In Japan wächst die Bedeutung von Kaufdaten angesichts des expandierenden E-Commerce-Marktes und der weit verbreiteten Einführung von bargeldlosen Zahlungen. Die Überprüfung von Kaufaufzeichnungen ermöglicht es, Bestseller und kundenspezifische Kauftrends zu identifizieren. Diese Informationen können dann genutzt werden, um Marketingstrategien, das Bestandsmanagement und die Produktplanung zu verbessern.

Da es verschiedene Arten von Kaufdaten gibt, darunter Point of Sale (POS), ID-POS, Online-Einzelhandelsbestellungen und Zahlungsaufzeichnungen, erweist es sich oft als schwierig, zu bestimmen, was untersucht und wie die Erkenntnisse angewendet werden sollen.

In diesem Artikel erklären wir die grundlegende Bedeutung von Kaufdaten, ihre wichtigsten Arten, gängige Analysemethoden und wie sie sowohl für das Marketing als auch für die Geschäftsverbesserung genutzt werden können.

Wichtige Erkenntnisse

• Kaufdaten sind die Informationen, die aufgezeichnet werden, wenn ein Kunde oder eine Kundin eine Ware oder Dienstleistung kauft, einschließlich Datum und Uhrzeit der Bestellung, Produktname, Kaufpreis, Menge, Vertriebskanal, Kunden-ID und Zahlungsmethode.
  
• In Japan haben die Expansion des E-Commerce-Marktes und die weitreichende Akzeptanz bargeldloser Zahlungen es einfacher gemacht, Kaufdaten über mehrere Touchpoints hinweg zu erfassen, darunter physische Geschäfte, E-Commerce-Websites, Apps und Zahlungsplattformen.
  
• Die Analyse von Kaufdaten ermöglicht es Unternehmen, Einblicke in das Kundenverhalten, Bestseller, Nachfrageverschiebungen, die Wirksamkeit von Marketinginitiativen und etwaige Probleme beim Einkaufserlebnis zu gewinnen.
  
• Kaufdaten können mit Ansätzen wie Recency, Frequency, and Monetary (RFM)-Analyse, Dezilanalyse, Segmentierungsanalyse, Warenkorbanalyse, ABC-Analyse und Trendanalyse analysiert werden. Die daraus resultierenden Erkenntnisse unterstützen die Produktplanung, die Sortimentserweiterung, Empfehlungen, die Kampagnenverfeinerung, die Nachfrageprognose und das Bestandsmanagement.
  
• Bei der Verwendung von Kaufdaten ist es wichtig, Ihre Ziele klar zu definieren und eine kontinuierliche Analyse durchzuführen, indem Sie sie mit Zahlungs- und Kundendatensätzen kombinieren.
  

Was sind Kaufdaten?

Kaufdaten beziehen sich auf die Aufzeichnungen, die erstellt werden, wenn ein Kunde oder eine Kundin eine Ware oder Dienstleistung kauft. Dazu gehören insbesondere Bestelldatum und -uhrzeit, Produktname, Kaufpreis, Menge, Vertriebskanal, Kunden-ID und Zahlungsmethode.

Wie aus der E-Commerce-Marktumfrage 2024 des Ministeriums für Wirtschaft, Handel und Industrie hervorgeht, erreichte der japanische Business-to-Consumer-E-Commerce-Markt (B2C) im Jahr 2024 ein Volumen von 26,1 Billionen Yen, ein Anstieg von 5,1 % gegenüber 24,8 Billionen Yen im Vorjahr. Darüber hinaus erreichte die B2C-E-Commerce-Durchdringungsrate 9,8 %, was darauf hindeutet, dass die Verlagerung hin zum Online-Einzelhandel an Dynamik gewinnt. Die Nutzungsrate bargeldloser Zahlungen im Jahr 2025 erreichte ebenfalls 58 %, bei Transaktionen in Höhe von insgesamt 162,7 Billionen Yen.

Da der E-Commerce in Japan expandiert und bargeldlose Zahlungen weit verbreitet sind, lässt sich das Kaufverhalten immer einfacher als Daten aufzeichnen. Aus diesem Grund können Kaufdaten als wertvolle Ressource für das Verständnis von Käuferinnen und Käufern, die Verbesserung von Marketingstrategien, die Prognose der Nachfrage und die Verwaltung von Beständen angesehen werden.

Wichtige Informationen in Kaufdaten

Kaufdaten werden an mehreren Touchpoints erfasst, darunter POS-Systeme im Geschäft, ID-POS, E-Commerce-Websites, Mitglieder-Apps und Zahlungsplattformen. Die erfassten Informationen und die daraus ableitbaren Erkenntnisse variieren je nach Erfassungsort der Daten. Daher ist es wichtig, die jeweiligen Merkmale zu verstehen.

POS-Daten

POS-Daten beziehen sich auf die Verkaufsdatensätze, die über die Kassen oder POS-Systeme eines Geschäfts erfasst werden. Sie enthalten Details wie Produktname, Datum und Uhrzeit des Verkaufs, Preis, verkaufte Menge und Name des Geschäfts.

Die Analyse von POS-Daten zeigt, welche Posten wann, in welchen Geschäften und in welchen Mengen verkauft werden. Die Ergebnisse helfen dabei, Bestseller zu identifizieren, Verkaufsmuster nach Tages- und Wochentag zu verfolden, den Bestand zu verwalten und Beschaffungspläne zu optimieren.

ID-POS-Daten

ID-POS-Daten beziehen sich auf Datensätze, die Endkunden- oder Mitglieds-IDs mit POS-Daten verknüpfen. Standard-POS-Daten ermöglichen es einem Unternehmen zu verfolgen, was wann und zu welchem Preis verkauft wurde. Im Gegensatz dazu ermöglichen ID-POS-Daten die Analyse, wer den Kauf getätigt hat.

ID-POS-Daten werden häufig über Treuekarten, Mitgliedskarten und Apps erfasst und sind nützlich, um individuelle Einkaufsaktivitäten an bestimmten Standorten zu überprüfen. Diese Daten können zusammen mit Endkundeninformationen analysiert werden, wie beispielsweise der Mitgliedsstufe und der Punktenutzung.

Bestelldaten von E-Commerce-Websites

Bestelldaten von E-Commerce-Websites beziehen sich auf Datensätze von Online-Transaktionen. Sie enthalten Details wie Datum und Uhrzeit der Bestellung, Produktname, Kaufbetrag, Menge, Lieferregion, angewendete Gutscheine, Kaufkanal und verwendetes Gerät.

Mit anderen Worten: Die Analyse von Bestelldaten einer E-Commerce-Website kann aufzeigen, welche Posten sich online gut verkaufen, welche Anzeigen oder Kampagnen den Umsatz steigern und ob Kundinnen und Kunden eher über ihr Smartphone oder ihren Computer kaufen.

Darüber hinaus hilft die Untersuchung von Posten, die in den Warenkorb gelegt, aber nicht gekauft wurden, sowie des Zeitpunkts, an dem Nutzer/innen die Website verlassen haben, dabei, die Ursachen für Warenkorbabbrüche zu ermitteln.

Durch die Kombination von POS-Daten im Geschäft mit E-Commerce-Bestelldatensätzen wird es außerdem einfacher, das Kaufverhalten von Kundinnen und Kunden über Online- und Offline-Kanäle hinweg zu verstehen, wie beispielsweise Webrooming und Showrooming.

Zahlungsdaten

Zahlungsdaten beziehen sich auf Details zu den Bezahlvorgangsoptionen, die beim Kauf von Waren oder Dienstleistungen ausgewählt wurden, sowie auf den Status der Transaktion. Dazu gehören beispielsweise die Zahlungsmethode (Kreditkarten, Debitkarten, E-Geld, Code-basierte Zahlungen, Jetzt kaufen, später bezahlen [BNPL] und Banküberweisungen), das Zahlungsdatum und die Uhrzeit, der gezahlte Betrag und ob die Zahlung erfolgreich war oder nicht.

Die Analyse dieser Daten zeigt, welche Optionen Käufer/innen wählen und welche am wahrscheinlichsten zu einer abgeschlossenen Bestellung führen. Da japanische E-Commerce-Websites Zahlungsoptionen wie Zahlungen im Convenience Store, Banküberweisungen und Jetzt kaufen, später bezahlen anbieten, müssen Unternehmen bewerten, welche Optionen zu ihrer Zielgruppe und ihren Vertriebskanälen passen.

Unternehmen müssen außerdem vermeiden, sensible Zahlungsinformationen – wie beispielsweise Kreditkartennummern – intern zu speichern oder zu untersuchen, und stattdessen die für die Analyse erforderlichen Datensätze aufbewahren, einschließlich Zahlungsmethoden und Transaktionsergebnissen. Beim Umgang mit Kreditkartenangaben müssen Unternehmen die Sicherheitsrichtlinien für Kreditkarten befolgen, wie beispielsweise die Compliance mit dem Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) und die Nichtaufbewahrung von Daten.

Vorteile der Nutzung von Kaufdaten

Kundendaten bieten einen klareren Blick auf das Kundenverhalten und unterstützen stärkere Marketingstrategien. Die Überprüfung von Kauftrends vereinfacht die Entwicklung effektiver Ansätze.

Kundenerkenntnisse verstehen

Die Analyse von Kaufdaten ermöglicht es Ihnen, zu ermitteln, welche Kundensegmente welche Produkte wann kaufen.

Die Kombination demografischer Details wie Altersgruppe und Region mit Kaufhäufigkeit, durchschnittlichem Transaktionswert und Kaufkanälen vereinfacht beispielsweise das Erkennen der Merkmale kaufkräftiger Kundschaft, wiederkehrender Käuferinnen und Käufer und inaktiver Konten.

Die Ergebnisse helfen auch dabei, Artikelempfehlungen anzupassen und den Inhalt von Werbekampagnen zu verbessern.

Bestseller und Nachfrageänderungen im Blick behalten

Die Überprüfung von Kaufdaten zeigt Muster bei Verkaufsvolumen und Umsatz nach Produkt sowie die Zeiten, Wochentage, Regionen und Kanäle auf, in denen Bestellungen am wahrscheinlichsten auftreten. Die Ergebnisse helfen, Bestseller zu identifizieren und saisonale Nachfrageverschiebungen zu verfolgen.

Das frühzeitige Erkennen von Nachfrageänderungen unterstützt Anpassungen bei der Produktplanung, im Sortiment, beim Bestandsmanagement und bei den Verkaufsförderungsplänen.

Verbesserung der Genauigkeit von Marketinginitiativen

Durch die Analyse von Kundenkaufdaten können Sie Initiativen wie Werbekampagnen, Gutscheine, E-Mail-Newsletter, Werbung und Artikelempfehlungen effektiver gestalten.

Zudem zeigt der Vergleich der Konversionsrate, des durchschnittlichen Bestellwerts und der Wiederholungskaufrate für jede Initiative, welche Bemühungen Ergebnisse erzielen.

Identifizierung von Problemen und Verbesserungen

Kaufdaten können aufzeigen, welche Produkte Schwierigkeiten haben, Umsatz zu generieren, und welche Kanäle schwache Konversionsraten aufweisen.

Wenn auf einer E-Commerce-Website beispielsweise die Rate der Bestellabschlüsse, nachdem Produkte in den Warenkorb der Kundschaft gelegt wurden, gering ist, könnte dies an Problemen mit Versandkosten, Zahlungsmethoden, dem Bezahlvorgang oder dem Informationsgehalt auf den Produktseiten liegen. Durch die Analyse von Kaufdaten wird es einfacher, Verbesserungsbereiche bei Artikeln, Preisgestaltung, Vertriebskanälen, Werbeaktionen und dem gesamten Einkaufserlebnis zu identifizieren.

Wichtige Analysemethoden für Kaufdaten

Zu den gängigen Methoden zur Analyse von Kaufdaten gehören die RFM-Analyse, die Dezilanalyse, die Segmentierungsanalyse, die Warenkorbanalyse, die ABC-Analyse und die Trendanalyse. Die Wahl der Technik, die auf einen bestimmten Zweck abgestimmt ist, macht es einfacher, Kaufmuster von Käufern, Produktverkaufsleistungen und Nachfrageverschiebungen aufzudecken.

RFM-Analyse

Die RFM-Analyse ist eine Methode zur Kundensegmentierung, die sich aus dem Datum der letzten Bestellung, der Kaufhäufigkeit und dem durchschnittlichen Kaufbetrag ableitet. Die Kategorisierung von Käuferinnen und Käufern in jüngste, regelmäßige und kaufkräftige Kundschaft liefert ein klareres Bild der Kauftrends der einzelnen Gruppen.

Sie ist auch nützlich, um Kundenstatusklassen zu verstehen und zu erstellen, z. B. inaktive Käuferinnen und Käufer, die früher gekauft haben, aber in letzter Zeit nicht mehr.

Dezilanalyse

Die Dezilanalyse ordnet Kundinnen und Kunden nach Gesamtausgaben und teilt sie in 10 Gruppen ein. So wird der Anteil am Gesamtumsatz sichtbar, der von den Segmenten mit den höchsten Ausgaben generiert wird.

Während die RFM-Analyse Kundinnen und Kunden nach Faktoren wie letztem Bestelldatum, Kaufhäufigkeit und Kaufbetrag klassifiziert, konzentriert sich die Dezilanalyse in erster Linie auf die Gesamtausgaben.

Segmentierungsanalyse

Die Segmentierungsanalyse ist eine Methode zur Kategorisierung von Kundinnen und Kunden anhand ihrer Attribute und ihres Kaufverhaltens. Sie können Kundinnen und Kunden beispielsweise nach Faktoren wie Altersgruppe, Region, Mitgliedsstufe, Bestellhäufigkeit, Kaufkanal und Kaufkategorie in zahlreiche Segmente einteilen.

Die Einteilung von Käuferinnen und Käufern in verschiedene Kohorten liefert ein klareres Bild ihrer Kaufmuster und Bedürfnisse. Es handelt sich zudem um einen effektiven analytischen Ansatz zur Organisation und Interpretation von Kundenerkenntnissen.

Warenkorbanalyse

Die Warenkorbanalyse ist eine Methode zur Identifizierung von Produkten, die häufig im Rahmen derselben Transaktion gekauft werden.

Das Erkennen von Artikeln, die häufig zusammen gekauft werden, hilft dabei, Produktkombinationen und umfassendere Kauftrends aufzudecken.

ABC-Analyse

Die ABC-Analyse ist eine Methode zur Klassifizierung von Produkten sowie Kundinnen und Kunden nach Wichtigkeit, wobei Kennzahlen wie Umsatz, Absatz und Gewinn herangezogen werden. Zur Veranschaulichung: A-Artikel tragen erheblich zum Umsatz bei, B-Artikel leisten einen moderaten Beitrag und C-Artikel tragen nur minimal bei.

Die Klassifizierung hilft bei der Bewertung des Wertes jedes Produkts und vereinfacht den Prozess, Bestseller und Artikel zu erkennen, die genauer betrachtet werden müssen.

Trendanalyse

Die Trendanalyse ist eine Methode zur Untersuchung von Umsatz, Verkaufsvolumen und Kaufhäufigkeit über einen festgelegten Zeitraum. Die Überprüfung täglicher, wöchentlicher, monatlicher und saisonaler Zahlen zeigt Zeiten der Spitzennachfrage sowie Zeiten, in denen der Umsatz wahrscheinlich sinken wird, auf.

So nutzen Sie Kaufdaten

Kaufdaten können als Richtschnur für Marketinginitiativen in den Bereichen Produktplanung, Verkaufsförderung, Bestandsverwaltung und Customer Relationship Management (CRM) herangezogen werden. Im Folgenden finden Sie einige Anwendungsbeispiele:

Produktplanung und Sortimentsprüfung

Die Prüfung der Umsatzzahlen zeigt, welche Produkte sich gut verkaufen und welche die Erwartungen nicht erfüllen. Die Anwendung der ABC-Analyse und der Trendanalyse hilft dabei, Ihre Kernangebote zu stärken, Ihr Produktangebot zu überprüfen und die Auswahl Ihrer Posten zu verbessern, um die saisonale Nachfrage zu decken.

Empfehlungen und Personalisierung

Sie können auf der Grundlage von Bestellhistorie, demografischen Daten und Kaufkategorien Produkte empfehlen, die auf jede Endkundin und jeden Endkunden zugeschnitten sind. Durch die Analyse von Warenkorbdaten können Sie beispielsweise feststellen, welche Posten häufig zusammen gekauft werden, um verwandte Produkte zu empfehlen oder Bundle-Angebote anzubieten.

Verbesserung von Werbekampagnen und Vertriebsinitiativen

Kaufdatensätze zeigen, ob Gutscheine, Werbung und Werbekampagnen zu tatsächlichen Bestellungen führen. Die Überprüfung von Kaufraten, durchschnittlichem Bestellwert und den Auswirkungen auf Wiederholungskäufe hilft dabei, Nachrichten, Zielgruppen sowie das Timing von E-Mails und Gutscheinen zu optimieren.

Die RFM-Analyse unterstützt auch die Anpassung der Inhalte automatisierter E-Mail-Kampagnen und Gutscheine an die letzte Transaktion und die Kauffrequenz der Endkundin oder des Endkunden.

Nachfrageprognose und Bestandsverwaltung

Durch die Analyse vergangener Verkäufe und saisonaler Trends können Sie Zeiten hoher Nachfrage identifizieren und feststellen, welche Produkte tendenziell ausverkauft sind. Die Anpassung von Beschaffung und Bestandszuweisung hilft dabei, Engpässe und Überbestände zu vermeiden.

Wichtige Punkte zur Nutzung von Kaufdaten

Kaufdaten sind ein zentrales Element für jede Marketinginitiative. Richten Sie die Bewertung an den angestrebten Zielen aus und integrieren Sie die Erkenntnisse in Ihre Strategien.

Ziele klären

Bevor Sie Ihre Kaufdaten analysieren, definieren Sie klar, was Sie verbessern möchten. Konkrete Ziele sind beispielsweise „Umsatz steigern“, „Wiederholungskäufe erhöhen“ und „Bestandsmanagement verbessern“.

Wenn das Ziel zu vage ist, wird es schwierig, die Analyseergebnisse in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Definieren Sie die Ziele und Key Performance Indicators (KPIs) und wählen Sie die erforderlichen Daten aus.

Datenmanagement für die Analyse zentralisieren

Kaufdaten werden oft über mehrere Quellen hinweg verwaltet, darunter stationäre POS-Systeme, E-Commerce-Websites, Mitglieder-Apps, Zahlungssysteme und CRM-Systeme. Wenn Daten fragmentiert sind, ist es unmöglich, genau zu verfolgen, mit welchen Kanälen Kundinnen und Kunden interagieren und wie sie ihre Käufe tätigen.

Bei der Arbeit mit Kaufdaten ist es sinnvoll, den Bestellverlauf zusammen mit Zahlungs- und Kundendaten zu analysieren. Die Verknüpfung von Käufermerkmalen, Checkout-Optionen, Mitgliedschaftsstufen und Kaufkanälen bietet eine differenziertere Sicht auf die Gruppen, die Käufe abschließen, ihre Touchpoints und ihre bevorzugten Methoden.

Wenn Sie mehrere Datensätze zentral verwalten können, wird es einfacher, das Kaufverhalten von Kundinnen und Kunden zu analysieren, die sowohl online als auch offline einkaufen. Bei der Umsetzung von Omnichannel- oder OMO-Strategien (Online-Merge-Offline) empfiehlt es sich, eine Umgebung einzurichten, die die Datensätze in einer einheitlichen Ansicht zusammenführt.

Kontinuierliche Analyse und Verbesserung

Die Analyse von Kaufdaten ist keine einmalige Aufgabe. Da sich Kundenbedürfnisse, Bestseller und Kaufkanäle im Laufe der Zeit ändern, ist es wichtig, die Aufzeichnungen kontinuierlich zu überprüfen und Ihre Strategien anzupassen.

Durch die regelmäßige Überwachung von Kennzahlen wie Kaufraten, Wiederholungskaufraten und dem durchschnittlichen Bestellwert nach einer Werbekampagne können Sie die Wirksamkeit Ihrer Initiativen leichter bewerten. Der Einsatz von Dashboards und KI-gestützten Analysetools hat zugenommen, was es Personen ohne Fachkenntnisse in Structured Query Language (SQL) oder ähnlichen Technologien erleichtert, Änderungen bei Umsätzen und Kauftrends zu überwachen.

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