LTV berechnen

Die am häufigsten verwendete LTV-Formel multipliziert den durchschnittlichen Umsatz pro Benutzer mit der Bruttomarge und dividiert anschließend durch die Churn-Rate.

Die Division durch Churn entspricht mathematisch der Multiplikation mit der durchschnittlichen Lebensdauer. So erfasst diese eine Zeile Umsatz, Rentabilität und Retention gemeinsam.

Angenommen, ein Streamingdienst berechnet 12 pro Monat, erzielt eine Bruttomarge von 70 % und verliert jeden Monat 4 % seiner Abonnenten.

Wenn Sie diese Werte in die Formel einsetzen, erhalten Sie einen klaren und belastbaren LTV, den Sie direkt mit den Akquisekosten vergleichen können.

ARPU und Churn müssen dieselbe Zeiteinheit verwenden. Wenn Sie den monatlichen ARPU mit dem jährlichen Churn kombinieren, erhalten Sie stark verfälschte Zahlen.

Für Abonnementprodukte ist ein Monat naheliegend. Im Einzelhandel passt ein Jahr oft besser, da Käufe unregelmäßig erfolgen. Wählen Sie eine Einheit und verwenden Sie sie konsequent für jede Eingangsgröße.

Unternehmen ohne Abonnementmodell berechnen den LTV anhand des Kaufverhaltens: durchschnittlicher Bestellwert, Kaufhäufigkeit und Kundenlebensdauer.

Diese Variante eignet sich für E-Commerce und Einzelhandel, wo keine wiederkehrende Gebühr anfällt, sondern nur wiederholte freiwillige Käufe stattfinden.

Bei Kunden mit langer Lebensdauer sollte die zukünftige Marge auf ihren Barwert abgezinst werden. Die angepasste Formel teilt die laufende Marge durch die Summe aus Abwanderungsrate und Diskontierungssatz.

Das ergibt einen konservativeren LTV, dem Finanzteams besonders dann vertrauen, wenn die Kundenlebensdauer über zwei oder drei Jahre hinausgeht.

Statt eine einzelne Formel zu verwenden, verfolgt die Kohortenanalyse Gruppen von Kunden, die im selben Monat gewonnen wurden, und stellt ihre kumulierte Marge im Zeitverlauf dar.

Die Kurve steigt typischerweise steil an und flacht dann ab. Durch die Extrapolation des abflachenden Kurvenendes lässt sich ein empirischer LTV ermitteln, der auf echtem Verhalten statt auf einer einzigen Annahme zur Abwanderung beruht.

In der Realität ist die Abwanderung nur selten konstant. Neue Kunden wandern am schnellsten ab, während die verbleibenden Kunden zunehmend loyaler werden. Eine konstante Abwanderungsrate unterschätzt daher den langfristigen Wert.

Überlebenskurven oder Tabellen zur Kundenbindung pro Monat bilden diese Entwicklung ab. Wenn Sie die Marge pro Zeitraum mit der Zahl der in jedem Zeitraum verbleibenden Kunden multiplizieren, erhalten Sie eine genauere Summe.

Fortgeschrittene Teams verwenden probabilistische Modelle wie BG/NBD für die Kaufhäufigkeit und Gamma-Gamma für den Ausgabenwert.

Diese statistischen Modelle schätzen für jeden Kunden die Wahrscheinlichkeit, dass er noch aktiv ist, sowie seine erwarteten zukünftigen Transaktionen. So entstehen individuelle LTV-Prognosen statt eines einzigen Durchschnittswerts.

Gleichen Sie einen formelbasierten LTV immer mit historischen Kohortendaten ab. Wenn die Formel 400 prognostiziert, aber keine Kohorte jemals mehr als 250 erreicht hat, sind die Eingabewerte falsch.

Häufige Ursachen sind zu optimistische Annahmen zur Abwanderung und die Verwendung des Umsatzes anstelle der Marge. Ein plausibler LTV hält diesem Abgleich stand.

Nach seiner Berechnung legt der LTV den Zielwert für CAC fest. Wenn Sie den LTV durch das gewünschte LTV:CAC-Verhältnis teilen, erhalten Sie die maximal profitable Akquisekosten.

Wenn der LTV 210 beträgt und Sie ein Verhältnis von 3:1 anstreben, liegt Ihre CAC-Obergrenze bei 70. Gebote, Budgets und die Auswahl der Kanäle leiten sich alle aus dieser einen berechneten Grenze ab.

Jede LTV-Zahl ist nur so gut wie ihre Annahmen. Dokumentieren Sie neben dem Wert den Zeitraum, die Quelle der Marge, die Definition der Abwanderung und den Diskontierungssatz.

Diese Transparenz ermöglicht es Teams, den LTV über Produkte und Zeiträume hinweg zu vergleichen, und verhindert, dass unbemerkte Änderungen an den Eingabewerten die Kennzahl unbemerkt aufblähen.

Wenden Sie die Standardformel für den LTV von Abonnementmodellen an.

Die Kernformel lautet ARPU x Marge x (1 / Abwanderungsrate), wobei einheitliche Zeiteinheiten verwendet werden. Transaktionsbasierte Unternehmen verwenden stattdessen AOV, Kaufhäufigkeit und Kundenlebensdauer.

Fügen Sie bei langen Kundenlebensdauern einen Diskontierungssatz hinzu, validieren Sie den Wert anhand von Kohortenkurven und dokumentieren Sie jede Annahme. Probabilistische Modelle erweitern dies zu einem kundenindividuellen LTV, den die nächste Lektion für die Segmentierung verwendet.