Lange Zeit war der Customer Lifetime Value in wissenschaftlichen Veröffentlichungen wesentlich häufiger anzutreffen als in der Realität. Doch mittlerweile findet er seinen Weg in die praktische Anwendung. Triebfeder ist vor allem die Digitalwirtschaft. Die zunehmende Verbreitung des Customer Lifetime Values eröffnet große Chancen für eine gezielte Akquisition und Steuerung von Kundenbeziehungen. Sie legt aber auch die Tatsache offen, dass gewisse Missverständnisse weit verbreitet sind.
Eher nicht. Der Customer Lifetime Value ist nicht der große Vereinfacher, als der er gelegentlich willkommen geheißen wird. Er summiert die zu erwartenden Umsätze mit einem Kunden über einen gewissen Zeitraum, der je nach Anwendung und Branche von einigen Wochen bis zu mehreren Jahren reichen kann. Er leistet daher gute Dienste, wenn man Vertriebskanäle beurteilen oder den langfristigen Erfolg von Marketingmaßnahmen messen will. Klassische Marketingkennzahlen (Customer Acquisition Cost, Responseraten etc.) wird er dabei allenfalls modifizieren, aber nicht verdrängen. Der Customer Lifetime Value lädt aufgrund seines Namens geradezu zu Assoziationen über verschiedenste Vorstellungen von Kundenwert ein. Wer mit dem Customer Lifetime Value effektiv arbeiten möchte, darf ihn jedoch nicht als Projektionsfläche für die eigenen Vorstellungen vom Kundenwert benutzen. Wie bei jeder anderen Kennzahl auch ist es nicht der Name, der die Interpretationsmöglichkeiten festlegt, sondern die Definition. Und die macht sehr klar, dass es bei dieser Kennzahl um die Umsatzerwartungen geht, die ich an einen Kunden haben darf (oder, in manchen Varianten, um die Erwartungen an die Marge).
Das wäre ein gutes Beispiel dafür, dass man auch auf Basis der richtigen Kennzahl die falschen Entscheidungen treffen kann. Wenn eine Kundengruppe einen hohen Customer Lifetime Value hat, so ist das sicher erfreulich. Es sagt allerdings nichts darüber aus, ob sich dieser mit Hilfe von Marketingmaßnahmen weiter steigern lässt. Und das sind die zentralen Fragen einer Direktmarketingstrategie, die sich auf den Customer Lifetime Value stützt: Wie lässt sich der Customer Lifetime Value steigern? Mit welchen Maßnahmen? Bei welcher Kundengruppe? Beantworten lassen sie sich nur durch Experimente. Genauer gesagt: durch Testkampagnen und eine kontrollgruppengestützte Erfolgsmessung. Bei dieser Methodik, die ganz ähnlich auch in klinischen Medikamententests angewandt wird, vergleicht man die Entwicklung einer Kennzahl (zum Beispiel des Customer Lifetime Values) zwischen einer Testgruppe (die in den Genuss einer Marketingmaßnahme gekommen ist) und einer Kontrollgruppe (die diese Maßnahme nicht bekommen hat, aber identisch zusammengesetzt ist wie die Testgruppe). Das ist der einzige Weg, sichere Aussagen über den Erfolg von Marketingmaßnahmen zu generieren. Die richtige organisatorisch-technische Umsetzung von Kontrollgruppen ist ein Thema für sich, das als Basis für ein erfolgreiches datengetriebenes Direktmarketing unerlässlich ist. Noch anspruchsvoller wird es, wenn man auch dort eine zuverlässige Erfolgsmessung installieren will, wo es unmöglich ist, mit Kontrollgruppen zu arbeiten, wie etwa bei den meisten Online-Kampagnen; in solchen Fällen arbeitet man idealerweise mit Ansätzen aus der Bayes-Statistik. Man braucht also Voraussetzungen, um einen Customer Lifetime Value wirklich optimal nutzen zu können. Das bringt uns auch gleich zum letzten Irrtum
Man kann natürlich einen Customer Lifetime Value auch gleich im ersten Schritt einführen. Allerdings muss man dann damit leben, dass die Anwendungsmöglichkeiten sich auf die Vertriebskanalsteuerung beschränken. Das ist in vielen Geschäftsmodellen eine sehr wichtige und profitable Anwendung, die zunächst durchaus genügen mag. Um aber den vollen Nutzen aus einem Customer Lifetime Value zu ziehen, muss man ihn mit einer Kampagnenerfolgsmessung kombinieren, die mit nachweisbar zuverlässigen statistischen Methoden arbeitet. Beim planvollen Aufbau eines datengetriebenen Direktmarketings bietet es sich daher an, mit den Prozessen zur Erfolgsmessung zu beginnen, die bereits für sich genommen einen hohen Wertbeitrag leisten.
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Domain Lead Customer Engagement & MarTech
Interaktionen mit Kunden im Bereich der Energieversorgung sind selten – ein einziger Kontakt im Jahr ist keine Seltenheit. Entsprechend wichtig ist die bestmögliche Steuerung des Kontakts. Im Fokus des vorliegenden Projekts steht der Kommunikationskanal Inbound-Call-Center.
In unserer Reihe „The next generation of CRM – Möge die MarTech mit dir sein“ haben wir bereits geklärt, was der Trend rund um Marketing-Technologie wirklich halten kann, welche Dos und Donʼts es bei der Einführung gibt und wie man den eigenen MarTech-Reifegrad identifiziert.
In diesem Beitrag wollen wir im nächsten Schritt einen Blick auf die MarTech-Architektur werfen – sie ist unsere Landkarte auf der Mission durch das MarTech-Universum. Denn: Genau das wird immer technischer, komplizierter und unübersichtlicher. Dem Kunden stehen in unserer digitalen Welt zahlreiche Möglichkeiten zur Verfügung – und seine Ansprüche an die Customer Experience steigen. Aber auch für Marketer bringt die Digitalisierung Veränderungen. Die Spuren, die der Kunde entlang der digitalen Kontaktkanäle wie Onlineshop, App oder Website hinterlässt, sind sehr vielseitig nutzbar – erhöhen aber auch die Komplexität im Marketing.
Es ist beschlossene Sache: Der Digitale Produktpass (DPP) kommt. Das ist viel Aufwand, aber auch eine Riesenchance für Marketing und Vertrieb! Im Zuge der geplanten Ökodesign-Verordnung verpflichtet die EU ab 2027 Unternehmen nahezu aller Branchen, die Waren und Produkte in der EU herstellen, in Betrieb nehmen oder verkaufen, zur Einführung des DPP. Expert:innen gehen davon aus, dass künftig jährlich EU-weit fünf Billionen DPP ausgestellt werden. Diese Zahl lässt erahnen, welche Tragweite die Entscheidung der EU mit sich bringt. Es wird noch geklärt, welche gesetzlichen Pflichtangaben der DPP enthalten muss. Aber eins ist bereits klar: Der DPP wird die Wirtschaft massiv verändern – und bietet dabei einen völlig neuen Touchpoint zum Kunden.
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