Was ist Customer Lifetime Value?
Der Customer Lifetime Value (CLV), auch Kundenwert genannt, ist eine Kennzahl, die den Wert eines Kunden für ein Unternehmen über sein gesamtes Kundendasein hinweg darstellen soll. In die Berechnung des CLV fließen die historischen Erlöse durch einen Kunden sowie dessen zukünftig zu erwartenden Ausgaben für Produkte bzw. Dienstleistungen des Unternehmens ein.
Vereinfachtes Beispiel CLV
Der Customer Lifetime Value anhand eines weitgehend fiktiven Beispiels verdeutlicht: Smartphone-Hersteller Pineapple schätzt die Dauer der Geschäftsbeziehung mit einem Kunden auf 12 Jahre. Dabei geht das Unternehmen davon aus, dass der Kunde etwa alle zwei Jahre ein neues Smartphone im Wert von 500€ sowie jährlich Zubehör für 50€ bei ihm kauft. Somit ergibt sich ein Kundenwert von 3600€.
Dabei gilt es zu beachten, dass der Kundenwert nicht auf den heutigen Zeitpunkt diskontiert wurde. Dies wird bei der Berechnung jedoch üblicherweise mit einem Zinssatz berücksichtigt, da heutige Einnahmen gegenüber zukünftigen Einnahmen einen Mehrwert darstellen. Zudem kann das Modell erweitert und angepasst werden, z. B. ist es möglich, die Akquisitionskosten und die Kosten zur Kundenpflege zu berücksichtigen. Daneben können auch weitere Faktoren wie Weiterempfehlungs- und Cross-Selling-Potenziale in die Berechnung einfließen.
Nutzen des CLV
Der CLV wird von Unternehmen dafür genutzt, Marketingmaßnahmen effizienter auf Kunden zuzuschneiden. Weist zum Beispiel ein Kunde einen hohen CLV auf, rechtfertigt dies ein höheres Budget für die Betreuung dieses Kunden. So können einzelne Maßnahmen individuell auf die Konsumenten zugeschnitten werden.
Da für die Berechnung Erfahrungs- und Richtwerte verwendet werden und diese zum Teil auf geschätzten Werten beruhen, besteht beim CLV eine gewisse Unsicherheit. Vorhergesagte zukünftige Umsätze können teils stark von den tatsächlichen Werten abweichen. Gerade junge Unternehmen mit wenigen Erfahrungswerten müssen auf Richtwerte vertrauen und haben es dementsprechend schwer den CLV anzuwenden. Zudem lassen sich Transaktionen nicht immer eindeutig einem Kunden zuordnen. Die Berechnung sowie die Abwägung der zu inkludierenden Faktoren stellen sich somit als schwierig dar.
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