ob die Kund:in zugestimmt hat, Werbe-SMS zu erhalten. |
E-Mail-Einwilligung | Ob die Kund:in zugestimmt hat, Werbe-E-Mails zu erhalten. |
4. Abwanderungsrisiko
Erkenne Kund:innen, denen eine Abwanderung droht oder die bereits abgewandert sind, und nutze einen KI-gestützten Score, um sie zu halten oder zu reaktivieren.
Kundenansichten
Hohes Abwanderungsrisiko — Kund:innen, die wahrscheinlich bald abwandern
Aktiv, keine kürzlichen Besuche — Kund:innen, die noch aktiv sind, aber nicht mehr teilnehmen
Kürzlich abgewandert — vor Kurzem verlorene Kund:innen
Abwanderungsrisiko-Score
Jede:r Kund:in erhält einen durch maschinelles Lernen gestützten Abwanderungsrisiko-Score basierend auf ihrem/seinem Buchungsverhalten.
Das Modell lernt aus den historischen Daten deines Studios, um Muster zu erkennen, die auf nachlassendes Engagement hinweisen, und wird täglich aktualisiert.
Der Score wird täglich aktualisiert und basiert auf:
Aktualität (wie vor Kurzem die Kund:in gebucht hat)
Häufigkeit (wie oft sie/er bucht)
Studio-spezifische Verhaltensmuster, die ausschließlich aus den Daten deines eigenen Studios gelernt wurden
💡 So nutzt du das
Konzentriere dich auf Kund:innen mit mittlerem bis hohem Risiko
Handle frühzeitig, bevor die Abwanderung unumkehrbar wird
Priorisiere Kontaktaufnahmen und Kampagnen
Best Practices
Nutze diese Erkenntnis regelmäßig (wöchentlich oder monatlich), um:
1. Deinen Kundenstamm ausbauen
Neue vs. abgewanderte Kund:innen überwachen
Wachstumstrends erkennen
2. Kundenbindung verbessern
Kundenbindungsrate über die Zeit verfolgen
Schwache Zeiträume oder Kohorten erkennen
3. Kundenwert steigern
Sich auf wertvolle Kund:innen konzentrieren
Wiederholungsverhalten verbessern
4. Abwanderung reduzieren
Frühzeitig auf Abwanderungsrisiko-Signale reagieren
Gefährdete Kund:innen gezielt mit Kampagnen ansprechen
Berechtigungen
Der Zugriff hängt von deinen Berichtsberechtigungen ab.
Wenn dein Benutzerkonto Zugriff auf den Back-Office-Bericht „Käufe der Mitglieder“ hat, hat es auch Zugriff auf die Erkenntnis Kundenbindung.
Datenaktualität
Die Daten auf dieser Seite werden stündlich aktualisiert.