Mit KI im CVM den Ertrag steigern

Das Customer Value Management (CVM) lässt sich mithilfe smarter, KI-gestützter Technologien optimieren. Wie, erfahren Sie hier.

CRM-Software kann Unternehmen in unterschiedlichen Bereichen des Kundenbeziehungsmanagements unterstützen. Ein wichtiger Aspekt vieler Systeme ist dabei neben den Kernmodulen Marketing, Sales und Kundenservice auch das Kundenwertmanagement (Customer Value Management, kurz CVM).

Was ist das Customer Value Management (CVM)? 

Der Kundenwert beschreibt den vom Unternehmen bewerteten Beitrag eines bestimmten Kunden zur Erreichung der eigenen Unternehmensziele. Doch welcher Stellenwert ist dem Kundenwertmanagement zuzusprechen? Letztlich ist doch jeder Kunde ein willkommener Kunde – oder? Die Praxis ist häufig komplexer. Denn nicht jeder Kunde ist für ein Unternehmen zwangsläufig profitabel.

Wenn Kunden Geld kosten

Kommt es nur sehr selten zu Käufen oder fallen diese in Bezug auf den Umsatz immer sehr geringfügig aus, muss ein Kunde nicht zwangsläufig auch profitabel sein. Das ist dann der Fall, wenn mit seiner Betreuung zugleich ein unverhältnismäßiger Verwaltungsaufwand einhergeht bzw. sich das Beziehungsmanagement sehr aufwendig gestaltet. Denn auch das bindet Ressourcen (insb. Zeit und Personal), die Geld kosten. 

Umsetzung des Kundenwertmanagements in der Praxis

Um im Tagesgeschäft gezielt priorisieren zu können spielt das CVM also entscheidende Rolle. Letztlich soll der Verlust so gering wie möglich gehalten und der Profit maximiert werden. Aus diesem Grund nutzen viele Unternehmen Kunden-Bewertungssysteme.

Diese sind häufig fester Bestandteil einer CRM-Software oder an diese über eine entsprechende Schnittstelle angebunden. Auch bei der Ermittlung des Kundenwerts können Unternehmen in unserer digitalen Zeit somit auf softwareseitige Unterstützung bauen. 

Customer Lifetime Value (CLV)

Eine beliebte Kennzahl in Zusammenhang mit dem Kundenwertmanagement ist der Customer Lifetime Value (kurz CLV). Hierbei handelt es sich auf den finanziellen Beitrag, den ein Kunde übertragen auf seine gesamte "Lebenszeit" zu Erreichung der unternehmerischen Ziele leistet. Insbesondere im B2B-Kontext, wo es häufiger zu längeren Kundenbeziehungen kommt und der Wert des einzelnen Kunden für das Unternehmen zumeist größer ist, kann der CLV eine wertvolle Kennzahl sein.

Siehe auch: 3 wichtige KPIs im CRM 2024.

Faustformel

In einer Faustformel zur Ermittlung des CLV wird der Deckungsbeitrag mit der Wiederkaufsrate multipliziert. Das Produkt der Faktoren wird dann mit der Kundenlebensdauer multipliziert. Von dem daraus resultierenden Produkt der drei Faktoren werden dann schließlich noch die Kundenakquisitionskosten abgezogen (1).

CLV: Einschränkungen, Probleme und Kritik

Mithilfe dedizierter Lösungen lässt sich der CLV selbstverständlich einfacher, effizienter und genauer berechnen. Dennoch gibt es auch hier Kritik am Modell selbst. Denn die Berechnung stützt sich auf zahlreiche Annahmen, deren Genauigkeit sich im Voraus ja nicht wirklich berechnen lässt. Letztlich wird mit Prognosen gearbeitet. So kann beispielsweise kein Unternehmen im Vorab wissen, wie lange eine Kundenbeziehung wirklich dauern wird.

Auch Zahlungsströme können letztlich nur prognostiziert, und nicht wirklich "vorausgesagt" werden. Schließlich hat wohl kaum jemand Zugriff auf eine allwissende Kristallkugel. Im digitalen Zeitalter haben Unternehmen jedoch etwas anderes: Daten. So erfolgen Prognosen zumeist auf Grundlage historischer Daten. Je mehr hochwertige Daten zur Verfügung stehen, desto besser. Transaktionsbezogene Daten sind dabei deutlich hilfreicher als ausschließlich Stammdaten oder allgemeine Richtwerte.

Die Vorteile künstlicher Intelligenz

Eine weitere Möglichkeit, wie sich die Belastbarkeit des ermittelten CLV verbessern lässt, ist der Einsatz künstlicher Intelligenz. AI hat den wesentlichen Vorteil, große Mengen an Daten binnen kürzester Zeit durchforsten zu können und dabei eigenständig Muster oder Querverbindungen zu erkennen, die auch mit anderweitig automatisierten Analysetools nicht unbedingt zu finden wären.

Siehe auch: Das Potenzial künstlicher Intelligenz im CRM. 

Transaktionsdaten wie beispielsweise die Kaufhistorie, das kampagnenspezifische Kundenverhalten, die Präferenzen, Stammdaten oder auch Produkt-Metadaten können so alle genutzt werden, um die KI mit wertvollen Informationen zu "füttern". Auf Grundlage dieser kann dann für jeden Kunden ein individueller Kundenwert errechnet werden (2), was Mitarbeitern die Priorisierung erleichtert und so maßgeblich zum unternehmerischen Erfolg beitragen kann.

Quellen

1. "Customer Lifetime Value: Wie viel ist mein Kunde wert?", gruenderplattform.de, abgerufen: 14.02.2024.
2. "Customer Lifetime Value (CLV): Den Kundenwert von morgen heute schon kennen.", datasolut.com, abgerufen: 14.02.2024.