Retention Rate

Die Retention Rate lässt sich am ehesten mit Kundenbindungsrate übersetzen. Geläufig ist aber auch in der deutschen Literatur der Begriff Retention Rate.

Sie gibt den Prozentsatz der Nutzer an, die Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung über einen bestimmten Zeitraum hinweg weiter nutzen. Eine hohe Retention Rate bedeutet, dass Ihre derzeitigen Kunden Ihr Produkt schätzen und eine nachhaltige Einnahmequelle darstellen.

Das wichtigsten vorab:

• Die Retention Rate ist eine Kennzahl, die die Anzahl der Nutzer misst, die Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung nach einem bestimmten Zeitraum noch nutzen.

• Die Berechnung der Kundenbindungsrate erfolgt entweder auf der Grundlage der Nutzer oder der Zeit.

• Unternehmen, die ihre Kundenbindungsrate verbessern möchten, können zum Beispiel gefährdete Kunden vor ihrem Abwanderungsdatum ansprechen, auf ihr Kundenfeedback achten und Produktdaten nutzen, um Verbesserungen vorzunehmen.

Was ist die Retention Rate?

Die Retention Rate wird zur Prognose von Gewinn und Wachstum verwendet. Wenn die Bindungsrate höher ist als die Akquisitionsrate, gewinnt Ihr Produkt im Laufe der Zeit an Nutzern (und Einnahmen). Ist die Bindungsrate hingegen niedriger als die Akquisitionsrate, bedeutet dies einen Nettoverlust an Kunden.

Die Kundenbindung ist nicht nur unter dem Gesichtspunkt des reinen Umsatzes wichtig. Unternehmen berücksichtigen die Kundenbindungsrate häufig, wenn sie feststellen wollen, wie zufrieden die Kunden mit einem Produkt sind. Unternehmen nutzen die Kundenbindungsrate, um vier Dinge zu verstehen:

• wie loyal ihre Kunden sind,
• wie gut ihre Kundenerfahrung ist,
• welchen Nutzen ihre Nutzer aus ihrem Produkt ziehen,
• ob sie eine nachhaltige Basis haben, um ihr Geschäft aufrechtzuerhalten.

Grafische Darstellung der Retention Rate

Es gibt 2 typische Darstellungen für die Retention Rate. Einmal als Pivot-Tabelle:

In der Abbildung sieht man auf der linken Seite die Registrierungsdaten. Jede Spalte gibt die Retention in % der Nutzer nach x-Tagen an.

Beispielsweise haben Nutzer, die sich am 8.6.2020 registriert haben am 3 Tag noch eine Retention von 40,41 %. Das heißt von 100 % aller Nutzer, die sich am 8.6. registriert haben, loggen sich am 8.6. immer noch 40 % ein.

Eine andere häufige Darstellung ist die in einem Liniendiagram:

In der Abbildung sieht man zum einen die almählich schwindende Retention abhängig von der Dauer an Tagen. Zusätzlich haben wir hier eine Unterscheidung von iOS und Android Nutzern. Man kann sehen, dass Android-Nutzer scheinbar eine etwas schlechtere Retention haben. Das ist an der Stelle rein fiktiv aber könnte im konkreten Fall zum Beispiel helfen besser einschätzen zu können, für Kunden mit welchen Betriebssystemen welche Werbeausgaben pro Nutzer sinnvoll sind.

Am Tag 13 scheint es zusätzlich einen starken Knick zu geben. Hier müsste man schauen ob das eher ein zufälliger Knick ist oder ob zum Beispiel eine Push-Nachicht, die nach 2 Wochen an Android Nutzer rausgeht den Knick verursacht.

Berechnung der Retention Rate

Um die Bindungsrate zu berechnen, teilen Sie Ihre aktiven Nutzer, die ihr Abonnement am Ende eines bestimmten Zeitraums fortsetzen, durch die Gesamtzahl der aktiven Nutzer, die Sie zu Beginn dieses Zeitraums hatten.

Die Formel für die Bindungsrate ist also: Anzahl der aktiven Nutzer, die weiterhin ein Abonnement abschließen, geteilt durch die Gesamtzahl der aktiven Nutzer zu Beginn des Zeitraums = Bindungsrate.

Am Beispiel: 2021 haben 100 Kunden ein Abo abgeschlossen. Von diesen 100 sind 70 immer noch Kunde.

Dann haben die Neukunden von 2021 nach einem Jahr eine Retention Rate von 70 %.

Berechnung der Retention Rate mit SQL

Um die Berechnung durchzuführen, benötigen wir eine Tabelle, die Transaktionsdaten enthält, wie zum Beispiel:

• transaktion_id (int)
• kunde_id (int)
• transaktionsdatum (date)

SQL-Abfrage zur Berechnung der Retention Rate:

WITH aktive_kunden AS (
SELECT DISTINCT kunde_id
FROM transaktionen
WHERE transaktionsdatum BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'
),
wiederkehrende_kunden AS (
SELECT kunde_id, COUNT() AS transaktionen_anzahl
FROM transaktionen
WHERE transaktionsdatum BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'
GROUP BY kunde_id
HAVING COUNT() > 1
)

SELECT
(CAST(COUNT(wiederkehrende_kunden.kunde_id) AS FLOAT) / COUNT(aktive_kunden.kunde_id)) * 100 AS retention_rate
FROM aktive_kunden
LEFT JOIN wiederkehrende_kunden
ON aktive_kunden.kunde_id = wiederkehrende_kunden.kunde_id;

Erklärung der Abfrage:

1. Im ersten Schritt erstellen wir eine temporäre Tabelle (CTE) namens “aktive_kunden”, die alle eindeutigen Kunden-IDs für den angegebenen Zeitraum enthält.
2. Im zweiten Schritt erstellen wir eine weitere temporäre Tabelle namens “wiederkehrende_kunden”, die die Kunden-IDs und die Anzahl ihrer Transaktionen für den angegebenen Zeitraum enthält, aber nur für Kunden, die mehr als eine Transaktion getätigt haben (diese Kunden gelten als wiederkehrend).
3. Im dritten Schritt berechnen wir die Retention Rate, indem wir die Anzahl der wiederkehrenden Kunden durch die Anzahl der aktiven Kunden teilen und das Ergebnis mit 100 multiplizieren, um den Prozentsatz zu erhalten.

In dieser Abfrage verwenden wir einen LEFT JOIN, um die beiden temporären Tabellen zu verbinden, sodass alle aktiven Kunden in den Ergebnissen enthalten sind, unabhängig davon, ob sie wiederkehrende Kunden sind oder nicht. Wenn ein Kunde wiederkehrend ist, wird seine Kunden-ID in beiden Tabellen vorhanden sein; wenn nicht, wird seine Kunden-ID nur in der “aktive_kunden”-Tabelle vorhanden sein.