Der Customer Lifetime Value (CLV) ist keine Raketenwissenschaft – aber er kann dein entscheidender Hebel sein, um E-Commerce profitabel und nachhaltig zu steuern. Wenn du verstanden hast, was ein Kunde wirklich wert ist, kannst du dein Marketing smarter budgetieren, Kampagnen gezielter aussteuern und selbst bei steigendem CAC (Customer Acquisition Cost) noch profitabel wachsen. Es geht also um Kundensegmentierung.
CLV versus RFM-Analyse
Mit Hilfe der RFM-Analyse (Recency, Frequency und Monetary Value) trifft man im Marketing Entscheidungen basierend auf Transaktionen in der Vergangenheit. Mit dem Customer Lifetime Value (CLV) betrachtet man nicht nur historische Transaktionen, sondern nimmt das Customer Relationship Management (CRM) mehr und mehr in den Blick. Es wird also Aufwand und Nutzen für auch zukünftige Kundenbindungsmaßnahmen evaluiert. Mehr Informationen zum Customer Lifetime Value (CLV), zur Bedeutung, Definition und zu Formeln erfährst du im Glossar.
Der CLV als Steuerungselement
Was macht den CLV als Beurteilungshilfe über den Kundenwert so attraktiv und wo gerät der Customer Lifetime Value an seine Grenzen?
So wie die RFM-Analyse oder eine ABC-Verteilung trägt der CLV zur Segmentierung der Kunden in verschiedene Kundengruppen bei. Der Customer Lifetime Value gewinnt an Bedeutung für das Unternehmen, wenn er unterschiedliche Kundengruppen vergleicht. Je höher der Wert des CLVs, desto mehr lohnt es sich, in diese Kundengruppe und die Pflege der Kundenbeziehung zu investieren. Damit werden pauschale Ansagen wie "Neukunden sind immer teurer als Bestandskunden" relativiert, denn der Fokus liegt darauf, die profitablen Kunden mit hohem Customer Lifetime Value herauszufiltern, um Maßnahmen entsprechend zu gestalten.
In diesem Artikel zeige ich dir in vier praktischen Schritten, wie du den CLV sinnvoll in dein Tagesgeschäft integrierst.
Schritt 1: Daten erfassen & bereinigen – dein CLV-Setup
Bevor du mit der eigentlichen Berechnung startest, musst du sicherstellen, dass deine Daten stimmen. Ohne saubere Datenbasis kannst du den CLV zwar irgendwie kalkulieren, aber du wirst ihm nicht trauen – und ihn deshalb auch nicht sinnvoll einsetzen.
Welche Daten brauchst du?
- Bestellhistorie pro Kunde (Warenkorbgröße bzw. Average Order Value (AOV), Kauffrequenz, Dauer der Kundenbeziehung)
- Deckungsbeitrag oder Bruttomarge pro Produkt
- Kundenbindungsrate oder durchschnittliche Kundenlebensdauer
- Retouren, Rabatte, Servicekosten pro Kunde
- Customer Acquisition Cost (CAC) pro Kunde
Das klingt nach unglaublich vielen Daten, doch die meisten Daten sind in Shopsystemen und CRM-Systemen vorhanden und müssen nur noch zusammengeführt, ausgewertet und visualisiert werden. Je mehr du auf Kundenebene runterbrechen kannst, desto genauer wird dein CLV.
Eine Commerce Plattform wie Hublify vereint:
- Transaktionsdaten (Bestellwert, Rabatte, Retouren, Versandkosten)
- Einkaufspreis, Lagerkosten, Verpackungskosten zur Berechnung der Marge
- Kundenverhalten (Kaufhäufigkeit, Channels, Kaufintervalle, Trigger für Käufe)
- Kampagnen (Kosten, Conversion Rates, Kundenakquisitionskosten)
- Vorgefertigte Analysen wie RFM-, Cluster-, ABC-Analysen
Wie bereinigst du die Daten?
Kommen Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammen, solltest du sie vorab bereinigen, z. B. auf Konsistenz, Aktualität, Korrektheit und Eindeutigkeit. Sonst erfüllt sich die altbekannte Weisheit "garbage in - garbage out". Wie Datenqualität über deinen eCommerce Erfolg entscheidet kannst du in diesem Blogartikel lesen.
Typische Aufgaben einer Datenbereinigung sind:
- Kundendaten auf Mehrfachanlagen prüfen (z. B. gleiche E-Mail mit Tippfehler)
- Unvollständige oder Testdaten ausschließen (z. B. 0 €-Bestellungen)
- Retouren, Gutscheine, Rabatte und Stornos sauber abbilden
Idealerweise nutzt du automatisierte (KI-gestützte) Qualitäts-Checks, um deine Datenqualität zu steigern .
Schritt 2: CLV berechnen und clustern – die Kundensegmente hinter dem Wert
Ein CLV-Wert allein bringt dich nicht weiter. Du brauchst Gruppen. Nur so kannst du gezielt arbeiten, Kampagnen anpassen und Budgets intelligent verteilen. Doch bevor du segmentieren kannst, steht die eigentliche Berechnung an.
CLV berechnen – vom Excel-Modell zur Prognoselogik
Wenn du wissen willst, wie der CLV konkret berechnet wird, lohnt sich ein Blick in unseren Glossarartikel zum Customer Lifetime Value (CLV) – dort findest du die wichtigsten Modelle von der einfachen Durchschnittsformel über die periodische Betrachtung bis hin zur Kapitalwert- und Predictive-Methode.
Für den Einstieg reicht meist die einfache Multiplikation aus:
CLV = AOV × Marge × Käufe pro Jahr × Kundenlebensdauer
Diese Rechnung kannst du problemlos in Excel abbilden – ideal, um ein erstes Gefühl für deine Kundengruppen zu bekommen. Doch Excel stößt schnell an Grenzen, wenn:
- du mit Echtzeitdaten oder mehreren Kanälen arbeitest
- du Kunden auf individueller Ebene bewerten willst
- du komplexe Segmentierungen und Prognosen modellieren möchtest
Segmentierung nach CLV
- High-CLV-Kunden: Häufige Käufe, hohe Warenkorbwerte, geringe Retouren
- Gelegenheitskäufer: Hoher AOV, aber niedrige Frequenz
- Wackelkandidaten: Rückläufige Bestellfrequenz, lange inaktiv
- Low-Value-Kunden: Geringer CLV, hohe Servicekosten, niedrige Bindung
Pro-Tipp: Kombiniere CLV mit RFM-Analysen oder KPIs wie Retourenquote, um ein differenzierteres Bild zu bekommen.
Beispiel aus der Praxis: Ein Fashion-Shop entdeckt, dass viele Kunden mit mittlerem AOV in der einfachen CLV-Berechnung als wertvoll erscheinen. Bezieht man die Retourenquote mit den verursachten Logistikkosten ein, sinkt der tatsächliche CLV deutlich. Das Unternehmen entscheidet sich, diese Kunden nicht mehr mit Rabatten, sondern mit Größenberatung und Style-Guides anzusprechen, um Retouren zu reduzieren.
Schritt 3: Kampagnen gezielt auf CLV optimieren
Jetzt kommt die Kür: Du steuerst dein Marketing, CRM und vielleicht sogar deinen Service nach dem Kundenwert – und zwar kanalübergreifend.
Typische Anwendungsfelder
- E-Mail-Marketing: High-CLV-Kunden bekommen früheren Zugang zu neuen Kollektionen
- Performance Ads: Zielwert-Strategien auf Basis CLV je Segment
- Retention-Programme: Loyalty nur für Kunden, bei denen sich Bindung lohnt
Praxisbeispiel: Meta-Ads differenzieren
Ein Kosmetik-Startup hinterlegt in seinem Meta-Business-Manager eine CLV-basierte Zielgruppenstrategie. Neukunden mit hohem ersten Warenkorbwert (AOV > 100 €) erhalten in der zweiten Phase eine Remarketing-Kampagne mit Education-Content statt Rabatt. Ergebnis: +22 % Retention im Quartal.
Wie du dein Unternehmen mit CLV steuerst – auch ohne Data-Team
- Du erkennst, welche Gruppen regelmäßig kaufen, hohe Margen liefern und wenig Aufwand verursachen.
- Du vermeidest, aufwendige Kunden mit denselben Kampagnen wie Premiumkunden anzusprechen.
- Du priorisierst deine Produktentwicklung für die profitabelsten Segmente.
Statt nur zurückzuschauen, verschiebst du deinen Fokus auf: „Was bringt dieser Kunde langfristig – und was braucht er, um zu bleiben?“
Schritt 4: CLV laufend überwachen und iterativ verbessern
Der CLV ist keine Zahl, die du einmal im Jahr misst – sondern eine Denkweise. Du solltest ihn regelmäßig tracken, Benchmarks definieren und auf Veränderungen reagieren.
So bleibst du aktuell
- Dashboard einrichten (z. B. monatlicher CLV pro Segment)
- KPIs kombinieren: CLV mit CAC, Retourenquote, Retention und Churn Rate
- Hypothesen testen: Was passiert mit dem CLV, wenn du z. B. kostenlose Rücksendungen abschaffst?
Beispiel: Ein Möbel-Onlineshop entdeckt, dass ein Live-Chat auf Produktseiten den CLV um 12 % erhöht – weil die Rücksendequote sinkt.
Vom KPI zur Strategie: Was der CLV dir wirklich zeigen kann
Der wahre Mehrwert des CLV liegt nicht in einer Excel-Spalte, sondern in den Entscheidungen, die du daraus ableitest. Er hilft dir nicht nur, Marketingbudgets intelligenter zu verteilen – sondern auch dein gesamtes Geschäftsmodell zu reflektieren.
Fragen, die du dir mit einem gut berechneten CLV stellen kannst:
- Deckt der durchschnittliche Kundenwert meine Akquisitionskosten – und in welchem Zeitraum?
- Sind meine hochmargigen Produkte auch die, die langfristig Kunden binden?
- Wo verliere ich profitable Kunden – und was kostet es, sie zurückzugewinnen?
- Wie unterscheidet sich der CLV nach Ländern, Kanälen oder Sortimenten?
Fazit: CLV ist nicht nur eine Kennzahl zur Kundenbewertung – sondern eine Linse, durch die du Marketing, Kundenbindung und Produktentwicklung strategisch ausrichtest. Es klingt zwar nach viel Arbeit, die sich aber lohnt. Denn schließlich geht es darum, einen wertvollen Kundenstamm zu entwickeln.
