Customer Lifetime Value - Wie man Kundenpotenzial der Zukunft abbilden kann
Durch die Vielfalt an Kundendaten bekommt man heutzutage einen immer besseren Einblick in das Kundenverhalten. Mit dem Kundenwert oder auch Customer Lifetime Value (CLV) wird sogar ein Blick in die Zukunft ermöglicht. Dieser berücksichtigt neben historischen Umsätzen auch das Kundenpotenzial, sprich die erwarteten Umsätze. Daher ist der CLV die mächtigste Kennzahl unter den KPIs im Customer Relationship Management. Durch den CLV kann gemessen werden, wie "hochwertig" ein Kunde ist, der durch einen bestimmten Vertriebskanal angesprochen wird. Außerdem erkennt man durch den CLV, wie erfolgreich eine Maßnahme wie z. B. eine Kampagne ist, und kann dementsprechend sein Budget steuern und Prozessoptimierungen im Kundenservice durchführen. Somit ist der CLV der Schlüssel für eine intelligentere und langfristigere Kundenbindung und -rückgewinnung. Darüber hinaus können Potenziale für Cross- und Upselling erkannt werden und solche Kunden identifiziert werden, die sich negativ auf den Umsatz auswirken, wie z. B. durch regelmäßige Retouren. Daher ist der Customer Lifetime Value nicht nur eine rein akademische Kennzahl, sondern eine unverzichtbare Kennzahl in der Praxis.
Mit dem Customer Lifetime Value (CLV) die Kundenbindung erhöhen
Am 14. Januar 2016 von 11:00 bis 12:00 Uhr haben Sie die Möglichkeit, von Dr. Michael Allgöwer, dem Leiter des Competence Centers Data Science bei b.telligent, zu erfahren, wie Sie mit dem CLV Ihre Kundenbindung optimieren können und gegebenenfalls verlorene Kunden wieder zurückgewinnen können. Der Vortrag soll Ihnen dabei helfen, den potenziellen Nutzen des CLV für Ihr Unternehmen zu beurteilen, die Unterschiede verschiedener Varianten der Kennzahl zu verstehen sowie die Einsatzgebiete zu überblicken, und verschafft Ihnen einen Einblick, wie der CLV in bestehende Prozesse integriert werden kann.
Praxisnahe Beispiele vom Experten Dr. Michael Allgöwer
Dr. Michael Allgöwer hat über 15 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science und Business Intelligence und leitet seit einigen Jahren das Competence Center Data Science bei b.telligent, einer der führenden Unternehmensberatungen für Business Intelligence, Customer Relationship Management, Data Warehouse und Big Data im DACH-Gebiet. Der Diplom-Mathematiker ist Fachmann für Predictive Analytics und Forecasting und wird Sie mit praxisnahen Tipps und Tricks durch das Webinar begleiten.
