Für E-Commerce
Vergangenheit messen, Zukunft modellieren
Wiederkauf-Lag, Sortiments-Diffusion, Saison-Effekte: Wir analysieren, wie Käufer-Kohorten sich über 12–24 Monate entwickeln, und prognostizieren Volumen und Wirtschaftlichkeit.
Methode
Datenbasiert in beide Richtungen.
Im Shop ist der Erst-Kauf oft nur die Spitze. Wir messen, wie Käufer in den Folgemonaten ins Sortiment einsteigen, welche Cross-Sell-Pfade zünden, und prognostizieren CLV pro Akquise-Quelle.
Wie wir das machen
Was Sie davon haben.
Wir gleichen Akquise-Kohorten mit Bestelldaten ab, segmentieren nach Erst-Sortiment und Persona und rechnen 12- und 24-Monats-CLV. Forecasts arbeiten mit Volumen-vs.-Wirtschaftlichkeits-Korridoren; Sie wählen den Punkt, der zu Ihrer Strategie passt.
- Rückblickende CLV-Analyse pro Geschäftsmodell und Akquise-Quelle
- Kohorten-Sicht (Akquise-Monat → Bestand-Wert nach 3, 6, 12, 24 Monaten)
- Forecasts mit Volumen-vs.-Wirtschaftlichkeits-Korridoren; Sie wählen den Punkt, der zu Ihrer Strategie passt
Wer das bei Jurodo verantwortet
Diese Rollen tragen die Methode
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