Customer Lifetime Value (CLV) im E-Commerce: Warum die Kund:innenbindung wichtiger ist als Neukund:innengewinnung

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Titelbild CLV

Im E-Commerce gibt es eine Vielzahl an Kennzahlen, auf die man achten kann, wie die Kosten pro Lead oder den durchschnittlichen Bestellwert. Doch die meisten vergessen dabei den Customer Lifetime Value, denn in einem wettbewerbsintensiven Umfeld ist es nicht nur entscheidend, neue Kund:innen zu gewinnen, sondern auch bestehende langfristig an das Unternehmen zu binden.

In diesem Artikel erfährst du, wie man den Customer Lifetime Value berechnet, warum die Kund:innenbindung so wichtig für (d)ein Unternehmen ist und wie man diese im E-Commerce stärken kann. 

Was ist der Customer Lifetime Value?

Der CLV oder auch bekannt als Lifetime Value ist eine Kennzahl, die den finanziellen Wert deines:deiner Kund:in über die gesamte Dauer der Kund:innenbeziehung betrachtet. Dabei wird jeder einzelne Verkauf berücksichtigt, den dein:e Kunde:in getätigt hat - vom ersten bis zum aktuellen Kauf.

Der Customer Lifetime Value kann zur Messung verschiedener Ziele herangezogen werden und gibt Aufschluss darüber, wie ertragreiche eine Kund:innenbeziehung ist. Die Hauptaufgabe dieser Kennzahl besteht darin, zu erfahren, wie man sein Budget zur Kund:innenaquise richtig einsetzt, da sich mit Hilfe des Customer Lifetime Value profitable von unprofitablen Kund:innen unterscheiden lassen. 

Auch mit der Kund:innenzufriedenheit kann der CLV in Verbindung gesetzt werden. Denn kauft ein:e Kund:in mehrfach in deinem Onlineshop, lässt das darauf schließen, dass er:sie mit dem Einkaufserlebnis zufrieden war. Wenn du die Kund:innenzufriedenheit messen willst, ist der Customer Lifetime Value ein wichtiger Datenpunkt, der miteinbezogen werden sollte.

Wie berechnet man den CLV?

Um den CLV zu berechnen, musst du als Unternehmen zunächst Daten deiner Kund:innen und deren Kaufverhalten sammeln. Zur Berechnung des CLV können unterschiedliche Methoden herangezogen werden.

1. Kund:innenindividueller CLV

Bei dieser Methode wird der Customer Lifetime Value für jede:n Kund:in individuell berechnet. Die Berechnung ist recht simpel und kann als Basis für Kund:innenrankings oder -segmentierungen herangezogen werden. Damit lässt sich auch einschätzen, wie viel Umsatz der:die einzelne Kund:in im Laufe der Zeit generieren wird. 

Benötigte Daten:

  • Durchschnittlicher Umsatz
  • Wiederkaufsrate pro Jahr
  • Kundenlebensdauer

Berechnung:

Kund:innenindividueller CLV = Umsatz * Wiederkaufsrate * Kund:innenlebensdauer

2. Durchschnittlicher CLV des Kund:innenstamms

Hierbei wird der Wert der:des durchschnittlichen Kund:in des Unternehmens berechnet und kein individueller Wert. Die Berechnung besticht durch die Einfachheit, kann das reale Bild aufgrund der durchschnittlichen Darstellung allerdings verfälschen, da die CLVs innerhalb eines Kund:innenstamms sehr stark variieren (können). 

Benötigte Daten:

  • Durchschnittlicher Umsatz pro Kund:in
  • Wiederkaufsrate
  • Anzahl der Kund:innen zu einem bestimmten Endzeitpunkt (KE)
  • Anzahl der Kund:innen, die in dem Zeitfenster neu dazugewonnen wurden (NK)
  • Anzahl der Kund:innen, die zu Beginn des Zeitfensters schon da waren (BK)
  • Zeitfenster

Berechnung:

Berechnung der Kundenbindungsrate = ((KE-NK)/BK)

Berechnung der Kundenlebensdauer = 1/(1-Kundenbindungsrate)

CTV = (durchschnittlicher Umsatz pro Kauf * KE * Wiederkaufrate) * Kundenlebensdauer

3. Predictive CLV

Die dritte Möglichkeit wäre, mit Hilfe eines Machine-Learning-Modells den Kund:innenwert zu berechnen. Dabei sammelt die Künstliche Intelligenz alle Daten von den Kund:innen - von historischen Transaktionsdaten, Kund:innenstammdaten bis hin zum Klickverhalten. Der Algorithmus lernt daraus Muster und Zusammenhänge zu erkennen und kann aufgrund dessen Prognosen über das zukünftige Verhalten der Kund:innen abgeben. Dabei wird ein Prognosezeitraum von einem Jahr empfohlen, aber es ist auch möglich, für einen Monat oder für das nächste Quartal eine Vorhersage erstellen zu lassen.

Benötigte Daten:

Für die Berechnung werden zwei Machine-Learning-Modelle benötigt, eines für die Aktivitätswahrscheinlichkeit und eines für den zu erwarteten Umsatz eines:einer aktiven Kund:in in der Zukunft. Diese beiden Modelle beziehen sich dabei immer auf denselben Zeitraum, der vorab festgelegt wurde.

Berechnung: 

Predictive CLV = Aktivität * Umsatz

 

Mithilfe dieser Berechnungsmethode lässt sich das Marketingbudget dem Kund:innenwert anpassen, da es natürlich sinnvoll ist, in Kund:innen mit einem höheren CLV mehr Geld zu investieren als in jene, die im kommenden Jahr wahrscheinlich keinen Umsatz mehr bringen werden.

Warum ist die Kund:innenbindung wichtiger als die Neukund:innengewinnung?

Die Neukund:innengewinnung ist nach wie vor einer der wichtigsten Punkte, um das Wachstum eines Unternehmens voranzutreiben. Neue Kund:innen bringen frisches Kapital und erweitern deinen Kund:innenstamm. Doch in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld ist es entscheidend, die bestehenden Kund:innen an dein Unternehmen zu binden, da die Gewinnung neuer Kunden:innen teurer und mit mehr Aufwand verbunden ist, als eine:n bestehende:n Kunden:in zu halten. Eine gute Kund:innenbindung bietet nicht nur die Möglichkeit, deinen Umsatz zu steigern, sondern auch deine Kosten und deinen Aufwand zu senken und führt damit gleichzeitig auch zu einem höheren Customer Lifetime Value. 

Darüber hinaus haben bestehende Kund:innen bereits Vertrauen in dein Unternehmen aufgebaut und sind mit deinen Produkten oder Dienstleistungen vertraut. Sie sind eher bereit, erneut bei deinem Unternehmen einzukaufen und haben ein höheres Potenzial für Cross-Selling und Up-Selling. 

Wie stärkt man die Kund:innenbindung im E-Commerce?

Da eine gute Kund:innenbindung für dein Unternehmen sehr wichtig ist, solltest du die Stärkung als ein wichtiges Ziel sehen. Um die Bindung zu deinen Kund:innen zu verbessern, gibt es verschiedene Strategien und Maßnahmen, die du setzen kannst:

  • Du kannst personalisierte Angebote und Empfehlungen bereitstellen, welche auf den Vorlieben und dem Verhalten deiner Kund:innen basieren, um das Kund:innenerlebnis zu verbessern und dadurch eine Bindung aufzubauen. Stichwort: Cross- und Up-Selling.
  • Ein gut funktionierender  Kund:innenservice ist ein wichtiger Faktor für die Kund:innenbindung und kann entscheidend dafür sein, ob jemand wieder bei dir einkauft oder eben auch nicht. Dabei ist auf schnelle Reaktionszeiten sowie freundliche und kompetente Mitarbeiter:innen zu achten, die die effektivsten Lösungen für die Probleme der Kund:innen finden.
  • Die Einführung von Treueprogrammen kann Kund:innen dazu ermutigen, wiederholt in deinem Onlineshop einzukaufen. Rabatte, exklusive Angebote, Bonuspunkte oder VIP-Status sind effektive Anreize, um die Kund:innenbindung zu stärken und diese zu motivieren, deinem Unternehmen treu zu bleiben.
  • Regelmäßiger Kontakt ist entscheidend, um eine starke Kund:innenbindung aufzubauen. Du kannst Newsletter, Social-Media-Updates, personalisierte E-Mails oder SMS nutzen, um deine Kund:innen über neue Produkte, Sonderangebote oder Veranstaltungen zu informieren und sie so an dein Unternehmen zu erinnern.
  • Durch das Sammeln von Feedback und das Einholen der Meinung deiner Kund:innen kannst du als Unternehmen deine Produkte und Dienstleistungen kontinuierlich verbessern. Kund:innenbefragungen, Bewertungen und Rezensionen ermöglichen es dir als Onlineshop-Betreiber:in, auf die Bedürfnisse und Wünsche deiner Kund:innen einzugehen und eine positive Kund:innenerfahrung zu bieten.

Fazit

Durch eine steigende Neukund:innengewinnung wächst der Marktanteil, jedoch erhöht eine gute Kund:innenbindung den Umsatz und sichert die Existenz. Bestehende Kund:innen haben bereits Vertrauen aufgebaut, kennen deine Produkte und haben ein höheres Potenzial für zusätzliche Umsätze. Wenn du dich also auf die Bindung bestehender Kund:innen fokussierst, kannst du den Customer Lifetime Value steigern und langfristig profitabler werden. Als Unternehmen solltest du daher deine Strategie darauf ausrichten, bestehende Kund:innen langfristig zu binden und zu begeistern, um nachhaltiges Wachstum zu erreichen.