Erfolgsmessung im Marketing - Folge 9: Mit Kontrollgruppen den ROI von Werbekampagnen berechnen - (Teil 1)
16.02.2012 ++
Verfasser: Rainer Hastedt

Stellen Sie sich vor, bei Ihnen laufen zurzeit mehrere Werbekampagnen für das gleiche Produkt und Sie wollen in drei Monaten wissen, ob sich Kampagne eins für Sie in finanzieller Hinsicht gelohnt hat, gemessen an der Rendite ROI.

Für eine Antwort auf diese Frage müssen Sie den zusätzlichen Gewinn ermitteln, den Kampagne eins gebracht hat.

Sie haben somit ein Zurechnungsproblem:

Welcher Teil des zusätzlichen Gewinns wurde ausschließlich von Kampagne eins verursacht? Welcher Teil von den anderen Kampagnen? Welcher Teil beruht auf Faktoren wie dem Verhalten Ihrer Konkurrenten, saisonalen Einflüssen oder der allgemeinen Wirtschaftsentwicklung?

Wie gehen Sie vor, wenn einer Bestellung mehrere Kontakte vorausgegangen sind, unter anderem mit Ihrem Verkaufsteam?

Eine sehr gute Lösung erhalten Sie durch einen Vergleich mit einer zufällig ausgewählten und hinreichend großen Kontrollgruppe, auch bekannt als A/B-Test oder Split-Run-Test.

Sie finden in diesem Beitrag eine Beschreibung dieses Verfahrens.

Das Grundprinzip von A/B-Tests

Angenommen Sie haben eine Datenbank mit 1.000 Käufern. Sie wollen Mailings versenden, die bei den Empfängern eine Bestellung auslösen sollen.

Ich bezeichne die 1.000 Käufer als Grundgesamtheit.

Aus dieser Grundgesamtheit ziehen Sie eine Stichprobe der Länge 100. Wie dies mit Excel geht, habe ich weiter unten erläutert.

Sie erhalten somit zwei Gruppen:

  • Eine aus 900 Käufern bestehende Testgruppe
  • Eine aus 100 Käufern bestehende Kontrollgruppe

Weil eine Stichprobe gezogen wurde, beruht die Gruppeneinteilung auf dem Zufallsprinzip; die Wahrscheinlichkeit zur Kontrollgruppe zu gehören war bei der Gruppeneinteilung für jeden Käufer gleich.

Für eine hinreichend große Stichprobe können Sie die für die Stichprobe erhaltenen Ergebnisse auf die Grundgesamtheit übertragen.

Sie senden Ihre Mailings daher nicht an alle 1.000 Käufer, sondern nur an die 900 Käufer der Testgruppe. Das Ergebnis verallgemeinern Sie dann auf die Grundgesamtheit.

Weil die 100 Käufer der Kontrollgruppe, denen Sie keine Mailings senden, zufällig ausgewählt sind, können Sie das mit der Kontrollgruppe erzielte Ergebnis ebenfalls auf die Grundgesamtheit verallgemeinern.

Somit haben Sie eine Vergleichsmöglichkeit: Ergebnis mit und ohne Mailings.

Die Gruppengröße ist wichtig, weil Sie bei kleinen Gruppen mit verzerrten Ergebnissen rechnen müssen, zum Beispiel durch einzelne Ausreißer. Die für Ihre Stichprobe ermittelten Ergebnisse wären dann nicht auf die Grundgesamtheit übertragbar.

Generell gilt: Je größer Ihre Stichprobe, umso besser.

Ab welcher Größe Sie die für eine Stichprobe ermittelten Ergebnisse auf die Grundgesamtheit übertragen können, ist unklar. Meines Erachtens sollte die kleinere der beiden Gruppen (hier die Kontrollgruppe) mindestens fünf Prozent der Grundgesamtheit umfassen und aus mindestens 100 Käufern bestehen.

Trotzdem können Sie auch mit kleineren Datensätzen arbeiten, zum Beispiel mit einer aus 30 Käufern bestehenden Kontrollgruppe aus einer Grundgesamtheit von 300 Käufern. Sie sollten dann aber im Hinterkopf behalten, dass Ihre ROI-Schätzung wegen der schmalen Datenbasis fehlerhaft sein könnte.

Nachdem Sie Ihre Mailings an die 900 Käufer der Testgruppe gesendet haben, warten Sie so lange, bis Sie davon ausgehen können, dass alle kaufwilligen Mailing-Empfänger ihre Bestellungen aufgegeben haben. Wie lange diese Wartezeit dauern sollte, hängt davon ab, was Sie verkaufen.

Dann ermitteln Sie den Gewinn, den Sie mit den 900 Käufern der Testgruppe erzielt haben, wobei Sie die mit den Mailings verbundenen Aufwendungen unberücksichtigt lassen. Als Zeitraum wählen Sie die Zeitspanne vom Beginn der Mailing-Aktion bis zum Ende der Wartezeit.

Auf dieser Basis berechnen Sie den durchschnittlichen Gewinn pro Käufer der Testgruppe (Gewinn mit den Käufern aus der Testgruppe geteilt durch 900).

Anschließend ermitteln Sie den Gewinn, den Sie mit den 100 Käufern der Kontrollgruppe erzielt haben, ebenfalls für die Zeitspanne vom Beginn der Mailing-Aktion bis zum Ende der Wartezeit. Sie teilen den Wert durch 100 und erhalten dadurch den durchschnittlichen Gewinn pro Käufer der Kontrollgruppe.

Sie können jetzt wie folgt argumentieren:

Die für die Testgruppe und die Kontrollgruppe ermittelten Werte sind auf die Grundgesamtheit übertragbar, weil beide Gruppen hinreichend groß und zufällig ausgewählt sind.

Ein Käufer aus der Grundgesamtheit, der ein Mailing erhält, bringt nach den erhobenen Daten einen Gewinn in Höhe von x Euro (durchschnittlicher Gewinn pro Käufer der Testgruppe).

Ein Käufer aus der Grundgesamtheit, der kein Mailing erhält, bringt nach den erhobenen Daten einen Gewinn in Höhe von y Euro (durchschnittlicher Gewinn pro Käufer der Kontrollgruppe).

Weil wegen des Auswahlverfahrens keine systematischen Unterschiede zwischen der Testgruppe und der Kontrollgruppe bestehen, muss die Differenz in Höhe von x-y Euro auf die Mailings zurückzuführen sein.

Sie können somit angeben, welchen Gewinnzuwachs Sie mit den Mailings erzielt haben.

Im Beispiel habe ich die größere Gruppe als Testgruppe gewählt, was Sinn macht, wenn Sie mit einem Erfolg der Kampagne rechnen. Es kann besser sein, die kleinere Gruppe als Testgruppe zu wählen, zum Beispiel weil Sie etwas Neues ausprobieren wollen. Das Größenverhältnis der beiden Gruppen ist ebenfalls eine Ermessensfrage.

Zum Abschuss von Teil eins meines Beitrags folgen die angekündigten Hinweise zur Auswahl von Kontrollgruppen.

Stichproben mit Excel

Für das Ziehen von Stichproben können Sie die ZUFALLSZAHL-Funktion oder das Analyse-Toolpack verwenden. Beide Verfahren eignen sich auch für große Datensätze, zum Beispiel für eine Millionen Kunden, von denen Sie 100.000 auswählen wollen.

Die ZUFALLSZAHL-Funktion hat den Nachteil, dass Excel den ausgegebenen Funktionswert bei jeder Änderung der Arbeitsmappe neu bestimmt. Sie schreiben zum Beispiel in Zelle G3 die Formel =ZUFALLSZAHL() und drücken die Eingabetaste. Anschließend schreiben Sie in Zelle H3 den Buchstaben A und drücken ebenfalls die Eingabetaste. Excel reagiert hierauf mit einer erneuten Ausführung der ZUFALLSZAHL-Funktion in Zelle G3.

Ich halte es für sinnvoll, beim Ziehen von Stichproben eine Neubestimmung zu unterbinden. Dies geht am einfachsten mit dem Analyse-Toolpack.

Betrachten Sie das folgende Arbeitsblatt:

In Spalte A habe ich 40 Kunden aufgelistet, die alle anhand ihrer Kundennummer identifiziert werden können. Die 40 Kunden bilden die Grundgesamtheit, aus der ich eine Stichprobe der Länge vier ziehen will.

Ich ziehe die Stichprobe, indem ich jedem der 40 Kunden eine Zufallszahl zuordne und die Kunden mit den vier kleinsten Zufallszahlen wähle.

Erster Schritt: Ich öffne den Dialog Daten / Datenanalyse / Zufallszahlengenerierung. Meine Einstellungen sind Verteilung: »Gleichverteilt«, Parameter zwischen 0 und 1 (die Zufallszahlen sollen zwischen null und eins liegen) und Ausgabebereich: B2:B41. Ich ignoriere die übrigen Eingabefelder und bestätige mit OK.

Zweiter Schritt: In die Zelle C2 scheibe ich die Formel =WENN(B2<=KKLEINSTE($B$2:$B$41;4); 1; "") und kopiere sie durch Ziehen mit der Maus in die Zellen C3 bis C41. Hierbei ändert Excel den in der Formel enthaltenen Zellverweis B2 automatisch.

Excel ermittelt somit anhand der Formeln in den Zellen C2 bis C41, welches die vier kleinsten Zufallszahlen in Spalte B sind und markiert die entsprechenden Zeilen mit einer Eins in Spalte C.

Die Stichprobe umfasst demnach die Kunden 101, 108, 113 und 138.

Sie können die Ergebnisse auch sortieren. Hierzu markieren Sie den Bereich A2:B41, öffnen den Dialog Daten / Sortieren, wählen dort Sortieren nach »Zufallszahl« und Reihenfolge »Nach Größe (aufsteigend)« und bestätigen mit OK. Die zur Stichprobe gehörenden Datensätze sind dann in den Zeilen zwei bis fünf.

Bei großen Datensätzen wäre das Ausfüllen von Spalten durch Ziehen mit der Maus umständlich. Interessant ist daher die folgende Vorgehensweise:

Sie erstellen eine Spalte mit den Kundennummern und daneben eine Spalte mit Zufallszahlen. Im obigen Beispiel wären dies die Spalten A und B mit Überschriften in den Zellen A1 und B1.

Jetzt markieren Sie die Überschriften in den Zellen A1 und B1 und drücken die Strong-Taste, die Umschalt-Taste und die Pfeil-nach-unten-Taste, wobei Sie die drei Tasten erst loslassen, nachdem Excel die Daten in den beiden Spalten markiert hat.

Als nächstes wählen Sie Einfügen / Tabelle. Im Dialogfeld achten Sie darauf, dass »Tabelle hat Überschriften« markiert ist. Dann bestätigen Sie mit OK.

In Zelle C1 schreiben Sie »Stichprobe«. Excel erweitert die Tabelle automatisch um eine Spalte mit dem Namen Stichprobe.

Zum Abschluss schreiben Sie in die Zelle C2 die Formel =WENN(B2<=KKLEINSTE($B$2:$B$41;4); 1; ""), die Excel automatisch in die übrigen Zellen dieser Tabellenspalte kopiert; der Zellverweis B2 wird dabei an die jeweilige Zeilennummer angepasst.

Erfolgsmessung im Marketing - Folge 8: Lohnt sich Kundenbindung?
15.01.2012 ++
Verfasser: Rainer Hastedt

Unternehmensberater empfehlen ihren Klienten häufig Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenbindung. Dies soll vorteilhaft sein, weil die Akquisition von Neukunden relativ teuer ist und sich daher anbietet, einen höheren Umsatz mit den bereits vorhandenen Kunden anzustreben.

Der Schwachpunkt derartiger Ratschläge liegt in ihrem pauschalen Charakter: Auch Kundenbindung verursacht Kosten.

Kundenbindungsprogramme sind nur sinnvoll, wenn sie sich - voraussichtlich - positiv auf den Unternehmensgewinn auswirken. Der Verweis auf hohe Akquisitionskosten ist daher ein Scheinargument.

Ich beschäftige mich aus diesem Grund mit der Frage, wie Sie anhand von Daten aus dem betrieblichen Rechnungswesen beurteilen können, ob Investitionen der genannten Art vorteilhaft sind oder nicht.

Grundsätzliches zur Vorgehensweise

Im Mittelpunkt der folgenden ROI-Analyse steht die Kundenbindungsrate, die in Form eines Prozentsatzes angibt, wie viele Ihrer derzeitigen Kunden auch in der folgenden Periode bei Ihnen kaufen.

Eine Kundenbindungsrate in Höhe von 80 Prozent bedeutet somit, dass 80 von 100 aktuellen Kunden auch in der nächsten Periode zu Ihren Kunden gehören.

Sie sehen anhand der Kundenbindungsrate, wie viele Kunden Sie von Periode zu Periode verlieren. Im Zahlenbeispiel sind dies 20 Prozent (1 - Kundenbindungsrate).

Die Kundenbindungsrate eignet sich nicht, die durchschnittliche Dauer von Kundenbeziehungen zu schätzen. Der verlockende Ansatz

Durchschnittliche Dauer = 1 / (1 - Kundenbindungsrate)

würde im Zahlenbeispiel auf eine durchschnittliche Kundenlebensdauer von fünf Jahren hinauslaufen; 5 = 1/(1-0,8).

Eine solche Vorgehensweise ist unzureichend, weil Sie in diesem Fall damit rechnen müssen, dass Sie den Kundenwert CLV stark überschätzen (Sunil Gupta und andere: Modeling Customer Lifetime Value, Journal of Service Research, November 2006, S. 141).

Dies erklärt, warum ich bei meiner ROI-Analyse auf eine Schätzung der durchschnittlichen Kundenlebensdauer verzichte und stattdessen eine etwas aufwändigere Vorgehensweise bevorzuge.

Die Ausgangsdaten

Sie sehen in der linken Hälfte der folgenden Tabelle Daten über die Dauer der Geschäftsbeziehung mit 536 ehemaligen Kunden. 107 Kunden hatten die Geschäftsbeziehung bereits nach einem Quartal beendet, 77 nach zwei Quartalen und einer dieser Kunden erst nach 20 Quartalen, nach fünf Jahren.

Die von mir gewählte Zeiteinteilung (Quartale) ist als Beispiel zu verstehen. Es kann sein, dass eine andere Zeiteinteilung besser zu Ihren Daten passt.

In der rechten Hälfte der folgenden Tabelle sehen Sie den durchschnittlichen Quartalsgewinn pro Kunde, gestaffelt nach der Dauer der Geschäftsbeziehung. Die Daten zum durchschnittlichen Quartalsgewinn pro Kunde sollten möglichst aktuell sein und müssen daher nicht unbedingt von den Kunden stammen, die in der linken Tabellenhälfte berücksichtigt sind.

Die rechte Tabellenhälfte besagt:

Im ersten Quartal der Geschäftsbeziehung beträgt der durchschnittliche Quartalsgewinn pro Kunde 5 Euro, im zweiten Quartal der Geschäftsbeziehung erhöht sich der durchschnittliche Quartalsgewinn pro Kunde auf 20 Euro und im dritten Quartal auf 50 Euro.

Im nächsten Schritt habe ich die Kundenbindungsrate geschätzt. Ich habe hierzu so gerechnet, als ob sämtliche Geschäftsbeziehungen zu Beginn des ersten Quartals begründet wurden.

In Quartal 1 hat das Unternehmen 536 Kunden (Zelle B2 der folgenden Tabelle). In Quartal 2 sind hiervon nur noch 429 übrig (536-107 = 429). In Quartal 3 sind von den 429 Kunden nur noch 352 übrig (429-77 = 352).

Spalte C der folgenden Tabelle enthält die Werte der Kundenbindungsrate. Die Zahl in Zelle C2 ergibt sich aus der Formel =B3/B2 (0,80 = 429/536; auf zwei Stellen gerundet mit dem Dialog Zellen formatieren / Zahlen / Zahl).

Weil Excel nicht durch Null dividieren kann, habe ich die Berechnungsformel für die Kundenbindungsrate modifiziert: =WENN(B2=0; 0; B3/B2). Excel prüft demnach zuerst, ob durch Null dividiert werden müsste. Wenn dies zutrifft, setzt Excel die Kundenbindungsrate gleich Null. Andernfalls berechnet Excel den Wert B3/B2.

Der Kundenwert CLV

Aufgrund des vorherigen Abschnitts haben Sie Schätzwerte für den durchschnittlichen Quartalsgewinn pro Kunde und die Kundenbindungsrate.

Sie können jetzt für eine beliebige Kundengruppe den Kundenwert ΣCLV schätzen (Summe aller individuellen Kundenwerte CLV).

Ich betrachte eine Gruppe von 500 Kunden im Zeitraum vom 1. Februar 2012 bis zum 31. Januar 2019:

In Spalte A sehen Sie die Zeiteinteilung. Das erste Quartal beginnt am 1. Februar 2012 und endet am 30. April 2012.

Spalte B enthält die Schätzwerte für die Kundenbindungsrate.

Der Wert in Zelle C2 (500) ist vorgegeben. Die übrigen Werte (C3 bis C29) ergeben sich durch Multiplikation der bisherigen Kundenzahl mit der Kundenbindungsrate. Für Zelle C3 lautet die Berechnungsformel daher =B2*C2. Das Ergebnis 400 ist gerundet mit dem Dialog Zellen formatieren / Zahlen / Zahl.

In Spalte D habe ich den jeweiligen Quartalsgewinn berechnet. Der Ansatz lautet: Kundenzahl mal durchschnittlicher Quartalsgewinn pro Kunde, für das erste Quartal 500 Kunden mal 5 Euro pro Kunde = 2.500 Euro.

Den Kundenwert aller 500 Kunden berechne ich nach der Formel =XKAPITALWERT(0,1; D2:D29; A2:A29). Der Wert 0,1 ist mein Kalkulationszinssatz. In den Zellen D2 bis D29 stehen die Quartalsgewinne, die abgezinst und summiert werden sollen. Die Zellen A2 bis A29 beschreiben die Zeiteinteilung.

Das Ergebnis (ΣCLV) ist gleich 224.586,94 Euro. Die 500 Kunden haben demnach einen Kundenwert in Höhe von insgesamt 224.586,94 Euro (Annahme: Kalkulationszinssatz = 10 Prozent).

Ich hatte den Kundenwert in Folge 3 mit der NBW-Funktion berechnet. Dies war möglich, weil ich die Zeit im dort verwendeten Zahlenbeispiel in Jahre eingeteilt hatte.

Die XKAPITALWERT-Funktion unterscheidet sich von der NBW-Funktion im Prinzip nur dadurch, dass die Zeiteinteilung zunächst in Jahre umgerechnet wird. Sie sehen dies, wenn Sie den Kundenwert der 500 Kunden ohne die XKAPITALWERT-Funktion berechnen:

In Spalte B der folgenden Tabelle habe ich berechnet, wie viele Jahre der jeweilige Quartalsbeginn vom 1. Februar 2012 entfernt ist. Ich habe hierbei berücksichtigt, dass Excel Datumsangaben als Zahlen speichert. Daher ergibt sich der Wert in Zelle B3 aus der Formel =(A3-A2)/365 oder =(A3-$A$2)/365. (Die zweite Variante ist besser, weil Sie bei dieser Schreibweise die Zellen B4 bis B29 durch Ziehen mit der Maus ausfüllen können.)

In Spalte C der folgenden Tabelle finden Sie die Abzinsungsfaktoren. Der Wert in Zelle C2 ist gleich eins, weil das erste Quartal als Gegenwartsperiode fungiert. Alle später entstehenden Gewinne werden dagegen abgezinst, im Beispiel mit einem Kalkulationszinssatz in Höhe von zehn Prozent.

Der Abzinsungsfaktor für das zweite Quartal (Zelle C3) ergibt sich somit aus der Formel =1/(1+0,1)^B3. Für das dritte Quartal (Zelle C4) lautet die Formel =1/(1+0,1)^B4. (Hinweise zu den Abzinsungsfaktoren finden Sie in Folge 3 meiner Serie »Erfolgsmessung im Marketing«.)

Ich muss jetzt nur noch die Quartalsgewinne (Spalte D) mit den entsprechenden Abzinsungsfaktoren (Spalte C) multiplizieren und die Ergebnisse addieren. Die Formel lautet =SUMMENPRODUKT(D2:D29; C2:C29).

Das Ergebnis - der Kundenwert aller 500 Kunden (ΣCLV) - ist wieder gleich 224.586,94 Euro.

Was-wäre-wenn-Analyse

Ich beschäftige mich jetzt mit der Frage, wie sich Änderungen der Kundenbindungsrate auf den Kundenwert einer Kundengruppe auswirken. Excel bietet hierzu die Option Daten / Was-wäre-wenn-Analyse / Datentabelle.

Betrachten Sie das folgende Arbeitsblatt:

Die Daten in den Spalten A, B, C und D der obigen Tabelle kennen Sie bereits aus dem vorherigen Abschnitt.

Zelle E1 enthält den Wert für die Änderung der Kundenbindungsrate, den ich mit 0,01 angesetzt habe. In Zelle E4 bis E31 sehen Sie die entsprechend geänderten Kundenbindungsraten. Der Wert in Zelle E4 ergibt sich demnach aus der Formel =B4+$E$1, wobei das Ergebnis wieder auf zwei Stellen gerundet ist (mit dem Dialog Zellen formatieren / Zahlen / Zahl).

In den Spalten F und G habe ich berechnet, wie sich die veränderte Kundenbindungsrate auf die Kundenzahl und den Quartalsgewinn auswirkt. (Das Berechnungsverfahren finden Sie im vorherigen Abschnitt »Der Kundenwert CLV«.)

Die Frage lautet:

Wie beeinflusst eine Änderung der Kundenbindungsrate den Kundenwert der betrachteten Kundengruppe?

Eine Antwort finden Sie in der folgenden Wertetabelle, die in Spalte A unterschiedliche Werte für die Veränderung der Kundenbindungsrate enthält und in Spalte B den jeweiligen Kundenwert der Kundengruppe.

In Zeile 44 sehen Sie den Ausgangszustand mit einem Kundenwert in Höhe von insgesamt 224.586,94 Euro. Zeile 45 besagt, dass eine Erhöhung der Kundenbindungsrate um einen Prozentpunkt (+0,01) den Kundenwert der betrachteten Kundengruppe auf 241.097,52 Euro erhöht.

Sie können eine derartige Wertetabelle mit Excel sehr leicht erstellen:

Sie geben zunächst vor, welche Veränderungen der Kundenbindungsrate für Sie interessant sind (A37 bis A55).

Dann schreiben Sie die Berechnungsformel für den Kundenwert der betrachteten Kundengruppe (in Zelle B36 steht die Formel =XKAPITALWERT(0,1; G4:G31; A4:A31), die Sie durch das benutzerdefinierte Zellenformat ;;; unsichtbar machen können).

Zum Abschluss markieren Sie den Bereich A36:B55, gehen zu Daten / Was-wäre-wenn-Analyse / Datentabelle, schreiben in das Feld »Werte aus Spalte« E1 (weil hier die Veränderung der Kundenbindungsrate festgelegt wird) und bestätigen mit OK.

ROI-Analyse

Ich werde jetzt die obige Was-wäre-wenn-Analyse verfeinern. Hierzu berücksichtige ich, dass Sie die Kundenbindungsrate normalerweise nur durch Investitionen erhöhen können, zum Beispiel durch Schulung von Mitarbeitern oder die Einführung eines Kundenbindungsmanagements.

Betrachten Sie die folgende Tabelle, die im Prinzip genauso gemacht ist wie die Tabelle zur Was-wäre-wenn-Analyse aus dem vorherigen Abschnitt:

In den Zellen E1 bis E4 setzen Sie die Parameter, den Investitionsbetrag (E1), die hierdurch möglicherweise bewirkte Änderung der Kundenbindungsrate (E2), die Anzahl der Kunden zu Beginn (E3) und den Kalkulationszinssatz, mit dem Sie alle zukünftigen Aufwendungen und Erträge abzinsen (E4).

Die Spalten B, C und D zeigen den Ausgangszustand. Der Wert in Zelle C7 ist durch die Verknüpfung =E3 eingefügt und daher immer mit dem Wert aus Zelle E3 identisch.

Die Spalten E, F und G zeigen, wie sich eine Änderung der Kundenbindungsrate auswirkt. Der Wert in Zelle F7 ist ebenfalls durch die Verknüpfung =E3 eingefügt.

Im Ausgangszustand ergibt sich der Kundenwert der betrachteten Kundengruppe aus der Formel =XKAPITALWERT(E4; D7:D34; A7:A34) mit E4 als Kalkulationszinssatz (0,1).

Im Fall einer erhöhten Kundenbindungsrate ergibt sich der Kundenwert aus der Formel =XKAPITALWERT(E4; G7:G34; A7:A34).

Der Ansatz lautet somit:

Sie investieren einen bestimmten Geldbetrag in die Verbesserung der Kundenbindung (zum Beispiel 25.000 Euro, Zelle E1). Diese Investition bewirkt eine Erhöhung der Kundenbindungsrate (zum Beispiel um einen Prozentpunkt, Zelle E2).

Der Kundenwert der betrachteten Kundengruppe steigt dann um XKAPITALWERT(E4; G7:G34; A7:A34) -XKAPITALWERT(E4; D7:D34; A7:A34). Ich habe diese Differenz in der Formel für den ROI mit ΔΣCLV bezeichnet.

Sie erhalten demnach den ROI, indem Sie von der Differenz XKAPITALWERT(E4; G7:G34; A7:A34) -XKAPITALWERT(E4; D7:D34; A7:A34) den Investitionsbetrag abziehen und das Ergebnis durch den Investitionsbetrag teilen.

Die folgende Wertetabelle soll Ihnen zeigen, was Sie hiermit anfangen können:

In Zelle A38 steht die Formel für den ROI =(XKAPITALWERT(E4; G7:G34; A7:A34) -XKAPITALWERT(E4; D7:D34; A7:A34) -E1)/E1. Sie können diesen Wert durch das benutzerdefinierte Format ;;; ausblenden.

Die Zellen B38 bis G38 enthalten unterschiedliche Investitionsbeträge.

In Spalte A sehen Sie mögliche Erhöhungen der Kundenbindungsrate. Derartige Zahlenreihen können Sie durch den Dialog Start / Füllbereich / Reihe erzeugen.

Die Wertetabelle erhalten Sie, indem Sie den Bereich A38:G74 mit der Maus markieren, den Dialog Daten / Was-wäre-wenn-Analyse / Datentabelle wählen, in das Feld »Werte aus Zeile« E1 eintragen, in das Feld »Werte aus Spalte« E2 schreiben und OK wählen.

Negative ROI-Werte habe ich rot gefärbt (Dialog Start / Bedingte Formatierung / Neue Formel zur Ermittlung der zu formatierenden Zellen verwenden).

Wenn Sie 25.000 Euro investieren und die Kundenbindungsrate hierdurch um 1,6 Prozentpunkte erhöht wird, so erreichen Sie für dieses Projekt einen ROI in Höhe von 8 Prozent.

Sie sehen anhand der Tabelle, dass die Einführung eines Kundenbindungsmanagements unrentabel sein kann.

Sie fordern zum Beispiel eine Mindestverzinsung von 13 Prozent und ziehen in Betracht, 150.000 Euro zu investieren. Auf Basis der obigen Daten müssten Sie durch Ihr neues Kundenbindungsmanagement in der Lage sein, Ihre Kundenbindungsrate um mindestens 7,6 Prozentpunkte zu erhöhen.

Fazit

Die Kundenbindungsrate hat einen sehr starken Einfluss auf den Gewinn, den Sie mit der betreffenden Kundengruppe erzielen.

Investitionen zur Erhöhung der Kundenbindungsrate können trotzdem unrentabel sein; es kommt nicht nur auf die zusätzlichen Erträge an (Erhöhung des Kundenwerts), sondern auch auf die hierfür erforderlichen Aufwendungen.

Die Beispieldaten legen nahe, dass relativ kleine Investitionen in die Kundenbindung leicht zu rechtfertigen sind.

Für hohe Investitionen in die Kundenbindung empfehle ich eine Was-wäre-wenn-Analyse mit Excel, mit der Sie einschätzen können, unter welchen Bedingungen Sie die von Ihnen geforderte Mindestverzinsung erreichen.

Erfolgsmessung im Marketing - Folge 7: Die Rendite ROI (Teil 4)
09.12.2011 ++
Verfasser: Rainer Hastedt

Rentabilitätsvergleiche zwischen mehreren Investitionsprojekten können nur aussagekräftig sein, wenn Sie jedes Projekt mit dem gleichen Maßstab messen.

Ich habe daher eine universell einsetzbare ROI-Definition verwendet:

Nach dieser Formel sollen Sie alle durch eine Investition bewirkten Mehrerträge und Mehraufwendungen auf die Gegenwartsperiode abzinsen und summieren, davon den Investitionsbetrag abziehen und das Ergebnis durch den Investitionsbetrag dividieren.

Ein auf diese Weise definierter ROI eignet sich auch für die Bewertung von Sachinvestitionen. Dass die ROI-Definition wegen der Einbeziehung des Customer Lifetime Value CLV auf Marketing-Investitionen zugeschnitten ist, ändert daran nichts.

Die verbreitete Unterscheidung zwischen dem ROMI (Return On Marketing Investment) und dem ROI läuft darauf hinaus, die Rentabilität von Marketing-Investitionen nach anderen Maßstäben zu bewerten als die Rentabilität von Sachinvestitionen.

Ich halte diese Differenzierung für fragwürdig, weil häufig geklärt werden muss, welches Gewicht Marketing-Investitionen im Vergleich zu Sachinvestitionen haben sollten. Es wäre sinnvoll, in derartige Entscheidungen auch den jeweils zu erwartenden ROI einfließen zu lassen.

Außerdem können Sie Sach- und Marketing-Investitionen nicht immer trennen. Ein Beispiel wäre die Einführung einer neuen Produktvariante oder Dienstleistung, für die Sie neue Arbeitsmittel benötigen und eine Werbekampagne entwickeln müssen.

Gängig sind zwei Arten von ROMI-Definitionen:

1. ROMI-Kennzahlen, die nur die in der Gegenwartsperiode zu erwartenden Mehrerträge und Mehraufwendungen berücksichtigen.

Bei dieser Herangehensweise würden Sie den Erfolgsbeitrag von Marketing-Investitionen unterschätzen (ROMI gewöhnlich kleiner als ROI). Ich halte die Ausblendung der nachfolgenden Perioden zudem für inkonsequent, weil Investitionen immer auch den wirtschaftlichen Erfolg in mindestens einer zukünftigen Periode beeinflussen sollen; dieser Zukunftsbezug (über die Gegenwartsperiode hinaus) ist das charakteristische Merkmal von Investitionen.

2. ROMI-Kennzahlen, die nur die einer Marketing-Investition zuzurechnenden variablen Kosten berücksichtigen.

Der ROMI wäre in diesem Fall größer als der ROI, weil der ROI auch die einer Marketing-Investition zuzurechnenden Fixkosten berücksichtigt, zum Beispiel anteilige Personalkosten.

Die Ausblendung der Fixkosten hat den Nachteil, dass Sie anhand einer derartigen ROMI-Kennzahl nicht beurteilen können, ob Sie für Ihren Investitionsbetrag zumindest die geforderte Mindestverzinsung erhalten.

Sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten für eine derartige ROMI-Kennzahl sehe ich nur in Situationen, in denen die Fixkosten für Ihre Entscheidung bedeutungslos sind.

Dies kann zutreffen, wenn Sie

  • freie Kapazitäten haben, mit denen selbst eine sehr deutliche Erhöhung der Absatzmenge sofort realisierbar wäre
  • und die zur Auswahl stehenden Marketing-Investitionen Produkte mit annähernd gleichen Fixkosten betreffen.

Literatur:

James D. Lenskold: Marketing ROI. The Path to Campaign, Customer, and Corporate Profitability, New York, 2003.

Erfolgsmessung im Marketing - Folge 6: Die Rendite ROI (Teil 3)
16.10.2011 ++
Verfasser: Rainer Hastedt

In den ersten beiden Teilen dieses Beitrags habe ich zwei Anwendungsmöglichkeiten der Rendite ROI besprochen:

In diesem Teil bespreche ich eine dritte Anwendungsmöglichkeit der Rendite ROI: die Kalkulation von Limits.

Ausgangspunkt ist die Vorgabe, dass nur Marketing-Investitionen realisiert werden sollten, deren ROI mindestens so groß ist wie die vorgegebene Mindestverzinsung.

Bezeichnet man die Mindestverzinsung mit i, so lautet die Vorgabe ROI ≥ i und somit

oder

Nehmen Sie an, Sie wollen mit Hilfe von Mailings Neukunden gewinnen. Aufgrund Ihrer Kundendaten schätzen Sie den Customer Lifetime Value CLV eines Neukunden auf 850 Euro. Bei einer Mindestverzinsung i = 15% lautet die Ungleichung

Der Customer Lifetime Value ist in diesem Spezialfall gleich ΔΣCLV. Anders formuliert: Wenn Sie einen Neukunden mit einem Kundenwert in Höhe von 805 Euro gewinnen, dann erhöht sich die aus den aktuellen CLV-Werten aller Kunden gebildete Summe (ΣCLV) um 805 Euro.

Nehmen Sie jetzt an, Sie könnten Ihre Mailings in unterschiedlichen Varianten versenden, zum Beispiel einfach gehaltene Mailings und Mailings mit teuren Prospekten.

Für die einfach gehaltenen Mailings rechnen Sie aufgrund Ihrer bisherigen Erfahrungen mit einer Konversionsrate in Höhe von 0,005 Prozent (von 200 Empfängern Ihrer Mailings wird im Durchschnitt einer Ihr Kunde).

Ihre Aufwendungen für ein Mailing dürfen somit maximal 3,50 Euro betragen (700 € x 0,005 = 3,50 €). Diese Obergrenze gilt für sämtliche Aufwendungen, die durch ein solches Mailing entstehen. Hierzu gehören auch anteilige Fixkosten, insbesondere für Personal, Ausrüstung und Geschäftsräume.

Mit der anderen Variante, den teuren Mailings, haben Sie bislang keine Erfahrungen. Sie wissen jedoch, dass ein teures Mailing Aufwendungen in Höhe von 14 Euro verursacht.

Auf dieser Basis können Sie berechnen, wie hoch die Konversionsrate für derartige Mailings mindestens sein muss:

Obergrenze = 700 € pro Neukunde

700 € x Konversionsrate = 14 €

Konversionsrate = 0,02

100 versendete Mailings für jeweils 14 Euro müssen demnach mindestens 2 Neukunden bringen (100 Mailings = 1.400 €, 2 Neukunden = 1.610 €).

Sie können diese Information nutzen, indem Sie zunächst nur eine relativ geringe Anzahl der teuren Mailings versenden und abwarten, ob Sie damit eine Konversionsrate von mindestens 2% erreichen. Abhängig vom Ausgang dieses Tests beenden Sie die Kampagne oder entscheiden sich für einen weiteren Test, möglicherweise mit einer größeren Anzahl von Mailings.

Erfolgsmessung im Marketing - Folge 5: Die Rendite ROI (Teil 2)
11.09.2011 ++
Verfasser: Rainer Hastedt

Im ersten Teil hatte ich die Rendite ROI für Marketing-Investitionen definiert:

ΔΣCLV bezeichnet die bei Durchführung der Investition zu erwartende Veränderung des Kundenwerts sämtlicher Kunden (ΣCLV). Nach Abzug des Investitionsbetrags ergibt sich hieraus die in diesem Fall zu erwartende Gewinnzunahme (ΔGewinn), die als Barwert ausgewiesen ist.

Der ROI hat im Vergleich zur Rendite IRR zwei bedeutende Vorteile:

  • Die der Rendite IRR zugrunde liegende Annahme eines einheitlichen Anlage- und Kalkulationszinssatzes entfällt
  • Die Gewichtung der zukünftigen Erträge und Aufwendungen lässt sich über den frei wählbaren Kalkulationszinssatz anpassen

Wie bereits im ersten Teil erläutert, können Sie durch einen Vergleich der Rendite ROI mit der von Ihnen vorgegebenen Mindestverzinsung einschätzen, ob eine Marketing-Investition für Sie in finanzieller Hinsicht lukrativ ist.

Die Rendite ROI misst die Effizienz von Investitionsprojekten (erwarteter Gewinnzuwachs im Verhältnis zum Investitionsbetrag). Die Rendite ROI liefert daher auch Anhaltspunkte für den Vergleich von Marketing-Investitionen:

  • Im Fall übereinstimmender Investitionsbeträge ist offenbar das Projekt mit dem höheren ROI zugleich das mit dem höheren Gewinnzuwachs.
  • Im Fall unterschiedlicher Investitionsbeträge kann das Projekt mit dem höheren ROI einen kleineren Gewinnzuwachs bringen als das andere.

Beispiel

Für das Beispiel nehme ich an, dass sich Projekt 1 und 2 gegenseitig ausschließen und die geforderte Mindestverzinsung 15 Prozent beträgt. Im Beispiel kommen somit beide Projekte infrage.

Mit Projekt 2 wäre trotz des geringeren ROI ein höherer Gewinnzuwachs verbunden (160.000 € anstelle von 128.000 €). Ein gewinnorientiert arbeitendes Unternehmen würde somit Projekt 2 als lukrativer einstufen.

Die ROI-Werte signalisieren im Beispiel, dass Sie rentablere Investitionsmöglichkeiten haben als Projekt 2.

Der mit Projekt 1 zu erwartende Gewinnzuwachs ist nur wegen des geringeren Investitionsbetrags (100.000 €) relativ niedrig. Daher wäre zu überlegen, ob Sie Projekt 1 auf das Investitionsvolumen von Projekt 2 (130.000 €) aufstocken könnten und, falls ja, was Ihnen das bringen würde.

Außerdem wäre zu prüfen, ob Sie die bei Wahl von Projekt 1 gegenüber Projekt 2 eingesparten 30.000 € in ein anderes Projekt investieren könnten, das mit Projekt 1 kompatibel ist und ebenfalls einen hinreichend großen ROI verspricht (Mindestverzinsung = 15%). Ein solches Projekt würde zusammen mit Projekt 1 den höheren Gewinnzuwachs bringen (mindestens 36.000 € + 128.000 € gleich 164.000 €).

Somit bleibt festzuhalten:

  • Der ROI ist ein Maß für die Effizienz von Marketing-Investitionen (erwarteter Gewinnzuwachs im Verhältnis zum Investitionsbetrag)
  • Wenn das Projekt mit dem höchsten Gewinnzuwachs nicht zugleich den höchsten ROI hat, sollten Sie nach Verbesserungsmöglichkeiten suchen