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nach Wunsch auch mit VideocallBusiness Intelligence… wovon reden wir hier eigentlich!?
Ein Ratgeber in 6 Episoden.
In diesem Artikel – Episode 5: Der Customer Lifetime Value ist eine wichtige Kennzahl, um Kunden sinnvoll zu segmentieren und Investitionen optimal auszusteuern. Warum das so ist, erfährst Du hier!
Darum geht es in dieser Blog-Serie:
Business Intelligence. Simples Bullshit-Bingo oder ein Begriff mit Substanz? Geht mich das was an oder hab ich den Begriff bis morgen eh schon wieder aus meinem Vokabular gestrichen? Oft gehört, doch nie erklärt? So oder so – Business Intelligence ist sicherlich ein Begriff, der in vielen Köpfen Fragen offenlässt.
Abhilfe schafft dieser Ratgeber in Form von sechs aufeinanderfolgenden Blogartikeln – basierend auf unserer umfassenden BI-zentrierten Beratungs- und Entwicklungstätigkeit im Online-Sektor. Für alle, die es genauer wissen wollen. Und speziell für Online-Händler.
EPISODENVERZEICHNIS
- Episode 1: Was nützt Business Intelligence? Brauch ich das auch?
- Episode 2: BI-Grundlagen – Kennzahlen und KPIs
- Episode 3: Wichtige Kennzahlen für erfolgreichen eCommerce (I): Traffic, Average Session Duration, Conversion Rate, AOV
- Episode 4: Wichtige Kennzahlen für erfolgreichen eCommerce (II): Umsatzarten, KUR, Retourenquote, Kunden-Kennzahlen, Wiederkaufrate
- Episode 5: Wichtige Kennzahlen für erfolgreichen eCommerce (III): Das Customer Lifetime Value Special
- Episode 6: 5 Goldene Regeln für Ihr BI-Projekt – Ein Fazit
Wichtige Kennzahlen für erfolgreichen eCommerce (III):
Das Customer Lifetime Value Special
Auch und gerade im eCommerce geht es beim Thema „strategische Optimierung“ heute vor allem um eins: Den Kunden. Was will der Kunde, was und wie kauft der Kunde, was muss ich welchem Kunden wie anbieten, damit er bei mir seinen Warenkorb packt.
Eine Folge dieses kundenzentrierten Fokus‘ ist, dass allerorts hohe Investitionen in Kundenbindungsprogramme getätigt werden. Dass das an sich ein guter Ansatz ist, steht außer Frage – doch wie so oft heißt es auch hier: Gewusst, wie!
Prämissen überdenken: Kundenbindung – tatsächlich mein Erfolgsfaktor?
Von V. Kumar (2008) lernen wir: Einem weit verbreiteten Irrtum entgegen ist die allgemeine Parole „Kundenbindung!“ keineswegs eine immer so profitable; Studien widerlegen vor allem folgende verbreitete Irrtümer:
- Langzeitkunden sind in der Betreuung nicht unbedingt billiger als Neukunden (Kosten für laufendes Marketing, Kommunikation etc. wiegen Kosten rundum Akquise und Erstbetreuung mindestens auf)
- Langzeitkunden sind nicht eher bereit, höhere Preise zu bezahlen, als Neukunden (ganz im Gegenteil zeichnen sie sich tendenziell durch eine höhere Preissensibilität und damit geringere Bereitschaft zu Mehrkosten aus)
- Die Marketingfunktion von Langzeitkunden wird allgemein stark überschätzt
Eine Folge dieser Irrtümer sind viel zu oft hohe Investitionen in teure und aufwändige Kundenbindungsprogramme, die den Unternehmensprofit insgesamt eher senken als steigern: Sie differenzieren nicht zwischen Kunden mit geringer, vielleicht sogar schon erstorbener Kaufbereitschaft und vielversprechenden Kunden mit starker Kaufbereitschaft bzw. -aktivität. Die Investitionen in erstere Gruppe entpuppen sich höchstwahrscheinlich als ertraglos verpulvertes Geld.
FAZIT 1:
Weg mit den Stereotypen, her mit differenzierten Ausgangsbedingungen: Belege für Dich, ob Langzeitkunden wirklich Deine ganz große Umsatzbasis sind, bevor Du viel Geld in Kundenbindungsprogramme investierst.
Die Konsequenz? Erfolg = Kundenbindung bei optimierter Profitabilität!
Das entscheidende Stichwort ist nicht undifferenzierte Bindung, sondern Profitabilität. Um den Return on Investments (ROI) positiv zu halten (und das, bitteschön, mit möglichst hohen Zahlen), gilt folgende goldene Regel:
Investiere, wo es sich lohnt, sprich: Investiere in die Kunden, die auch tatsächlich profitversprechend sind.
Herkömmliche Kennzahlen zur Ermittlung profitträchtiger Kunden bilden dabei heute nur noch das analytische Fundament: Größen wie der RFM (Recency Frequency Monetary Value) oder der SOW (Share of Wallet) zum Beispiel beziehen sich ausschließlich auf das vergangene Kundenverhalten als Basiswert. Damit sind sie gut geeignet, um bisheriges Kundenverhalten zu analysieren und Kunden für bestimmte Zwecke entsprechend zu segmentieren (Aktivierung zum Erstkauf, Einsatz von Gutscheinen/Special Offers etc.) – ein wichtiger erster Schritt.
Heutzutage muss hier allerdings ein zweiter Schritt folgen, denn vergangenheitsbezogene Modelle wie der RFM oder SOW können als Mittel der Strategieableitung schnell ergebnisverzerrend wirken – ein Kunde, der gestern 200 Euro für Schuhe in meinem Webshop gelassen hat, muss das nicht unbedingt wieder tun.
FAZIT 2:
Was ich wissen möchte: Wie kaufen meine Kunden morgen!?
Was ich dafür brauche: eine richtungweisende, vergangenheits- und zukunftsbezogene Kennzahl mit Prognosecharakter – den Customer Lifetime Value.
Customer LIfetime Value – was wird hier eigentlich berechnet?
Indem der CLV den wirtschaftlichen Wert von Kundenbeziehungen während der gesamten Dauer der Beziehung zwischen Kunden und Unternehmen ausdrückt, berücksichtigt er sowohl den zentralen Aspekt der Profitabilität als auch den der Zeitlichkeit bzw. verfügt über die unbedingt notwendige Fähigkeit zur Prognose. Er errechnet sich – in vielen, unterschied-lich differenzierten Ausführungen, aber immer innerhalb eines bestimmten angenommenen Planungshorizonts – unter Einbezug aller kundenbezogenen Einnahmen und Ausgaben sowie einer jeweiligen Kundenbindungsrate, abgezinst mit dem aktuellen Zinssatz für Kapitalbeschaffung, und hat somit gegenüber anderen Kennzahlen den entscheidenden Vorteil, dass er alle profitbestimmenden Größen in sich vereint: Umsatz, Ausgaben, Kundenverhalten. Der CLV wird somit zur zentralen Messgröße für unternehmensstrategische Entscheidungen.
Und wie profitiert mein Unternehmen von einer CLV-zentrierten Analyse?
Der CLV ermöglicht ein effizientes Messen und Managen des – einzelnen und kumulierten – Kundenwertes (erstmals in monetären Größen!), sodass er zu einer hervorragenden Basis für das Auswerten der Effizienz unterschiedlicher Unternehmensbereiche und somit zur wichtigen Entscheidungsgrundlage wird.
Konkreter unternehmensstrategischer Mehrwert einer CLV-zentrierten Datenanalyse liegt dabei z. B. in den folgenden Punkten:
- Auf Basis des CLV wird eine zielführende Kundenklassifizierung sehr einfach möglich. Die Werte müssen lediglich abgeglichen und die Kunden in entsprechende Segmente eingeteilt werden. Werden auf dieser Grundlage nun individuelle Marketing- und Kommunikationskonzepte ausgearbeitet, können die Investitionen in jedes Kundensegment so optimiert werden, dass der ROI möglichst hoch ausfällt.
- Ebenfalls möglich wird mit dem CLV die umfassende Auswertung bereits umgesetzter Marketing- und Kommunikationsstrategien. Da die Marketingkosten direkt in die Berechnung einfließen, lautet die Frage lediglich: Wird der CLV durch die betreffende Strategie maximiert oder nicht? Marketing- und Kommunikationsstrategien können so laufend überprüft und zeitnah angepasst werden. Das Ergebnis? Fällt profitabel aus.
- Zudem können auch neu erschlossene Vertriebskanäle, das Preissystem und Produktdesign durch den CLV auf ihre Effizienz überprüft werden. Wiederum lautet die Frage: Maximiert mein neuer Vertriebskanal/meine Preispolitik/mein Produktdesign den CLV oder bleibt vorhandenes Potential unausgeschöpft?
- Zudem kann der CLV sogar als Indikator für den Unternehmenswert dienen: Die Summe der CLVs für die einzelnen Kunden entspricht der gesamtunternehmerischen Customer Equity, die – äquivalent zur Brand Equity – als Messgröße für den Unternehmenswert herangezogen werden kann.
FAZIT 3:
Der Customer Lifetime Value wird zur Grundlage strategischer Entscheidungen verschiedenster Unternehmensbereiche.
CLV mit Business Intelligence
Der einfachste Weg zu Ihrer produktiven Analysearbeit mit dem Customer Lifetime Value liegt in unterschiedlichen Arten von Business Intelligence (kurz: BI) Lösungen. BI-Lösungen liefern Dir neben unzähligen anderen unternehmensstrategisch überaus wertvollen Kennzahlen auch den Customer Lifetime Value per Klick auf jeder gewünschten Ebene (individuell, summiert…) und unter Einbezug unterschiedlicher Größen – je nach Differenzierungspotential des jeweiligen Systems. Da das Arbeiten mit dem CLV eine ganzheitliche Betrachtung erfordert, die u. a. auch Daten wie Retourensätze, Warenroherträge, Kundenalter, Bestellhistorien und Kostensätze aus dem ERP einbezieht, sind Teillösungssysteme wie z. B. Webtracking zu seiner Berechnung nicht ausreichend und eine BI-Lösung wird erforderlich, um sich im dichten Zahlendschungel nicht zu verlieren.
FAZIT 4:
Berechnung und unternehmensstrategische Einbindung des Customer Lifetime Value können – v. a. mit steigendem Differenziertheitsgrad der Berechnungsmethode – zu einer mathematisch wie technologisch sehr komplexen Angelegenheit werden. Doch: Der Output macht’s mehr als wett – und mit einer fähigen Business Intelligence Lösung wird sogar der Berechnungsaufwand übersichtlich.
Unterm Strich
Lange Rede, kurzer Sinn: Einen langfristig positiven ROI schaffen nur Kundenbindungsstrategien, die ausreichend differenziert sind und einzelnen Kundensegmenten individuell gerecht werden – je nach prognostiziertem Kaufpotential. Investitionen in Kunden, die sich vor allem in ihrer Eigenschaft als Karteileichen hervortun, kommen einer aktiven Kapitalvernichtung gleich und sollten tunlichst vermieden werden.
- Analysiere Kundenpotentiale mithilfe des Customer Lifetime Value!
- Optimiere Marketing- und Kommunikationskanäle sowie Vertriebs- und Produktstrategien!
- Profitiere!
Weiter geht’s zum letzten Teil: 5 Goldene Regeln für Ihr BI-Projekt – Ein Fazit
Keine Lust mehr zu lesen? Vielleicht interessiert Dich das Experten-Webinar mit Gpredictive zum Thema: In 6 Schritten zum Customer Lifetime Value, dort wird einen 6-Punkte-Plan zur Bestimmung des künftigen Kundenwertes mittels CLV-Berechnung vorgestellt.
Quellen:
V. Kumar: Managing Customers for Profit. Strategies to increase profits and build loyalty. New Jersey 2008.
