Churn Rate
Definition & Bedeutung
Die Churn Rate beschreibt das Verhältnis der verlorenen Kunden zu deinem gesamten Kundenstamm innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Das Wort „Churn“ setzt sich aus den Worten „Change“ und „Turn“ zusammen, da die Churn Rate die Kunden beschreibt, die sich abgewendet („Turn“) haben, oder zu einem Konkurrenten gewechselt („Change“) sind. Eine hohe Churn Rate weist darauf hin, dass viele Kundinnen und Kunden abspringen – eine niedrige Churn Rate, dass deine Maßnahmen zur Bindung und Zufriedenheit greifen.
Was ist die Churn Rate?
Die Churn Rate weist aus, wie hoch der Anteil der Kunden ist, die in einem definierten Zeitraum – meist ein Monat oder ein Jahr – bei deinem Online-Shop abspringen oder ihre Geschäftsbeziehung kündigen. Im deutschen Sprachgebrauch ist auch von der Kundenabwanderungsrate oder Abwanderungsquote die Rede.
Sie ist besonders relevant für Online-Händler mit wiederkehrenden Kunden, beispielsweise im Abo-Commerce, bei digitalen Services oder in Shops mit hoher Kaufrate. Wer sie dauerhaft beobachtet, erhält wertvolle Hinweise auf die eigene Markenbindung, Servicequalität und mögliche Schwachstellen im Shop oder im After Sales.
Warum ist die Churn Rate im E-Commerce so wichtig?
Die Churn Rate ist ein wichtiger KPI, um deine Position im Vergleich zum Wettbewerb zu analysieren, bzw. um die Zufriedenheit deiner Kundschaft mit deinen Leistungen zu erkennen. Warum solltest du diesen KPI ernst nehmen?
- Neukunden sind teurer als Bestandskunden: Abwanderung vorzubeugen belastet dein Budget weniger als Akquisekosten.
- Du entdeckst, was du verbessern kannst: Produktqualität, Logistikprozesse, Serviceangebot, Servicequalität. Die Churn Rate ist ein Spiegelbild der Customer Experience.
- Die Analyse der Abwanderungsgründe schärft dein Wissen über deine Zielgruppen, das du für fokussierte Marketing-Maßnahmen einsetzen kannst. Vielleicht verlassen dich einige Neukunden, weil sie nicht deiner Zielgruppe entsprechen und dein Angebot nichts für sie ist. Das ist völlig natürlich und hat eine andere Bedeutung, als wenn jahrelang zufriedene Kunden abwandern.
- Wenn du die Churn Rate kennst und senken kannst, wird dein Wachstum planbarer. Es hilft dir, nachhaltig zu skalieren, statt nur kurzfristig neue Kunden zu "verbrennen".
Wie wird die Churn Rate berechnet?
Wie lautet die Churn Rate Formel?
Um die Churn Rate zu berechnen, verwendest du eine einfache Formel: Teile die Zahl der abgesprungenen Kunden in einem bestimmten Zeitraum durch die Anzahl der zu Beginn des Zeitraums aktiven Kunden. Die resultierende Zahl multiplizierst du mit 100, um einen prozentualen Wert zu erhalten. Die sogenannte Churn Rate Formel lautet:
- Churn Rate (%) = (Abgewanderte Kunden im Zeitraum / Kunden am Anfang des Zeitraums) x 100
Wie sieht ein Berechnungsbeispiel aus?
Beispiel: Du startest mit 1.000 bestehenden Kunden zum Monatsbeginn. Innerhalb des Monats beenden 60 von ihnen ihre Beziehung zu deinem Shop. Die Churn Rate berechnest du dann wie folgt:
- Churn Rate = (60 / 1.000) × 100 = 6%
Du siehst sofort, dass 6 Prozent deines Kundenstamms im betrachteten Zeitraum verloren gingen. Mit dieser Methode kannst du die Churn Rate für den für dich relevanten Vergleichszeitraum berechnen und Entwicklungen leicht im Blick behalten.
Was ist eine gute, bzw. schlechte Churn Rate?
Ob eine Churn Rate „gut“ oder „schlecht“ ist, hängt stark von deiner Branche und deinem Geschäftsmodell ab. Wichtig ist, dass du Benchmarks aus deinem Segment heranziehst, um eine valide Einschätzung zu bekommen. Vergleiche deine eigene Churn Rate regelmäßig und beobachte Trends über längere Zeit. Auf diese Weise kannst du proaktiv Verbesserungen einleiten.
Die Churn Rates im europäischen Raum variieren erheblich zwischen den Branchen. Während SaaS-Unternehmen mit durchschnittlich 3,5% niedrige Abwanderungsraten aufweisen, kämpft fast die Hälfte der E-Commerce Brands mit Raten von über 50%. Die Telekommunikationsbranche steht vor besonderen Herausforderungen durch die zunehmende Preissensibilität der Verbraucher und den Wettbewerb durch Low-Cost-Anbieter.
Welche Ursachen führen zu einer hohen Churn Rate im E-Commerce?
Viele Faktoren beeinflussen, wie schnell Kunden deinem Shop den Rücken kehren. Typische Ursachen sind:
- Unzufriedenheit mit dem Produkt oder Service
- Schlechtes Preis-Leistungs-Verhältnis
- Zu lange Lieferzeiten
- mangelhafte Kommunikation (z.B. nicht in Muttersprache)
- Niedrigere Preise bei Mitbewerbern
- Besondere Aktionen von Mitbewerbern
- Mangelndes Vertrauen aufgrund fehlender Transparenz
- Komplizierte oder intransparente Rückgabeprozesse
- Wechselnde oder schlecht erreichbare Ansprechpartner
Nicht alle Gründe haben zur Folge, dass du Maßnahmen ergreifen musst. Eltern größerer Kinder werden natürlicherweise als Kunde eines Windel-Abos abwandern, weil sie die Produkte nicht mehr brauchen. Daher ist es wichtig, zu analysieren warum Kunden gehen, zu welchem Zeitpunkt (gibt es kritische Momente in der Customer Journey?) und ob es Muster zu erkennen gibt, welcher Typ Kundschaft eine besonders hohe Churn Rate aufweist. Ergänzend dazu hilft eine Analyse der Kundenzufriedenheit. So entdeckst du auch diejenigen, die evtl. in naher Zukunft abwandern wollen.
Welche Folgen hat eine hohe Churn Rate für dein Geschäft?
Eine dauerhaft hohe Churn Rate führt unweigerlich zu sinkenden Umsätzen und schlechter Planbarkeit. Absatzprognosen werden ungenau, Lagerhaltung und Einkaufsplanung werden erschwert.
Wenn Kunden aus Unzufriedenheit abwandern, wächst das Risiko für negative Bewertungen, die das Markenimage, die Sichtbarkeit bei Suchalgorithmen, die Mund-zu-Mund-Propaganda und die Neukundengewinnung zusätzlich belasten.
Am Ende können Neukunden nur noch über den Preis gewonnen werden, was nicht nur hohe Kosten für die Akquise, sondern auch geringere Margen nach sich zieht.
Eine hohe Churn Rate bedeutet kürzere Kundenlebenszyklen und ein geringerer CLV. In kürzeren Lebenszyklen können weniger Zusatzkäufe über Cross-Selling stattfinden. Dazu werden weniger Daten gesammelt, die wichtig sind, um das Kundenverhalten zu verstehen und daraus optimierte Marketing-Aktionen abzuleiten.
Welche Maßnahmen helfen, die Churn Rate nachhaltig zu senken?
Welche Chancen bieten Kundenbindung und Rückgewinnung?
Kundenbindung und gezielte Rückgewinnungskampagnen sind zentrale Erfolgsfaktoren, um deine Churn Rate im Griff zu behalten:
- Biete Stammkunden exklusive Vorteile, schnellen Support oder individuelle Angebote.
- Setze Kundenbefragungen und CRM-Systeme ein, um Unzufriedenheit frühzeitig zu erkennen und Gegenmaßnahmen zu starten. Kunden, die meist inaktive Warenkörbe hinterlassen oder sich seltener einloggen, kannst du mit gezielten Erinnerungs-E-Mails und Sonderaktionen zurückholen.
- Eine personalisierte Ansprache und Wertschätzung fördern die langfristige Loyalität und senken die Abwanderungsquote spürbar.
- Personalisierte Produktempfehlungen, Ergänzungsangebote oder Vorzugskäufe für limitierte Produkte können für Stammkunden Kaufanreize sein.
Wie misst du den Erfolg deiner Maßnahmen?
Der Erfolg deiner Strategien zeigt sich direkt in Veränderungen deiner Churn Rate, der Wiederkaufrate und Rückgewinnungsquote. Neben diesen eindeutigen KPIs kannst du beispielsweise zur Messung der Kundenzufriedenheit den Net Promoter Score (NPS) erheben.
Beziehe so viele Daten wie möglich mit ein. Besonders hilfreich ist es, einzelne Kundensegmente getrennt auszuwerten, z.B. mit Hilfe der Kohortenanalyse: Lösen z. B. Stammkunden seltener die Kundenbeziehung auf als Neukunden? Welche Aktionen funktionieren bei bestimmten Zielgruppen besonders gut? Durch diese Auswertungen steuerst du Marketing und Vertrieb datenbasiert und zielgerichtet.
Wie funktioniert Churn Prediction im Rahmen von KI?
Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich die Churn Rate im E-Commerce zuverlässig vorhersagen. Dazu werden große Datenmengen analysiert: historische Kundendaten wie Kaufverhalten, Nutzerverhalten, Bewertungen, Supportkontakte oder Interaktionen, Weiterempfehlungen. Aus den Rohdaten werden sogenannte Merkmale (Features) abgeleitet. Merkmale können z.B. sein: Tage seit dem letzten Kauf, Retourenquote, Anzahl der negativen/positiven Interaktionen, Anzahl der Beschwerden, nach wie vielen Tagen wurde bezahlt, etc.
Auf Basis dieser Daten werden Machine-Learning-Modelle (z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netze) trainiert, die erkennen, welche Muster typisch für abwandernde Kunden sind. Das Modell berechnet anschließend für jeden Kunden eine individuelle Abwanderungswahrscheinlichkeit.
Moderne Techniken wie SHAP helfen zusätzlich dabei, die Gründe für eine mögliche Abwanderung zu verstehen. Unternehmen können so gezielt und frühzeitig reagieren, etwa durch personalisierte Angebote oder verbesserten Support. KI-gestützte Churn-Prediction ermöglicht dadurch nicht nur eine bessere Kundenbindung, sondern auch eine effizientere Nutzung von Marketing- und Service-Ressourcen.
Wie unterscheidet sich die Churn Rate von anderen wichtigen Kennzahlen?
Churn Rate vs. Retention Rate
Churn Rate zeigt die verlorenen Kunden an, während die Retention Rate angibt, wie viele Kunden ihrem Shop treu bleiben. Beide Kennzahlen sollten immer gemeinsam betrachtet werden – eine niedrige Churn Rate ist das Ziel, eine hohe Retention Rate unterstreicht den Erfolg deiner Maßnahmen. Ideal ist eine Überwachung auf Basis klarer Zeiträume und Kundensegmente.
Churn Rate vs. Kundenzufriedenheit (CSAT, NPS)
Während die Churn Rate eine objektive, quantitative Kennzahl ist, spiegeln CSAT (Customer Satisfaction Score) und NPS (Net Promoter Score) subjektive Einschätzungen deiner Kundschaft wider. Deine Churn Rate kann steigen, bereits bevor sich dies in schlechteren CSAT- oder NPS-Werten niederschlägt. Daher dienen Kundenzufriedenheitskennzahlen idealerweise als Frühwarnsystem und ergänzen die Beobachtung der Kundenabwanderungsrate.
Wie lässt sich die Churn Rate entlang der Customer Journey erkennen und beeinflussen?
Welche Warnsignale deuten auf eine drohende Kundenabwanderung hin?
Typische Warnsignale sind:
- Geringere Nutzung der Produkte oder Services: inaktive Accounts, häufig abgebrochene Warenkörbe, kürzere Verweildauern oder ein deutlicher Rückgang der durchschnittlichen Bestellwerte
- Beschwerden im Support, steigende Anzahl von Reklamationen, auch negativere Produktbewertungen können auf eine steigende Abwanderung hindeuten.
- Veränderte Zahlungsweise: verspätete Zahlung, Downgrading des Abo-Modells, Kündigung von Zusatz-Leistungen. Achtung: hierzu zählen nicht die unfreiwilligen Kündigungen, die aufgrund ihrer mangelnden Bonität gehen "mussten".
- Sinkende Interaktionsraten im Newsletter, auf Social Media Kanälen oder auf Kundenbindungsmaßnahmen hin weist auf ein Desinteresse oder sinkende Verbundenheit mit der Marke hin.
Je genauer du diese Warnzeichen beobachtest, desto früher kannst du mit gezielten Aktionen gegensteuern.
Was sind kritische Zeitpunkte für Churn?
Die Entscheidung mangels Zufriedenheit zu wechseln, fällt nicht gleich am ersten Tag. Typischerweise solltest du besonders folgende Momente im Blick haben:
- Erstkauf / Onboarding: Der erste Eindruck zählt! Wenn ein Neukunde schlechte Erfahrungen macht, ist es unwahrscheinlich, dass er ein zweites Mal bestellt. Gib dir daher besondere Mühe, deine Neukunden an Bord zu bekommen.
- Bei Preisänderungen in einem Abo: Schaffe Verständnis, warum du deine Preise erhöhen musst und stelle den Mehrwert deiner Leistung hervor.
- Rund um die Kündigungsfrist / Vertragsverlängerung: Der typische Zeitpunkt für Kundenbindungsmaßnahmen.
- Abwerbungs-Kampagnen von Mitbewerbern
Wie kannst du rechtzeitig handeln, um Abwanderung zu verhindern?
Ein proaktives, datengetriebenes Handeln ist entscheidend: Nutze automatisierte Erinnerungen, Feedback-Umfragen oder Sonderangebote gezielt in kritischen Phasen nach dem Kauf. Reagiere schnell und individuell auf Beschwerden und gib Kunden das Gefühl, persönlich betreut zu werden. Kunden, die frühzeitig Aufmerksamkeit erhalten, bleiben häufiger treu und entwickeln sich oft zu Fürsprechern deines Shops.
Datengetriebenes Churn Management auf Basis eines Data Hubs wie Hublify
Mit einer umfassenden Commerce Plattform wie Hublify hast du die Möglichkeit, Daten aus Order Management, PIM, Warenwirtschaft, CDM und Billing in einer zentralen Umgebung zusammenzuführen. Über die API können beliebige weitere Daten (aus Social Media, etc.) verknüpft werden. Dazu verfügt Hublify Analytics über vorgefertigte Analysen wie RFM-Analysen oder Kohortenanalysen, die dir einen tiefen Einblick in das Kundenverhalten geben. So kannst du datenbasiert Entscheidungen treffen und gezielte Gegenmaßnahmen entwickeln. Besondere Stärken liegen dabei in der Integration von KI und automatisierten Prozessketten, die es dir ermöglichen, Abwanderungsrisiken frühzeitig zu erkennen und dynamisch zu reagieren – direkt aus dem Herzen deines Shopsystems heraus.

CLV in der Praxis – So richtest du in 4 Schritten dein Unternehmen am Kundenwert aus
Wie kann ich messen, welcher Kunde für mein Business wertvoll ist? In welche Kunden soll ich langfristig mit welchem Aufwand investieren? Der KPI Customer Lifetime Value (CLV) kann dir bei wesentlichen Entscheidungen helfen; etwa dabei, wie du Kundenbindung in deinem Business umsetzt. Hier zeigen wir dir, wie du in 4 Schritten den Kundenwert als Steuerungselement in dein Unternehmen integrieren kannst.

Kundenbindung und Kundenverlust im eCommerce: eine Bestandsaufnahme
„Totgesagte leben länger“, heißt es. Gilt diese Redewendung auch für Stammkunden im digitalen Zeitalter? Oder liegt es eher daran, dass die Möglichkeiten des Retention Marketing, die bestehende Käufer zum Wiederkauf animieren würden, nicht voll ausgeschöpft sind?

Die Kohortenanalyse im eCommerce: Wer sind meine Wiederkäufer?
Sobald es darum geht, seine Kunden in ihrem Verhalten besser zu verstehen, kann eine Kohortenanalyse sehr hilfreich sein. Wer wissen will, welche Muster sich im Kaufverhalten von Wiederkäufern zeigen, kommt um eine Analyse der Folgekäufe nicht herum.

Kundenabwanderung erkennen und Kundenverlust verhindern
Kundenverlust zu erkennen oder gar vorherzusagen, klingt verlockend. Wer will schon wichtige Bestandskunden an den Wettbewerb verlieren? Was sind Anzeichen für eine Kundenabwanderung? Wie kann man Kundenverlust messen? Welche Maßnahmen gibt es für Unternehmen, um Kundenverlust zu verhindern?

KPIs im eCommerce: Worauf du achten solltest
Key Performance Indicators (KPIs) im eCommerce helfen dir, deinen Erfolg zu überprüfen. Welche Parameter sind notwendig und wie solltest du sie anwenden, damit du deine Ziele erreichen kannst? Auf dem Weg zur datengetriebenen Steuerung deines Online-Shops gibt es einiges zu beachten.

Workflow Automation und KI im E-Commerce
Wo kann KI deine E-Commerce Daten nutzen, um daraus Auslöser für automatisierte Workflows zu generieren? Vorhersageanalytik, Kundensegmentierung, Lageroptimierung, Betrugserkennung... hier lohnt es sich KI einzusetzen.
Entdecke passende Hublify Apps

Die Zentrale für alle Kundendaten und Basis für Personalisierung

Gewinne Insights mit Dashboards, KPIs und Reports - steure dein eCommerce datenbasiert!

Automatisiere deine Rechnungstellung für subscription based Business (Abo-Modelle, Contracting,...)
Verwandte Artikel
Key Performance Indicator (KPI)Abo Commerce
Customer Lifetime Value (CLV)
Retourenquote
Wiederkaufrate
Customer Acquisition Cost (CAC)
Customer Satisfaction Score (CSAT)
Net Promoter Score (NPS)
Kohortenanalyse
Kundenverlustrate
Retention Rate