Datenanalyse · E-Commerce

Identifikation von 12 Käufertypen

Statistische Segmentierung auf Basis von GA4-Daten – mit klaren Profilen, differenzierten Marketing-Implikationen und messbarem Business Impact.


Ausgangssituation

Ein Unternehmen aus dem Großhandel mit E-Commerce-Shop wollte verstehen, welche Nutzergruppen wie kaufen und wie unterschiedlich sie auf Marketingaktionen, saisonale Effekte und Rabatte reagieren. Die benötigten Daten waren vorhanden – jedoch nicht systematisch in entscheidungsfähige Profile übersetzt.

Vorgehen

  • Export und Transformation von GA4-Daten
  • Prüfung zahlreicher Nutzer- und Verhaltensmerkmale auf Zusammenhang mit Käufen
  • Analyse von Reaktionen auf Kampagnen (z. B. Black Week), Rabatte und saisonale Unterschiede
  • Segmentierung in 12 unterscheidbare Käufertypen mit klaren Verhaltensmustern
  • Ableitung konkreter Empfehlungen für Marketing, SEO und Website-Weiterentwicklung

Ergebnis

Die 12 Käuferprofile zeigten deutlich unterschiedliche Kauflogiken und Reaktionsmuster. Basierend darauf wurden Marketing, SEO und Website-Features präziser auf Nutzerbedürfnisse ausgerichtet.

12
Käufertypen identifiziert
+7 %
Gesamtumsatz
+12,5 %
Umsatz pro Transaktion

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