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Home Marktforschung

Berechnung des Customer Lifetime Value: Formel und Schritte

Wissen, wie die Berechnung des Customer Lifetime Value (CLV) Wertes durchführt,  ist entscheidend für den Marketingerfolg eines Unternehmens. Der CLV definiert den gegenwärtigen Wert des Kunden einer Marke oder eines Unternehmens auf der Grundlage vergangener oder prognostizierter Käufe. Sobald der CLV berechnet ist, können Unternehmen eine definierte Metrik zur Vorhersage des Wertes sehen, den die Assoziation eines Kunden für ihre zukünftige Beziehung haben wird. Er kann Unternehmen auch helfen, ihre wertvollsten Kunden zu bestimmen und ihre Marketingausgaben zu steuern.

Was ist der Customer Lifetime Value, und wie wirkt er sich auf den Gewinn aus?

CLV ist ein grundlegender Bestandteil der Customer Relationship Management (CRM)-Strategie, da es den Fokus auf die Customer Journey auf die Bedeutung von langfristigen Kundenbeziehungen.

Wie Unternehmer wissen, überwiegen die Kosten für die Gewinnung neuer Kunden die Kosten für die Bindung bestehender Kunden. Daher ist es für die Steigerung der Rentabilität von entscheidender Bedeutung, die besten Möglichkeiten zu kennen, um bestehende Kunden zu halten.

Zwei Marketing-Analyse-Kennzahlen, die direkt vom Kundenlebenszeitwert sind die Modellierung des Marketing-Mix und der Return on Investment (ROI). Bei der Marketing-Mix-Modellierung werden Statistiken herangezogen und die Auswirkungen von Marketingtaktiken auf den Umsatz analysiert. Der Marketing-ROI hilft Unternehmen festzustellen, ob ihre Ausgaben effizient eingesetzt werden. Das Wissen, dass CLV diese Bereiche beeinflusst (und auch Customer Satisfaction Score (CSAT) und Customer Effort Score (CES)) ist von entscheidender Bedeutung für die Zuweisung von Ressourcen, die Erstellung von Lückenanalysen und das Verständnis des Verhaltens bestehender und potenzieller Kunden.

Der Kundenlebenszeitwert Modell selbst stützt sich auf einige verschiedene Faktoren innerhalb der prädiktiven Analysetechniken, die unterschiedlich ausgefeilt und genau sind.

Wie man den Customer Lifetime Value berechnet: Methoden und Schritte

Welche Methode aus der folgenden Liste die beste ist, hängt davon ab, welche Kennzahlen ein Unternehmen zur Erfolgskontrolle verwendet und wie es seine Daten verfolgt.

Einige der am häufigsten verwendeten Methoden zur Berechnung des Kundenlebensdauer-Wertes basieren auf dem historischen CLV, dem prädiktiven CLV, dem Lebenszeit-CLV, der Kohortenanalyse und dem individuellen CLV.

Historischer CLV: Berechnung des Customer Lifetime Value

Der historische CLV misst den Wert der Transaktionen oder die Summe des Bruttogewinns aus allen vergangenen Käufen eines einzelnen Kunden. Diese Berechnung erfordert den Zugang zu vorhandenen Kundendaten, die Käufe aus einem bestimmten Zeitraum beinhalten.

Um den historischen Customer Lifetime Value zu berechnen, können Sie die folgende Formel verwenden:

Customer Lifetime Value (Historisch)= (Transaktion 1+ Transaktion 2 + Transaktion 3….+ Transaktion N) * AGM

Wo N die letzte Transaktion ist, die der Kunde in Ihrem Geschäft getätigt hat.

Die Berechnung der CLV-Prognose auf diese Weise (auf der Grundlage des Nettogewinns) liefert den Unternehmen den tatsächlichen Gewinn, den ein Kunde zum Unternehmen beiträgt. Die historische Kundenlebenszeitwert berücksichtigt Kosten für Kundenservice, Retouren, Akquisitionskosten, Marketingkosten, usw.

Der Nachteil bei der Berechnung des historischen CLV ist, dass die Ermittlung des Wertes auf individueller Basis unglaublich komplex werden kann. Daher ist es besser, Kundengruppen zu betrachten oder ein System zur Verwaltung der Daten zu erstellen.

Vorhersage Formel für den Customer Lifetime Value

Der prädiktive CLV ist ein hervorragender Indikator für den Gesamtwert, den ein Kunde einem Unternehmen über seine gesamte Lebensdauer hinweg geben wird, da er auf mehr gesammelten Daten beruht.

In der Praxis kann die Bestimmung des genauen prädiktiven CLV schwierig sein, wenn man Preisschwankungen, Rabatte usw. berücksichtigt. Aus diesem Grund gibt es eine Reihe von Methoden zur Berechnung des prädiktiven CLV, die sich in ihrer Komplexität und Präzision unterscheiden.

Um mit dem prädiktiven CLV-Modell zu kalkulieren, müssen Unternehmen die Transaktionshistorie und Verhaltensmuster nutzen, um vorherzusagen, wie sich der Wert eines Kunden im Laufe der Zeit entwickeln wird.

LERNEN SIE ÜBER: Behavioral Targeting

Der einfache prädiktive CLV kann mit der folgenden Formel berechnet werden:

Customer Lifetime Value= ((Durchschnittliche monatliche Transaktionen * Durchschnittlicher Bestellwert) Durchschnittliche Bruttomarge) * Durchschnittliche Kundenlebensdauer

Diese Gleichung wird zum Bruttomargenbeitrag pro Kundenlebensdauer (GML). Daher,

Customer Lifetime Value= Bruttomargenbeitrag * (Monatliche Bindungsrate/(1+Monatliche Rabattrate-Monatliche Bindungsrate))

Lebenserwartung Schritte zur Berechnung des Kundenwerts

Eine weitere weit verbreitete Methode zur Berechnung des CLV ist die Berechnung des Kundenwerts über die Lebensspanne. Bei dieser Methode benötigen Sie den Kundenwert und multiplizieren diesen mit der Lebensdauer des Kunden. Diese CLV-Berechnungsmethode besteht aus fünf Schritten. Diese sind:

  1. Berechnen Sie den durchschnittlichen Kaufwert: Diese Zahl lässt sich ableiten, indem die Einnahmen des Unternehmens durch die Gesamtzahl der Einkäufe im Jahr geteilt werden. Diese Zeitspanne sollte ein fester Zeitraum sein, z.B. ein Jahr oder zwei Jahre.
  2. Berechnen Sie die durchschnittliche Kaufhäufigkeit: Diese Zahl ergibt sich, wenn Sie die Anzahl der Käufe durch die Anzahl der Kunden teilen, die in diesem Zeitraum einen Kauf getätigt haben.
  3. Berechnen Sie den Kundenwert: Der durchschnittliche Kundenwert lässt sich durch Multiplikation des durchschnittlichen Kaufwerts und der durchschnittlichen Kaufhäufigkeit ermitteln.
  4. Berechnen Sie die durchschnittliche Lebensdauer des Kunden: Die Kundenlebensdauer kann abgeleitet werden, indem man die Anzahl der Jahre, die ein Kunde bei einem Unternehmen kauft, mittelt.
  5. Der letzte Schritt besteht darin, den Kundenwert und die durchschnittliche Lebensdauer des Kunden miteinander zu multiplizieren. So können Sie berechnen, wie viel Umsatz ein Kunde in seinem Lebenszyklus mit Ihnen machen kann.

LEARN ABOUT: Kundenlebenszyklus

Die Berechnung des lebenslangen Kundenwerts ähnelt der Berechnung des prädiktiven Berechnung des Customer Lifetime Value da es sich bei beiden um beliebte Prognosemodelle handelt. Obwohl der Lebenszeit-CLV sehr umfangreich ist, sollte er nicht als schlüssiges Modell betrachtet werden.

Kohortenanalyse

Die Methode der Kohortenanalyse erfasst aktuelle Kunden mit ähnlichen Merkmalen und fasst sie in Gruppen zusammen. Die Kohortenanalyse kann Unternehmen dabei helfen, Schlussfolgerungen zwischen Gruppen von Personen zu ziehen. Um die Kohortenanalyse aussagekräftig zu halten, müssen Unternehmen alle Veränderungen der Marktdynamik berücksichtigen.

Bei der Berechnung der Kohortenanalyse sind einige Dinge zu beachten. Dazu gehört die Festlegung, was gemessen werden soll (Start-/Kündigungsdaten von Abonnements), die spezifischen Kohorten, die relevant sind und wie weit sie segmentiert werden sollen (Messung der Startdaten und der Unterschiede zwischen den einzelnen Abonnementtypen) und welche Methode zur Durchführung der Analyse verwendet werden soll (Excel oder eine andere Plattform).

Individuelles CLV

Für Unternehmen kann der individualisierte CLV nützlich sein, um eine breitere Perspektive zu erhalten. Dieser Wert hilft vor allem bei der Verwaltung des ROI durch die Bewertung von Vertriebsmethoden, Marketingmethoden, Landing Pages, Kampagnen usw. Eine Möglichkeit, wie diese CLV-Berechnung verwendet werden kann, ist der Vergleich der Ausgaben für Social Media Marketing mit den Ausgaben für digitales Marketing.

Diese CLV-Berechnungsmethoden werden von einer Vielzahl von Unternehmen und Organisationen verwendet, abhängig von ihren Methoden der Datenerfassung und den Zielen der Berichterstattung.

Die oben genannten Methoden zur Berechnung des CLV geben Unternehmen Aufschluss darüber, welche ihrer Kanäle am effizientesten sind, wen sie ansprechen sollten, wo ihre Marketingstrategie versagt und wie sie ihre Ressourcen für den Kundenservice einsetzen können, um ihre Gewinne zu steigern und einen besseren Einblick in ihren Kundenstamm zu erhalten.

Keine dieser Erkenntnisse ist jedoch ohne eine solide Strategie zur Datenerfassung möglich. Zum Glück ist das Team von QuestionPro CX hier, um Ihnen zu helfen! Beherrschen Sie die besten Methoden, um Ihren Kundenstamm zu verstehen oder Ihre Daten in einem Dashboard zu sammeln. 

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About the author
Adi Bhat
Aditya Bhat, a.k.a. ‘Adi’, is a thought leader in market strategy and business development. He leads QuestionPro's sales teams to partner with companies, government organizations, and nonprofit institution.
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