Customer Lifetime Value

Online-Marketing: Berechnung des Customer Lifetime Value

Mithilfe von Survival-Modellen
Task

Wie selbstverständlich achten wir im täglichen Leben auf Nachhaltigkeit und verfolgen oft langfristige Ziele. Im Online-Marketing hingegen wird der Erfolg von Maßnahmen zur Neukundengewinnung oft an der ersten Bestellung gemessen. Kurzfristiger geht es kaum. Häufig fließen nicht einmal die anschließenden Retouren der Besteller in die Betrachtung ein. Kritisch wird es, wenn die Maßnahmen zur Neukundengewinnung auf Basis einer solchen eingeschränkten Betrachtung optimiert werden. Daraus resultiert nicht selten unmittelbar ein Fokus auf unrentable Kunden bzw. Kanäle, die solche Kunden liefern. Im schlimmsten Fall belohnt diese Betrachtung einen unseriösen Affiliate-Partner, der aggressiv Gutscheine einsetzt und Kunden liefert, die ein teures Produkt mit geringer Marge in mehreren Größen oder Varianten in den Warenkorb legen, nach dem Kauf retournieren und dann nie wieder etwas bestellen. Ein eigentlich viel wertvollerer Kanal, der seriöse Kunden liefert, die weniger, aber dafür gezielt und wiederholt bestellen, erhält hingegen weniger Budget.

Die Lösung: Die Aussteuerung nach "Customer Lifetime Value" (CLV). Der Customer Lifetime Value misst den Wert eines Kunden über seine gesamte sog. Kundenlebenszeit. Dabei werden neben aktuellen Bestellungen sowohl die gesamte Bestellungshistorie als auch zukünftige Bestellungen berücksichtigt. Das Wort "Lifetime" ist dabei etwas irreführend, denn es handelt sich um einen pragmatischen Ansatz, der nicht ein ganzes Kundenleben überblicken muss. Oft reicht es, statt der ersten Bestellung einen Zeitraum von einigen Wochen oder Monaten zu betrachten, um die Schieflage zu beseitigen und sich in der Akquise auf die "richtigen" Kunden zu konzentrieren. Ironischerweise schrecken viele Unternehmen vor der Nutzung des CLVs zurück, weil sie das Konstrukt für zu akademisch halten. Dabei ist der CLV – eine pragmatische Operationalisierung vorausgesetzt – eine grundsolide Kenngröße, die hilft, die besten Kunden zu identifizieren.

Data

Als Datengrundlage für die Berechnung des Customer Lifetime Value werden als Minimum Daten zur Bestellhistorie der Kunden inkl. Preisen/Deckungsbeiträgen der bestellten Produkte, Rabatte und Retouren benötigt. Der Horizont der Betrachtung lässt sich jedoch erheblich verfeinern, indem weitere spezifische Daten und Informationen zum Kunden einbezogen werden, wie beispielsweise Tracking-Daten, CRM-Daten (inkl. Support-Fällen), Daten über die Produkt-/Service-Nutzung etc. Es empfiehlt sich, mit einer einfachen Lösung zu starten und diese dann bei Bedarf schrittweise auszubauen.

Analytics

Zwar gibt es generelle Regeln und Best Practice zum Thema CLV, letztlich sind die Modelle aber so unterschiedlich wie die Geschäftsmodelle unserer Kunden. Für ein Abo-Modell (z.B. Laufzeitverträge im Mobilfunk) wird eine andere Umsetzung benötigt als für einen transaktionsorientierten Online-Shop. Wir evaluieren die unterschiedlichen Ansätze, um das optimale Modell (oder auch eine Kombination aus mehreren Modellen) zu finden. Unser Ziel ist ein verlässliches Modell, welches bereits zu einem frühen Zeitpunkt der Kundenbeziehung eine Prognose des Deckungsbeitrags ermöglicht. Kommen weitere Informationen zum Kunden hinzu (Folgebestellungen, Besuche der Webseite, Support-Kontakte, Nutzungsdaten, ...), updated das Modell die Prognose kontinuierlich.

Solution

Der CLV als Kenngröße bereichert das Marketing und ermöglicht es, frühzeitig rentable und unrentable Kunden zu erkennen und sich schon bei der Akquise auf die Gruppe interessanter Kunden mit einem hohen CLV zu konzentrieren. Unsere CLV-Lösung erfolgt automatisiert und aktualisiert sich, um stets den aktuellen Informationsstand zu berücksichtigen. Neben der kurzfristigen Ersparnis wird auch langfristig durch mehr Folgebestellungen von dieser Strategie profitiert. Die Möglichkeiten sind damit noch lange nicht ausgeschöpft: Der CLV bietet auch im CRM-Bereich viele Möglichkeiten und hilft Ihnen, Kundenbindungsmaßnahmen zielgerichtet einzusetzen oder Sie zu warnen, wenn wertvolle Kunden mit großem Potenzial abwanderungsgefährdet sind.