Welche wichtigen Entwicklungen haben das digitale Marketing in den letzten Monaten geprägt? Wie steuern Sie die verschiedenen Phasen im Kundenlebenszyklus intelligent? Unser Co-Founder & CMO Dr. Markus Wübben erklärt, wie man mit Predictive CLV die wertvollsten Zielgruppen anspricht.

1. CLV❤CLC:
Die 🚀 für Eure Kundenbindung
Dr. Markus Wübben, Co-Founder & CMO, CrossEngage
MASTERCLASS

2. Turbulente Zeiten
im Online Marketing

4. monetarisiert den Kundenzugang
Quelle: https://www.bloomberg.com/news/articles/2021-06-09/amazon-advertising-rates-soar-in-pandemic-fueled-surge

5. CPCs
bleiben auf
hohem Niveau
Average Instagram CPC
Average Facebook CPC
Quelle
https://revealbot.com/facebook-advertising-costs/cpe-cost-per-click

6. Sollte das nicht die Aufgabe von CRM auf
“owned” Kanälen sein?
http://www2015.thewebconf.org/documents/proceedings/companion/p1293.pdf
“I do follow [Lip balm brand] like the Lip gloss balls because they
show you where to get the different flavors […], [coffee shop chain],
because they give you coupons sometimes. I follow [coffee brand]
because they also give you coupons. That’s all the companies I
follow. Clothes and stuff because they tell you when the sales
[…]. I just follow them for convenience […].”
– P22, teen female

7. Lasst uns mehr Werte
mit CRM
generieren

8. Immer mehr Marken setzen
auf verhaltensbasierte
E-Mails. Das ist gut.
Beispiel:
Back-in-stock Kampagne

9. Immer mehr Marken setzen
auf verhaltensbasierte
E-Mails. Das ist gut.
Beispiel:
Back-in-stock Kampagne
Es fehlt jedoch systematisches
CRM Audience Management
Können wir das
nicht besser?

10. Customer
Lifecycle
1
Customer
Lifetime
Value
2

11. + Vertrauen
+ Wertewahrnehmung
+ 1st-Party-Daten
- Wirksamkeit von Ads
- Skepsis
Kauf
Kundenbeziehungen verändern sich
über die Zeit hinweg

12. Was motiviert Kund:innen, Daten zu teilen?
Source: https://martech.org/survey-58-will-share-personal-data-under-the-right-circumstances/
“Bitte ordnen Sie die folgenden Punkte danach ein, was Sie dazu veranlasst, Ihre
persönlichen Daten mit einem Unternehmen zu teilen”
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Ich vertraue der Organisation
Ich erhalte kostenlose Dienstleistungen und Produkte
Ich kann höherwertige Waren oder einen niedrigeren Preis bekommen
Es ist eine Marke oder ein Unternehmen, bei dem ich gekauft habe.
Meine Freunde/Familie haben sie empfohlen
Es ist eine bekannte Marke
Ich bekomme einen besseren Service
Es spart Zeit (z.B. Einkaufslisten)
Ich erhalte speziell auf mich zugeschnittene Angebote
Sie haben gute Online-Bewertungen für ihre Produkte &
Dienstleistungen
Sie gehört zu einer Gruppe von Unternehmen, mit denen ich zu tun
habe.
Ich erhalte Werbung, die für mich interessant/relevant ist
Rank
1
Rank
2
Rank
3

13. Gute Erfahrung ist entscheidend.
Source: https://martech.org/survey-58-will-share-personal-data-under-the-right-circumstances/
“Ich fühle mich wohler bei dem Gedanken, persönliche Daten mit
Unternehmen zu teilen, mit denen ich schon gearbeitet habe.”
% stimme sehr zu or stimme zu
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Gesamt Männer Frauen 18-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65+ Millen-
nials
Gen
X
Baby-
boomers
Fundamen-
talisten
Prag-
matiker
Unbesorgte

14. Kauf
100%
● Personalisiertes
Markenerlebnis
auf Basis von
1st-Party-Daten
● Fokus auf die
generelle “Customer
Experience”
● Focus auf “Value
Proposition”
Frühe
Kundenbeziehung
Gereifte
Kundenbeziehung
Das
consideration
set erobern!
Im
consideration
set bleiben
Die taktischen Mittel in der Ansprache ändern sich
über die Kundenbeziehungsdauer

15. Personali-
sieren
Gereifte
Kunden-
beziehung
Kauf
100%
Die taktischen Mittel in der Ansprache ändern sich
über die Kundenbeziehungsdauer
Vertrauen
schaffen
Frühe
Kunden-
beziehung
FOR YOU? Complement Your
Style, Markus
Your shirt Your coat
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XXL

16. Customer
Lifecycle
2
Customer
Lifetime
Value
1

17. Was ist der
Customer Lifetime Value?
(CLV)
„Der CLV ist der Barwert (Net Present Value) der Summe
aller zukünftigen ‚Einnahmen‘ von eine:r Kund:in,
abzüglich aller mit diese:r Kund:in verbundenen Kosten.“

18. Wertigkeit
CAC, Coupons, usw.
Froschprinz Reaktivierung Lookalike
Modeling
Prioritization:
Call-Center, Mailings
Produktanalyse Kanal-
Analyse
Kampagnen-
analyse
Beispiel CLV Use Cases

19. CLV ist flexibel
CLV = ∑ (Margei*RetentionRatei)
für Wochen, Monate, Quartale, Jahre i=1,...,n
● We can neglect the discount factor
● Acquisition cost are irrelevant for the estimation
Potentieller
Wert
Conversion-
Wahrscheinlichkeit

20. Wertbasierte Steuerung
CLV
Prediction
Conversion
Probability
Conversion
Value
Action?
hoch hoch hoch
hoch niedrig sehr hoch Coupon?
hoch hoch niedrig
Product
Bundles + Schwelle
+ Coupon
niedrig niedrig niedrig Kleiner Coupon

21. Personalisierung auf Basis des CLVs

22. Personalisierung auf Basis des CLVs
15%
OFF

23. Personalisierung auf Basis des CLVs
15%
OFF
10%
OFF
with 150
€

24. Personalisierung auf Basis des CLVs
15%
OFF
10%
OFF
with 150
€
5%
OFF

25. Personalisierung auf Basis des CLVs
15%
OFF
10%
OFF
with 150
€
5%
OFF
Hoher CLV
Hohe Conv. Prob.
Hohe Value Prob.
Hoher CLV
Niedrige Conv. Prob.
Hohe Value Prob.
Hoher CLV
Hohe Conv. Prob.
Niedrige Value Prob.
Niedriger CLV
Niedrige Conv. Prob.
Niedrige Value Prob.

26. Kombinieren wir:
CLV + CLC

27. Frühe Kundenbeziehung + CLV Metric
FOR YOU?

28. FOR YOU? FOR YOU?
Frühe Kundenbeziehung + CLV Metric
15%
OFF
FITS TO WHAT YOU GOT:

29. Frühe Kundenbeziehung + CLV Metric
FOR YOU? FOR YOU?
15%
OFF
FOR YOU?
10%
OFF
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30. Frühe Kundenbeziehung + CLV Metric
FOR YOU? FOR YOU?
15%
OFF
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10%
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31. Gereifte Kundenbeziehung + CLV
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32. Gereifte Kundenbeziehung + CLV
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33. Gereifte Kundenbeziehung + CLV
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34. Gereifte Kundenbeziehung + CLV
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15%
OFF
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5%
OFF

35. Dies ist mit einem guten HTML Template
Builder leicht zu bewerkstelligen.
Es geht nur darum,
die Daten zu haben.

36. Können wir noch
einen Schritt weiter
gehen?

37. 100%
75%
50%
25%
100%
Kauf
Wiederkauf-
rate
Kernziel der Kundenbindung:
Erhöhung der Wiederkaufrate unter Berücksichtigung der Marge
25 % Potential 50 %
Potential
75 % Potential
Bedingung: Positive Marge

38. Jede Kaufkohorte hat historisch (DB) profitable und
nicht-profitable Kund:innen, sowie zukünftig (CLV)
profitable und nicht-profitable Kund:innen
n-te Kaufkohorte
(vergangene)
kumulative Marge
(aktuell)
last order margin
(zukünftiger)
CLV
x%
Nicht-profitable
Kund:innen
Profitable
Kund:innen
Positiv Positiv Positiv
Negativ Negativ Negativ

39. Für jede Kohorte lässt sich
solch ein Schema aufbauen
(vergangene)
kumulative Marge
(zukünftiger)
CLV
+
+
-
-
(vergangene)
kumulative Marge
(zukünftiger)
CLV
Positiv Positiv
Negativ Negativ
(aktuelle) last order margin
Trend-
Indikator
Positiv
Negativ

40. 100%
# Kauf
Kaufrate
(verg.)
cum. Marge
(zukünftiger)
CLV
100%
75%
50%
Die über die Zeit reduzieren, zu realisieren,
zu reaktivieren und zu maximieren
Ziel:
(verg.)
cum. Marge
(zukünftiger)
CLV
(verg.)
cum. Marge
(zukünftiger)
CLV

41. CRM ist…
intelligentes, systematisches,
CLV-/CLC-basiertes Audience
Management

43. Kundenbeziehungen
im Wandel
Kund:innen haben
unterschiedliche
Ansprachebedürfnisse über die
Kundenbeziehung hinweg.
CLV / Kundenwert ist
zentral
Nur, wenn wir die Wertigkeit
einer Kundenbeziehung
kennen, können wir profitabel
operieren
Kundendaten durch
Vertrauen und Value
Vertrauen und
Wertekommunikation ist die
Basis für Kundendaten.
Personalisiere nach
Customer Lifecycle
Personalisiere entlang des
CLCs.
Der CLV ist flexible
Der CLV ist nicht “eine Zahl” –
inhärent enthält er die
Conversion-Wahrscheinlichkeit
und die Value-Wahrschein-
lichkeit.
Personalisiere und
priorisiere mit CLV
Der CLV erlaubt uns, zielgenau
in Bezug auf Incentive-Höhe
und Typ zu personalisieren.

44. crossengage.io
Danke! Dr. Markus Wübben
CLV ❤ CLV :
Die 🚀 für Eure Kundenbindung
Get in touch:
markus.wuebben@crossengage.io or