Den Erfolg eines Onlineshops kann man in mehreren Versionen angeben.
Das kann der Gesamtumsatz sein, das kann der wiedergespiegelte ROAS (Return on Advertising Spend) in den Ad Accounts sein, das kann aber auch einfach die Anzahl der Kunden sein oder die Bewertung des Business als Valuation für Investoren – etc. etc.
Egal was man nimmt, um diesen Erfolg im Ecommerce zu berechnen, eine Metrik davon, die immer wieder im Vordergrund erscheint, ist der Customer Lifetime Value. Das ist eine Business Metrik, die eine wirkliche Grundlage darstellt – nicht nur für Ecommerce sondern auch für Service Businesses, für Software Unternehmen aber auch öffentliche Einrichtungen wie Schulen und Universitäten.
Um den Lifetime Value im Ecommerce zu berechnen gibt es ein paar Besonderheiten die anders als bei anderen Geschäftsmodellen sind.
Was davon alles wichtig ist, lest ihr hier.
Was ist der Customer Lifetime Value?
Wie eigentlich alle Metriken oder Dimensionen im Ecommerce ist auch der Customer Lifetime Value (LTV) lediglich eine Zahl. Also das Ergebnis einer mathematischen Berechnung.
Wichtig ist, wofür diese Zahl steht.
LTV = Durchschnittlicher Umsatz pro Kunde im Onlineshop
Vereinfachend könnte man sagen, der Gesamtumsatz geteilt durch die Anzahl an Kunden.
Über die gesamte Dauer, in der ein Onlineshop aktiv ist, wird jedem Kundenprofil so ein bestimmter Wert zuschreibbar. Über die Jahre kann der Wert natürlich anwachsen, da Kunden ja idealerweise ihr Leben lang bei euch ihre Produkte kaufen.
Beispiel:
Wer seit 2003 einen Onlineshop für Glühbirnen betreibt wird so einige Bestellungen eingesammelt haben.
Darunter finden sich einzelne Bestellungen von Kunden, die einmal im Jahr 2004 gekauft haben für z.B. 4,99€ – aber es gibt bestimmt auch loyale Kunden, die über die Jahre vielleicht jedes Jahr zu Weihnachten eine bestimmte Glühbirne für ihre Lichterkette als Ersatz einkaufen.
Dieser Kunde hat dementsprechend schon 20 Bestellungen durchgeführt. Diese Schwankung an Bestellungen sorgt jetzt dafür, dass der Lifetime Value für jedes Kundenprofil über die Zeit unterschiedlich ist.
Als grundlegende Verteilung ergibt sich wiederum die Pareto-Verteilung. Ein kleiner Teil der Kunden sorgt für einen Großteil des Umsatzes.
Im Screenshot ist zu erkennen, dass die meisten Kunden 1 Bestellung durchführen, manche aber auch bis zu 15. Dies ist ein übliches Verteilungsbild.
Dadurch hat ein Kunde mit einer Bestellung den Kundenwert von z.B. 80€, einem Kundenprofil mit 15 Bestellungen werden dann 15 × 80€ = 1.200€ zugeschrieben.
Verschiedene Arten zum Lifetime Value berechnen
Um mit dem Customer Lifetime Value im Ecommerce zu arbeiten, muss er als Durchschnittswert angegeben werden. Für Onlineshops gibt es daher verschiedene Arten, den Lifetime Value wiederzugeben:
| Variante | Beschreibung |
|---|---|
| LTV 365 | Wert pro Kunde über die letzten 365 Tage (genau 1 Jahr) |
| LTV 90 | Wert pro Kunde über die letzten 90 Tage (genau 1 Quartal) |
| Total LTV | Wert pro Kunde seit Start |
Die mit üblichste Berechnung ist der Lifetime Value 365. Dadurch gibt es zu jedem Zeitpunkt eine aktuelle Momentaufnahme des durchschnittlichen Kundenwerts über die letzten 365 Tage hinweg.
So können Entscheidungen getroffen werden, wie weiterhin investiert werden soll, welche Produkte zur Bewerbung stehen sollen und wo der Onlineshop optimiert werden muss, damit Kunden mehr Wert werden in der Zukunft.
Vorbereitung
Um den Lifetime Value 365 zu berechnen, braucht ihr einige Angaben. Für das Beispiel Shopify finden sich die meisten im Shopify Backend selbst.
Geht dazu in euer Shop Backend und navigiert zu „Analytics".
Dort könnt ihr, zusammen mit den Reports, alle Werte auslesen.
1. Durchschnittlicher Warenkorb (AOV)
Den durchschnittlichen Warenkorb oder „Average Order Value" könnt ihr im Shopify Backend auslesen unter „Analytics". Hier gibt es eine Kachel, die den AOV anzeigt.
Beispielwert: 58,66€
Berechnung: Gesamtumsatz der letzten 365 Tage / Anzahl Bestellungen.
2. Durchschnittliche Marge der Produkte (GM)
Die durchschnittliche Marge ist pro Shop unterschiedlich und auch für jedes Produkt verschieden. Als vereinfachendes Beispiel nehme ich einen Beispielwert von 50%.
Für die Berechnung bräuchtet ihr einen Report aller verkauften Produkte und deren Marge und berechnet daraus den Durchschnitt der Marge in %.
3. Frequenz (F)
Die Frequenz der Käufe erhaltet ihr ebenfalls im Backend von Shopify aus der „Returning Customer Rate".
Beispielwert: 1,47
Berechnung: Frequenz = (Anzahl Bestellungen / individuelle Kundenprofile).
Die Frequency wird auch oft in Tagen angegeben, z.B. 45 Tage → ein Kunde kauft im Schnitt nach 45 Tagen erneut.
(4. Churn Rate)
Das Kapitel ist mit Absicht in Klammern gesetzt, denn die Churn Rate solltet ihr nur dann mit berücksichtigen, wenn ihr von einem wiederkehrendes Businessmodell ausgeht. Z.B. sehr interessant für Y-Food, Amazon oder sonstige Ecommerce Stores, die in Net-Active-Kundenprofilen denken. Für die meisten Onlineshops ist das aktive Modell jedoch zu vernachlässigen.
Customer Lifetime Value berechnen
Wer seine Zahlen parat hat, kann zur Berechnung übergehen.
Formel zur Berechnung
Customer Lifetime Value = (AOV × F)
Daraus ergibt sich in meiner Beispielrechnung (58,66€ × 1,47) = 86,23€
Das bedeutet, dass ein akquirierter Kunde nach 365 Tagen im Onlineshop durchschnittlich 86,23€ ausgegeben hat (rückwirkend betrachtet).
Unterschied Lifetime Value (LTV) zum Lifetime Gross Profit (LTGP)
Der Lifetime Value alleine ist leider nicht besonders hilfreich, denn der Profit hängt von der Marge ab (GM).
Für mein Beispiel ergibt sich bei einer Marge von 50%:
LTGP = (LTV × GM) = (86,23€ × 50%) = (86,23€ × 0,5) = 43,11€
Diese Zahl ist jetzt der Gross Profit eures Onlineshops pro Kunde pro Jahr (365 Tage). Mit dieser Zahl lassen sich jetzt weitere Entscheidungen treffen:
- Wieviel sollte eine Kundenakquise maximal kosten?
- Werden meine Kunden über die Zeit hinweg wertvoller?
💡 Pro-Tipp: Das Verhältnis von LTGP zu CAC ergibt die Kennzahl, wie effektiv eure Akquise ist. Als grobe Kenngröße solltet ihr 3 anpeilen. In meinem Rechenbeispiel mit einem LTGP von 43,11€ würde ich also versuchen, nicht mehr als 14,37€ pro Kundenakquise auszugeben. Dieser Wert ist jetzt ausschlaggebend für eine Strategie in Google Ads oder anderen Werbeplattformen. Bei einer Quote von 2 überspendet ihr, bei einer Quote von 5 unterspendet ihr.
Vorteile und Nachteile des LTV
Vorteile des LTV
- Effizienz bei der Kundenakquise
- Attribution auf Lebenszeit möglich
- Fokus auf Kundenakquise / Kundenprofite
- Aufbau von Brand Equity
Nachteile des LTV
- Abhängigkeit und Investment in Dateninfrastruktur (z.B. über ein Data Warehouse)
- Weniger Fokus auf Marktanteile (gerade für neue Marktteilnehmer)
- Längere Investment Zyklen bevor ein Return erwartet werden kann
- Höhere Kosten für Kundenakquise
- Black Swan Events wie Covid können das Leitbild stark verzerren
