Warum Unternehmen nicht ausschließlich auf Customer-Acquisition-Cost achten sollten

In diesem Beitrag schildere ich meine Meinung zum sehr einseitigen Fokus auf Customer-Acquisition-Cost (CAC). In meinen Gesprächen mit Kunden, denen ich dabei helfe, die Neukundengewinnung zu beschleunigen, wird mir eine sehr einseitige Fokussierung auf die CAC bewusst.

Was sind die Customer-Acquisition-Cost (CAC)?

Mithilfe der CAC berechnen Marketer die Kosten der Neukundengewinnung. Insbesondere in der heutigen Zeit, in der wir die Kosten für die Neukundengewinnung mittels Website-Analyse-Tools ziemlich genau berechnen können, werden die CAC als Haupt-KPI zur Optimierung verwendet.

Es gibt zahlreiche KPIs, die Marketer optimieren können. Dabei zählt die Optimierung der CAC bereits zu den besseren KPIs, um den Unternehmenserfolg nachhaltig zu steigern. Bei einigen Neukunden erlebe ich sogar, dass insbesondere bei Google AdWords der Fokus auf die Optimierung der Cost-per-Click (CPC) oder der Click-Through-Rate (CTR) gelegt wird. Grundsätzlich lässt sich sagen, dass die Optimierung auf KPIs wie CPC und CTR zweifelsohne zu den schlechteren Strategien gehört.

Wieso ist die Optimierung auf CPC und CTR nicht zielführend?

Insbesondere wenn kein Conversion-Tracking oder auch keine Conversion zustande gekommen ist, optimieren viele Marketer auf KPIs wie CPC und CTR. Dabei haben diese Faktoren weder bei Google AdWords noch bei Facebook eine Aussagewirkung auf den Erfolg einer Kampagne. Nur wenn das Ziel die Steigerung der Webseitenbesucher ist, sind KPIs wie CPC und CTR zielführend. Da jedoch die meisten Unternehmen nicht das Ziel haben, die Anzahl der Webseitenbesucher zu steigern, sondern Verkäufe und Leads zu generieren, ist die Optimierung auf CPC und CTR zu kurz gedacht.

Facebook konnte sogar bei der Auswertung einer Studie herausfinden, dass Personen, die häufiger auf eine Werbeanzeige klicken, nicht häufiger kaufen. Des Weiteren konnte Facebook feststellen, dass die Optimierung auf Personen, die häufig auf Werbeanzeigen klicken, zu einem 5,5 Mal höheren Cost-per-Mille (CPM) führt als die Ausrichtung auf Personen, die weniger wahrscheinlich auf Anzeigen klicken. Dies bedeutet, dass die Optimierung auf CTR und CPC nicht zu niedrigeren CAC, sondern sogar zu höheren CAC führen kann (CPM im Durchschnitt 5,5 Mal höher).

Wieso ist die Optimierung auf CAC nicht optimal?

Die Optimierung von Kampagnen auf CAC ist zweifelsohne der erste Schritt in die richtige Richtung. Jedoch sollte über kurz oder lang der Fokus auf die Optimierung des Customer-Lifetime-Value (CLV) gelegt werden. Der CLV spiegelt den gesamten Wert eines Kunden über dessen Lebenszyklus wider. (Im letzten Abschnitt des Beitrags erfährst Du, wie Du den CLV berechnen kannst).

Facebook, Google und Amazon sind allesamt Marktplätze, auf denen der Werbeplatz versteigert wird. Jede der drei erwähnten Werbeplattformen ermittelt die Ausspielung der Werbeanzeige auf Basis eines „Qualitätsfaktors“. Der Qualitätsfaktor wird auf allen Plattformen anhand der maximalen CPC/CPM oder CPA sowie der Relevanz der Werbeanzeige ermittelt. Wenn wir von steigenden Werbekosten ausgehen, bedeutet dies, dass diejenigen Werbetreibenden den Werbeplatz erhalten werden, die über kurz oder lang das höchste Gebot abgeben. Dies hat zur Folge, dass Werbetreibende mit dem höchsten Ertrag pro Kunde den Werbeplatz und im Endeffekt auch den Kunden gewinnen.

Nun haben Werbetreibende die Wahl, entweder den Ertrag pro Kauf oder/und den CLV zu steigern. Der Ertrag pro Kauf kann entweder über die Steigerung des Warenkorbs oder durch die Margen-Verbesserung je Produkt erreicht werden.

Die Steigerung des Warenkorbes lässt sich durch UpSales erreichen und die Margenverbesserung durch Preissteigerung oder Senkung der Einkaufspreise.

Die Optimierung auf den Ertrag pro Kauf hat jedoch den Nachteil, dass der Erstkauf (Produktmarge – Werbekosten) profitabel sein muss. Durch die Optimierung auf den CLV können hingegen auch Kunden gewonnen werden, bei denen der Erstkauf noch nicht profitabel ist, welche jedoch im Laufe des Lebenszyklus profitabel werden. Das führt schlussendlich dazu, dass mehr Kunden gewonnen werden können und das Wachstum schneller erfolgt als bei Unternehmen, die ausschließlich auf CAC optimieren.

Ein weiterer Nachteil bei der Optimierung auf CAC ist, dass es zu keiner Optimierung auf den Gesamtgewinn, sondern auf die CAC kommt. Dies führt dazu, dass die Zielsetzung in der Senkung der CAC besteht, obwohl eine Steigerung der CAC zu mehr Verkäufen und einem höheren Gesamtgewinn führt.

Anmerkung: Ich kann mir gut vorstellen, dass dies ziemlich theoretisch ist, weshalb ich meine Gedankengänge an einem Beispiel verdeutlichen werde:

Ich beziehe mich dabei auf ein Produkt, welches auf Amazon gelistet und mittels Sponsored-Product-Kampagnen beworben wird.

Verkaufspreis des Produkts: 100 €

Produktmarge: 25 €

Durchschnittlicher CPC: 0,50 €

Durchschnittliche Conversion-Rate: 10 %

AcoS: 5 € = 5 %

Das beworbene Produkt hat einen Verkaufspreis von 100 € und eine Marge von 25 % (25 €). Im Moment benötigt es durchschnittlich 10 Klicks auf eine Werbeanzeige mit einem CPC von 0,50 €, sodass pro Verkauf 5 € ausgegeben werden.

Ist dies ein gutes oder schlechtes Ergebnis?

Es ist ein Ergebnis mit guter Ausgangslage. Momentan sind die Käufe über die Werbeanzeigen profitabel (25 € – 5 €). Jedoch könnte mit einer Steigerung des maximalen CPC auch die Anzahl der Verkäufe gesteigert werden. Dies würde schlussendlich auch zu höheren AcoS führen. Der CPC könnte (bei gleichbleibender Conversion-Rate) theoretisch auf bis zu 2,49 € gesteigert werden und die Profitabilität der  Kampagnen wäre gewährleistet. Durch die Steigerung des maximalen CPC können nun mehr Conversions generiert werden, sodass im Endeffekt der Gesamtgewinn höher ist als bei Kampagnen mit einem niedrigeren CPC.

Wichtig anzumerken ist, dass der Gesamtgewinn nicht gleich CLV ist. Bei der Fokussierung auf den Gesamtgewinn wird versucht, durch die Steigerung  von CPC/CPA die maximale Anzahl an Produkten zu verkaufen, bei gleichzeitiger Profitabilität auf der ersten Kundentransaktion. Die Optimierung des Gesamtgewinns ist ein weiterer Schritt in die richtige Richtung, um Umsatz- und Kundenwachstum zu beschleunigen.

Wie berechnet man den CLV? (eCommerce)

Damit wir den CLV berechnen können, benötigen wir noch einige Kennzahlen: Average Order Value (AOV),  Purchase Frequency (PF) und den Customer Value (CV).

Average Order Value (AOV)

Der AOV (durchschnittlicher Bestellwert) stellt den durchschnittlichen Geldbetrag dar, den ein Kunde bei jeder Bestellung ausgibt. Um diese Kennzahl zu erhalten, müssen wir einfach den Gesamtumsatz des Kunden durch die Gesamtzahl seiner Bestellungen teilen.

AOV = Gesamtumsatz / Gesamtzahl der Bestellungen

Purchase Frequency (PF)

Die PF (Einkaufshäufigkeit) stellt die durchschnittliche Anzahl der Bestellungen pro Kunde dar. Mit dem gleichen Zeitrahmen wie bei der Berechnung des durchschnittlichen Bestellwerts müssen wir die Gesamtzahl der Bestellungen durch die Gesamtzahl der einzelnen Kunden teilen. Das Ergebnis ist die Kaufhäufigkeit.

PV = Gesamtzahl der Bestellungen / Gesamtzahl der Kunden

Customer Value (CV)

Der CV (Kundenwert) stellt den durchschnittlichen monetären Wert dar, den jeder Kunde während eines Zeitraums einbringt. Um den Kundenwert zu berechnen, müssen wir lediglich den durchschnittlichen Bestellwert mit der Kaufhäufigkeit multiplizieren.

CV = AOV * PF

Nun haben wir den CV für unsere Kunden berechnet. Ich empfehle, den CV für unterschiedliche Kundensegmente zu berechnen, sodass die unterschiedlichen Kundengruppen gegeneinander verglichen werden können und die attraktivste Kundengruppe ermittelt werden kann.

Da wir den Kundenwert bereits berechnet haben, müssen wir für die Berechnung des CLV nur noch den Kundenwert mit der durchschnittlichen Kundenlebensdauer multiplizieren.

Die durchschnittliche Kundenlebensdauer (CAL = Customer Average Lifespan) ist die Zeitspanne der Beziehung zu einem Kunden, bevor dieser inaktiv wird und keine Einkäufe mehr tätigt. Insbesondere bei neuen Händlern ohne aussagekräftige Kundendaten muss die  Kundenlebensdauer geschätzt werden. Dabei ist es üblich, eine Kundenlebensdauer von 1 bis 3 Jahren anzunehmen. Selbstverständlich sind diese Werte abhängig vom verkauften Produkt, da Fast-Moving-Consumer-Goods (FMCG) häufiger bestellt werden als beispielsweise eine Matratze.

Hier musst Du ganz individuell für Dein Unternehmen entscheiden, welche Kundenlebensdauer angemessen ist.

CLV = CV * CAL

Fazit CAC VS: CLV:

Langfristiger Unternehmenserfolg ist abhängig davon, die richtigen Kunden für Dein Unternehmen zu finden. Der erste Schritt besteht darin, die richtigen KPIs für das Online-Marketing-Reporting zu ermitteln und auf Basis dieser KPIs die Optimierung zu vollziehen. Dabei sollte möglichst auf KPIs wie CLV oder den Gesamtgewinn optimiert werden. Um Marketing-Maßnahmen auf den Gesamtgewinn zu optimieren, müssen zuallererst Berechnungen zur Marge, Conversion-Rate und CPC getätigt werden. Wenn die Optimierung auf CLV-Basis vollzogen werden soll, dann muss die bestehende Kundenbasis mittels Werten wie AOV, PV, CV und CAL analysiert werden. Durch die genaue Analyse dieser Werte können Marketingausgaben noch viel effektiver allokiert werden.

CAC vs. CLV: Welche KPIs sind ausschlaggebend?
5 (100%) 3 votes