3.1 Kundenerlebnis & Customer Lifetime Value

Der vor allem im Marketing und der Wirtschaft vorkommende Begriff Customer Lifetime Value setzt sich aus zwei Metriken zusammen: dem aktuellen Kundenwert sowie dem potenziellen Wert, den ein Kunde für ein Unternehmen haben kann. Der CLV beschreibt demnach den Deckungsbetrag, den eine Person während ihres ganzen Kundenlebens realisiert.

Das Ziel einer auf dem Customer Lifetime Value basierenden Marketingstrategie ist es, durch eine umfassende Kundenpflege eine langfristige Kundenbeziehung aufzubauen – denn es ist günstiger, bestehende Kunden zu halten, als neue zu gewinnen. Wie man erkennen kann, sind Neukunden zunächst mit einem negativen CLV in unserer Betrachtung. Sprich Neukunden kosten uns erst einmal Geld und bringen erst später die nötigen Zuwächse, um profitabel zu sein. Viele Unternehmen unterschätzen diesen Faktor.

Umso wichtiger ist es, Kunden lange zu halten und sie entsprechend ihrer Phase zu entwickeln. Am Ende der Kundenphase rutsch der CLV wieder ins Minus. Bevor unser Kunde abwandert, setzen wir die sogenannte Churn-Prevention ein. Sprich wir verhindern den Absprung des Kunden proaktiv. Der CLV berechnet sich über die komplette Lebensphase des Kunden bei uns und darüber hinaus. Firmen, die sich mit diesen ganzheitlichen Sichtweisen beschäftigen, sind nachweislich profitabler.

4 Churn Prevention: Kundenabwanderung gezielt senken [2023 ] (datasolut.com)

Zudem generieren in vielen Branchen Kunden mit jedem Jahr als Kunde höhere Profite. Eine Untersuchung von Bain & Company im Finanzsektor stellte z.B. fest, dass eine Verringerung des Customer Churn um 5% die Rentabilität der Unternehmen um ca. 17-25% erhöhte.
Moderne Algorithmen mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz warnen uns weit vor der Kündigung. Hier laufen sehr viele Parameter ein, wie zum Beispiel „Letzter Kundenbesuch“, „Zeit bis Ende Vertrag“ oder „Anzahl Reklamationen“. Das Kundenerlebnis wird durch kontinuierliche Ansprache und gezielte individuelle Lösungen erreicht. Hierbei können wir mit den Daten des Kunden individuell und zielgerichtet herangehen. Auch hier helfen uns moderne Ansätze aus dem Bereich KI und Big Data.

Eine moderne Churn-Prevention-Strategie beinhaltet vier Elemente:
1. Datengetriebene Analyse
2. Monitoring des Risikos
3. Gezielte und automatisierte Maßnahmen
4. Kontinuierliche Verbesserung