{"id":9523,"date":"2024-07-30T10:39:18","date_gmt":"2024-07-30T08:39:18","guid":{"rendered":"https:\/\/7learnings.com\/blog\/kundenlebensdauer-wert-vorausschauende-preisgestaltung\/"},"modified":"2024-07-30T10:40:47","modified_gmt":"2024-07-30T08:40:47","slug":"kundenlebensdauer-wert-vorausschauende-preisgestaltung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/7l-dev.mr2-media.de\/de\/blog\/kundenlebensdauer-wert-vorausschauende-preisgestaltung\/","title":{"rendered":"Erschlie\u00dfen Sie den lebenslangen Kundenwert mit vorausschauender Preisgestaltung"},"content":{"rendered":"\t\t
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Kundenakquise ist schwieriger denn je.
\nKnappe Budgets, wirtschaftliche Unsicherheiten und sich schnell \u00e4ndernde Kundenpr\u00e4ferenzen sind eine Herausforderung f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler.
\nIn diesem Artikel erl\u00e4utern wir, wie die KI-Technologie von 7Learnings es Einzelh\u00e4ndlern erm\u00f6glicht, Vorhersagen \u00fcber den Customer Lifetime Value (CLV) zu nutzen, um ihre Marketing- und Vertriebsbem\u00fchungen zu steuern und ihre Gesamtgewinne zu steigern. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Warum ist der Customer Lifetime Value eine wichtige Gesch\u00e4ftskennzahl? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Customer Lifetime Value (CLV) ist eine pr\u00e4diktive Kennzahl, die den Gesamtumsatz sch\u00e4tzt, den ein Unternehmen aus der Betreuung eines einzelnen Kunden w\u00e4hrend der gesamten Dauer der Beziehung zwischen Unternehmen und Kunde erwarten kann. <\/span><\/p>\n

Der Customer Lifetime Value ist eine wichtige Kennzahl im Kundenbeziehungsmanagement: Der durchschnittliche CLV zeigt, wie effektiv die Marketing- und Vertriebsma\u00dfnahmen sind und wie erfolgreich die Kundenbindung im Vergleich zum Rest der Branche ist.
\nDa es viel einfacher ist, an bestehende Kunden zu verkaufen als neue Kunden zu gewinnen, ist der CLV ein wichtiger Indikator f\u00fcr die wirtschaftliche Gesundheit eines Einzelh\u00e4ndlers. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Welche Bedeutung hat das f\u00fcr allt\u00e4gliche Gesch\u00e4ftsentscheidungen? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wie spielt der CLV im Gesch\u00e4ftsalltag eine Rolle?
\nUnsere Analysen k\u00f6nnen dabei helfen, herauszufinden, welche K\u00e4ufe mit hoher Wahrscheinlichkeit zu wiederkehrenden oder hochwertigen K\u00e4ufen in der Zukunft f\u00fchren. Das wiederum hilft dabei, erfolgreiche Marketing- und Vertriebskampagnen zu erstellen und nicht zu viel Geld f\u00fcr Werbung auszugeben. <\/span><\/p>\n

Wenn Einzelh\u00e4ndler 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, k\u00f6nnen sie es rechtfertigen, mehr Geld f\u00fcr die Werbung f\u00fcr dieses spezielle Produkt auszugeben, auch wenn es vielleicht g\u00fcnstig ist.
\nSie k\u00f6nnten mit der Kampagne Geld verlieren, aber sie werden die verlorenen Einnahmen in den sp\u00e4teren Phasen der Lebenszeit ihrer neu gewonnenen Kunden wieder einholen. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wie wird der Customer Lifetime Value berechnet? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Es gibt viele verschiedene Formeln f\u00fcr den Customer Lifetime Value.
\nDie sehr einfache und h\u00e4ufig verwendete Formel: „Customer Lifetime Value = (durchschnittlicher Kaufwert x Kaufh\u00e4ufigkeit) x durchschnittliche Kundenlebensdauer“ ist von geringem praktischen Wert. <\/span><\/p>\n

In der Gesch\u00e4ftsrealit\u00e4t kann es sehr schwierig sein, den CLV zu berechnen.
\nDaf\u00fcr gibt es mehrere Gr\u00fcnde: <\/span><\/p>\n

    \n
  • Dynamische Ver\u00e4nderungen: Kundenpr\u00e4ferenzen und Kaufzyklen \u00e4ndern sich im Laufe der Zeit und das Kaufverhalten kann sich je nach Produkt oder Segment unterscheiden. <\/span><\/li>\n
  • Komplexe Berechnungen: Es m\u00fcssen viele Variablen ber\u00fccksichtigt werden, um die Berechnung pr\u00e4zise zu machen, d.h. die Kosten f\u00fcr die Kundenakquise und -bindung sollten einbezogen werden, die sich jedoch dynamisch entwickeln. <\/span><\/li>\n
  • Datenqualit\u00e4t und -verf\u00fcgbarkeit: Viele Einzelh\u00e4ndler speichern immer noch Daten in Silos und erfassen nicht alle f\u00fcr die CLV-Berechnung relevanten Daten.
    \nAu\u00dferdem muss die Datenqualit\u00e4t hoch sein, um zuverl\u00e4ssige Ergebnisse zu erhalten. <\/span><\/li>\n
  • Datenschutz: Die europ\u00e4ischen Vorschriften zum Datenschutz stellen hohe H\u00fcrden f\u00fcr die Verarbeitung von Kundendaten auf.<\/span><\/li>\n
  • Ressourcen: Einzelh\u00e4ndlern fehlt oft das Fachwissen, um technische L\u00f6sungen f\u00fcr CLV-Berechnungen in ihre Prozesse zu implementieren und sie f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender leicht zug\u00e4nglich zu machen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Wie 7Learnings den CLV berechnet<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Wir bei 7Learnings sind Experten f\u00fcr Datenanalysen und da wir bereits mit umfangreichen Datens\u00e4tzen arbeiten, war es nur logisch, eine CLV-Funktion zu entwickeln, die eine gro\u00dfartige Erg\u00e4nzung zu unserer Cross-Marketing-Optimierungsfunktion ist. <\/span><\/p>\n

    Der KI-Algorithmus berechnet den CLV auf Produktebene, ohne Kundendaten zu verwenden, um mit der Datenschutzgrundverordnung konform zu sein.
    \nWenn die verf\u00fcgbare Datenhistorie lang genug ist, k\u00f6nnen wir jetzt den durchschnittlichen Gewinn, den ein Einzelh\u00e4ndler mit einem bestimmten Produkt erzielt, und die Kundenbindungsrate des Produkts ermitteln.
    \nUnd auf der Grundlage dieser Informationen sagen, wie hoch der k\u00fcnftige Gewinnzuwachs bei jedem aktuellen Verkauf sein wird. <\/span><\/p>\n

    Wenn z.B. 100 Kunden zum ersten Mal Socken gekauft haben, k\u00f6nnen wir feststellen, dass 50 Prozent f\u00fcr weitere und h\u00f6here K\u00e4ufe zur\u00fcckkehrten. Wir k\u00f6nnen den durchschnittlichen Gewinn aus diesen K\u00e4ufen messen und sagen, dass der Einzelh\u00e4ndler mit jedem Verkauf des Produkts seinen Gewinn in Zukunft um 2 Euro steigern wird. <\/span><\/p>\n

    Diese produktbasierte Kennzahl hat viel mehr Tiefe als der durchschnittliche Customer Lifetime Value.
    \nEinzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen quantifizieren, wie (preisg\u00fcnstige) Produkte zuk\u00fcnftige Verk\u00e4ufe f\u00f6rdern und ihr Performance Marketing und ihre Werbeausgaben entsprechend anpassen.
    \nUm auf unser Beispiel zur\u00fcckzukommen: Wenn Sie wissen, dass Kunden nach dem Kauf eines Paars Socken eher f\u00fcr teurere Produkte in den Laden zur\u00fcckkehren, k\u00f6nnen Einzelh\u00e4ndler aggressivere Rabatte auf Socken rechtfertigen, die als Umsatztreiber identifiziert worden sind. <\/span><\/p>\n

    Mit der produktbasierten CLV-Vorhersage von 7Learnings verhindern Einzelh\u00e4ndler, dass sie Produkte mit geringer Auswirkung auf den Umsatz bewerben, und konzentrieren ihre Ausgaben auf Ma\u00dfnahmen mit hoher Auswirkung.
    \nDa wir k\u00fcnstliche Intelligenz einsetzen, mehr Einflussfaktoren ber\u00fccksichtigen als herk\u00f6mmliche Analysen es k\u00f6nnten und alle Daten nahezu in Echtzeit aktualisieren, k\u00f6nnen Einzelh\u00e4ndler sicher sein, dass unsere CLV-Vorhersage \u00e4u\u00dferst pr\u00e4zise ist. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Wo ist Predictive Pricing besonders effektiv f\u00fcr den Customer Lifetime Value? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Jetzt, wo die Berechnung dank KI extrem schnell ist und keine menschlichen Ressourcen bindet, sollten Einzelh\u00e4ndler den CLV f\u00fcr alle ihre Produkte vorhersagen lassen?
    \nDas ist eine Frage des Budgets und der Daten.
    \nErstens m\u00fcssen die Kunden \u00fcber gen\u00fcgend historische Daten zu Transaktionen verf\u00fcgen, damit unsere KI richtig arbeiten kann.
    \nAbgesehen davon empfehlen wir die Verwendung von CLV-Prognosen, um den Umsatz in wettbewerbsintensiven Kan\u00e4len wie Google Shopping oder Produktvergleichsseiten zu steigern.
    \nViele Kunden kommen auf diesen Plattformen zum ersten Mal mit einer Marke in Ber\u00fchrung und es ist f\u00fcr den Erfolg eines Einzelh\u00e4ndlers entscheidend zu wissen, wie viel Werbeausgaben angemessen sind. <\/span><\/p>\n

    Derzeit arbeiten viele Einzelh\u00e4ndler mit einer kurzfristigen Perspektive: Sie w\u00e4hlen die zu bewerbenden Produkte auf der Grundlage historischer Verkaufszahlen oder des Bedarfs an Lagerbest\u00e4nden aus und legen die Preise auf der Grundlage ihrer Erfahrungen fest.
    \nOft versuchen sie einfach, die Konkurrenz zu unterbieten, um auf der Plattform sichtbar zu werden, aber zu hohen Kosten.
    \nDa sie ihre Werbeausgaben und Produktpreise nicht aufeinander abstimmen, riskieren sie, am Ende Geld zu verlieren.
    \nMit CLV-Prognosen wissen Einzelh\u00e4ndler, welche Produkte zu hochpreisigen Verk\u00e4ufen und wiederkehrenden Einnahmen f\u00fchren werden.
    \nUnd sie k\u00f6nnen zuverl\u00e4ssig verhindern, dass sie Geld verlieren, indem sie CLV-Vorhersagen mit der Performance-Marketing-Optimierungsfunktion von 7Learnings kombinieren. <\/span><\/p>\n

    Benachteiligungen<\/b><\/p>\n

      \n
    • Der CLV als prognostizierter Wert birgt immer das Risiko von Fehlern und verzerrten Gewinnberechnungen, die m\u00f6glicherweise erst im Nachhinein und nach Anh\u00e4ufung von Daten \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum hinweg deutlich werden.<\/span><\/li>\n
    • Im Moment beschr\u00e4nken sich CLV-Prognosen auf Kan\u00e4le wie die Website und Amazon\/eBay, wo Kunden die notwendigen Daten f\u00fcr die Gr\u00fcndung sammeln k\u00f6nnen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Vorteile <\/b><\/p>\n

        \n
      • CLV-Vorhersagen erh\u00f6hen die Effektivit\u00e4t des Performance-Marketings <\/span><\/li>\n
      • Einzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen Produkte f\u00fcr den Wettbewerb auf Google Shopping und Vergleichsseiten auf der Grundlage aktueller Daten ausw\u00e4hlen <\/span><\/li>\n
      • Einzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen ihre Kampagnen vorausschauend planen: Sie k\u00f6nnen \u00fcber den anf\u00e4nglichen Verlust, den ein Produkt verursacht, hinausblicken und seine langfristigen Auswirkungen auf den Umsatz ber\u00fccksichtigen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Wie mildert 7Learnings die Risiken der KI? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Wir sind uns sehr wohl bewusst, dass der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz besondere Risiken mit sich bringt und ergreifen daher verschiedene Ma\u00dfnahmen, um die hohe Qualit\u00e4t unserer Datenmodelle sicherzustellen.
        \nLassen Sie uns drei der h\u00e4ufigsten Bedenken betrachten. <\/span><\/p>\n

        Die Datenqualit\u00e4t ist ein Schl\u00fcsselfaktor f\u00fcr die Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit der KI-Ergebnisse.
        \nWir pr\u00fcfen die Daten, die uns die Einzelh\u00e4ndler zur Verf\u00fcgung stellen, im Voraus: Mithilfe von automatisierten Tests erkennen und beseitigen wir Verzerrungen. <\/span><\/p>\n

        Selbst wenn die Datenqualit\u00e4t gut ist, kann eine \u00dcberanpassung des Datenmodells sp\u00e4ter zu falschen Vorhersagen f\u00fchren.
        \nIn diesem Fall sind die Ergebnisse von KI-Modellen genau, solange sie mit Trainingsdaten arbeiten.
        \nWenn sie jedoch auf unbekannte Datens\u00e4tze angewendet werden, sind die Ergebnisse schlecht.
        \nUm sicherzustellen, dass unsere KI besser abschneidet, \u00fcberwachen wir unsere Datenmodelle t\u00e4glich und trainieren sie bei Bedarf neu. <\/span><\/p>\n

        K\u00fcnstliche Intelligenz erscheint den meisten Nutzern wie eine Blackbox.
        \nKein Wunder, dass es ihnen schwerf\u00e4llt, den Berechnungen und Empfehlungen der KI zu vertrauen.
        \nDeshalb legen wir besonderen Wert auf Transparenz.
        \nUnsere L\u00f6sung bietet verschiedene M\u00f6glichkeiten, um zu verstehen, wie die KI zu ihren Ergebnissen gekommen ist.
        \nAls Kunde profitieren Sie von der Leistung der KI, ohne die Kontrolle abgeben zu m\u00fcssen.
        \nSie k\u00f6nnen jederzeit, auch mit Hilfe unserer Datenwissenschaftler, nachvollziehen, wie unsere L\u00f6sung zu ihren Einsch\u00e4tzungen gekommen ist. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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        Das Wissen um die Daten ver\u00e4ndert das Spiel <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        CLV-Vorhersagen sind eine unglaublich leistungsstarke Anwendung von KI: Wenn Sie wissen, welche Produkte zahlungskr\u00e4ftige oder wiederkehrende Kunden anziehen, k\u00f6nnen Einzelh\u00e4ndler ihre t\u00e4glichen Marketing- und Preisaktivit\u00e4ten vorausschauend steuern.
        \nSie k\u00f6nnen CLV-Daten nutzen, um zu entscheiden, f\u00fcr welche Produkte sich zus\u00e4tzliche Werbeaktionen lohnen oder welche Rabatte gerechtfertigt sind.
        \nUnd Sie k\u00f6nnen verschiedene Kan\u00e4le so orchestrieren, dass die Kosteneffizienz insgesamt verbessert wird. <\/span><\/p>\n

        CLV-Prognosen sind besonders n\u00fctzlich f\u00fcr wettbewerbsintensive Plattformen wie Google Shopping, die leicht zu einer Kostenfalle werden k\u00f6nnen.
        \nWenn Sie die Daten kennen, ist es einfach, die richtigen Produkte zu definieren und die richtigen Preise festzulegen.
        \nDas ist der Unterschied zwischen der Gewinnung hunderter neuer Kunden oder der vergeblichen Ausgabe tausender Euro. <\/span><\/p>\n

        Wie bei jeder KI-Innovation profitieren Einzelh\u00e4ndler, die den Mut haben, den ersten Schritt zu tun, \u00fcberproportional, da ihre Wettbewerber diese neue technologische Unterst\u00fctzung noch nicht nutzen.
        \nDeshalb laden wir Sie herzlich ein, uns zu kontaktieren. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Prognosen zum Customer Lifetime Value erh\u00f6hen die Effektivit\u00e4t von Werbekampagnen, senken die Kosten und helfen, den Gesamtumsatz zu steigern.
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