E-Commerce · Strategie & Grundlagen
Unit Economics im E-Commerce: Die 5 Zahlen, die zählen
Unit Economics im E-Commerce berechnen: DB1, DB2, DB3, CAC und LTV an einer Beispielrechnung erklärt – plus Vergleichstabelle und Diagnose-Muster fürs Geschäft.
Von Boaz Lichtenstein
Ein Shop kann wachsen und trotzdem jeden Monat näher an den Abgrund rücken – Umsatz sagt darüber nichts aus. Was zählt, ist eine Kaskade von fünf Zahlen: drei Deckungsbeiträge, dazu CAC und LTV. Zusammen zeigen sie nicht nur, ob ein Geschäft profitabel ist, sondern wo genau das Geld verschwindet, wenn es das nicht ist.
Das Wichtigste in Kürze
- Umsatzwachstum sagt nichts über Profitabilität – erst die Deckungsbeitrags-Kaskade DB1 bis DB3 zeigt die Wahrheit.
- DB3 ist die entscheidende Zahl: Erst nach Marketingkosten zeigt sich, ob eine Bestellung wirklich Geld einbringt.
- CAC und LTV setzen die einzelne Bestellung in den Kontext des gesamten Kundenwerts.
- Die Kaskade ist vor allem ein Diagnose-Werkzeug: Sie zeigt, ob das Problem im Einkauf, im Prozess oder im Marketing liegt.
- Unit Economics gehören monatlich, bei schnellem Wachstum wöchentlich auf den Tisch.
DB1, DB2, DB3: die Kaskade
Deckungsbeitrag 1 ist der Umsatz abzüglich des reinen Wareneinsatzes – die Rohmarge. Deckungsbeitrag 2 zieht davon die variablen Erfüllungskosten ab: Fulfillment, Zahlungsgebühren und die anteiligen Kosten der Retouren – wie stark Retouren dabei zu Buche schlagen, unterschätzen viele Shops, wie unser Artikel zum Retouren-Management zeigt. Deckungsbeitrag 3 zieht zusätzlich den anteiligen Marketing-Aufwand pro Bestellung ab – die Zahl, die am Ende wirklich zeigt, ob eine Bestellung Geld einbringt oder kostet. Erst DB3 ist die Wahrheit; DB1 allein hat schon viele Gründer in Sicherheit gewiegt.
Der Begriff „Kaskade“ ist bewusst gewählt: Jede Stufe baut auf der vorherigen auf und zieht weitere, realistische Kosten ab. Wer bei DB1 aufhört zu rechnen, sieht nur die Rohmarge – ein Wert, der auf jeder Preisliste gut aussieht, aber nichts darüber sagt, ob am Ende tatsächlich Geld im Unternehmen bleibt.
Eine Beispielrechnung
Nimm einen fiktiven Warenkorb von 60 Euro. Der Wareneinsatz liegt bei grob 24 Euro, also bleibt ein DB1 von 36 Euro. Fulfillment, Zahlungsgebühren und der anteilige Retourenanteil kosten zusammen etwa 12 Euro – DB2 liegt damit bei 24 Euro. Kommen noch grob 20 Euro Marketingkosten pro Bestellung hinzu, bleibt ein DB3 von nur 4 Euro. Das Geschäft ist profitabel, aber mit hauchdünnem Polster – eine kleine Erhöhung der Werbekosten oder ein Rabatt-Wochenende kippt DB3 sofort ins Negative.
| Stufe | Betrag | Rechenweg |
|---|---|---|
| Umsatz | 60 € | Warenkorb |
| DB1 | 36 € | − 24 € Wareneinsatz |
| DB2 | 24 € | − 12 € Fulfillment / Zahlung / Retouren |
| DB3 | 4 € | − 20 € Marketing |
Genau dieses Muster übersieht, wer nur auf den Umsatz schaut – der Warenkorb sieht auf dem Papier identisch profitabel aus, egal ob DB3 bei 4 Euro oder bei minus 4 Euro liegt.
CAC und LTV: der Blick über die einzelne Bestellung hinaus
CAC (Customer Acquisition Cost) sind die Kosten, um einen neuen Kunden zu gewinnen. LTV (Customer Lifetime Value) ist der Wert, den dieser Kunde über alle künftigen Bestellungen hinweg bringt. Die einzelne Bestellung muss DB3 nicht zwingend positiv abschließen, wenn der Kunde erfahrungsgemäß wiederkehrt – aber diese Wette sollte auf echten Wiederkauf-Daten beruhen, nicht auf Hoffnung.
Wie stark ein eigener Retention-Kanal LTV und Wiederkaufsrate treibt, zeigt unser Artikel zu E-Mail/CRM als profitabelstem Kanal – oft der günstigste Hebel, um eine dünne DB3-Marge durch Wiederkäufe auszugleichen. Wie schnell dieses Kalkül kippt, wenn Kanäle unterschiedlich stark auf Wiederkauf oder Erstkauf ausgelegt sind, zeigt unser Vergleich Eigener Shop vs. Marktplatz.
Konkret gerechnet: Bleiben wir beim Warenkorb aus dem Beispiel oben, mit einem DB2 von 24 Euro pro Bestellung. Kauft ein durchschnittlicher Kunde in einem Jahr dreimal, ergibt sich ein grober Jahres-LTV auf DB2-Basis von 72 Euro. Liegt der CAC bei 25 Euro, bleibt eine gesunde Differenz von 47 Euro – selbst wenn die erste Bestellung allein den CAC nicht deckt. Genau dieser Blick über die einzelne Bestellung hinaus erklärt, warum viele erfolgreiche Shops bei der Neukundenakquise bewusst kurzfristig „draufzahlen“: Sie kennen ihre Wiederkaufsrate und rechnen mit ihr, statt sie zu ignorieren.
Die fünf Zahlen auf einen Blick
| Kennzahl | Formel | Zeigt |
|---|---|---|
| DB1 | Umsatz − Wareneinsatz | Rohmarge |
| DB2 | DB1 − Fulfillment/Zahlung/Retouren | Operative Marge |
| DB3 | DB2 − anteiliges Marketing | Ist die Bestellung wirklich profitabel? |
| CAC | Marketingkosten ÷ Neukunden | Kosten pro Neukunde |
| LTV | Ø Bestellwert × Wiederkaufsrate × DB-Marge | Wert eines Kunden über Zeit |
Diagnose-Muster: Wo genau brennt es?
Die Kaskade ist vor allem als Diagnose-Werkzeug wertvoll. Ist DB1 bereits negativ, stimmt die Preis- oder Einkaufskalkulation nicht. Ist DB2 positiv, aber DB3 negativ, ist das ein Marketing-Problem – die Werbekosten fressen eine gesunde operative Marge auf. Ist DB2 bereits negativ, liegt das Problem tiefer, in Fulfillment, Zahlungsarten oder Retourenquote. Diese Unterscheidung entscheidet, ob die richtige Antwort „Werbebudget senken“ oder „Prozesse überarbeiten“ heißt – und genau diese Verwechslung gehört zu den stillen Killern, die wir im Artikel Woran E-Commerce-Startups scheitern beschreiben.
Die häufigsten Fehler beim Rechnen mit Unit Economics
- Nur auf Bestell-Ebene rechnen, nie auf Produkt-Ebene – oder umgekehrt.
- Fixkosten in die variable Kaskade mischen und damit DB3 verfälschen.
- Retouren nicht anteilig in DB2 einrechnen, sondern separat „vergessen“.
- CAC nur für Neukunden rechnen, aber Rabattkosten für Bestandskunden ignorieren.
- LTV auf Basis von Wunschdenken statt echter Kohortendaten schätzen.
Schritt-für-Schritt: Ein einfaches Unit-Economics-Dashboard aufbauen
- Wareneinsatz je Produkt sauber hinterlegen – die Basis für DB1 steht und fällt mit korrekten Einkaufspreisen.
- Fulfillment-, Zahlungs- und Retourenkosten pro Bestellung als Durchschnittswert je Kanal ermitteln, nicht raten.
- Marketingkosten pro Bestellung berechnen: Gesamtausgaben eines Kanals geteilt durch die daraus entstandenen Bestellungen.
- Die Kaskade DB1 bis DB3 in einer einfachen Tabelle für die letzten vier bis acht Wochen abbilden, um Trends statt Einzelwerte zu sehen.
- CAC je Kanal getrennt berechnen – ein Kanal mit gutem Durchschnitts-CAC kann trotzdem einzelne, sehr teure Kampagnen verstecken.
- Wiederkaufsrate aus den vorhandenen Bestelldaten der letzten sechs bis zwölf Monate ableiten und LTV grob darauf aufbauen.
- Diesen Blick fest im Kalender verankern – wöchentlich für DB1 bis DB3, monatlich für CAC und LTV.
Das lässt sich mit einer einfachen Tabellenkalkulation starten; ein dediziertes BI-Tool lohnt sich erst, wenn das Bestellvolumen die manuelle Pflege spürbar erschwert.
Unterm Strich
Fünf Zahlen reichen, um ein E-Commerce-Geschäft ehrlich zu beurteilen – vorausgesetzt, sie werden sauber und regelmäßig gerechnet. Wer DB1 bis DB3 monatlich sieht und CAC gegen LTV hält, erkennt strukturelle Probleme Monate bevor sie in der Liquidität ankommen. Der nächste Schritt ist selten eine neue Kennzahl, sondern die Disziplin, die bestehenden fünf wirklich jede Woche anzusehen.