Bonusprogramme gibt es mittlerweile wie Sand am Meer und auch Drogerien machen nicht vor diesem Marketingtool halt. Wir vergleichen hier die beiden App-Bonusprogramme von dm und Rossmann. Ich habe sie mit Bayescase durchgerechnet, also als probabilistischen Business Case mit Bandbreiten statt Punktschätzungen, über sechs Monate und normiert auf einen aktiven App-Nutzer und Monat.
Das Ergebnis vorweg: Beide Ketten zahlen für ihr Bonusprogramm zwischen 0,09 € und 2,74 € pro aktivem App-Nutzer und Monat und bekommen dafür im Modell weniger Deckungsbeitrag heraus, als sie ohne Programm hätten.
Die Mechaniken sind unterschiedlich: dm-App-Nutzer bekommen jede Woche einen Gratisartikel, bei Rossmann gibt es bis zu vier 10-%-Coupons auf den gesamten Einkauf, verteilt über zwei Monate. Mich hat daher sofort interessiert, welches der beiden Programme für die Ketten attraktiver ist.
Wer öfter in die Drogerie geht, braucht deshalb nicht mehr Shampoo.
Was kostet ein Bonusprogramm pro App-Nutzer und Monat?
Auf der Kostenseite ist das Bild deutlich weniger eindeutig, als ich zuerst angenommen hatte.
Die Kosten des Gratisartikels sind das Produkt aus zwei unsicheren Größen: wie oft eingelöst wird und was der Artikel im Einkauf effektiv kostet. Realistisch sind 0,3 bis 1,5 Einlösungen pro Nutzer und Monat, und beim effektiven Einstandspreis kann man wohl von 0 € bis 2,50 € ausgehen, weil Aktionsware, Überbestände und Herstellerzuschüsse den Preis erheblich drücken können. Ein wöchentlicher Gratisartikel kostet die Kette damit 0,09 € bis 2,74 € pro aktivem App-Nutzer und Monat, wobei der Haupttreiber eindeutig der Einstandspreis ist.
Beim 10-%-Coupon sieht die Rechnung anders aus, hier zählt Einlösequote mal Warenkorb mal Rabattsatz: 0,4 bis 1,3 Einlösungen, 19 € bis 24 € Warenkorb, davon 85 % bis 98 % rabattfähig. Ein 10-%-Coupon-Programm kostet 0,83 € bis 2,50 € pro aktivem App-Nutzer und Monat. Die Spanne ist also enger, im Mittel aber teurer, und vor allem lässt sie sich kaum nach unten steuern. Beim Gratisartikel geht das durchaus, den kann man auf günstige Produkte begrenzen. Einen Prozentrabatt auf den ganzen Bon eben nicht.
Warum mehr Besuche kaum mehr Umsatz bringen
Wer öfter in die Drogerie geht, braucht deshalb nicht mehr Shampoo. Der monatliche Grundbedarf an Deo, Waschmittel und Toilettenpapier liegt bei 20 € bis 27 € pro Nutzer und wird sicher wenig davon beeinflusst, ob jemand einmal oder dreimal im Monat kommt. Er verteilt sich lediglich auf mehr und dafür kleinere Einkäufe. Der Impulsumsatz hingegen schon, also Schokoriegel, Aktionsware, das Ding an der Kasse, irgendwo zwischen 1,50 € und 4,00 € pro Besuch.
Der Monatsumsatz ist damit nicht Besuche mal Warenkorb, sondern Grundbedarf plus Besuche mal Impulsumsatz. Klingt nach einem Detail, ist aber der ganze Unterschied, weil jede lineare Rechnung den Effekt zusätzlicher Frequenz erheblich überschätzt.
Daraus ergibt sich eine Grenze wie viel ein Gratisartikel kosten darf. Geht man von 60 % bis 72 % Warenkostenquote aus, darf ein wöchentlicher Gratisartikel im Einkauf im Mittel 94 Cent kosten (90-%-Bereich 53 Cent bis 1,38 €), damit er sich über den ausgelösten Zusatzbesuch rentiert. Die Interdentalbürsten, die ich beim letzten Besuch geschenkt bekommen habe, schaffen das eventuell gerade so (Verkaufspreis 1,65 €), bei anderen Gratis-Produkten könnte es allerdings schwieriger werden.
Die Annahmen im Überblick
| Treiber | Bandbreite | Einheit |
|---|---|---|
| Reguläre Besuche | 1,0 – 2,0 | je Nutzer und Monat |
| Zusätzliche Besuche durch 10-%-Coupon | 0,03 – 0,20 | je Nutzer und Monat |
| Zusätzliche Besuche durch Gratisartikel | 0,08 – 0,45 | je Nutzer und Monat |
| Grundbedarfsumsatz | 20 – 27 € | je Nutzer und Monat |
| Impulsumsatz | 1,50 – 4,00 € | je Besuch |
| Warenkostenquote | 60 – 72 % | vom Umsatz |
| Variable Filialkosten | 0,20 – 0,80 € | je Besuch |
| Coupon-Einlösungen | 0,4 – 1,3 | je Nutzer und Monat |
| Warenkorb beim Coupon-Einkauf | 19 – 24 € | je Einkauf |
| Rabattfähiger Warenkorbanteil | 85 – 98 % | vom Warenkorb |
| Gratisartikel-Einlösungen | 0,3 – 1,5 | je Nutzer und Monat |
| Effektiver Einstandspreis Gratisartikel | 0 – 2,50 € | je Artikel |
Beide Programme liegen unter dem Do-Nothing-Fall
| Kennzahl (je Nutzer und Monat) | Do-Nothing | Gratisartikel | 10-%-Coupon |
|---|---|---|---|
| Besuche | 1,50 | 1,76 | 1,61 |
| Bruttoumsatz | 27,60 € | 28,40 € | 27,90 € |
| Bonuskosten | 0,00 € | 1,12 € | 1,67 € |
| Deckungsbeitrag nach Bonus | 8,63 € | 7,62 € | 7,01 € |
| Veränderung zum Do-Nothing-Fall | – | –1,01 € | –1,62 € |
Das Gratisprodukt ist die deutlich bessere der beiden Mechaniken, besser als gar kein Programm ist es im Erwartungswert allerdings auch nicht.
Bleibt das Argument Marktanteil, und das halte ich ehrlich gesagt für das schwächste von allen. Beide Ketten haben ein Programm, beide sind einigermaßen gleich attraktiv, und für den Unterschied fährt wohl niemand an der einen Drogerie vorbei zur anderen. Bei vergleichbar attraktiven Mechaniken werden Marktanteile also nicht nennenswert verschoben, es sinkt bei beiden nur die Marge. Im Bonusprogrammkampf gewinnt am Ende nur der Kunde.
Was dann übrig bleibt
Wenn der Umsatzpfad rechnerisch nicht trägt und der Marktanteilspfad auch nicht, dann muss der Gegenwert irgendwo anders liegen. Meine Vermutung ist: entweder der Marktanteilseffekt wurde überschätzt oder das eigentliche Ziel liegt in den Daten. Vollständige Warenkörbe, über Monate hinweg mit einer Person verknüpft, sind für Sortimentssteuerung, Handelsmarken-Entwicklung und Werbeaussteuerung durchaus etwas wert. Bis zu 2,50 € pro Nutzer und Monat lassen sich die Ketten das offenbar kosten. Belegen kann ich das nicht, es ist nur die plausibelste Resterklärung.
Und der offensichtliche Einwand bleibt natürlich: Ich rechne von außen, ohne Kassendaten, ohne echte Einlösequoten und ohne Einstandspreise. Das Modell sagt nicht, was dm verdient, sondern wo die Hebel liegen und wie groß die Unsicherheit dabei ist. Wer die echten Zahlen hat, ersetzt meine Bandbreiten einfach durch seine und hat in derselben Stunde ein belastbares Ergebnis.
Wie man so etwas rechnet, ohne Erfahrung damit zu haben
Der häufigste Einwand gegen diese Art von Rechnung lautet, man kenne die Zahlen ja gar nicht. Das stimmt, ist aber kein Hinderungsgrund, sondern der Ausgangspunkt. Man braucht keine exakten Werte, sondern für jeden Treiber eine ehrliche Ober- und Untergrenze. Aus 12 solchen Bandbreiten wird mit Bayescase per Monte-Carlo-Simulation eine Ergebnisverteilung, und die zeigt zweierlei: wie wahrscheinlich ein positives Ergebnis überhaupt ist und welcher einzelne Treiber die Unsicherheit dominiert. Genau dafür ist Bayescase gebaut, und genau da helfen Sprachmodelle inzwischen sehr, weil sie aus einer Beschreibung des Vorhabens eine erste Treiberstruktur samt plausibler Bandbreiten vorschlagen können, die man dann nur noch korrigieren muss.
Eine Frage, über die man in einer Sitzung auch zwei Stunden ohne Ergebnis diskutieren könnte, hatte ich in etwa 30 Minuten durchgerechnet. Nicht als Punktschätzung, sondern als Bandbreite mit sichtbaren Treibern.
Zur Methode
Monte-Carlo-Simulation über 12 Treiber, Zeitraum sechs Monate (März bis August 2026), Rechnung auf Monatsbasis und normiert auf einen aktiven App-Nutzer. Bewertet wird der Deckungsbeitrag nach Bonus, also Bruttoumsatz minus Warenkosten, variable Filialkosten und Bonuskosten. Nicht enthalten sind fixe Filialkosten und die technischen Kosten der App. Alle Bandbreiten sind Schätzungen von außen ohne Kassendaten; die ausgewiesenen 90-%-Intervalle sind Modellergebnisse und keine Prognosekorridore.
Quellen
ROSSMANN-App: Angebote, Coupons & mehr
Geschrieben von
Alex Gutzler
Gründer & CEO, Bayescase