Die wichtigste Kennzahl für Unternehmen?

Klickrate, Kosten pro Klick, Scroll-Aktivität, Absprungrate, Eye-Tracking und vieles mehr – datengetriebenes Marketing liegt bereits seit einigen Jahren voll im Trend.

Zahlen, Daten und Fakten mit Hinblick auf das Kundenverhalten sind nützliche Parameter für Unternehmen, die ihre Zielgruppe gewinnbringend ansprechen und möglichst lange behalten möchten, um aus Neukunden zukünftige Wiederholungstäter zu machen.

Der Customer Lifetime Value (CVL) wird dabei für viele Unternehmen zur Richtschnur für zukünftige Entscheidungen, die das Marketing- und Werbebudget betreffen.

Der CLV wird dabei mithilfe der Kapitalwertmethode ermittelt. ^{[2] [3]}

Die durchschnittliche Geschäftsbeziehung eines Kunden zu einem Angel-Verleihshop beträgt 20 Jahre. Die Akquisekosten für einen Neukunden, verursacht durch verschiedene Marketingmaßnahmen, werden mit 200 € veranschlagt. Das Unternehmen möchte den Customer Lifetime Value pro Jahr berechnen. Für die Kalkulation wird ein Diskontierungsfaktor von 5 % angenommen.

Durchschnittlich alle vier Jahren kauft sich der Kunde für 2.000 € neues Equipment zum Angeln, die Gewinnspanne liegt dabei bei 40 %. Bezogen auf die Dauer der Geschäftsbeziehung beträgt der erwartete Umsatz (e^t) 10.000 € und der Gewinn 4.000 €. Für Service und Pflege der Kundenbeziehung gibt der Besitzer des Angelshops pro Jahr 80 € aus. Daraus ergibt sich für die Dauer der Geschäftsbeziehung eine erwartete Investition (a^t) von 1.600 €.

Für dieses Beispiel gilt folgende Berechnung:
CLV pro Jahr = (-200 € + 10.000 €*0,4 - 1.600 €) / (1 + 0,05)20 = 2.200 €/2,65 = 830,20 €

Verändert man die Zahlen und geht von einem Umsatz von 2.500 € alle 4 Jahre bei einer 7 Jahre andauernden Kundenbeziehung aus, ergebe sich folgende Rechnung:
CLV pro Jahr (-200 € + 5.000 €*0,4 - 560 €) / (1+0,05)7= 1.040/1,41 =737,58 €

Durch dieses vereinfachte Beispiel lässt sich erkennen, dass ein höherer Umsatz bei einer kürzer anhaltenden Kundenbeziehung für den Angelshop auf ein Jahr gerechnet weniger rentabel ist. Eine mögliche Schlussfolgerung wäre, einerseits mehr in Langfristigkeit von Kundenbeziehungen zu investieren und andererseits zu analysieren, in welchen Kundensegmenten sich Akquisekosten rechnen und die Aktivitäten zur Neukundengewinnung entsprechend anzupassen.Kritisch zu betrachten ist dabei, dass die Dauer der Geschäftsbeziehung zwischen Kunde und Unternehmen nicht mit absoluter Sicherheit vorausgesagt werden kann. Darüber hinaus sind die Ein- und Auszahlungsströme schwer zu ermitteln, wenn nicht genug Daten aus vergangenen Käufen eines Kunden vorliegen. ^[4][5]

Der Customer Lifetime Value kann unter  Berücksichtigung verschiedener Ziele analysiert werden. Dabei muss es nicht immer um Geld gehen, obwohl es dem Großteil der Unternehmen natürlich um die Einschätzung geht, wie hoch der finanzielle Aufwand aus eigener Tasche im Vergleich zu den Einnahmen ist, die ein Kunde dem Unternehmen bringt. Für die Aufgaben im „Marketingcontrolling“ ist der CLV demnach essentiell, um den Return-on-Invest des Unternehmens überwachen zu können.

Trotzdem kann der CLV neben dem Optimierungspotential für Werbemaßnahmen, einen erhöhten Unternehmensprofit oder die Gewinnung neuer Kunden auch Möglichkeiten zur Verstärkung der Kundenbindung oder die verbesserte Betreuung durch CRM-Systeme offenbaren.

Je nach Unternehmensziel kann die CLV-Analyse unterschiedlich wertvolle Erkenntnisse zum Vorschein bringen. Logisch ist: Je höher die potentielle Lebenszeit eines Kunden ist, desto mehr Aufwand und Aufmerksamkeit sollte ein Unternehmen für diesen Kunden aufbringen.

Kein Kunde und keine Kundengruppe ist identisch. Einer der offensichtlichsten Vorteile bei der Ermittlung des CLV ist die Möglichkeit, unternehmerische Entscheidungen durch Zahlen zu validieren und individuell auf Kundenbedürfnisse zugeschnittene Maßnahmen treffen zu können. Die Analyse dieser Kennzahl ermöglicht eine Klassifizierung der Kunden- und Zielgruppen, auf dessen Basis die Ausgaben, wie Werbemaßnahmen in verschiedenen On- und Offline-Kanälen, für die verschiedenen Segmente so arrangiert werden können, dass der ROI maximal hoch ausfällt. ^[6]

Auch eignet sich der CLV für die Bewertung des Kundenertrags bezogen auf Werbekampagnen - diese haben den Vorteil, auf zeitlicher Ebene oft deutlich begrenzter zu sein als die gesamte Lebenszeit eines einzelnen Kunden. Dies macht die Berechnung, Prognose und Steuerung genauer und einfacher:

Bei aller Liebe zum Detail kann die CLV-Analyse eines nicht: Durch die Glaskugel in die Zukunft blicken und mit 100%iger Sicherheit preisgeben, wie ein Kunde sich bei zukünftigen Kampagnen entscheiden wird oder ob er wiederholt kauft. Letztlich handelt es sich beim Ermitteln des Customer Lifetime Value um eine mathematische Größe, die als „Prognose-Werkzeug“ verstanden werden kann.

Was Prognosen und Vorhersagen gemeinsam haben, liegt auf der Hand – sie entsprechen nicht immer der Wahrheit. Auch wenn datengetriebenes Marketing sicherlich ratsamer ist als spezifische Entscheidungen im Sinne der Kunden intuitiv aus dem Bauch heraus zu treffen, gibt es dabei unvorhersehbare Faktoren.

Dazu zählen zum Beispiel die sich verändernden Bedürfnisse eines Kunden, die mit den wechselnden Lebensumständen eines Menschen zusammenhängen. Ein erfolgreicher Manager mit Sportwagen könnte durch den Zuwachs einer Tochter auf ein Familienauto umsteigen. Der übergewichtige Fastfood-Lover wird durch einen Bewusstseinswandel getriggert, plötzlich ausschließlich vegetarische und zuckerfreie Lebensmittel zu kaufen. Geschmäcker sind bekanntlich verschieden – so auch Bedürfnisse. Beides kann über die Jahre variieren.

Alternativ können Unternehmen für die CLV-Berechnung allerdings statistische Wahrscheinlichkeiten mit in die Analyse einfließen lassen, um diese “unvorhersehbaren Faktoren” zu berücksichtigen und daraus genauere Prognosen zu treffen.

Auch plötzlich eintretende Liquiditätsprobleme können unvorhersehbar eintreten, etwa wenn ein Kunde wegen der Kündigung seiner Arbeitsstelle nicht mehr im Stande ist, weiterhin Geld für ein Produkt zu zahlen.

Außerhalb der Produkte selbst besteht die Möglichkeit, dass ein Kunde zum Beispiel mit dem Kundenservice eines Unternehmens schlechte Erfahrungen gemacht hat und sich deshalb von weiteren Einkäufen distanziert.

Darüber hinaus schläft die Konkurrenz selten. Wer ein günstigeres oder wertvolleres Produkt entdeckt, wechselt gelegentlich den Anbieter. Diese Umstände können Vermarkter anhand des Customer Lifetime Value ebenfalls nicht ermitteln.Abseits der Unvorhersehbarkeit bestimmter Faktoren schreckt die Unübersichtlichkeit der Daten viele Unternehmen ab, von der CLV-Analyse Gebrauch zu nehmen. Nach einer Studie der Institution Econsultancy schaffen es gerade einmal 42 % aller Unternehmen, den Customer Lifetime Value ihrer Kunden zu messen.

Grund dafür sei vor allem, dass die meisten Unternehmen in unabhängig voneinander operierenden Silos arbeiten, welche die Integration wichtiger Kundendaten für die CLV-Analyse erschweren. ^[9]

Des Weiteren fällt es vielen Unternehmen schwer, den exakten Nettogeldfluss eines Kunden zu bestimmen, den er im Laufe der Zeit für das Unternehmen einbringt. Zunächst bedarf die Sammlung aussagekräftiger Kundendaten ein gewisses Maß an Zeit – den tatsächlichen „Wert“ eines Kunden können Unternehmen nicht innerhalb weniger Tage oder Wochen benennen.

Zusätzlich müssen Vermarkter mehrere Fragen beantworten, die mit den Zielen des Unternehmens korrelieren. Laut einem Bericht des Marketing-Professors Paul D. Berger (Boston University) umfassen diese Fragen zum Beispiel:

Analysen zum Customer Lifetime Value können vor allem im Online- und Direktmarketing tragfähig sein, da dort das Verhalten der Kunden am leichtesten digitalisiert bzw. durch Zahlen belegt werden kann. Mithilfe moderner Tracking-Tools und CRM-Systemen können Unternehmen nützliche Daten gewinnen und für den Erfolg zukünftiger Maßnahmen im Marketing nutzen.

Abseits der digitalen Welt gibt es da draußen aber auch die „echte Welt“. Kiosk-Besucher oder langjährige Stammkunden der Lieblingsbäckerei aus der Nachbarschaft können nicht so einfach auf Grundlage von datengetriebenem Marketing „bei Laune“ gehalten werden. Hier spielen auch andere Faktoren wie etwa die geographische Nähe oder die emotionale Verbundenheit zum Ladenbesitzer eine Rolle bei zukünftigen Einkäufen.

Alles in allem birgt der Customer Lifetime Value wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen, ihre  Kunden und deren Entscheidungswege besser verstehen zu können. Bei der Prognose mit Hinblick auf zukünftige Kundenentscheidungen sollte dabei aber nicht in Vergessenheit geraten, dass individuelle Bedürfnisse sich mit der Zeit ändern können und wettbewerbsfähige Angebote von der Konkurrenz oft nicht lange auf sich warten lassen.