Die Kosten für die Kundenakquise sind so hoch wie nie zuvor, und der derzeitige wirtschaftliche Abschwung wird die Situation in nächster Zeit nicht einfacher machen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, warum Marketer ihre Priorität von der Kundenakquise weg verlagern und sich stattdessen auf ihre bestehenden Kunden konzentrieren, und zwar mit einer No-Code Customer Lifetime Value (CLV) Prediction Lösung.

Es wird geschätzt, dass die Gewinnung eine:r neuen Kund:in fünfmal mehr kostet als die Bindung eine:r bestehenden Kund:in. Angesichts des Anstiegs der bezahlten sozialen Medien, der allgemeinen Online-Marketing- und Akquisitionskosten und der unzureichenden Tracking-Möglichkeiten müssen Unternehmen in hochwertige Verfahren zur Kundenbindung investieren.Eine der wichtigsten Metriken, die Vermarkter dabei berücksichtigen sollten, ist der individuelle prädiktive CLV eine:r jeden Kund:in. Auf diese Weise können Marken den zukünftigen Wert der Kundschaft leicht berechnen, um ihre Kundenbindungsaktivitäten entsprechend anzupassen – und dies geschieht auf der Grundlage von Mustern in der Datenbank, die mithilfe von KI berechnet werden.

Ein Überblick über traditionelle Kundenbewertungsmodelle

Bis heute verwenden viele Unternehmen rückwärts gerichtete Kundenbewertungsmodelle wie Recency, Frequency und Monetary Value (RFM) Scores und ABC-Analyse. Das Problem mit diesen Metriken ist jedoch, dass sie ziemlich willkürlich sind (z. B. RFM-Gewichtungen) und nur mit Blick auf die Vergangenheit funktionieren, ohne das zukünftige Kundenverhalten zu berücksichtigen. Diese Methoden der alten Schule sind weder präzise noch aussagekräftig und passen nicht zu jedem Geschäftsmodell. Nur weil ein:e Kund:in in letzter Zeit viel zu einem hohen Geldwert gekauft hat, heißt das nicht, dass er bzw. sie dies auch in Zukunft tun wird.
Das Gleiche gilt für die traditionellen CLV-Kennzahlen: Anstatt das künftige Verhalten zu betrachten, wird bei dieser Kennzahl einfach der durchschnittliche Bestellwert mit der durchschnittlichen Häufigkeit und der durchschnittlichen Lebensdauer multipliziert. Das Ergebnis? Eine Vorhersage, die keine Abweichungen berücksichtigt und nicht individuell auf die Bedürfnisse der Kund:innen zugeschnitten ist. Nehmen wir zum Beispiel an, ein:e Kund:in kauft seit einem Jahr Babynahrung und hat daher einen hohen CLV-Wert. Bedeutet dies, dass der/die Kund:in auch in Zukunft profitabel sein wird? Höchstwahrscheinlich nicht.

 

Warum ist der (prädiktive) Customer Lifetime Value die Lösung?

Das Konzept des traditionellen Customer Lifetime Value wird oft mit dem prädiktiven CLV verwechselt, der es Marken ermöglicht, nicht nur das vergangene Verhalten ihrer Kundschaft zu berechnen, sondern auch deren zukünftige Handlungen abzuschätzen. Per Definition ist der prädiktive Customer Lifetime Value „der Barwert der Summe aller zukünftigen Einnahmen eines Kunden, abzüglich aller mit diesem Kunden verbundenen Kosten“, so unser CMO Dr. Markus Wübben in seinem Vortrag „CRM 2.0″ – Die Zukunft des B2C-Kundenbeziehungsmanagements ist jetzt“.

Der CLV ist eine wichtige Kennzahl, die zu berücksichtigen ist, wenn das Kundenmanagement optimiert werden soll und Marketingteams ihr Budget strecken und optimal nutzen müssen. Der Customer Lifetime Value ist ein entscheidender Faktor für Marketingspezialist:innen, insbesondere für Kundenbindungsmanager:innen, die nun genaue Vorhersagen über ihre Kunden-Personas treffen können und lernen, wie sie ihre Marketingstrategien besser an deren Bedürfnisse anpassen können. Mit dem prädiktiven CLV können Marken:

  • den Gesamtwert ihrer Kundschaft ermitteln,
  • ihr Potenzial erschließen und
  • den zu erwartenden Umsatz, den sie langfristig generieren werden, berechnen.

 

Traditional CLV vs.Predictive CLV

Einer der größten Vorteile moderner Kundendatenplattformen (Customer Data Platforms, CDP) besteht darin, dass sie Marken einen 360-Grad-Blick auf ihre Kund:innen ermöglichen, um das wertorientierte Zielgruppenmanagement zu optimieren. Mit Hilfe von KI sammeln CDPs Daten von ihrem Kundenstamm, vergleichen sie innerhalb einer ähnlichen demografischen Gruppe und machen intelligente Vorhersagen darüber, wie sie sich in Zukunft verhalten werden. Diese Berechnungen gehören zu den meistgenutzten in der CRM-Praxis, da sie es Marken ermöglichen, ihre Marketingkampagnen bestmöglich auf die richtigen Kundengruppen zuzuschneiden.

Moderne CDPs wie CrossEngage ermöglichen es Marken, prädiktive Zielgruppen zu erstellen und zu bestimmen, welche Kundengruppen langfristig mehr Wert bringen werden. Mit diesen KI-gestützten Funktionen können Marken ihre Marketingbudgets besser zuordnen und Kosten sparen, indem sie sich auf die richtigen Kund:innen konzentrieren. Mit diesen wichtigen Tools können Marken:

  • Die Zielgruppen mit der größten Wirkung und Dringlichkeit priorisieren.
  • Alle Daten zentralisieren und tiefere Einblicke in den CLV geben, einschließlich, aber nicht beschränkt auf das Verhalten und die Vorlieben der Zielgruppen.
  • Ermitteln Sie auf der Grundlage von Null- und First-Party-Daten, welche Kund:innen einen größeren Wert für die Marke darstellen.
  • Verwalten Sie die Kundenbindung auf der Grundlage des prädiktiven CLV, um langfristige, starke Kundenbeziehungen aufzubauen und zu pflegen.
  • Einfache Vorhersagen mit Hilfe von No-Code Predictive Model Builders und AI.

 

 

Maximieren Sie Ihren CLV mit einem No-Code Predictive Model Builder

Unternehmen und Organisationen haben oft keine klare Vorstellung von ihren Kundenprofilen. Sie verfügen nicht über genügend Daten, um zu erfahren, wer ihre Kund:innen sind und welche Vorlieben sie haben. Wir von CrossEngage helfen Marken dabei, Kundendaten zu sammeln, ihre Bedeutung zu verstehen, ihre Marketingaktivitäten so anzupassen, dass der Kundenwert maximiert wird, und das Beste aus den Daten herauszuholen.

Starke Marken mit erfolgreichen Marketingstrategien nutzen diese Tools in vollem Umfang, um positive Ergebnisse ihrer Kundenbindungskampagnen sicherzustellen. In diesem Zusammenhang ermöglichen No-Code Predictive Model Builder die Identifizierung und Segmentierung von prädiktiven Zielgruppen auf der Grundlage von prädiktivem CLV und das Wissen, was in Zukunft von ihnen zu erwarten ist, basierend auf Mustern in historischen Daten, die von KI erkannt wurden. Diese prädiktiven Modelle sind auf die Bedürfnisse jeder Marke zugeschnitten, ohne dass Programmierkenntnisse oder die Unterstützung von Data-Scientists erforderlich sind. Mit solchen Tools können Marketingverantwortliche in Unternehmen

  • intelligente, prädiktive Zielgruppen aufbauen und priorisieren, die leicht aktiviert werden können.
  • Analysieren Sie das Verhalten von Zielgruppen und personalisieren Sie Kundenbindungsmaßnahmen für jede einzelne Zielgruppe auf der Grundlage aktueller Erkenntnisse.
  • Verstehen Sie die Bedürfnisse der Kund:innen und verfolgen Sie die gesamte
    Customer Journey.
  • Erstellen Sie eine genaue Kundensegmentierung , die dabei hilft zu unterscheiden, welche Kund:innen für die Marke vorteilhafter sind und dringend angesprochen werden müssen.

Schauen wir uns einmal genauer an, wie diese Instrumente tatsächlich funktionieren:

Segment Tracker

Überblick, wie Kund:innen mit unserer Kundendatenplattform getrackt und segmentiert werden können.

Model Builder

Unser No-Code Predictive Model Builder

Blog Model Summary

CLV 360 Tage Übersicht

Mit dem No-Code Predictive Model Builder von CrossEngage können Marken eine Analyse ihrer Kundendatenbank erstellen und erhalten so die aktuellsten und fundiertesten Erkenntnisse über ihre Kunden. Mit diesen Informationen können sie Hypothesen aufstellen, um einen Anwendungsfall zu erstellen, der leicht getestet werden kann, um das Ergebnis des Modells und seine Auswirkungen auf ein Unternehmen zu verstehen.

Wenn Sie mehr über unseren No-Code Predictive Model Builder erfahren möchten und darüber, wie er Ihrer Marke helfen kann, lesen Sie unsere
Case Study darüber, wie CHANNEL21 unser Predictive Model nutzte, um in nur zwei Jahren einen zusätzlichen sechsstelligen Gewinn zu erzielen.

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