Wenn ich mit unserer CRM-Agentur in ein CRM-Strategieprojekt einsteige, schaue ich mir zuerst an, nach welchen Kennzahlen das Unternehmen seine Kundenarbeit steuert. Auf der Liste stehen meist Umsatz, die Zahl der Neukunden sowie Öffnungs- und Klickraten. Der Wert eines Kunden über die gesamte Beziehung steht fast nie darauf. Frage ich danach, bekomme ich in der Regel den durchschnittlichen Warenkorb genannt.
Ich beschäftige mich seit über 25 Jahren mit CRM und E‑Mail-Marketing. Der Customer Lifetime Value ist die Kennzahl, die in meinen Projekten am häufigsten Entscheidungen verändert hat. Deshalb ist er meine Lieblings-KPI ❤️.
Inhalt
Was der CLV ist
Der Customer Lifetime Value (CLV) beschreibt, welchen Wert ein Kunde über die gesamte Dauer seiner Beziehung zu einem Unternehmen beiträgt. Gemeint ist der Ertrag nach Abzug der Kosten, nicht der Umsatz. In der Forschung wird er als erwartete Summe der künftigen, abgezinsten Erträge eines Kunden definiert.
Dabei gibt es zwei Blickwinkel. Der historische CLV zeigt, was ein Kunde bisher eingebracht hat. Der prädiktive CLV schätzt, was er künftig einbringen wird. Für Entscheidungen ist der zweite wichtiger.
So berechnet ihr den CLV
Für den Anfang reicht eine einfache Formel:
CLV = Deckungsbeitrag pro Kauf × Käufe pro Jahr × erwartete Kundendauer in Jahren − Akquisekosten
Die erwartete Kundendauer lässt sich aus der Abwanderungsrate schätzen, näherungsweise als 1 geteilt durch die jährliche Abwanderungsrate. Wer jedes Jahr ein Drittel seiner Kunden verliert, hält einen Kunden im Schnitt etwa drei Jahre.
Ein Rechenbeispiel für einen Onlineshop: 80 Euro Warenkorb bei 30 Prozent Deckungsbeitrag ergeben 24 Euro pro Kauf. Bei drei Käufen pro Jahr und drei Jahren Kundendauer sind das 216 Euro. Abzüglich 40 Euro Akquisekosten bleibt ein CLV von 176 Euro. Genauer wird die Rechnung, wenn man künftige Beiträge abzinst, weil ein Euro in drei Jahren weniger wert ist als heute.
Warum ausgerechnet der Customer Lifetime Value?
Der CLV schaut nach vorn
Öffnungsrate, Conversion Rate und Kampagnenumsatz beschreiben, was passiert ist, während der CLV schätzt, was ein Kunde künftig beitragen wird. Peter Fader von der Wharton School grenzt ihn deshalb ausdrücklich von der historischen Profitabilität eines Kunden ab.
Der CLV verbindet CRM mit dem Unternehmenswert
Mit Öffnungsraten bekommt man im Management selten Budget. Die Entwicklung des Kundenwerts lässt sich dagegen direkt mit Umsatz und Ergebnis verbinden. Sunil Gupta, Donald Lehmann und Jennifer Stuart haben 2004 in einer Studie gezeigt, dass sich sogar der Wert ganzer Unternehmen über den Wert ihrer Kunden schätzen lässt. Sie haben das mit öffentlichen Daten von Capital One, Amazon, eBay, Ameritrade und E*Trade durchgerechnet.
Der CLV macht Unterschiede zwischen Kunden sichtbar
Nach Fader ist der Wert in den meisten Kundenstämmen stark ungleich verteilt, ein kleiner Teil der Kunden trägt einen großen Teil davon. In Untersuchungen auf Basis von Prozesskostenrechnung liefern die profitabelsten 20 Prozent der Kunden typischerweise 150 bis 300 Prozent des Gesamtgewinns. Die unprofitabelsten 20 Prozent kosten einen Teil davon wieder.
Was die Forschung zeigt
Kundenbindung wirkt stärker als Marge und Akquisekosten
Dieselbe Studie von Gupta, Lehmann und Stuart enthält für mich die wichtigsten Zahlen zum CLV. Die Autoren haben berechnet, wie sich eine Verbesserung um jeweils ein Prozent auf den Unternehmenswert auswirkt:
- Retention +1 % → Unternehmenswert rund +5 % (Spanne 3 bis 7 %)
- Marge +1 % → rund +1 %
- Akquisekosten −1 % → nur rund +0,1 %
Die Studie ist über 20 Jahre alt. Trotzdem fließt in den Budgetplanungen, die ich sehe, bis heute viel Geld in günstigere Neukunden und wenig in die Frage, warum Bestandskunden gehen.
Was ich in Projekten immer wieder sehe
Der Gutschein für die Newsletter-Anmeldung. Zehn Prozent auf die erste Bestellung sind fast Standard. Sie bringen Anmeldungen und Erstkäufe. Wie sich diese Kohorte nach zwölf Monaten entwickelt, misst kaum jemand.
Zur Wirkung solcher Rabatte gibt es eine aufschlussreiche Studie. Michael Lewis hat 2006 Kundendaten einer Zeitung und eines Online-Lebensmittelhändlers ausgewertet. In beiden Fällen sanken Wiederkaufrate und Kundenwert, je höher der Einstiegsrabatt war. Kunden, die mit 35 Prozent Rabatt gewonnen wurden, hatten etwa die Hälfte des langfristigen Werts von Kunden, die ohne Rabatt kamen.
Daraus folgt für mich allerdings kein pauschales Nein zu Neukundenrabatten. Ein Anmeldegutschein kann helfen, die Hürde zum ersten Kauf zu senken, und Lewis selbst geht davon aus, dass selten und gezielt eingesetzte Rabatte den Wert der Wiederkäufer kaum schmälern. Ich empfehle aber, die Höhe des Rabatts bewusst zu wählen und die so gewonnenen Kunden als eigene Kohorte zu beobachten.
Kampagnen werden nach Umsatz pro Versand bewertet. Mehr Mails bringen kurzfristig mehr Umsatz. Die Abmeldungen und die wachsende Zahl inaktiver Kontakte tauchen in diesem Reporting nicht auf, obwohl jede Abmeldung den künftigen Wert eines Kontakts im Kanal E‑Mail auf null setzt.
Ein Durchschnitts-CLV für alle. Er ist besser als gar keiner, verdeckt aber die Unterschiede zwischen den Kundengruppen.
CLV auf Umsatzbasis. Kunden mit hoher Retourenquote oder hohem Serviceaufwand sehen dann wertvoller aus, als sie sind.
So steigen wir bei Saphiron mit unseren Kunden in den CLV ein
1. Einfach rechnen, aber mit Deckungsbeitrag
Wir starten mit der Formel von oben, gerechnet pro Kundenkohorte und auf Basis des Deckungsbeitrags. Abzinsung und genauere Modelle kommen später dazu, wenn die ersten Entscheidungen auf dieser Zahl beruhen.
2. Kohorten nach Akquisequelle vergleichen
Wir legen Kunden aus Gutscheinaktionen, organischer Suche, Paid Social und Empfehlungen nebeneinander und vergleichen ihren Wert nach 6, 12 und 24 Monaten. So sieht man, ob der Befund von Lewis auch für das eigene Geschäft gilt, und kann Akquisebudgets pro Kanal besser begründen.
3. Verteilung statt Durchschnitt
Kunden nach CLV in Zehntel aufteilen und für jedes Zehntel Umsatz, Deckungsbeitrag und Kontaktfrequenz auswerten. Danach weiß man, wo Betreuung sich lohnt und wo Automatisierung reicht.
4. Den CLV an Entscheidungen koppeln
Der CLV sollte in konkrete Entscheidungen einfließen, etwa in das maximale Budget pro Neukunde, Versandfrequenzen nach Wertsegment, Service-Level und Reaktivierungsprogramme. Die oft zitierte Regel, der CLV solle mindestens dreimal so hoch sein wie die Akquisekosten, stammt aus den SaaS-Metriken von David Skok. Als Orientierung taugt sie, für Handel und andere Geschäftsmodelle sollte man sie nicht ungeprüft übernehmen.
5. Später prädiktiv werden
Wenn die Basis steht, lohnt sich der Schritt zu Modellen, die den künftigen Wert einzelner Kunden aus Kaufzeitpunkt, Kaufhäufigkeit und Kaufbetrag schätzen, etwa das BG/NBD-Modell nach Fader, Hardie und Lee. Viele CDP- und CRM-Systeme bringen solche Modelle inzwischen mit. Ich würde trotzdem erst mit der einfachen Rechnung anfangen, damit alle verstehen, was die Zahl bedeutet.
Der CLV ist in vielen Projekten unbequem, weil er Kampagnenerfolge relativiert und Rabattaktionen in Frage stellt, die intern als Erfolg gelten. Ich mag ihn trotzdem am meisten, weil er zeigt, ob Kunden nach dem ersten Kauf wiederkommen und was sie dem Unternehmen über die Jahre einbringen.
Zum Weiterhören: Im CRM Podcast habe ich mit Dr. Markus Wübben von CrossEngage ausführlich darüber gesprochen, wie man den Customer Lifetime Value berechnet und Schritt für Schritt im Unternehmen etabliert: CRM Podcast #28: Customer Lifetime Value
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Weitere Informationen ’Quellen
- Gupta, S., Lehmann, D. R., Stuart, J. A. (2004): Valuing Customers. Journal of Marketing Research 41(1), 7–18. (PDF, Columbia Business School)
- Lewis, M. (2006): Customer Acquisition Promotions and Customer Asset Value. Journal of Marketing Research 43(2), 195–203.
- Fader, P.: Peter Fader on Customer Centricity and Why It Matters. Knowledge at Wharton.
- Fader, P., Hardie, B., Lee, K. L. (2005): „Counting Your Customers“ the Easy Way: An Alternative to the Pareto/NBD Model. Marketing Science 24(2), 275–284.
- Keiningham, T. et al.: Shattering the Myths of Customer Loyalty. Ipsos.
