Kundenakquise ist schwieriger denn je.
Knappe Budgets, wirtschaftliche Unsicherheiten und sich schnell ändernde Kundenpräferenzen sind eine Herausforderung für Einzelhändler.
In diesem Artikel erläutern wir, wie die KI-Technologie von 7Learnings es Einzelhändlern ermöglicht, Vorhersagen über den Customer Lifetime Value (CLV) zu nutzen, um ihre Marketing- und Vertriebsbemühungen zu steuern und ihre Gesamtgewinne zu steigern.

Warum ist der Customer Lifetime Value eine wichtige Geschäftskennzahl?

Der Customer Lifetime Value (CLV) ist eine prädiktive Kennzahl, die den Gesamtumsatz schätzt, den ein Unternehmen aus der Betreuung eines einzelnen Kunden während der gesamten Dauer der Beziehung zwischen Unternehmen und Kunde erwarten kann.

Der Customer Lifetime Value ist eine wichtige Kennzahl im Kundenbeziehungsmanagement: Der durchschnittliche CLV zeigt, wie effektiv die Marketing- und Vertriebsmaßnahmen sind und wie erfolgreich die Kundenbindung im Vergleich zum Rest der Branche ist.
Da es viel einfacher ist, an bestehende Kunden zu verkaufen als neue Kunden zu gewinnen, ist der CLV ein wichtiger Indikator für die wirtschaftliche Gesundheit eines Einzelhändlers.

Welche Bedeutung hat das für alltägliche Geschäftsentscheidungen?

Wie spielt der CLV im Geschäftsalltag eine Rolle?
Unsere Analysen können dabei helfen, herauszufinden, welche Käufe mit hoher Wahrscheinlichkeit zu wiederkehrenden oder hochwertigen Käufen in der Zukunft führen. Das wiederum hilft dabei, erfolgreiche Marketing- und Vertriebskampagnen zu erstellen und nicht zu viel Geld für Werbung auszugeben.

Wenn Einzelhändler beispielsweise aus ihren Daten wissen, dass Kunden, die ein bestimmtes Produkt zum ersten Mal kaufen, dazu neigen, es immer wieder zu kaufen, also einen hohen CLV haben, können sie es rechtfertigen, mehr Geld für die Werbung für dieses spezielle Produkt auszugeben, auch wenn es vielleicht günstig ist.
Sie könnten mit der Kampagne Geld verlieren, aber sie werden die verlorenen Einnahmen in den späteren Phasen der Lebenszeit ihrer neu gewonnenen Kunden wieder einholen.

Wie wird der Customer Lifetime Value berechnet?

Es gibt viele verschiedene Formeln für den Customer Lifetime Value.
Die sehr einfache und häufig verwendete Formel: „Customer Lifetime Value = (durchschnittlicher Kaufwert x Kaufhäufigkeit) x durchschnittliche Kundenlebensdauer“ ist von geringem praktischen Wert.

In der Geschäftsrealität kann es sehr schwierig sein, den CLV zu berechnen.
Dafür gibt es mehrere Gründe:

  • Dynamische Veränderungen: Kundenpräferenzen und Kaufzyklen ändern sich im Laufe der Zeit und das Kaufverhalten kann sich je nach Produkt oder Segment unterscheiden.
  • Komplexe Berechnungen: Es müssen viele Variablen berücksichtigt werden, um die Berechnung präzise zu machen, d.h. die Kosten für die Kundenakquise und -bindung sollten einbezogen werden, die sich jedoch dynamisch entwickeln.
  • Datenqualität und -verfügbarkeit: Viele Einzelhändler speichern immer noch Daten in Silos und erfassen nicht alle für die CLV-Berechnung relevanten Daten.
    Außerdem muss die Datenqualität hoch sein, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.
  • Datenschutz: Die europäischen Vorschriften zum Datenschutz stellen hohe Hürden für die Verarbeitung von Kundendaten auf.
  • Ressourcen: Einzelhändlern fehlt oft das Fachwissen, um technische Lösungen für CLV-Berechnungen in ihre Prozesse zu implementieren und sie für Geschäftsanwender leicht zugänglich zu machen.

Wie 7Learnings den CLV berechnet

Wir bei 7Learnings sind Experten für Datenanalysen und da wir bereits mit umfangreichen Datensätzen arbeiten, war es nur logisch, eine CLV-Funktion zu entwickeln, die eine großartige Ergänzung zu unserer Cross-Marketing-Optimierungsfunktion ist.

Der KI-Algorithmus berechnet den CLV auf Produktebene, ohne Kundendaten zu verwenden, um mit der Datenschutzgrundverordnung konform zu sein.
Wenn die verfügbare Datenhistorie lang genug ist, können wir jetzt den durchschnittlichen Gewinn, den ein Einzelhändler mit einem bestimmten Produkt erzielt, und die Kundenbindungsrate des Produkts ermitteln.
Und auf der Grundlage dieser Informationen sagen, wie hoch der künftige Gewinnzuwachs bei jedem aktuellen Verkauf sein wird.

Wenn z.B. 100 Kunden zum ersten Mal Socken gekauft haben, können wir feststellen, dass 50 Prozent für weitere und höhere Käufe zurückkehrten. Wir können den durchschnittlichen Gewinn aus diesen Käufen messen und sagen, dass der Einzelhändler mit jedem Verkauf des Produkts seinen Gewinn in Zukunft um 2 Euro steigern wird.

Diese produktbasierte Kennzahl hat viel mehr Tiefe als der durchschnittliche Customer Lifetime Value.
Einzelhändler können quantifizieren, wie (preisgünstige) Produkte zukünftige Verkäufe fördern und ihr Performance Marketing und ihre Werbeausgaben entsprechend anpassen.
Um auf unser Beispiel zurückzukommen: Wenn Sie wissen, dass Kunden nach dem Kauf eines Paars Socken eher für teurere Produkte in den Laden zurückkehren, können Einzelhändler aggressivere Rabatte auf Socken rechtfertigen, die als Umsatztreiber identifiziert worden sind.

Mit der produktbasierten CLV-Vorhersage von 7Learnings verhindern Einzelhändler, dass sie Produkte mit geringer Auswirkung auf den Umsatz bewerben, und konzentrieren ihre Ausgaben auf Maßnahmen mit hoher Auswirkung.
Da wir künstliche Intelligenz einsetzen, mehr Einflussfaktoren berücksichtigen als herkömmliche Analysen es könnten und alle Daten nahezu in Echtzeit aktualisieren, können Einzelhändler sicher sein, dass unsere CLV-Vorhersage äußerst präzise ist.

Wo ist Predictive Pricing besonders effektiv für den Customer Lifetime Value?

Jetzt, wo die Berechnung dank KI extrem schnell ist und keine menschlichen Ressourcen bindet, sollten Einzelhändler den CLV für alle ihre Produkte vorhersagen lassen?
Das ist eine Frage des Budgets und der Daten.
Erstens müssen die Kunden über genügend historische Daten zu Transaktionen verfügen, damit unsere KI richtig arbeiten kann.
Abgesehen davon empfehlen wir die Verwendung von CLV-Prognosen, um den Umsatz in wettbewerbsintensiven Kanälen wie Google Shopping oder Produktvergleichsseiten zu steigern.
Viele Kunden kommen auf diesen Plattformen zum ersten Mal mit einer Marke in Berührung und es ist für den Erfolg eines Einzelhändlers entscheidend zu wissen, wie viel Werbeausgaben angemessen sind.

Derzeit arbeiten viele Einzelhändler mit einer kurzfristigen Perspektive: Sie wählen die zu bewerbenden Produkte auf der Grundlage historischer Verkaufszahlen oder des Bedarfs an Lagerbeständen aus und legen die Preise auf der Grundlage ihrer Erfahrungen fest.
Oft versuchen sie einfach, die Konkurrenz zu unterbieten, um auf der Plattform sichtbar zu werden, aber zu hohen Kosten.
Da sie ihre Werbeausgaben und Produktpreise nicht aufeinander abstimmen, riskieren sie, am Ende Geld zu verlieren.
Mit CLV-Prognosen wissen Einzelhändler, welche Produkte zu hochpreisigen Verkäufen und wiederkehrenden Einnahmen führen werden.
Und sie können zuverlässig verhindern, dass sie Geld verlieren, indem sie CLV-Vorhersagen mit der Performance-Marketing-Optimierungsfunktion von 7Learnings kombinieren.

Benachteiligungen

  • Der CLV als prognostizierter Wert birgt immer das Risiko von Fehlern und verzerrten Gewinnberechnungen, die möglicherweise erst im Nachhinein und nach Anhäufung von Daten über einen längeren Zeitraum hinweg deutlich werden.
  • Im Moment beschränken sich CLV-Prognosen auf Kanäle wie die Website und Amazon/eBay, wo Kunden die notwendigen Daten für die Gründung sammeln können.

Vorteile

  • CLV-Vorhersagen erhöhen die Effektivität des Performance-Marketings
  • Einzelhändler können Produkte für den Wettbewerb auf Google Shopping und Vergleichsseiten auf der Grundlage aktueller Daten auswählen
  • Einzelhändler können ihre Kampagnen vorausschauend planen: Sie können über den anfänglichen Verlust, den ein Produkt verursacht, hinausblicken und seine langfristigen Auswirkungen auf den Umsatz berücksichtigen.

Wie mildert 7Learnings die Risiken der KI?

Wir sind uns sehr wohl bewusst, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz besondere Risiken mit sich bringt und ergreifen daher verschiedene Maßnahmen, um die hohe Qualität unserer Datenmodelle sicherzustellen.
Lassen Sie uns drei der häufigsten Bedenken betrachten.

Die Datenqualität ist ein Schlüsselfaktor für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse.
Wir prüfen die Daten, die uns die Einzelhändler zur Verfügung stellen, im Voraus: Mithilfe von automatisierten Tests erkennen und beseitigen wir Verzerrungen.

Selbst wenn die Datenqualität gut ist, kann eine Überanpassung des Datenmodells später zu falschen Vorhersagen führen.
In diesem Fall sind die Ergebnisse von KI-Modellen genau, solange sie mit Trainingsdaten arbeiten.
Wenn sie jedoch auf unbekannte Datensätze angewendet werden, sind die Ergebnisse schlecht.
Um sicherzustellen, dass unsere KI besser abschneidet, überwachen wir unsere Datenmodelle täglich und trainieren sie bei Bedarf neu.

Künstliche Intelligenz erscheint den meisten Nutzern wie eine Blackbox.
Kein Wunder, dass es ihnen schwerfällt, den Berechnungen und Empfehlungen der KI zu vertrauen.
Deshalb legen wir besonderen Wert auf Transparenz.
Unsere Lösung bietet verschiedene Möglichkeiten, um zu verstehen, wie die KI zu ihren Ergebnissen gekommen ist.
Als Kunde profitieren Sie von der Leistung der KI, ohne die Kontrolle abgeben zu müssen.
Sie können jederzeit, auch mit Hilfe unserer Datenwissenschaftler, nachvollziehen, wie unsere Lösung zu ihren Einschätzungen gekommen ist.

Das Wissen um die Daten verändert das Spiel

CLV-Vorhersagen sind eine unglaublich leistungsstarke Anwendung von KI: Wenn Sie wissen, welche Produkte zahlungskräftige oder wiederkehrende Kunden anziehen, können Einzelhändler ihre täglichen Marketing- und Preisaktivitäten vorausschauend steuern.
Sie können CLV-Daten nutzen, um zu entscheiden, für welche Produkte sich zusätzliche Werbeaktionen lohnen oder welche Rabatte gerechtfertigt sind.
Und Sie können verschiedene Kanäle so orchestrieren, dass die Kosteneffizienz insgesamt verbessert wird.

CLV-Prognosen sind besonders nützlich für wettbewerbsintensive Plattformen wie Google Shopping, die leicht zu einer Kostenfalle werden können.
Wenn Sie die Daten kennen, ist es einfach, die richtigen Produkte zu definieren und die richtigen Preise festzulegen.
Das ist der Unterschied zwischen der Gewinnung hunderter neuer Kunden oder der vergeblichen Ausgabe tausender Euro.

Wie bei jeder KI-Innovation profitieren Einzelhändler, die den Mut haben, den ersten Schritt zu tun, überproportional, da ihre Wettbewerber diese neue technologische Unterstützung noch nicht nutzen.
Deshalb laden wir Sie herzlich ein, uns zu kontaktieren.