Produkt

Customer Lifetime Value

Wer in Marketing und Vertrieb investiert ohne zu wissen welche Kunden langfristig profitabel sind, verteilt Budget nach Bauchgefühl. Der Customer Lifetime Value (CLV) berechnet für jeden Kunden, wie profitabel er über die gesamte Geschäftsbeziehung voraussichtlich sein wird. Auf Basis der vorhandenen Kundendaten wird ein Modell entwickelt, das CLV-Werte je Kunde berechnet, Segmente ableitet und die Ergebnisse in einem Dashboard nutzbar macht, damit Marketing und Vertrieb wissen wo sich Investitionen rentieren.

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Ihr Mehrwert

Klarheit, welche Kunden wirklich profitabel sind
Nicht jeder umsatzstarke Kunde ist auch profitabel, nicht jeder kleine Kunde bleibt klein. Der CLV zeigt den tatsächlichen Wert einer Kundenbeziehung über die Zeit.
Marketingbudget, das dort landet, wo es wirkt
Wer weiß, wie viel ein Kunde langfristig wert ist, weiß auch, wie viel er für seine Gewinnung ausgeben darf. Das verhindert überteuerte Akquisition und unterdimensionierte Kundenbindung.
Bessere Grundlage für Kundenbindungsmaßnahmen
Welche Kunden verdienen besondere Aufmerksamkeit? Der CLV liefert die Antwort und hilft dabei, Retention-Maßnahmen auf die Kunden zu konzentrieren, die es wert sind.
Segmentierung, die auf Daten basiert
Kundensegmente nach CLV sind trennschärfer als klassische Umsatzsegmente. Das verbessert nicht nur das Marketing, sondern auch Produktentwicklung und Vertriebsstrategie.

Ihr Ansprechpartner

Julian Koller

Geschäftsführer

Julian bringt über 6 Jahre Erfahrung in Business Intelligence und Data Science mit. Er macht aus komplexen Datenmodellen Entscheidungsgrundlagen die echte Menschen verstehen und im Alltag nutzen.

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Unsere Zusammenarbeit

1
Datenbasis prüfen
Welche Transaktions- und Kundendaten sind vorhanden, wie weit reichen sie zurück und wie vollständig sind sie? Das bestimmt, welches CLV-Modell sinnvoll ist.
2
Modell entwickeln und validieren
Das CLV-Modell wird auf Basis historischer Daten entwickelt und gegen reale Kundenverläufe validiert. Je nach Datenlage kommen statistische oder Machine Learning-basierte Ansätze zum Einsatz.
3
Segmente ableiten und visualisieren
Aus dem CLV-Modell werden konkrete Kundensegmente abgeleitet und in einem Dashboard visualisiert, das Vertrieb und Marketing direkt nutzen können.
4
Übergabe und laufende Aktualisierung
Das Modell wird übergeben und regelmäßig mit neuen Daten aktualisiert. Somit bleiben die CLV-Werte aktuell und Veränderungen im Kundenverhalten werden sichtbar.

Instrumente

Power BI
Python

Ergebnisse

CLV-Model
Segmentierung
Dashboard

Betrieb

Durch Ihr Marketing-Team

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