Warum verkaufen sich manche Produkte besonders gut, während andere kaum Umsatz erzielen? Welche Vertriebskanäle bringen die meisten Kund:innen und an welcher Stelle gehen potenzielle Verkäufe verloren? Vertriebsanalysen helfen dir, Antworten auf diese Fragen zu finden.
In diesem Artikel erfährst du, welche Kennzahlen wichtig sind, welche Methoden du einsetzen kannst und wie du eine Vertriebsanalyse Schritt für Schritt durchführst.
Was sind Vertriebsanalysen?
Vertriebsanalysen sind die systematische Erfassung und Auswertung von Verkaufsdaten, Vertriebsprozessen und Kundenverhalten. Sie helfen Unternehmen, Umsatzentwicklungen zu verstehen, Schwachstellen zu identifizieren und ihre Vertriebsstrategie zu verbessern. Dafür werden Kennzahlen wie Umsatz, Conversion-Rate und durchschnittlicher Bestellwert untersucht und miteinander verglichen.
Warum sind Vertriebsanalysen wichtig?
Ein steigender Umsatz bedeutet nicht automatisch, dass dein Unternehmen wirtschaftlich erfolgreich arbeitet. Wenn beispielsweise gleichzeitig die Marketingkosten steigen oder die Gewinnmargen sinken, kann sich deine Rentabilität verschlechtern.
Vertriebsanalysen betrachten deshalb nicht nur die Verkaufszahlen, sondern auch die dahinterliegenden Prozesse. So kannst du herausfinden, welche Faktoren deinen Geschäftserfolg beeinflussen.
Die wichtigsten Vorteile sind:
- Verkaufschancen erkennen: Du identifizierst Produkte, Kundengruppen und Vertriebskanäle mit besonders hohem Potenzial.
- Vertriebsprozesse verbessern: Du erkennst, an welchen Stellen potenzielle Kund:innen den Kaufprozess abbrechen.
- Ressourcen effizient einsetzen: Du kannst dein Marketingbudget und deine personellen Ressourcen auf erfolgreiche Maßnahmen konzentrieren.
- Kundenbedürfnisse verstehen: Kaufverhalten und Bestellhistorien liefern Hinweise auf Vorlieben und Erwartungen deiner Zielgruppe.
- Umsatzentwicklung besser einschätzen: Historische Verkaufsdaten helfen dir, zukünftige Entwicklungen und saisonale Schwankungen zu berücksichtigen.
Besonders für kleinere E-Commerce-Unternehmen sind diese Erkenntnisse wertvoll. Statt Entscheidungen ausschließlich auf Grundlage von Vermutungen zu treffen, kannst du deine Vertriebsstrategie anhand konkreter Daten weiterentwickeln.
Welche Kennzahlen sind für Vertriebsanalysen entscheidend?
1. Umsatz und Umsatzwachstum
Der Umsatz gehört zu den grundlegenden Kennzahlen jeder Vertriebsanalyse. Er zeigt, welche Einnahmen dein Unternehmen innerhalb eines bestimmten Zeitraums durch Verkäufe erzielt.
Besonders aussagekräftig wird die Kennzahl, wenn du verschiedene Zeiträume miteinander vergleichst.
Die Formel für das Umsatzwachstum lautet: Umsatzwachstum = ((aktueller Umsatz − vorheriger Umsatz) ÷ vorheriger Umsatz) × 100
Erzielst du beispielsweise im März einen Umsatz von 24.000 € und im Februar 20.000 €, entspricht das einem Wachstum von 20 %.
Berücksichtige bei der Interpretation jedoch saisonale Einflüsse. Für manche Unternehmen liefert der Vergleich mit dem Vorjahresmonat aussagekräftigere Ergebnisse als der Vergleich mit dem unmittelbar vorherigen Monat.
2. Durchschnittlicher Bestellwert
Der durchschnittliche Bestellwert (Average Order Value, AOV) zeigt, wie viel Kund:innen durchschnittlich pro Bestellung ausgeben.
Du berechnest ihn folgendermaßen: Durchschnittlicher Bestellwert = Umsatz ÷ Anzahl der Bestellungen
Erwirtschaftet dein Onlineshop beispielsweise 15.000 € Umsatz mit 300 Bestellungen, liegt dein durchschnittlicher Bestellwert bei 50 €.
Diese Kennzahl ist besonders hilfreich, wenn du den Erfolg von Cross-Selling, Produktbundles oder Versandkostengrenzen untersuchen möchtest.
3. Conversion-Rate
Die Conversion-Rate gibt an, welcher Anteil deiner Shop-Sitzungen zu einer Bestellung führt.
Conversion-Rate = (Sitzungen mit Bestellung ÷ gesamte Sitzungen) × 100
Verzeichnet dein Onlineshop 10.000 Sitzungen und führen 250 davon zu einem Kauf, beträgt deine Conversion-Rate 2,5 %.
Eine niedrige Conversion-Rate kann verschiedene Ursachen haben, beispielsweise unübersichtliche Produktseiten, unerwartete Versandkosten oder einen komplizierten Checkout.
Um die Gründe zu identifizieren, solltest du zusätzlich untersuchen, an welchen Stellen Kund:innen den Kaufprozess verlassen.
4. Customer Lifetime Value
Der Customer Lifetime Value (CLV) beschreibt den geschätzten wirtschaftlichen Wert einer Kundenbeziehung über ihre gesamte Dauer.
Eine vereinfachte umsatzbasierte Berechnung lautet: CLV = durchschnittlicher Bestellwert × Kaufhäufigkeit pro Jahr × durchschnittliche Kundenbeziehungsdauer in Jahren
Bestellt eine Person beispielsweise dreimal jährlich für durchschnittlich 60 € und bleibt deinem Unternehmen vier Jahre erhalten, ergibt sich ein geschätzter Umsatzwert von 720 €.
Der tatsächliche wirtschaftliche Beitrag hängt zusätzlich von Kosten, Retouren und Gewinnmargen ab.
Mithilfe dieser Kennzahl erkennst du, welche Kundengruppen langfristig besonders wertvoll sind und wie sich Maßnahmen zur Kundenbindung auswirken.
5. Produktperformance und Abverkaufsquote
Nicht jedes Produkt trägt gleichermaßen zum Unternehmenserfolg bei. Deshalb solltest du analysieren, welche Artikel besonders häufig verkauft werden und welche hohe oder niedrige Gewinnmargen erzielen.
Die Abverkaufsquote (Sell-through-Rate) zeigt zusätzlich, welchen Anteil deiner verfügbaren Warenmenge du innerhalb eines bestimmten Zeitraums verkauft hast.
Vereinfacht lässt sie sich bei konstantem Anfangsbestand so berechnen: Abverkaufsquote = (verkaufte Einheiten ÷ verfügbare Einheiten) × 100
Wenn du 500 Einheiten eines Produkts für den Verkauf bereitstellst und davon 350 verkaufst, beträgt deine Abverkaufsquote 70 %.
Diese Information hilft dir, deine Bestandsverwaltung und Nachbestellungen zu optimieren.
6. Vertriebskanal-Performance
Viele E-Commerce-Unternehmen verkaufen über mehrere Kanäle, beispielsweise über ihren eigenen Onlineshop, Social Media oder den stationären Einzelhandel.
Eine Vertriebskanalanalyse zeigt dir, welche Kanäle die höchsten Umsätze generieren und wo die Verkaufskosten besonders hoch sind.
Dabei solltest du neben dem Umsatz auch Kennzahlen wie Conversion-Rate, durchschnittlichen Bestellwert und Akquisekosten berücksichtigen. Ein Kanal mit hohem Umsatz ist nicht zwangsläufig der profitabelste.
Welche Methoden gibt es für Vertriebsanalysen?
Soll-Ist-Vergleich
Bei einem Soll-Ist-Vergleich stellst du deine tatsächlichen Vertriebsergebnisse den zuvor festgelegten Zielen gegenüber.
Wenn dein monatliches Umsatzziel 30.000 € beträgt, du aber lediglich 25.000 € erreichst, besteht eine negative Abweichung von rund 16,7 %.
Anschließend untersuchst du, welche Faktoren diese Differenz verursacht haben. Das können beispielsweise geringerer Website-Traffic, eine niedrigere Conversion-Rate oder veränderte Kundenbedürfnisse sein.
SWOT-Analyse
Die SWOT-Analyse untersucht vier Bereiche deines Unternehmens:
- Strengths (Stärken): beispielsweise eine hohe Wiederkaufrate
- Weaknesses (Schwächen): beispielsweise lange Lieferzeiten
- Opportunities (Chancen): beispielsweise neue Absatzmärkte
- Threats (Risiken): beispielsweise zunehmender Wettbewerbsdruck
Die Methode kombiniert interne und externe Einflussfaktoren und eignet sich besonders für strategische Entscheidungen.
In diesem Video (auf Englisch) erfährst du, wie du eine SWOT-Analyse durchführst:
ABC-Analyse
Mithilfe der ABC-Analyse kannst du Produkte oder Kundengruppen anhand ihrer wirtschaftlichen Bedeutung kategorisieren.
Dabei werden die untersuchten Elemente üblicherweise in drei Gruppen eingeteilt:
- A: besonders hoher Beitrag zum betrachteten Wert
- B: mittlerer Beitrag
- C: vergleichsweise geringer Beitrag
Im E-Commerce kannst du beispielsweise untersuchen, welche Produkte den größten Anteil deines Umsatzes oder Deckungsbeitrags erwirtschaften.
So erkennst du, auf welche Artikel du dich bei Marketingmaßnahmen und der Bestandsplanung konzentrieren solltest.
Trend- und Kohortenanalyse
Eine Trendanalyse untersucht, wie sich Vertriebskennzahlen über längere Zeiträume entwickeln. Dadurch lassen sich saisonale Muster oder Veränderungen im Kaufverhalten identifizieren.
Die Kohortenanalyse betrachtet dagegen Gruppen von Kund:innen mit einem gemeinsamen Merkmal, etwa dem Monat ihres ersten Kaufs.
Damit kannst du beispielsweise herausfinden, ob Kund:innen aus einer bestimmten Marketingkampagne häufiger erneut bestellen als andere Kundengruppen.
Vertriebsanalyse durchführen: Schritt für Schritt
1. Definiere deine Ziele
Überlege zunächst, welche Frage du mit der Analyse beantworten möchtest.
Mögliche Ziele sind eine höhere Conversion-Rate, ein steigender durchschnittlicher Bestellwert oder die Verbesserung der Kundenbindung.
Ein klar formuliertes Ziel hilft dir, die relevanten Kennzahlen auszuwählen.
2. Sammle die benötigten Daten
Im nächsten Schritt trägst du die Daten aus deinem Onlineshop, deinen Vertriebskanälen und gegebenenfalls deinem CRM-System zusammen.
Mit Shopify Analytics kannst du beispielsweise Umsätze, Bestellungen, Sitzungen und Verkaufsentwicklungen auswerten.
Achte darauf, dass deine Daten vollständig sind und du vergleichbare Zeiträume sowie einheitliche Kennzahlendefinitionen verwendest.
3. Analysiere deine Ergebnisse
Vergleiche die aktuellen Werte mit früheren Zeiträumen oder deinen festgelegten Zielen.
Untersuche anschließend mögliche Zusammenhänge. Sinkt beispielsweise dein Umsatz, obwohl die Besucherzahlen stabil bleiben, könnte eine niedrigere Conversion-Rate die Ursache sein.
Berücksichtige außerdem externe Faktoren wie saisonale Nachfrageschwankungen oder Veränderungen im Wettbewerb.
4. Leite konkrete Maßnahmen ab
Eine Vertriebsanalyse schafft erst dann einen praktischen Nutzen, wenn du die gewonnenen Erkenntnisse in Entscheidungen überführst.
Zeigt deine Analyse beispielsweise, dass besonders viele Kund:innen den Checkout verlassen, kannst du mögliche Ursachen wie Versandkosten, Zahlungsmethoden oder technische Probleme untersuchen.
Lege fest, welche Maßnahmen du umsetzen möchtest und anhand welcher Kennzahlen du ihren Erfolg misst.
5. Kontrolliere die Entwicklung regelmäßig
Vertriebsanalysen sollten kein einmaliges Projekt sein.
Überprüfe wichtige Kennzahlen regelmäßig und vergleiche die Ergebnisse mit deinen bisherigen Erkenntnissen.
Ein wöchentliches Reporting eignet sich beispielsweise für kurzfristige Umsatzentwicklungen. Größere strategische Veränderungen lassen sich häufig besser anhand monatlicher oder quartalsweiser Auswertungen beurteilen.
Praxisbeispiel: Vertriebsanalyse im E-Commerce
Angenommen, dein Shopify-Store verkauft nachhaltige Wohnaccessoires. Obwohl deine Website regelmäßig besucht wird, sinkt der monatliche Umsatz.
Bei der Vertriebsanalyse stellst du fest:
- Die Anzahl der Shop-Sitzungen bleibt nahezu unverändert.
- Die Conversion-Rate ist von 3 % auf 2 % gesunken.
- Besonders auf mobilen Geräten brechen Kund:innen ihren Kauf ab.
- Der durchschnittliche Bestellwert bleibt konstant.
Diese Daten deuten darauf hin, dass der Umsatzrückgang hauptsächlich mit einer niedrigeren Kaufabschlussrate zusammenhängt.
Bei der weiteren Untersuchung bemerkst du, dass die mobile Checkout-Darstellung nach einer Änderung am Shop weniger übersichtlich geworden ist.
Du korrigierst das Problem und überprüfst anschließend die Conversion-Rate erneut.
Das Beispiel zeigt, wie Vertriebsanalysen dabei helfen, mögliche Ursachen systematisch einzugrenzen, statt unmittelbar zusätzliche Werbeausgaben einzuplanen.
Welche Tools eignen sich für Vertriebsanalysen?
Welche Software sinnvoll ist, hängt von der Größe deines Unternehmens und deinen Vertriebskanälen ab.
Für kleinere Unternehmen können Tabellenkalkulationen bereits ausreichen, um Umsätze, Bestellungen und Vertriebsziele gegenüberzustellen.
Bei größeren Datenmengen bieten sich spezialisierte Analyse- und Reporting-Tools an.
Shopify Analytics stellt dir als Shopify-Händler ein Dashboard und verschiedene Berichte zur Verfügung. Damit kannst du unter anderem:
- Umsätze nach Produkten, Zeiträumen und Vertriebskanälen untersuchen
- die Entwicklung deines durchschnittlichen Bestellwerts verfolgen
- das Kaufverhalten und die Conversion-Rate analysieren
- Verkaufsdaten für weiterführende Auswertungen exportieren
Ergänzend lassen sich Webanalyse-Tools zur Untersuchung von Traffic-Quellen, CRM-Systeme für B2B-Vertriebsprozesse oder Business-Intelligence-Lösungen für umfangreichere Datenauswertungen einsetzen.
Wichtig ist, dass die verwendeten Systeme möglichst konsistente Daten liefern und zu deinen Analysezielen passen.
Häufige Fehler bei Vertriebsanalysen
Selbst umfangreiche Datensätze führen nicht automatisch zu besseren Entscheidungen. Häufig entstehen Probleme durch eine fehlerhafte Interpretation der Ergebnisse.
Zu den typischen Fehlern gehören:
- Zu viele Kennzahlen: Wer sämtliche verfügbaren Werte gleichzeitig untersucht, verliert schnell den Überblick über die wichtigsten Ziele.
- Fehlender Kontext: Saisonale Schwankungen oder Rabattaktionen können die Interpretation von Umsatzentwicklungen beeinflussen.
- Unterschiedliche Datenquellen: Abweichende Definitionen von Umsatz oder Conversion-Rate können zu widersprüchlichen Ergebnissen führen.
- Fokus auf Umsatz statt Rentabilität: Hohe Verkaufszahlen können mit niedrigen Gewinnmargen oder hohen Vertriebskosten einhergehen.
- Fehlende Erfolgskontrolle: Ohne erneute Messung bleibt unklar, ob eingeleitete Maßnahmen tatsächlich funktionieren.
Besonders wichtig ist außerdem die Unterscheidung zwischen Korrelation und Ursache. Wenn beispielsweise nach einer Marketingkampagne mehr Bestellungen eingehen, bedeutet das nicht automatisch, dass ausschließlich die Kampagne dafür verantwortlich war.
Fazit: Vertriebsanalysen als Grundlage für bessere Entscheidungen
Vertriebsanalysen helfen dir, die Leistung deines Unternehmens besser zu verstehen und Verbesserungspotenziale im Verkaufsprozess zu erkennen.
Durch die Kombination aus Kennzahlen, analytischen Methoden und regelmäßigen Auswertungen kannst du nachvollziehen, welche Produkte und Vertriebskanäle erfolgreich sind und an welchen Stellen Umsätze verloren gehen.
Im E-Commerce sind insbesondere die Conversion-Rate, der durchschnittliche Bestellwert und die Kundenbindung wichtige Ansatzpunkte. Entscheidend ist dabei nicht, möglichst viele Daten zu sammeln, sondern aus den richtigen Informationen konkrete Maßnahmen abzuleiten.
