Wie die Prognose berechnet wird.
Die verbindliche Quelle für jede Zahl, die in die Keaz-Prognose einfließt. Wir rechnen bewusst auf der vorsichtigen Seite — echte Keaz-Programme schneiden in der Regel besser ab als das, was hier zu sehen ist.
1 · Grundsätze
Die Prognose basiert auf fünf Regeln. Sie gelten für jede Zahl auf der Seite.
- Eingaben kommen vom Händler. Konstanten kommen von uns. Was Sie eintippen, sind Ihre eigenen Daten — die Standardwerte sind illustrativ.
- Standardwerte bleiben konservativ. Wenn sich eine Zahl mit „niedrig“ oder „hoch“ begründen lässt, wählen wir „niedrig“.
- Das Endergebnis ist eine Bandbreite, kein Punktwert. Eine Bandbreite hält dem Realitäts-Check stand.
- Soft-Cap auf den Uplift. Kein Headline-Ergebnis übersteigt jemals 95 % Uplift.
- Quartalsweise Rekalibrierung. Jede Konstante wird jedes Quartal anhand echter Keaz-Kundendaten überprüft.
2 · Erreichbarkeit — jede Zahl
Der Erreichbarkeitsrechner beantwortet: „Wie viel meines Publikums versteckt sich hinter WhatsApp, und was ist es wert?“
2.1 · Eingaben des Händlers
Alles in dieser Tabelle sind die eigenen Daten des Händlers. Aufgabe des Rechners ist es, sichtbar zu machen, was diese Zahlen zusammen bedeuten.
| Variable | Standard | Wo Sie sie finden |
|---|---|---|
| Alle Kundenkontakte (T) | 12.000 | Shopify Admin → Kundinnen und Kunden |
| Branche | Beauty | Kategorie Ihres Shops |
| Jahresumsatz | 500 Tsd. €–2 Mio. € | Shopify Admin → Berichte → Umsatz |
| Telefon im Checkout | Optional | Shopify Admin → Einstellungen → Checkout |
2.2 · Konstanten — und warum wir sie gewählt haben
Die vier Zahlen unten sind im öffentlichen Rechner nicht einstellbar. Jede ist konservativ gesetzt.
Conversion-Uplift bei Kundinnen und Kunden, die sowohl per E-Mail als auch per WhatsApp erreicht werden, gegenüber E-Mail allein. WhatsApp-Nachrichten erreichen auf der WhatsApp Business Platform Zustell-zu-Lese-Raten von 90 %+ — deutlich über dem für E-Mail berichteten Öffnungsband von 30–40 %. Veröffentlichte Fallstudien berichten regelmäßig 5–7× CVR-Uplift; wir wählen 1,6× am unteren Ende der Spanne für den Umsatz-pro-Empfänger-Uplift. Das ist über Branchen hinweg vertretbar und lässt echten Keaz-Programmen Raum, besser abzuschneiden.
Anteil der Kontakte mit erfasster Telefonnummer, die aktiv mit WhatsApp-Marketing interagieren (Öffnen + Klicken). Aggregierte Benchmarks für unsegmentierte WhatsApp-Broadcasts liegen bei 15–25 %. Intent-getriebene, segmentierte Aussendungen erreichen 35 %+. Wir verwenden 30 % als mittleren Standard, der eine sinnvolle Segmentierung, aber keine vollständige Optimierung voraussetzt.
Anteil der Kundinnen und Kunden, die das Telefonfeld ausfüllen, wenn es optional ist, über 90 Tage hinweg. Die übliche Shopify-Erfassungsrate für optionale Telefonnummern liegt im Bereich von 25–35 % — ohne Popups, Incentives oder Smart Activation. Keaz hebt diesen Wert typischerweise weiter an — der Rechner bleibt zur Sicherheit am unteren Ende der Spanne.
Anteil der Kundinnen und Kunden mit erfasster Telefonnummer, wenn das Feld im Checkout Pflicht ist. Ein Pflichtfeld in einem abgeschlossenen Checkout wird per Definition zu ~100 % erfasst. Wir modellieren 90 %, um Gast-Checkouts zu berücksichtigen, die bei einigen Zahlungsarten die Telefonerfassung umgehen, historische Kundinnen und Kunden aus der Zeit vor der Umstellung sowie einen kleinen Anteil an Checkout-Abbrüchen, der auf die zusätzliche Reibung zurückzuführen ist.
| Topf | Formel | Klartext |
|---|---|---|
| E-Mail-engaged | (E ÷ T) × Öffnungsrate | Kundinnen und Kunden, die E-Mail tatsächlich erreicht |
| WA-erreichbar | Telefonerfassung × Aktivrate | Kundinnen und Kunden, die WhatsApp tatsächlich erreicht |
| Beide | E-Mail-engaged × WA-erreichbar | Die Überschneidung — von beiden erreicht |
| Nur E-Mail | E-Mail-engaged − beide | E-Mail erreicht, WhatsApp nicht |
| Nur WhatsApp · NEU | WA-erreichbar − beide | WhatsApp erreicht, E-Mail nicht |
| Außer Reichweite | 1 − der Rest | Heute weder über den einen noch über den anderen Kanal erreichbar |
2.4 · Ergebnis: zusätzlicher Gesamtumsatz
Der Zähler erfasst zwei Quellen für neuen Umsatz: das neue Publikum, das mit der erhöhten Rate konvertiert, und das Überschneidungspublikum, das inkrementell besser konvertiert. Der Nenner ist die reine E-Mail-Baseline. Soft-Cap bei 95 % aus Glaubwürdigkeitsgründen.
additional_revenue_% = (new_audience × CVR_email+WA + overlap × CVR_uplift)
÷ (email_engaged_share × CVR_email)3 · Geld auf dem Tisch — jede Zahl
Der Rechner „Geld auf dem Tisch“ beantwortet: „Wenn ich nichts tue, wie viel Umsatz verliere ich pro Monat, und wo genau?“ Die Zahl wird als Prozentsatz des Jahresumsatzes pro Monat ausgedrückt. Reife WhatsApp-Programme im DTC-E-Commerce tragen typischerweise 6–18 % des gesamten Shop-Umsatzes pro Jahr bei. Unsere Bandbreiten sind so kalibriert, dass sie in der unteren Hälfte dieses Bandes landen.
monthly_gap_low = annual_revenue × vertical_rate_low_monthly monthly_gap_high = annual_revenue × vertical_rate_high_monthly monthly_gap_mid = average(low, high) yearly_gap_mid = monthly_gap_mid × 12
3.1 · Branchensätze
Acht Branchen, jede mit einem monatlichen Niedrig-/Hoch-% des Jahresumsatzes. Die annualisierte Spanne dient zur Einordnung. Alle Sätze setzen voraus: Der Shop verkauft DTC auf Shopify · E-Mail ist der bestehende primäre Marketingkanal · WhatsApp wird als zweiter Kanal ergänzt (nicht als Ersatz für E-Mail).
| Branche | Monatl. niedrig | Monatl. hoch | Annualisiert | Warum |
|---|---|---|---|---|
| Pet | 1,10 % | 1,60 % | 13,2–19,2 % | Höchste Wiederkaufsfrequenz · abo-ähnliche Nachfüllung passt extrem gut zu WhatsApp-Re-Order-Erinnerungen. |
| Beauty | 0,86 % | 1,34 % | 10,3–16,1 % | Niedrigerer AOV als Fashion, aber starker Wiederkauf + Review-getriebene Discovery. Keaz punktet bei der Bindung. |
| Food & Beverage | 0,86 % | 1,34 % | 10,3–16,1 % | Hohe Frequenz, niedriger AOV, sehr vorhersehbare Nachfüllrhythmen. |
| Health | 0,80 % | 1,20 % | 9,6–14,4 % | Routinegetriebene Nachfüllung · hoher Re-Order-Anteil, moderater AOV. |
| Fashion | 0,90 % | 1,40 % | 10,8–16,8 % | Hoher AOV kombiniert mit starker Markenloyalität · höchster Umsatz pro Empfänger bei Launches und VIP-Previews. |
| Kids & Baby | 0,66 % | 1,10 % | 7,9–13,2 % | Starker Wiederkauf, aber Altersphasenwechsel begrenzen den LTV pro Kunde. |
| Jewelry | 0,60 % | 0,96 % | 7,2–11,5 % | Höchster AOV, aber geringste Frequenz · der meiste Umsatz kommt aus Launch + VIP, weniger aus wiederkehrenden Flows. |
| Home & Living | 0,48 % | 0,80 % | 5,8–9,6 % | Kategorie mit der geringsten Frequenz · wiederkehrende Flows tragen weniger bei, aber Cart Recovery zieht bei hohen AOVs weiterhin. |
3.2 · Verteilung auf Flows — wo das Geld versteckt ist
Von der monatlichen Lücke (Mittelwert) verteilt der Rechner den Beitrag auf vier Flows.
| Flow | Anteil | Effektivität | Was er tut |
|---|---|---|---|
| Cart Recovery | 40 % | Hoch | WhatsApp-Erinnerung für abgebrochene Warenkörbe. Der größte Einzelhebel — hohe Intention, kurzes Entscheidungsfenster. |
| Welcome-Serie | 25 % | Hoch | Konversationelle Sequenz nach der ersten bezahlten Bestellung. Höchster Umsatz pro Empfänger. |
| Re-Order-Erinnerung | 20 % | Mittel | Zeitgesteuerter Anstoß basierend auf dem Datum der letzten Bestellung. Am stärksten in Nachfüllkategorien. |
| Schlafende Kontakte | 15 % | Mittel | Re-permissioniert historische Kundinnen und Kunden · aktiviert einen sonst ruhenden Pool. |
Die Aufteilung ist bewusst eine Verteilung der Lücke und keine Flow-für-Flow-Prognose. Sie soll Größe und Form der Chance sichtbar machen — nicht die Leistung eines bestimmten Flows für einen bestimmten Shop vorhersagen.
4 · Glossar
Wichtige Begriffe, die in der Prognose und dieser Methodik verwendet werden.
| Begriff | Definition |
|---|---|
| CCC | Customer Contact Coverage — Anteil der in den letzten 12 Monaten aktiven Shopify-Kundinnen und -Kunden, die per WhatsApp erreichbar sind (Telefonnummer hinterlegt). |
| MCC | Marketing Contact Coverage — Anteil der E-Mail-Abonnentinnen und -Abonnenten, die auch per WhatsApp erreichbar sind. |
| CVR | Conversion Rate — Anteil eines Publikums, der ausgehend von einem Touchpoint einen Kauf abschließt. |
| AOV | Durchschnittlicher Bestellwert. |
| DTC | Direct-to-Consumer-Marke — verkauft über den eigenen Shopify-Shop, nicht über Händler. |
| Erreicht / Erreichbar | Anteil der Kundinnen und Kunden, an die ein Kanal zustellen kann und mit denen er interagiert. |
| Smart Activation | Keaz-Funktion, die historische Shopify-Kundinnen und -Kunden für WhatsApp-Marketing re-permissioniert — auf 2 Durchläufe pro Jahr gedrosselt. |
5 · Kalibrierung
Jede Zahl hier wird vierteljährlich anhand echter Keaz-Programmdaten überprüft. Mit wachsendem Kundenstamm werden Standardwerte neu verankert anhand von:
- Median-CCC/MCC der mit Keaz installierten Shops, pro Branche.
- Tatsächlicher Umsatzbeitragsanteil von WhatsApp vs. E-Mail in Shops, in denen beide Kanäle parallel laufen.
- Tatsächliche Flow-Beitragsaufteilung, wie sie in der eigenen Attribution von Keaz beobachtet wird.
Wenn echte Daten einen Standardwert in diesem Dokument überschreiben, wird der neue Wert höchstens gleich dem Datenpunkt gesetzt — damit der Rechner konservativ bleibt, während das Keaz-Programm reift.