Schätzen Sie den Gesamtumsatz, den ein Unternehmen von einem einzelnen Kunden während der gesamten Geschäftsbeziehung erwarten kann, um Akquisitionsbudgets zu steuern.
Wählen Sie die Berechnungsmethode, die zu Ihrem Geschäftsmodell passt
Durchschnittlicher Betrag pro Transaktion
Wie oft Kunden pro Jahr Einkäufe tätigen
Durchschnittliche Zeit, in der Kunden aktiv bleiben
Durchschnittlicher monatlicher Umsatz pro Kunde
Gewinnmarge auf Verkäufe
Prozentsatz der Kunden, die jeden Monat verloren gehen
Anzahl der Kunden in der Kohorte
Monatlicher Umsatzrückgang pro Kunde
Monatlicher Bindungsrückgang
Kosten zur Kundenakquisition (optional)
Customer Lifetime Value prognostiziert den Gesamtumsatz aus einer Kundenbeziehung.
Ein höheres LTV deutet auf wertvollere Kunden und nachhaltige Geschäftsmodelle hin.
LTV sollte mindestens 3-mal höher als CAC sein, um eine gesunde Einheitenökonomie zu erreichen.
Customer Lifetime Value
Modell
✅ Ausgezeichnete Einheitenökonomie – nachhaltiges Wachstumsmodell
⚠️ Akzeptabel, aber eng überwachen
❌ Schlechte Einheitenökonomie – LTV verbessern oder CAC senken
| Monat | Kunden | Bindungsquote % | Umsatz/Kunde | Gesamtumsatz | Kumulatives LTV |
|---|---|---|---|---|---|
Customer Lifetime Value (LTV oder CLV) ist der Gesamtumsatz, den ein Unternehmen von einem einzelnen Kundenkonto erwarten kann.
Es hilft Unternehmen zu verstehen, wie viel sie für die Kundenakquisition ausgeben können und dabei rentabel bleiben.
LTV ist entscheidend für fundierte Entscheidungen über Marketingausgaben, Kundenservice und Produktentwicklung.
Einfach: AOV × Kaufhäufigkeit × Kundenbindungsdauer
Traditionell: (Monatlicher Umsatz × Bruttomarge) ÷ Monatliche Abwanderungsquote
Kohorten-basiert: Verfolgt tatsächliches Kundenverhalten über Zeit
• Kundenretention verbessern
• Kaufhäufigkeit erhöhen
• Durchschnittliche Bestellwert erhöhen
• Loyalty-Programme entwickeln
• Kundenerlebnis verbessern
• 3:1 oder höher = Ausgezeichnet
• 2:1 bis 3:1 = Akzeptabel
• Unter 2:1 = Problematisch
• 1:1 = Nicht nachhaltig
• Amortisationsdauer überwachen
• Kunden nach Wert segmentieren
• Abwanderungsquoten berücksichtigen
• Diskontierungssätze berücksichtigen
• Berechnungen regelmäßig aktualisieren
• Kohorten-Analyse für Genauigkeit verwenden
| Modell | Am besten für | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|---|
| Einfach | E-Commerce, Einzelhandel | Einfach zu berechnen | Weniger genau |
| Traditionell | SaaS, Abonnements | Berücksichtigt Abwanderung | Geht von konstantem Verhalten aus |
| Kohorten-basiert | Alle Geschäftstypen | Am genauesten | Erfordert mehr Daten |
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