Der Customer Lifetime Value, oder auf deutsch lebenslanger Kundenertrag / Kundennutzen, ist einer der wichtigsten Metriken die ein Shopbetreiber wissen sollte, wenn nicht sogar die wichtigste überhaupt.



Was ist der Customer Lifetime Value genau?


Der Customer Lifetime Value ist der komplette Umsatz, welche ein Kunde in seiner ganzen Zeit als Kunde bei ihnen generiert. Ein Beispiel: Kunde A macht bei seiner Erstbestellung 100.- Umsatz. Anschliessend vergibt er weitere drei Aufträge für jeweils 100.- an sie. Danach bestellt der Kunde nie mehr bei ihnen. Das ergibt einen Customer Lifetime Value von 400.- (4 x 100.-).

Durch den Customer Lifetime Value können wichtige Entscheidungen getroffen werden, wie zum Beispiel die benötigten Marketing Aufwände pro Kunde oder über eine wielange Zeit sich der Kunde amortisiert. Der Customer Lifetime Value ist auch bekannt unter CLV, lifetime value, LTV, oder total customer value.

Es ist relativ egal, mit welcher Methode der Customer Lifetime Value berechnet wird, wichtig ist dass er stetig neu berechnet und mit den vergangenen Perioden in bezug gebracht wird. Somit kann eine tendenz erkannt und gegebenenfalls eingegriffen werden.



Traditionelle CLV berechnungen sind sehr komplex


Theoretisch ist der Customer Lifetime Value ein Wert um zu überprüfen wie die Marketingausgaben sich entwickeln und im Verhältnis zum Umsatz stehen. Leider berechnen nur ca. 5% der deutschsprachigen Onlineshops diese wichtige Kennzahl.

Der Hauptgrund warum der CLV vielfach ignoriert wird ist die verwirrung darum. Eine schnelle Suche bei Google ergibt viele Formeln um den Customer Lifetime Value zu berechnen.

Wenn Sie einen Master in Mathematik haben dann los, berechnen Sie die CLV mit diesen Formeln. Diese Komplexen Formeln geben zwar einen sehr akkuraten Wert, ist aber ein overkill für die meisten Online-Shops. Im täglichen Geschäft hat der Betreiber meist nicht zeit sich Stundenlang um die benötigten Kennzahlen zu kümmern... Wenn diese Formeln zu aufwändig und kompliziert sind (willkommen im Club), haben wir eine einfachere und doch brauchbare Formel parat.



Der einfache Weg zur berechnung der CLV


Die Berechnung des Customer Lifetime Value wird relativ einfach wenn wir sie in verschiedene einzelne Schritte aufteilen.

Alle berechnungen können auf eine Periode nach Wahl angewendet werden, am meisten Sinn macht natürlich die Berechnung per Monat, Woche, Quartal oder Jahr. Aber auch eine berechnung über die ganze Shop Laufzeit kann einen indikator zur Analyse sein.



Benötigte Kennzahlen und wie wir sie berechnen


Um die Customer Lifetime Value berechnen zu können benötigen wir die folgenden Kennzahlen aus Ihrem Online-Shop.


1. Average Order Value (AOV) - Durchschnittlicher Warenkorb berechnen


Die meisten Shopsysteme können diese Kennzahl bereits mittels wenigen Klicks ausgeben. Falls Ihres diese Funktionalität nicht besitzt, berechnen Sie diese einfach mittels der obenstehenden Formel. Stellen Sie einfach sicher dass Sie immer die gleiche Periode zur berechnung verwenden, also zum beispiel jeweils den letzten Monat oder Jahr.

Wie Sie ihren durchschnittlichen Warenkorb erhöhen können, lesen Sie bald hier in unserem Blog!


2. Purchase Frequency (f) - Einkaufshäufigkeit


Traditionell wird im Detailhandel die berechnung der Einkaufshäufigkeit per Woche gemacht, da aber die meisten Onlineshops eine nicht so hohe frequenz aufweisen wie traditionelle Lebensmittelgeschäfte macht das bei uns keinen Sinn. Deshalb berechnen wir die Einkaufshäufigkeit bei Onlineshops meist im Zeitraum eines Jahres!

Das Berechnen der Purchase Frequency ist genauso einfach wie die erhebung des Average Order Values. Wichtig ist das hier wieder dieselbe Periode zur Anwendung kommt wie beim berechnen des durchschnittlichen Warenkorbes, also üblilcherweise über ein Jahr. In unserer Formel nennen wir diese Kennzahl (f).


3. Customer Value (CV) - Kundenertrag


Bevor wir den Customer Lifetime Value bestimmen können, berechnen wir den Customer Value. Das ist eigentlich nur der durchschnittliche Warenkorb des Kunden multipliziert mit der der Purchase Frequency. Das ergibt einen Kundenertrag pro Woche, Monat oder Jahr, je nachdem mit welcher Zeitperiode der Average Order Value (AOV) und die Purchase Frequency berechnet wurde.



Formel zur berechnung des Customer Lifetime Value


Jetzt haben wir alle Kennzahlen die wir benötigen um den Customer Lifetime Value (CLV), also den lebenslangen Kundenertrag zu berechnen! Hier die einfache aber effektive Formel zur berechnung ihres CLV:

War das nicht einfach?! Der Customer Lifetime Value ist der Kundenertrag multipliziert mit dem Average Customer Lifespan, dem durchschnittlichen Kundenzyklus.

Aber ihnen ist sicher aufgefallen dass hier noch etwas fehlt. Was ist der Average Customer Lifespan (t) und wie berechnet man ihn? Das ist unglücklicherweise nicht leicht zu berechnen wenn es einen relativ neuen Onlineshop ist der erst wenige Jahre alt ist.


Was ist mein Store Average Lifespan (t)?


Der einzige Weg zu dieser berechnung führt über die historischen Daten des Onlineshops, wie lange ist ein Kunde bei uns Kunde bevor er nichts mehr bestellt?

Sie finden diese Kennzahl meist in ihrem Shop als "average time between purchases". Wenn Sie wissen wie lange der Kunde zwischen zwei Bestellungen braucht (purchase frequency) definieren Sie das wenn ein Kunde doppelt so lange nicht bestellt hat ist er nicht mehr länger Kunde von Ihrem Shop. Die durchschnittliche Zeit bis ein Kunde diesen Punkt erreicht ist Ihr Stores average lifespan (t).

Für neue Onlineshops empfehlen wir konkurrenten und grössere Player als benchmark zu verwenden. Oder die empfehlung von uns, nutzen Sie einen Wert zwischen 1-3 Jahren. Ein Wert von 1 erlaubt einen kurzfristigen Ausblick während ein Wert von 3 Jahren einen weiteren Blick in die Zukunft erlaubt und Analytics Guru Avinash Kaushik in seinen Kalkulationen verwendet. {link: https://www.kaushik.net/avinash/analytics-tip-calculate-ltv-customer-lifetime-value/}

Weitere Informationen zur berechnung der Conversion Rate, Purchase Frequency und des Average lifespan gibts bald in einem neuen Blogbeitrag. Abonniere doch unseren Newsletter, um immer über die neusten Publikationen informiert zu sein.