E-Commerce-Analysen entschlüsseln – Entfesseln Sie die Magie Ihrer Daten

Wichtige Erkenntnisse

• E-Commerce-Analysen helfen Ihnen zu verstehen, was in Ihrem Shop passiert – von Besucherzahlen und Produktansichten über das Kaufverhalten bis hin zu Wiederkäufen, Rückerstattungen und Umsätzen.
• Ziel ist es nicht, jede einzelne Zahl zu erfassen. Ziel ist es, die Zahlen zu erfassen, die Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
• Für die meisten Shopify-Shops sind die nützlichsten Kennzahlen Konversionsrate, durchschnittlicher Bestellwert, Kundenwert über die gesamte Kundenbeziehung, Wiederkaufsrate, Warenkorbabbruchrate, Retourenrate, Umsatz nach Vertriebskanal und Produktleistung.
• GA4, Shopify Analytics, Heatmap-Tools, E-Mail-Berichte, Werbeplattformen und Tools für Kundenfeedback zeigen alle unterschiedliche Abschnitte der Customer Journey.
• Wenn Sie Verkaufen Sie im Großhandel oder B2B über ShopifySie sollten außerdem die Käufergenehmigungsrate, den durchschnittlichen Bestellwert im Großhandel, die Wiederbestellungsrate, die Bestellhäufigkeit, das Wiederbestellungsverhalten und den Umsatz nach Kundengruppe erfassen.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein Tool, das Ihr Unternehmen deutlich von der Konkurrenz abhebt. Genau hier kommen E-Commerce-Analysen ins Spiel. Diese Tools liefern wichtige Einblicke in das Kundenverhalten, die Vertriebsleistung und ermöglichen datengestützte Entscheidungen.

In diesem Leitfaden erklären wir E-Commerce-Analysen auf einfache Weise, die wichtigsten Kennzahlen, die Sie verfolgen sollten, Tools, die Sie verwenden können, häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten, und wie Sie Daten nutzen können, um im Jahr 2026 bessere Entscheidungen zu treffen.

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Was ist E-Commerce-Analytics?

E-Commerce-Analytics bedeutet, Daten aus Ihrem Online-Shop zu sammeln und auszuwerten, um das Kundenverhalten zu verstehen und die Geschäftsleistung zu verbessern.

Diese Daten können stammen aus folgenden Quellen:

• Ihr Shopify-Shop
• Google Analytics 4
• Google Search Console
• Google Ads
• Meta-Anzeigen
• E-Mail-Marketing-Tools
• Heatmap- und Sitzungsaufzeichnungstools
• Kundenmeinungen
• Support-Tickets
• Bestands- und Auftragsberichte
• Zahlungs- und Rückerstattungsdaten

Zusammengenommen zeigen diese Daten, wie sich die Kunden in Ihrem Geschäft bewegen.

E-Commerce-Analysen können Ihnen beispielsweise Folgendes zeigen:

• Eine Produktseite verzeichnet viele Aufrufe, aber nur sehr wenige Artikel werden in den Warenkorb gelegt.
• Mobile Nutzer brechen den Kaufvorgang während des Bezahlvorgangs ab.
• Eine bezahlte Werbekampagne bringt zwar Traffic, aber keine zahlungskräftigen Käufer.
• Kunden, die ein Produkt kaufen, kommen oft wieder, um Nachfüllpackungen oder Zubehör zu kaufen.
• Großhandelskunden bestellen größere Mengen, benötigen aber einen schnelleren Nachbestellprozess.

Gute Analysen helfen Ihnen, von „Ich glaube, das passiert“ zu „Die Daten zeigen, dass dies passiert“ zu gelangen.

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6 Schlüsselkomponenten der E-Commerce-Analyse

Für die Analyse des digitalen Handels benötigt ein Unternehmen zahlreiche Komponenten. Wir stellen die wichtigsten vor.

#1. Analyse des Kundenverhaltens

Das Verhalten Ihrer Kunden zu kennen, ist der Schlüssel zur E-Commerce-Analyse. Es hilft Ihnen, ihre Vorlieben und Abneigungen zu verstehen, ein besseres Online-Einkaufserlebnis zu gestalten und intelligente Marketingstrategien zu entwickeln, um mehr Kunden zu gewinnen.

Zu den wichtigsten Bereichen der Kundenverhaltensanalyse gehören:

• Browserverhalten,: Mit Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen können Sie herausfinden, was Kunden auf Ihrer Site am besten gefällt, wo sie die meiste Zeit verbringen und wie sie sich auf der Site bewegen.
  
• Einkaufsgewohnheiten: Wenn Sie wissen, welche Artikel Kunden häufig kaufen, können Sie Rückschlüsse auf beliebte Produkte, erfolgreiche Werbeaktionen und Kundenpräferenzen ziehen. Dies kann zu konkreten Erkenntnissen führen, wie z. B. der Analyse bevorzugter Zahlungsmethoden, bevorzugter Lieferoptionen oder der Tageszeit, zu der sie am wahrscheinlichsten einen Kauf tätigen.
  
• Abbruchanalyse: Dadurch wird der Zeitpunkt ermittelt, an dem Kunden ihren Einkaufswagen verlassen oder Ihre Website verlassen, ohne einen Kauf abzuschließen.
  
• Kundenfeedback und Bewertungen: Es handelt sich um eine Goldmine qualitativer Daten, die Aufschluss darüber geben können, was Kunden an Ihren Produkten oder Dienstleistungen anzieht oder abschreckt.
  
• Rückgabemuster: Durch die Überwachung von Rücksendungen können Sie potenzielle Probleme mit bestimmten Produkten erkennen, die Qualitätskontrolle verbessern oder Ihre Produktbeschreibungen optimieren, um sie an die Kundenerwartungen anzupassen.

# 2. Kennzahlen zur Vertriebsleistung

Was gemessen wird, wird auch gemanagt. Es gibt immer konkrete Kennzahlen, die zeigen, wie gut Ihre E-Commerce-Aktivitäten abschneiden. Im Folgenden finden Sie einige wichtige E-Commerce-Leistungskennzahlen:

• Die Conversion-Rate
• Durchschnittlicher Bestellwert (AOV)
• Customer Lifetime Value (CLV)
• Abbruchrate des Einkaufswagens
• Wiederholungskundenrate
• Umsatz nach Traffic-Quelle
• Produktrücklaufquote
• Net Promoter Score (NPS)

# 3. Website-Traffic-Analyse

Wer sind Ihre Nutzer? Wie haben sie Ihre Website gefunden und wo befinden sie sich? Alles, vom Surfverhalten der Nutzer bis hin zur allgemeinen Interaktion mit Ihrer Website, ist wichtig. Mit diesen Informationen können Sie ein fundiertes Bild Ihrer Nutzer erstellen und Ihre E-Commerce-Marketingstrategien um die Rate zu erhöhen, mit der dieser Verkehr in zahlende Kunden umgewandelt wird.

Die Daten, auf die Sie achten sollten:

• Besucher insgesamt
• Neue vs. wiederkehrende Besucher
• Akquisitionskanäle
• Seitenaufrufe und durchschnittliche Sitzungsdauer
• Bounce Rate
• Die Conversion-Rate

Indem Sie diese Website-Traffic-Kennzahlen mithilfe der Webanalyse-Dashboards genau im Auge behalten, bekommen Sie ein Gefühl dafür, wie gut Ihre E-Commerce-Website Besucher anzieht, deren Aufmerksamkeit hält und sie in Kunden verwandelt.

# 4. Kanal- und Kampagnen-Performance-Analyse

Egal, ob Sie E-Mail-Marketing, Social-Media-Kampagnen, Google Ads oder Content-Marketing-Strategien nutzen, Sie müssen den Erfolg Ihrer Maßnahmen einschätzen. Hier sind Kennzahlen – Ihre potenziellen KPIs –, die den Erfolg Ihrer Kampagne zeigen, darunter:

• Klickrate (CTR)
• Die Conversion-Rate
• Cost-per-Click (CPC)
• Return on Advertising Spend (ROAS)
• Engagement-Kennzahlen für Social-Media-Kampagnen

# 5. Trichteranalyse

Funktioniert Ihr Funnel und bringt er neue Kunden? Hier sind einige wichtige Punkte, die Sie bei der Beurteilung der Funnel-Qualität Ihres E-Commerce-Shops berücksichtigen sollten:

• Bewusstseinsphase: Es ist wichtig, das Verhalten potenzieller Kunden zu untersuchen, wenn sie zum ersten Mal auf Ihrer Website landen. Auf welche Seiten konzentrieren sie sich zuerst? Wie lange bleiben sie dort? Welche Elemente ziehen sie an?
  
• Betrachtungsphase: Dabei handelt es sich um Messwerte wie beispielsweise die Anzahl der Aufrufe von Produktseiten, die Verweildauer auf diesen Seiten und die Anzahl der Wiederholungsbesuche.
  
• Umwandlungsphase: Dies markiert den Moment, in dem ein Besucher eine Transaktion durchführt oder ein bestimmtes Ziel erreicht wird. Anhand von Zahlen wie der Häufigkeit, mit der Artikel in den Warenkorb gelegt werden, der Häufigkeit, mit der der Bezahlvorgang abgeschlossen wird, und der Konversionsrate können Sie herausfinden, was einen Besucher zum Kunden macht.
  
• Aufbewahrungsphase: Daten zum Verhalten nach dem Kauf wie Rücklaufquoten, Feedback und Wiederholungskäufe können Aufschluss über die Kundenzufriedenheit und -treue geben.
  
• Abbruchpunkte und Drop-off-Raten: Wenn wir wissen, wo Kunden den Kaufprozess abbrechen können, zeigen wir, wo wir uns verbessern können. Die Phase mit der höchsten Abbruchrate ist in der Regel der beste Ausgangspunkt für Optimierungen.
  
• Wege durch den Trichter: Nicht alle Kunden folgen demselben Weg durch Ihren E-Commerce-Funnel. Optimieren Sie Ihre Funnel-Pfade daher erst, nachdem Sie sie analysiert und A/B-getestet haben.

#6. Kennzahlen zur Kundenzufriedenheit

Das Verständnis der Kundenzufriedenheit ist entscheidend für die Entwicklung eines leistungsstarken, wachstumsorientierten Unternehmens. Jede Kennzahl kann unterschiedliche Aspekte der Kundenzufriedenheit und -treue hervorheben:

• Net Promoter Score (NPS): Dies ist eine Standardmethode, um festzustellen, ob Kunden Ihr Unternehmen weiterempfehlen würden. Dies kann ein Hinweis darauf sein, ob die Kunden zufrieden und loyal sind.
  
• Kundenzufriedenheitswert (CSAT): Dies ist eine grundlegende Methode, um zu sehen, wie zufrieden Kunden nach der Verwendung Ihres Produkts sind.
  
• Abwanderungsquote (Churn Rate): Dies ist eine berechnete Rate (in %) der Kunden, die nicht mehr in Ihrem Geschäft einkaufen.
  
• Retentionsrate: Dies ist das Gegenteil der Abwanderungsrate. Sie gibt an, wie viel Prozent der Kunden noch in Ihrem Geschäft einkaufen.
  
• Erstkontaktauflösung (FCR): Diese Kennzahl erhöht die Anzahl der Kundenprobleme, die beim ersten Durchgang gelöst werden. 

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Tools und Technologien der Digital Commerce Analytics

Nachdem wir nun alle Grundlagen abgedeckt haben, sehen wir uns an, welche Optionen Ihnen bei der Suche nach Tools zur Analyse Ihres Unternehmens zur Verfügung stehen. 

Google Analytics 4 (GA4)

Google Analytics 4 (GA4) ist die neueste Version des von Google entwickelten Tools Google Analytics, das Website- und E-Commerce-Shop-Betreibern/-Administratoren wie Ihnen hilft, den ein- und ausgehenden Datenverkehr Ihrer Website/Ihres E-Commerce-Shops zu verfolgen und zu melden. Es ist ein kostenloses Tool, das Ihnen hilft, verschiedene Arten von Erkenntnissen zu verfolgen, wie zum Beispiel:

• Demografie und Interessen des Publikums
• Akquisitionsberichte
• Verhaltensfluss
• Reporting in Echtzeit
• E-Commerce-Tracking
• Zielsetzung und Conversion-Tracking
• Absprungrate und Ausstiegsseiten
• Website-Geschwindigkeit

GA4 ist ein unverzichtbares Analysetool für jedes E-Commerce-Unternehmen. Es kann Ihnen in vielen Bereichen helfen, vom Verständnis der User Journey in Ihrem Shop bis hin zu den Kennzahlen Ihrer Marketingkampagnen. 

E-Commerce-spezifische Analyseplattformen

Neben Google Analytics bieten zahlreiche E-Commerce-spezifische Analyseplattformen einen detaillierten Einblick in Ihre Kennzahlen. Diese Plattformen wurden speziell entwickelt, um detaillierte Einblicke in das Nutzerverhalten auf Ihrer Website oder Ihrem E-Commerce-Shop zu erhalten. Hier sind einige Beispiele für diese Plattformen:

1. Hotjar ist ein Tool zur Produktanalyse, das tiefer in das Benutzerverhalten eindringt, das herkömmliche Analysetools für den E-Commerce nicht erfassen können – wie etwa Zögern, abrupte Umkehrungen und inaktives Scrollen, das nicht zu Klicks führt.
   
2. Koppler.io Optimiert die Datenerfassung und -integration aus verschiedenen Anwendungen und erleichtert die Erstellung aussagekräftiger Dashboards für fundierte Entscheidungen. Es integriert Daten von beliebten E-Commerce-Plattformen wie WooCommerce und Shopify und ermöglicht Unternehmen so, ihr E-Commerce-Reporting effektiv zu verbessern.
   
3. Woopra verfolgt die Customer Journeys und ermittelt ihren Lifetime Value in Echtzeit – ein Prozess, der sonst Wochen gedauert hätte. Es hilft Ihnen, Ihre besten Buyer Personas zu verstehen und das Erlebnis auf Ihre idealen Kundentypen abzustimmen. 

Andere beliebte E-Commerce-spezifische Analyseplattformen sind Conjura, Optimizely, Crazy Egg, Matomo, Polymer, Heap, Looker und CAKE.

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Schritte zur datengesteuerten Entscheidungsfindung

Sie sind bereit, fundierte Entscheidungen zu treffen, wenn Sie alle E-Commerce-Daten sehen, die Sie mit GA4 oder anderen Analysetools für E-Commerce gefunden haben. Welche Entscheidungen können Sie basierend auf den gefundenen Daten treffen? 

Schritt 1: Personalisierungsstrategien

Kunden lieben Personalisierung. Doch Begrüßungen wie „Hallo Jane“ überraschen sie heute nicht mehr. Um Ihre Bemühungen wirklich zu personalisieren, können Sie alle Daten zu persönlichen Vorlieben nutzen, die Sie erhalten. So können Sie personalisierte Erlebnisse, Angebote und Kommunikation auf verschiedene Kundensegmente zuschneiden und so zu ansprechenderen und lohnenderen Kundeninteraktionen führen.

Hier sind einige Beispiele für Personalisierung im E-Commerce:

1. Produktempfehlungen
2. Personalisierte E-Mail-Kampagnen
3. Dynamic Pricing
4. Website-Personalisierung
5. Maßgeschneiderte Werbung
6. Personalisierte Inhalte

Schritt 2: Optimierung des Bestandsmanagements

Angenommen, Sie betreiben einen Online-Bekleidungsshop und stellen fest, dass Kunden kurz vor Weihnachten vermehrt rote Pullover kaufen. Daher ist es für Sie am besten, sich rechtzeitig mit diesen Pullovern einzudecken, um die Nachfrage zu decken. Dies ist ein einfaches Beispiel dafür, wie Daten zu zahlreichen Käufen Ihnen bei der Umsatzsteuerung helfen können.

Mithilfe von E-Commerce-Analysen können Sie die Bestandsverwaltung folgendermaßen verbessern:

1. Nachfragevorhersage
2. Meldebestandsermittlung
3. Optimierung des Sicherheitsbestands
4. Reduzierung von Überbeständen und Ladenhütern
5. Verbessertes Lieferantenmanagement

Schritt 3: Preisgestaltung und Werbung

Ihre Preise richten sich nicht allein nach den Produktionskosten. E-Commerce-Analyse wirken sich direkt auf Preisstrategien und Werbeaktionen aus. Hier sind einige Beispiele, die diesen Prozess veranschaulichen:

1. Dynamische Preismodelle: Fluggesellschaften und die Hotelbranche passen ihre Preise häufig an die aktuelle Nachfrage, die Preise der Konkurrenz und andere Variablen an. E-Commerce-Unternehmen können ähnliche Modelle übernehmen. Beispielsweise ändert Amazon seine Preise basierend auf den Gebühren der Konkurrenz, der Nachfrage nach einem Produkt und der aktuellen Uhrzeit.
   
2. Mengenrabatte: Diese Strategie bietet sinkende Stückkosten bei gleichzeitiger Erhöhung des Produktvolumens. Costco setzt effektiv um Mengenrabatt. Kunden können sich mit Artikeln zu niedrigeren Preisen eindecken, was zu Einsparungen führt und den Umsatz des Unternehmens steigert.
   
3. Flash-Sales oder WerbeveranstaltungenKurzfristige Rabatte können den Umsatz deutlich steigern. Ein gutes Beispiel ist Alibabas „Singles Day“. Dieses eintägige Event sorgt dank hoher Rabatte jährlich für hohe Umsätze und zieht Millionen von Käufern an.
   
4. Saisonpreise: Viele große E-Commerce-Unternehmen nutzen saisonale Preisstrategien. Beispielsweise erhöhen sie die Preise für Winterkleidung in der kalten Jahreszeit und gewähren in der Nebensaison Rabatte.

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Die drei häufigsten Probleme bei E-Commerce-Analysen, die Sie vermeiden sollten

Wie bei jedem anderen Tool müssen Sie auch beim Sammeln und Analysieren von Daten die versteckten Fallstricke kennen.

1. Fehlinterpretation von Daten

Geschäftsentscheidungen sollten nicht überstürzt getroffen werden. Bei der Analyse sollten Sie das Gesamtbild betrachten, bevor Sie Schlussfolgerungen ziehen. 

Nehmen wir beispielsweise einen Bekleidungsladen, der bemerkt, dass die durchschnittliche Verweildauer der Nutzer auf der Website plötzlich gesunken ist. Normalerweise würde man das als tragisch bezeichnen. Doch was wäre, wenn die Website aktualisiert würde, um sie schneller und benutzerfreundlicher zu gestalten, damit Kunden schneller finden, was sie brauchen, und Transaktionen abschließen können? In einem solchen Fall deutet eine kürzere Verweildauer auf eine Verbesserung hin.

2. Mobile Analytics ignorieren

Wie viele Nutzer besuchen Ihre Website über Smartphones? Unternehmen übersehen diesen Trend oft und verpassen wichtige Erkenntnisse über dieses Segment ihrer Kundenbasis.

Mobile Analytics informiert Sie darüber, wie mobile Nutzer mit Ihrer Website oder Anwendung interagieren, ob der Besuch Ihrer Seiten über Smartphones komfortabel ist und wie diese Interaktionen zu Verkäufen führen. Wenn Sie diese Daten sorgfältig betrachten, können Sie Conversion-Rate-Optimierung (CRO) für Ihr mobiles Erlebnis.

3. Sicherheitsmaßnahmen übersehen

Im E-Commerce werden sensible Kundendaten verarbeitet, darunter persönliche Informationen und Kreditkartendaten. Daher ist Sicherheit von höchster Bedeutung. Verfügen Sie über eine wirksame Cybersicherheitsrichtlinie? Ihre Nutzer bemerken sie möglicherweise erst im Falle eines Datenlecks, aber unterschätzen Sie nicht deren Wichtigkeit. Sicherheitdienst Protokolle und Gewährleistung des ordnungsgemäßen Umgangs mit allen Daten, insbesondere sensiblen Daten.

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Trends in der E-Commerce-Analyse, die man 2026 im Auge behalten sollte

1. KI-gestützte Analyse

Künstliche Intelligenz macht Analysen verständlicher. Anstatt sich nur auf Dashboards zu verlassen, können Händler nun KI-Tools nutzen, um Muster zu erkennen, Berichte zusammenzufassen, Veränderungen zu erklären und nächste Schritte vorzuschlagen.

KI ist jedoch nur dann nützlich, wenn Ihre Daten sauber sind. Wenn Ihr Tracking fehlerhaft ist, Ereignisse fehlen oder Ihre Berichte Einzel- und Großhandelskäufer vermischen, liefert die KI lediglich ungenaue Empfehlungen.

2. Bessere Patientenbindung und Kohortenberichterstattung

Immer mehr E-Commerce-Teams legen Wert auf Kundenbindung und nicht nur auf den Umsatz mit dem Erstkauf. Kohortenberichte helfen Ihnen dabei, das Verhalten Ihrer Kunden nach ihrer ersten Bestellung zu analysieren.

Beispielsweise:

• Kommen die im Januar gewonnenen Kunden im Februar oder März zurück?
• Welche Kampagne bringt Kunden, die erneut bestellen?
• Welches Produkt führt am ehesten zu Wiederkäufen?
• Welche Kundengruppe hat den höchsten langfristigen Wert?

Dies ist besonders nützlich für Marken, die auf wiederholte Käufe, Abonnements, Verbrauchsmaterialien, Großhandelskäufer oder Nachschubprodukte angewiesen sind.

3. Echtzeitüberwachung

Echtzeitanalysen sind dann nützlich, wenn sich etwas schnell ändert.

Beispielsweise:

• Ein Problem im Kassenbereich beginnt, den Umsatz zu beeinträchtigen.
• Eine Kampagne wird plötzlich teuer.
• Ein Produkt ist ausverkauft.
• Ein Rabattcode ist ungültig.
• Eine Zahlungsmethode funktioniert nicht mehr.
• Eine Landingpage erhält plötzlich Besucher aus dem falschen Land.

Echtzeitwarnungen können Teams helfen, Probleme zu beheben, bevor sie teuer werden.

4. Stärkerer Fokus auf First-Party-Daten

Da sich Datenschutzbestimmungen und Tracking-Limits ständig ändern, müssen Online-Shops verstärkt auf ihre eigenen Kundendaten zurückgreifen.

Das beinhaltet:

• E-Mail-Abonnenten
• Kundenkonten
• Kaufhistorie
• Produktpräferenzen
• Großhandelsanwendungen
• Kunden-Tags
• Treuedaten
• Support-Gespräche

First-Party-Daten helfen Ihnen, bessere Segmente zu erstellen, die Kundenbindung zu verbessern und die übermäßige Abhängigkeit von Werbeplattformen zu reduzieren.

5. Analysen für den B2B-E-Commerce

B2B E-Commerce Die Bedeutung von Analysen nimmt zu, da immer mehr Großhandelskäufer ein Self-Service-Einkaufserlebnis erwarten.

B2B-Händler sollten Folgendes verfolgen:

• Großhandelsanträge
• Zustimmungsrate
• Erstbestellungsrate nach Genehmigung
• Großhandels-AOV
• Wiederbestellrate
• Nachbestellzeit
• Umsatz nach Käufergruppe
• Umsatz nach Katalog
• Nutzungsbedingungen
• Verwendung des Formulars für Massenbestellungen
• Warenkorbabbrüche im Großhandel

Dies hilft Ihnen zu verstehen, ob Ihr B2B-Einkaufsprozess tatsächlich funktioniert.

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Fazit

E-Commerce-Analyse beschränkt sich nicht nur auf Dashboards. Es geht darum, bessere Entscheidungen zu treffen. Die richtigen Daten zeigen, woher Kunden kommen, welche Produkte sie wünschen, wo sie abspringen, welche Kampagnen Umsatz generieren und was sie zur Rückkehr bewegt.

Für Shopify-Händler umfasst ein gutes Setup in der Regel Shopify Analytics, GA4, Berichte der Werbeplattform, E-Mail-Analysen, Heatmaps und Kundenfeedback.

Für Großhandels- und B2B-Shops sollten die Analysen über die üblichen E-Commerce-Kennzahlen hinausgehen. Sie sollten auch genehmigte Käufer, den durchschnittlichen Bestellwert im Großhandel, die Wiederbestellrate, den Umsatz nach Kundengruppe und die Häufigkeit der Nutzung Ihres Großhandelsbestellprozesses durch die Käufer erfassen.

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Häufig gestellte Fragen