Marketing & Growth, Produktmanagement
Input- und Output-KPIs machen den Pirate-Funnel messbar und steuerbar. Micro-Conversions zeigen zwischen den Phasen, wo genau es hakt – und wo die nächste Analyse beginnt.
Eine zuverlässige Wachstumsmaschine bauen, die kontinuierlich, planbar und skalierbar Leads, Opportunities und letztlich Umsatz generiert – nahezu jedes profitorientierte Unternehmen ist daran interessiert. Doch wo anfangen und wo aufhören, ohne sich irgendwo auf diesem Weg zu verlieren?
Im ersten Teil haben wir mit dem Pirate-Funnel ein bewährtes Phasenmodell kennengelernt, um den eigenen Wertschöpfungsprozess zu strukturieren: Awareness, Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral. Damit ist das Fundament gelegt. Im nächsten Schritt sollen diese Phasen sowie der Fortschritt zwischen diesen Phasen nun messbar gemacht werden. Noch wichtiger jedoch: Wir wollen ein genaues Verständnis davon entwickeln, wie wir die Performance der einzelnen Phasen positiv beeinflussen und die Wirksamkeit unserer Maßnahmen in den Phasen sichtbar machen können.
Und genau hier trennt sich der Performer vom Piraten.
Vom Input zum Output – die Logik der Hebel
Wenn wir je Phase definieren, was wir investieren (Input) und was wir dafür zurückerhalten (Output), entsteht etwas sehr Wertvolles: Ein Ursache-Wirkungs-Zusammenhang, den wir aktiv steuern können.
Input-KPIs beschreiben den Einsatz unserer Ressourcen, wie etwa Budget, Content und Personal, und geben darüber hinaus auch einen Hinweis auf die Kanalorchestrierung.
Output-KPIs beschreiben das Ergebnis dieser Phase: Impressions, Besucher, Leads, Umsatz.
Der entscheidende Gedanke: Der Output einer Phase ist zugleich der Input der darauffolgenden Phase. Der Funnel ist nichts anderes als eine Kette von Input-Output-Paaren. Reichweite (Output Awareness) wird zu Besuchern (Input Acquisition), aus Interessenten werden Leads, aus Leads werden Kunden. Wer diese Kette einmal sauber durchdacht hat, sieht sein Wachstum nicht mehr als Blackbox, sondern als System aus Hebeln: Sinkt ein Output trotz konstantem Input, wissen wir sofort, in welcher Phase wir mit der Analyse beginnen müssen und wohin unser nächster Euro an Budget gehört.
Beispiel aus Teil eins: Wir investieren ein bestimmtes Media-Budget X in Paid Advertising, um Y Downloads unseres neuesten eBooks zu erzielen. X ist der Input, Y der Output – und die Download-Rate verrät uns, ob die Awareness-Phase ihr Geld wert ist.
Und über allem thront die North-Star-Metrik: die eine Kennzahl, die den geschafften Kundenwert am besten abbildet – im B2B SaaS typischerweise die Anzahl aktiver Accounts. Streng genommen ist die daraus resultierende Runrate bereits das finanzielle Ergebnis und begegnet uns daher als Output-KPI der Revenue-Phase wieder (siehe Tabelle). Die North-Star-Metrik gibt die Richtung vor, die Phasen-KPIs sind die Stellschrauben, mit denen wir sie bewegen.
Kurzer Exkurs: Input-/Output-KPIs sollten nicht mit Lead- und Lag-KPIs (Vorlauf- und Nachlaufindikatoren) verwechselt werden. Input-KPIs sind in aller Regel Lead-KPIs, Outputs häufig Lag-KPIs – aber eben nicht immer. Details folgen in einem gesonderten Artikel.
Die KPI-Landkarte am Beispiel B2B SaaS
Schauen wir uns das Ganze am konkreten Beispiel an. Die folgende Grafik zeigt den Pirate-Funnel eines B2B-SaaS-Geschäftsmodells, je Phase mit beispielhaften Input- und Output-KPIs und der North-Star-Metrik über allen Phasen:
Der Input-/Output-Funnel — Quelle: Mistral AI
Wichtig: Das sind Beispiele, keine Checkliste. Die Kunst liegt darin, je Phase die wenigen KPIs zu wählen, die für das eigene Geschäftsmodell wirklich steuerungsrelevant sind.
Abgrenzung: Werteströme nach SAFe
Wer sich mit agilen Methoden auskennt, wird jetzt vielleicht an die Werteströme (Value Streams) aus der SAFe-Methodik denken – und liegt mit der Assoziation gar nicht so falsch. Auch dort wird ein end-to-end-Prozess sichtbar und messbar gemacht. Ein wesentlicher Unterschied: Der Business Value Stream wird in SAFe typischerweise von rechts gedacht, also vom letzten Punkt vor dem Umsatz rückwärts. Die Frage lautet nicht „Wie kommt jemand zu uns?", sondern „Was muss alles gegeben sein, um es dem Kunden so einfach wie möglich zu machen, Umsatz bei uns zu generieren?"
Mini-Beispiel: Von rechts gedacht stellt ein SaaS-Team fest, dass lange Vertriebsprozesse – vor allem durch langsame Angebotserstellungen – Deals bremsen, und unternimmt Anstrengungen, diesen zu beschleunigen, beispielsweise durch die Einführung einer Lösung zur automatisierten Angebotserstellung. Die Funnel-Betrachtung wird in der Regel eher von links gedacht, also: „Was muss zu Beginn geschehen, um mehr potentielle Kunden auf uns aufmerksam zu machen und auf unsere Webseite zu bringen?" Kein Widerspruch also, sondern zwei Blickrichtungen auf denselben Wertfluss: SAFe optimiert den Lieferprozess, der Pirate-Funnel den Nachfrageprozess.
Randbemerkung: Überraschend häufig wird der Fokus zu bestimmten Zeiten immer sehr stark auf EINE isolierte Phase gelenkt, beispielsweise zum Ende des Geschäftsjahres, wenn die Betonung stark auf dem „Closing" der zuvor generierten Deals liegt. Dies überrascht insofern, als dass ein kontinuierlicher Fluss durch alle Phasen möglicherweise mittel- bis langfristig den größeren und nachhaltigeren Erfolg verspricht.
Die KPIs hängen vom Geschäftsmodell ab
Wie sehr die Auswahl von der Geschäftsmodell-Logik abhängt, zeigt der Kontrast zum B2C E-Commerce: Dort rückt die North-Star-Metrik näher an Umsatz und Marge (etwa Contribution Margin oder wöchentlich aktive Käufer), und wie in Teil eins diskutiert wandert die Retention hinter die Revenue-Phase – der Erstkauf ist niedrigschwellig, Bindung kommt danach. Aus Activation werden Newsletter-Anmeldungen und Kundenkonten, aus Demo-Anfragen werden Checkout-Conversions, aus ARR werden Warenkorbwerte (AOV). Das Phasenmodell bleibt dasselbe – die KPI-Landkarte sieht komplett anders aus.
Micro-Conversions – der Startpunkt jeder Analyse
Bislang betrachten wir die Outputs der Phasen noch als Blackbox-artige Ergebnisse. Genau hier kommen die Micro-Conversions ins Spiel: kleine, messbare Zwischenschritte auf dem Weg zum Output einer Phase. Die Demo-Anfrage (Macro-Conversion der Activation) besteht aus Zwischenschritten: Pricing-Seite angesehen, Webinar besucht, Trial gestartet. Jeder dieser Schritte ist eine Micro-Conversion – und damit ein Frühindikator.
Warum sind Micro-Conversions der Startpunkt für Analysen und Optimierungen? Denken wir an die Kette zurück: Sinkt der Output einer Phase, obwohl der Input konstant bleibt, liegt der Bruch genau zwischen den Phasen. Ein Beispiel aus dem B2B SaaS: Die Zahl der MQLs ist stabil, aber immer weniger Leads werden von Sales als relevant eingestuft (SALs). Statt im Nebel zu stochern, messen wir die Micro-Conversions dieses Übergangs: Wurden die Nachfolge-Mails geöffnet? Konnten Terminvorschläge platziert werden? Wurden Anrufe angenommen? So wird aus einer Blackbox ein diagnosbarer Prozessabschnitt – und wir wissen nicht nur dass es hakt, sondern wo.
Abgrenzung: Kampagnenbasierte Conversion-Optimierung
Zum Schluss noch eine zweite, häufige Verwechslung: die Optimierung auf Kampagnenebene. Sie beantwortet die Frage: Welche Kombination aus Zielgruppe, Produkt (bzw. Dienstleistung) und Angebot funktioniert am besten? Getestet werden Creatives, Targetings und Angebote – immer auf eine konkrete Conversion hin. Das ist punktuell und kanalzentriert gedacht. Unser KPI-Framework ist das übergeordnete Kontrollsystem: Es sagt uns, in welcher Phase der größte Hebel liegt. Die Kampagnen-Optimierung gehört dann zur Input-Seite einer Phase – und Kampagnen-Tests liefern umgekehrt genau die Learnings über Zielgruppen und Angebote, die wir brauchen, um die Input-Output-Paare der Phasen zu schärfen. Beide Ansätze ergänzen sich also ideal.
Ausblick
Damit haben wir das Messgerüst unserer Growth-Engine. Doch Messen ohne die passende Tool-Landschaft wird schnell zur Sisyphus-Arbeit: In Teil drei schauen wir uns daher den Martech-Stack an, mit dem sich Input-/Output-KPIs und Micro-Conversions messtechnisch abbilden lassen – speziell am Beispiel B2B SaaS. Außerdem noch offen, wie versprochen: ein eigener Artikel zum klassischen Lead-/Opportunity-Prozess und seiner aus meiner Sicht überholten starren Logik sowie einer zu Lead- und Lag-KPIs.
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