WP WordPress WordPress & WooCommerce Mittel

Predictive LTV & Churn — Vollständige Dokumentation

Installations-, Konfigurations- und Nutzungsanleitung für das Plugin zur prognostischen LTV-Bewertung und automatischen RFM-Segmentierung für WooCommerce.

Aktualisiert Modulversion 1.0.0

Vollständige Anleitung für das Plugin Predictive LTV & Churn für WooCommerce: Installation, Konfiguration der Email Service Provider, Nutzung des Dashboards, Verständnis des prognostischen Modells und der automatischen RFM-Segmentierung.

Überblick

Predictive LTV & Churn ist ein WooCommerce-Plugin, das jeden Kunden Ihres Shops nach zwei Dimensionen bewertet: seinem prognostizierten Customer Lifetime Value und seiner Abwanderungswahrscheinlichkeit (Churn). Darauf aufbauend klassifiziert es jeden Kunden automatisch in eines von 9 umsetzbaren Business-Segmenten und synchronisiert diese Informationen mit Brevo, Mailchimp oder Klaviyo, damit Sie Ihre E-Mail-Kampagnen präzise steuern können.

Die Engine ist vom BG/NBD-Modell der Data Scientists inspiriert, funktioniert aber ohne Vorkonfiguration: Sie lernt kontinuierlich die tatsächliche Baseline Ihres Shops (Wiederkaufrate, durchschnittlicher Warenkorb, Intervall zwischen Bestellungen), um bereits ab der ersten Bestellung sinnvolle Vorhersagen zu liefern.

Typischer Anwendungsfall. Ein Kunde tätigt seine erste Bestellung. Das Plugin erkennt sie, berechnet sofort seinen prognostizierten LTV (mit niedriger Konfidenz, aber brauchbarem Wert), weist ihn dem Segment „Neukunde“ zu und sendet ihn mit den Attributen DFPLC_PREDICTED_LTV und DFPLC_SEGMENT an Brevo. Ihre Brevo-Automatisierung kann dann eine passende Willkommenssequenz auslösen.

Installation

Voraussetzungen

  • WordPress 6.2 oder höher
  • WooCommerce 7.0 oder höher (getestet bis 9.4)
  • PHP 7.4 oder höher (8.x empfohlen)
  • Ein API-Schlüssel für mindestens einen ESP unter Brevo, Mailchimp oder Klaviyo

Installationsschritte

  1. Laden Sie die ZIP-Datei dfpredictivectvchurn.zip aus Ihrem DataFirefly-Konto herunter.
  2. Gehen Sie im WordPress-Admin zu Plugins > Installieren > Plugin hochladen.
  3. Wählen Sie die ZIP-Datei aus und klicken Sie auf Jetzt installieren.
  4. Klicken Sie auf Plugin aktivieren.
  5. Bei der Aktivierung erstellt das Plugin automatisch 3 dedizierte Tabellen in Ihrer Datenbank: wp_dfplc_customer_scores, wp_dfplc_export_queue, wp_dfplc_baseline.
Das Plugin deklariert formal seine Kompatibilität mit dem WooCommerce High Performance Order Storage (HPOS) über FeaturesUtil. Kein direkter Zugriff auf die Tabellen wp_postmeta, alles läuft über wc_get_orders().

Erststart und initiale Bewertung

Direkt nach der Aktivierung ist Ihr Dashboard leer: Noch kein Kunde wurde bewertet. Sie haben zwei Möglichkeiten.

Option 1: automatische inkrementelle Bewertung

Tun Sie nichts. Das Plugin wird die Kunden nach und nach mit neuen Bestellungen bewerten. Dies ist der schonendste Weg für große Kundenstämme.

Option 2: rückwirkende Bewertung der gesamten Historie

Gehen Sie zu Predictive LTV > Übersicht und klicken Sie auf die Schaltfläche Alle Kunden neu berechnen. Das Plugin wird Ihre Bestellhistorie in Batches von 50 Kunden durchgehen, jeden Score berechnen, die Shop-Baseline aktualisieren und dann die RFM-Quintile aktualisieren. Je nach Größe Ihres Kundenstamms rechnen Sie mit:

  • Weniger als 500 Kunden: einige Sekunden
  • 500 bis 5.000 Kunden: 30 Sekunden bis 3 Minuten
  • Mehr als 5.000 Kunden: 5 bis 15 Minuten (Verarbeitung läuft im Hintergrund weiter)
Bei einem Shop mit mehr als 20.000 Kunden wird empfohlen, die Option „Echtzeit-Neuberechnung“ während der initialen Bewertung vorübergehend zu deaktivieren, um doppelte Last zu vermeiden.

Konfiguration der Email Service Provider

Das Plugin unterstützt drei ESPs gleichzeitig. Sie können einen, zwei oder alle drei aktivieren. Jede Konfiguration erfolgt unter Predictive LTV > Einstellungen.

Brevo (ehemals Sendinblue)

  1. Melden Sie sich in Ihrem Brevo-Konto an und gehen Sie zu SMTP & API > API Keys.
  2. Erstellen Sie einen v3-Schlüssel mit mindestens den Contacts-Berechtigungen.
  3. Erstellen Sie eine dedizierte Liste (zum Beispiel „DataFirefly LTV“), notieren Sie ihre numerische ID.
  4. Fügen Sie im Plugin den API-Schlüssel in Brevo API-Schlüssel und die Listen-ID in Brevo Listen-ID ein.
  5. Klicken Sie auf Verbindung testen, um die Anmeldedaten zu validieren.

Die folgenden Attribute werden automatisch auf jedem Brevo-Kontakt erstellt: DFPLC_PREDICTED_LTV, DFPLC_LTV_CONF, DFPLC_CHURN_PROB, DFPLC_SEGMENT, DFPLC_TOTAL_ORDERS, DFPLC_TOTAL_SPENT, DFPLC_RFM_R, DFPLC_RFM_F, DFPLC_RFM_M, DFPLC_LAST_ORDER.

Mailchimp

  1. Gehen Sie in Mailchimp zu Account > Extras > API keys und erstellen Sie einen Schlüssel.
  2. Suchen Sie die List ID Ihrer Audience (unter Audience > Settings > Audience name and defaults).
  3. Fügen Sie im Plugin den Schlüssel und die Listen-ID ein.
  4. Klicken Sie auf Verbindung testen.
Mailchimp beschränkt Merge-Field-Namen auf 10 Zeichen. Das Plugin verwendet daher gekürzte Namen: DFPLTV (prognostizierter LTV), DFCONF (Konfidenz), DFCHURN (Churn), DFSEG (Segment), DFORDERS, DFSPENT, DFRFM (Verkettung von R+F+M als 3-stellige Zahl).

Klaviyo

  1. Gehen Sie in Klaviyo zu Account > Settings > API Keys und erstellen Sie einen Private API Key mit den Scopes Profiles: Full Access und Lists: Full Access.
  2. Optional: Ermitteln Sie die ID der Liste (sichtbar in der URL /list/<LIST_ID>), wenn das Plugin Kontakte abonnieren soll.
  3. Fügen Sie im Plugin den Schlüssel und optional die Listen-ID ein.
  4. Klicken Sie auf Verbindung testen.

Das Prognosemodell verstehen

Die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde noch aktiv ist

Das Plugin berechnet p_alive = exp(-days_since_last / expected_interval), wobei expected_interval das durchschnittliche Intervall zwischen zwei Bestellungen dieses Kunden ist (oder die Shop-Baseline, wenn er nur eine Bestellung hat). Diese Formel nimmt exponentiell ab: Je mehr Zeit seit der letzten Bestellung vergeht, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde „verloren“ ist. Die Abwanderungswahrscheinlichkeit ist einfach (1 - p_alive) × 100.

Der prognostizierte LTV

Die Formel lautet: predicted_ltv = total_spent + p_alive × expected_future_orders × avg_aov_customer. Für einen Neukunden (einzige Bestellung) verwendet das Plugin die Shop-Baseline zur Schätzung zukünftiger Bestellungen. Für einen Kunden mit mehreren Bestellungen extrapoliert es seinen persönlichen Rhythmus über einen Ein-Jahres-Horizont.

Die Konfidenz

Der Konfidenz-Score kombiniert zwei Komponenten: die Qualität der persönlichen Historie (je mehr Bestellungen ein Kunde hat, desto besser) und den Reichtum der Shop-Baseline (je mehr Daten der Shop hat, desto besser). Die Formel gewichtet 0,6 × history_score + 0,4 × baseline_score.

Für einen Neukunden, dessen erste Bestellung weniger als 30 Tage alt ist, wird die Abwanderungswahrscheinlichkeit um 50 % neutralisiert, um Fehlalarme zu vermeiden. Noch kein verlässliches Signal sagt aus, ob er zurückkehren wird oder nicht.

Die 9 Business-Segmente

Das Plugin ordnet jeden Kunden nach einer absteigenden Prioritätslogik genau einem Segment zu. Die Schwellenwerte verwenden die RFM-Quintile (Perzentile 20, 40, 60, 80), die auf Ihrer realen Basis berechnet werden.

  • Champions: Kunde mit R ≥ 4, F ≥ 4 und M ≥ 4. Top RFM zum Binden.
  • Hochwertige Kunden in Gefahr: prognostizierter LTV ≥ p80, aber R ≤ 3 und Churn ≥ 40 %. Kritisches Warnsignal.
  • Abwanderungsrisiko: Churn ≥ 70 % und M ≥ 3. Wertvoller Kunde entfernt sich.
  • Neukunde: 1 Bestellung und weniger als 30 Tage Anciennität.
  • Potenzieller Stammkunde: 2 oder mehr Bestellungen, R ≥ 4. Kurz davor, loyal zu werden.
  • Treuer Kunde: F ≥ 4, aber M ≤ 3. Wiederkehrend, aber kleiner Warenkorb.
  • Inaktiv: R ≤ 2 und F ≥ 2. War gut, ist es nicht mehr.
  • Verloren: R = 1 und Churn ≥ 90 %. Verloren, wahrscheinlich endgültig.
  • Geringer Wert: prognostizierter LTV ≤ p25. Geringes wirtschaftliches Potenzial.
Wenn Ihr Shop weniger als 20 bewertete Kunden hat, wechselt die Segmentierung in den „Standardmodus“ und weist einfach new_customer oder loyal je nach Anzahl der Bestellungen zu. Die Quintile sind erst über diesem Schwellenwert statistisch signifikant.

Verwendung des Admin-Dashboards

Übersicht

Synthetische Ansicht mit vier KPIs: Gesamtzahl der bewerteten Kunden, durchschnittlicher prognostizierter LTV, durchschnittliche Churn-Rate, Größe der Export-Warteschlange. Darunter wird die Verteilung nach Segmenten als farbige Balken mit zugehöriger Legende angezeigt. Die Shop-Baseline ist unten sichtbar: Wiederkaufrate, durchschnittlicher Warenkorb, durchschnittliches Intervall zwischen Bestellungen.

Kunden

Paginierte Liste mit Segmentfiltern, sortierbar nach prognostiziertem LTV, Churn, Anzahl der Bestellungen oder Datum der letzten Bestellung. Jede Zeile zeigt die E-Mail, das Segment (mit farbiger Kapsel), den prognostizierten LTV, die Konfidenz, den Churn-Prozentsatz, den RFM-Score, die Anzahl der Bestellungen, die Gesamtausgaben und das Datum der letzten Bestellung.

Exporte

Ein Panel pro konfiguriertem ESP mit zwei Aktionen: Verbindung testen, um die Anmeldedaten zu überprüfen, und Alle Kunden synchronisieren, um die gesamte Basis an diesen ESP in die Warteschlange zu stellen. Eine globale Schaltfläche Warteschlange verarbeiten ermöglicht das Erzwingen der sofortigen Verarbeitung (ohne auf den stündlichen Cron zu warten).

Einstellungen

Allgemeine Konfiguration (Echtzeit-Neuberechnung, Auto-Export, automatisch zu exportierende Segmente, Schwellenwerte für Churn und High-Value) und dann ein Panel pro ESP mit API-Schlüssel und Listen-ID.

Geplante Aufgaben

Das Plugin plant zwei WP-Cron-Aufgaben sofort nach seiner Aktivierung.

  • dfplc_daily_recalculation: Läuft täglich um 3:00 Uhr. Berechnet die Shop-Baseline neu, aktualisiert die RFM-Quintile und bewertet bis zu 500 Kunden neu, deren Score älter als 24 Stunden ist.
  • dfplc_hourly_export: Läuft stündlich. Entnimmt 100 Zeilen aus der Export-Warteschlange und sendet Daten an die konfigurierten ESPs. Fehlerhafte Zeilen werden bis zu 3 Mal wiederholt, bevor sie als dauerhaft fehlgeschlagen markiert werden.
Wenn Sie einen System-Cron verwenden (über wp-cron.php --disable_wp_cron), stellen Sie sicher, dass Ihre Planung WordPress mindestens einmal pro Stunde aufruft, sonst staut sich die Export-Warteschlange auf.

REST API

Das Plugin stellt einen vollständigen REST-Namespace dfplc/v1 bereit, geschützt durch die Capability manage_woocommerce. Verwendbar für externe Dashboards, Automatisierungsskripte oder BI-Dashboards.

  • GET /wp-json/dfplc/v1/stats: globale Statistiken (Summen, Segmentverteilung, Export-Warteschlange, Baseline).
  • GET /wp-json/dfplc/v1/customers: paginierte Liste bewerteter Kunden mit Filtern und Sortierung.
  • POST /wp-json/dfplc/v1/recalculate: löst eine Batch-Neuberechnung aus.
  • POST /wp-json/dfplc/v1/exporter/{provider}/test: testet eine ESP-Verbindung.
  • POST /wp-json/dfplc/v1/exporter/{provider}/sync-all: stellt die gesamte Basis für einen ESP in die Warteschlange.
  • POST /wp-json/dfplc/v1/queue/process: erzwingt die Verarbeitung der Export-Warteschlange.

Die Authentifizierung erfolgt über einen wp_rest-Nonce für Aufrufe aus dem WordPress-Admin oder über die standardmäßige WordPress-REST-Authentifizierung (Application Passwords, JWT usw.) für externe Aufrufe.

Mehrsprachigkeit und Übersetzung

Das Plugin wird mit fünf Übersetzungskatalogen ausgeliefert: Französisch, Englisch, Spanisch, Deutsch und Italienisch. Der Textdomain ist dfpredictivectvchurn. Die .po-Dateien befinden sich in languages/; Sie können sie mit Poedit oder Loco Translate bearbeiten, um weitere Sprachen hinzuzufügen oder bestimmte Zeichenketten anzupassen.

Loco Translate generiert bei jedem Speichern automatisch die kompilierten .mo-Dateien. Dies ist die einfachste Methode, wenn Sie mit der Kommandozeile nicht vertraut sind.

Deinstallation

Die Datei uninstall.php wird automatisch von WordPress aufgerufen, wenn Sie das Plugin auf der Seite Plugins löschen. Sie führt folgende Vorgänge aus:

  • Löscht die 3 benutzerdefinierten Tabellen (dfplc_customer_scores, dfplc_export_queue, dfplc_baseline)
  • Entfernt alle Optionen mit dem Präfix dfplc_
  • Löscht das Transient dfplc_quintiles
  • Hebt die Planung beider WP-Cron-Aufgaben auf

Nach der Deinstallation bleiben keine Restdaten zurück.

Fehlerbehebung

„Die Scores werden nicht aktualisiert“

Überprüfen Sie, ob WP-Cron aktiv ist (Option DISABLE_WP_CRON in wp-config.php nicht definiert) oder ob ein System-Cron wp-cron.php regelmäßig aufruft. Sie können auch eine manuelle Neuberechnung aus dem Dashboard erzwingen.

„Die Export-Warteschlange wächst weiter“

Testen Sie die Verbindung jedes konfigurierten ESP. Wenn der API-Schlüssel abgelaufen oder widerrufen ist, schlagen die Aufrufe im Cron stillschweigend fehl. Überprüfen Sie die Spalte last_error der Tabelle wp_dfplc_export_queue, um die genaue Ursache zu identifizieren.

„Meine Zahlen erscheinen inkonsistent“

Stellen Sie sicher, dass die Baseline nach Ihrer initialen Bewertung neu berechnet wurde. Wenn Sie einen großen Batch historischer Bestellungen importiert haben, erzwingen Sie eine vollständige Neuberechnung aus dem Dashboard, um alle Statistiken zu aktualisieren.

Ressourcen

War diese Seite hilfreich?

Immer noch nicht weiter? Support kontaktieren