Über die letzten 18 Jahre, habe ich viele Unternehmen gesehen und mit vielen KollegInnen aus unterschiedlichen Branchen gesprochen. Dabei ist mir immer wieder aufgefallen, dass es vielen Unternehmen schwerfällt, Kennzahlen für die tägliche Arbeit richtig für sich zu nutzen. Doch was genau heißt, richtig nutzen?

Kennzahlen sollen helfen...

  • richtige Entscheidungen zu treffen.
  • Projekte fokussiert durchzuführen.
  • Projekte/Thesen mit testbaren Zielen und Forecasts zu versehen.
  • den Mitarbeitern zu zeigen das Sie Einfluss auf den Erfolg haben.
  • Probleme an den richtigen Stellen, rechtzeitig zu erkennen.
  • Ziele für Mitarbeiter / Teams zu definieren.
  • dem oberen Management Sicherheit zu geben ohne Mikromanagement.

In der Praxis sieht man bei vielen Unternehmen davon leider wenig. Vor allem klassische oder etwas ältere Unternehmen tun sich schwer damit den Sprung von Bauchentscheidungen hin zu Zahlengetriebene Entscheidungen richtig umzusetzen. Dabei sind mir zwei Fehler immer wieder begegnet.

Fehler 1: Umsatz und Gewinn

Die Steigerung von Umsatz und/oder Gewinn ist das Ziel eines jeden Unternehmens und so kommt es, dass man gern diese beiden Werte als einzige Kennzahlen definiert. Das Ziel für alle Teams lautet dann meist „erhöhe den Gewinn/Umsatz um X Prozent“.

Diese Kennzahlen sind zwar schnell definiert doch leider bringen sie drei elementare Probleme mit sich.

Problem 1: Gesundheit des Unternehmens

Die Kennzahlen und damit die Ziele auf Umsatz und Gewinn, sind leider nur eine kleine Momentaufnahme und sagen überhaupt nichts über die Gesundheit eines Unternehmens aus. MitarbeiterInnen können Kunden zum Beispiel versuchen übers Ohr zu hauen, wodurch die Ziele zwar kurzfristig erreicht werden aber die langfristige Gesundheit des Unternehmens massiv leidet.

Darüber hinaus wird es schwierig herauszufinden, woran es wirklich liegt, wenn einmal der Umsatz nicht wie „gewohnt“ wächst.

Problem 2: Zu hohe Abstraktion

Haben MitarbeiterInnen in einem sehr kleinen Unternehmen, noch hohen Einfluss auf Gewinn und Umsatz, können Sie bei großen Unternehmen nicht mehr nachvollziehen, was ihre Arbeit wirklich zum Erfolg beiträgt. Die Folge ist fehlende Identifikation mit ihren Aufgaben und damit auch schwindende Motivation.

Problem 3: Fehlende Fokussierung

Die Folge aus Problem 1 und 2 ist die fehlende Fokussierung, sowie die Schwierigkeit Thesen und Maßnahmen anhand der Zahlen abzuleiten und zu überprüfen. Am Ende wird dann doch nur aus dem Bauch heraus gehandelt und nachträglich nichts überprüft.

Entweder werden dadurch Maßnahmen mit positiver Wirkung von negativen wieder aufgefressen oder Teams verlieren sich in unnötige Diskussionen und Rechtfertigungen, welche Maßnahme warum erfolgreich war oder welche Maßnahme am sinnvollsten ist. Am Ende sind dann alle MitarbeiterInnen demotiviert, weil sich nichts verändert, Ziele nicht erreicht werden und keiner objektiv sagen kann woran es liegt.

Fehler 2: Viel hilft viel

Der zweite häufig auftretende Fehler, ist genau das gegenteilige Extrem. Es werden so viele Zahlen und Ziele definiert, dass man mehr Zeit mit Dashboards bauen und Controlling verbringt, als mit den Zielen wirklich zu arbeiten. Die Folge sind meistens Kennzahlen und Ziele, die gern einmal im Gegensatz zueinanderstehen oder man definiert so viele Zahlen, dass jede einzelne Kennzahl auch ein Ziel bekommt.

Die Folge sind so viele Zahlen, dass sie entweder niemand mehr für voll nimmt oder versucht Maßnahmen zu finden die auf alle Kennzahlen irgendwie einzahlen und bloß um keinen Preis einen negativen Einfluss eine der vielen Kennzahlen hat.

Gerne werden dann die Ziele: Mehr Umsatz, mehr Gewinn, mehr Neukunden und mehr wiederkehrende Kunden genommen. Kurz gesagt alle suchen nach der eierlegenden Wollmichsau und irgendwie schadet eine Maßnahme doch irgendwie immer einer anderen Kennzahl.

Die Folge sind wieder unzählige Diskussionen, versuchte Erklärungen, Rechtfertigungen und keine wirkliche Fokussierung auf das worauf es ankommen sollte, auf den Kunden!

Customer First

Doch es gibt eine Zahl, mit der man anfangen kann, dieses Problem in den Griff zu bekommen und die sich vor allem im E-Commerce als „quasi“ Standard bewährt hat und zwar der „Customer Lifetime Value“, kurz CLV

Dieser Wert ist natürlich kein Allheilmittel, aber er kann bei Unternehmen mit den obigen Problemen ein guter Anstoß sein, Ziele, Thesen und Maßnahmen gezielter zu erarbeiten und nachträglich auf Erfolg zu überprüfen.

Es gibt verschiedene Arten den CLV zu berechnen, eine schöne Übersicht über die 3 gängigsten Formeln mit Erklärung findet ihr auf der Seite von Martin Hubel – „Smart Marketing Breaks“. Dabei ist die Standard CLV-Formel, die mit den geringsten Einstiegshürden, da die benötigten Zahlen, auch bei nicht sehr datengetriebenen Unternehmen meistens vorliegen.

Folgende vier Werte werden benötigt:

  • T: Durchschnittliche aktive Dauer der Kundenbeziehung in Jahren (Bsp.: 2 Jahre)
  • S: Durchschnittlicher Umsatz pro Bestellung und Kunde (Bsp.: 300 €)
  • C: Durchschnittliche Käufe pro Kunde pro Jahr (Bsp.: 1,2)
  • P: Gewinnspanne in % pro Kunde (Bsp.: 10%)

Daraus können wir mit folgender Formel den CLV berechnen:

CLV = T x ( S x C x P)
CLV = 2 x (300 x 1,2 x 0,1) = 72 €

In unserem Beispiel haben wir an einem Kunden im Laufe der Kundenbeziehung also 76€ verdient.

Wie hilft der Customer Lifetime Value?

Das Ergebnis dieser Berechnung ist eine einfache Zahl, die für alle verständlich ist und sich damit perfekt für die Kommunikation und das Controlling von einzelnen Tests und Maßnahmen eignet.

Durch die zugrunde liegende Formel können Annahmen getroffen werden, wie sich der CLV verändert, wenn man an einzelnen Werten schraubt. Diese Formel kann auch noch komplexer werden und damit mehr Stellschrauben enthalten aber dazu später mehr.

Die einzelnen Werte der Formel gewährleisten auch den Gesundheitszustand des Unternehmens zu erkennen und bei negativen Auswirkungen rechtzeitig eingreifen zu können. Darüber hinaus gibt der längere Betrachtungszeitraum dem Unternehmen eine größere Planungssicherheit.

Kunden zu halten ist ein Vielfaches günstiger als neue Kunden zu akquirieren, somit wird durch den CLV den MitarbeiterInnen dies auch verständlich demonstriert, wodurch die Identifikation mit den Kunden steigt. Bonusregelungen auf Basis des CLV können so zu zufriedeneren Kunden führen, die wiederrum häufiger bestellen.

CLV alleine reicht nicht

Natürlich löst diese Zahl oder besser gesagt Formel nicht alle Probleme. Der CLV könnte super steigen, doch es werden zunehmend weniger Kunden, wodurch es gesamt betriebswirtschaftlich schlechter läuft. Eine Lösung ist es die Anzahl der aktiven Kunden und/oder der gewonnenen/verlorenen Kunden mit aufzunehmen. Der CLV sollte also nie allein genutzt werden.

Aufschlüsselung der Formel

Natürlich sind auch die Werte in dieser Formel recht abstrakt, daher kann man diese je nach Abteilung / Team oder Produkt weiter aufbrechen, um leichter Thesen und Potentiale zu identifizieren.

Beispiel: C (durchschnittliche Käufe pro Kunde)

Möchten wir zum Beispiel C (durchschnittliche Käufe pro Kunde) ermitteln, benötigen wir die Anzahl aller Bestellungen und die Anzahl aller Kunden. Diese Anzahl der Bestellungen können wir nun entweder direkt aus dem Datawarehouse ziehen oder wir berechnen den Wert und schaffen somit noch mehr Stellschrauben.

Onlineshop
Für den Onlineshop wäre das dann

Sitzungen x Conversion Rate = Bestellungen

Vertrieb
Für den Vertrieb wäre das dann

Angebote x Annahmequote = Bestellungen

Erfolgsfaktor

In dem Moment wo wir die Formel hinter dem CLV ausbauen, tun wir nichts anderes als verschiedene Werte in eine sinnvolle Relation zueinander setzen. Am Ende kommt eine detaillierte Formel heraus mit der wir arbeiten und planen können.

Ein Projekt möchte die Conversion Rate von 1% auf 1,2% erhöhen. Wir können ausrechnen was es dem Unternehmen bringt.
Wir wollen entscheiden, ob der größere Hebel darin liegt, im Vertrieb die versendeten Angebote zu erhöhen oder die Annahmequote zu steigern. Wir stellen testbare Thesen anhand der Formel auf.

Wir rechnen so vorher nicht nur aus was wir vermuten, dass etwas bringt, sondern wir können es nachträglich überprüfen und notfalls wieder zurückrollen.

Fazit

Der Customer Lifetime Value ist in meinen Augen ein berechtigter „Standard“ im E-Commerce und der perfekte Einstieg, um zahlengetrieben zu arbeiten. Dieser Wert muss aber gelebt und ausgebaut werden. Mit jeder Variable in dieser Formel, bekommt das Unternehmen eine weitere messbare und projektier bare Kennzahl an die Hand.