Spring GDS 25. Jubiläum
Ein Logistikunternehmen, das in 190 Länder versendet, hat etwas gebaut, um an sich selbst zu liefern.
Customer Lifetime Value (CLV)
Was ist Customer Lifetime Value (CLV)?
Der Customer Lifetime Value schätzt den gesamten Gewinn, den ein Kunde über die ganze Zeit erzeugt, die er einem Unternehmen treu bleibt, nicht nur beim ersten Kauf. Er deutet den Kunden um, von einer einmaligen Transaktion zu einer Beziehung mit messbarem Wert. Ein Abonnent, der drei Jahre lang 30 im Monat zahlt, ist weit mehr wert, als der erste Monat vermuten lässt, und der CLV ist die Art, das in eine Zahl zu fassen.
Eine einfache Version multipliziert den durchschnittlichen Bestellwert mit der Kauffrequenz und der Dauer der Beziehung und rechnet dann die Kosten der Kundenbetreuung gegen. Ernsthaftere Versionen nutzen Retention-Raten und diskontieren künftige Umsätze auf heute, da im nächsten Jahr verdientes Geld weniger wert ist als jetzt verdientes. Der prädiktive CLV geht weiter und nutzt maschinelles Lernen auf vergangenem Verhalten, um zu prognostizieren, was ein bestimmter Kunde wahrscheinlich wert sein wird, bevor die Beziehung sich entfaltet hat. Die Kennzahl bedeutet nur etwas neben den Akquisitionskosten. Geben Sie 200 aus, um einen Kunden zu gewinnen, der 80 wert ist, ist die Stückkostenrechnung kaputt, so gut die Kampagne auch aussieht.
Der CLV prägt Entscheidungen im ganzen Unternehmen. Wie viel die Akquise eines Kunden kosten darf, welche Segmente mehr Aufmerksamkeit verdienen, wo sich Retention-Aufwand lohnt. Ein Segment mit hohem CLV, das still abwandert, ist ein dringenderes Problem als eines mit niedrigem CLV, und die Kennzahl macht das sichtbar.
Customer Lifetime Value (CLV) bei Dallonses
Der CLV ist nur so gut wie die Daten dahinter. Wir bauen die Customer Data Platforms und vereinheitlichten Datensätze, die ihn überhaupt erst berechenbar machen, und führen Kaufhistorie, Retention und Verhalten an einem Ort zusammen, den ein Modell wirklich nutzen kann. Ohne dieses Fundament ist der CLV eine als Zahl verkleidete Vermutung.
Von dort verbinden wir ihn mit data driven customer insights und Predictive Analytics und prognostizieren den Wert je Segment, damit Ausgaben und Retention-Aufwand dorthin gehen, wo sie am meisten einbringen. Wir haben das für Marken mit großen Kundenbasen gebaut, bei denen kleine Verschiebungen in der Retention echten Umsatz bewegen, und wir sind ehrlich über die Grenzen jeder Prognose. Ein Modell ist ein Werkzeug für bessere Entscheidungen, keine Kristallkugel, und so behandeln wir es.
Wollen Sie wissen, was Ihre Kunden über die Zeit wirklich wert sind? Bauen wir die Daten, um es herauszufinden.
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