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Perspektivwechsel: CLV als Hebel zur systematischen Value Creation
Systematisches CLV-Management erschließt messbare Wertpotenziale über alle direkten und indirekten kundenbezogenen Hebel hinweg. Die Spannbreite reicht von durchschnittlich 8 % in der Margenoptimierung bis zu über 19 % im ARPA-Bereich – mit einzelnen Maßnahmen, die Effekte von 30–40 % erzielen können.
Customer Lifetime Value ist kein Marketing-KPI, sondern ein integrierter Steuerungsrahmen. Er verbindet Commercial Excellence, Pricing, Service, Produkt und Go-to-Market in einer gemeinsamen ökonomischen Logik. Damit ersetzt er fragmentierte KPI-Sets durch eine konsistente Priorisierung entlang des Wertbeitrags.
Ursprünglich nur eine zentrale Steuerungsgröße in Tech Unternehmen, ist das Framework in allen Branchen sinnvoll anwendbar - vor allem aber dort, wo es um wiederkehrende oder langfristige Revenue Streams geht, wie z.B.
Versicherungen, Banken und Financial Services
Maschinenbau mit langlaufenden Service und Wartungsverträgen
Publishing, Telekommunikation, Infrastruktur
Die Grafik zeigt deutlich, welche Hebel Potential haben:
Retention-Maßnahmen gehören zu den wirkungsstärksten, werden aber in traditionellen Industrien selten systematisch gemanagt
ARPA-Treiber wie Bundling, Upselling oder Loyalty-Mechaniken entfalten hohe Effekte, werden aber oft nur opportunistisch eingesetzt
CAC-Hebel zeigen, dass Marketingeffizienz kein Kreativthema, sondern ein klar quantifizierbarer Investitionshebel ist.
Unternehmen, die CLV als operatives Betriebssystem einführen, verschaffen sich einen strukturellen Vorteil. Sie erkennen, welche Maßnahmen den größten Wertbeitrag liefern, können Kapital allokieren und historisch gewachsene Silos in eine einheitliche ökonomische Logik überführen. Das Framework kann auch Prozesse, die deutlich weiter entfernt vom Kunden liegen adressieren, bereits im Sourcing oder der Produktion wird Kundenwert mit beeinflusst.
Take-away:
CLV hat das Potential einer Leitkennzahl moderner Unternehmenssteuerung.
Wer die zugrunde liegenden Werttreiber systematisch quantifiziert und orchestriert, steigert nicht nur Profitabilität, sondern schafft eine robuste Grundlage für strategische Entscheidungen in volatilen Märkten.
Execution Gap: Innovation als Priorität – ohne die Fähigkeit, sie umzusetzen
Innovation ist nach wie vor eine Top Priorität auf den Agenden. Laut einer BCG Studie zählen 83 Prozent der Organisationen Innovation zu ihren drei wichtigsten Prioritäten. Gleichzeitig erfüllen nur 3 Prozent der Unternehmen die Kriterien, um als innovation ready zu gelten. Diese Lücke zeigt ein strukturelles Problem: Organisationen setzen Innovation ganz oben auf die Agenda, ohne die dafür notwendigen Fähigkeiten, Routinen und Entscheidungsprozesse aufgebaut zu haben. Das Ergebnis ist eine strategische Priorität, die auf dem Papier stark wirkt, operativ aber keine Traktion entwickelt.
Take-away:
Prüfen Sie nicht, ob Innovation wichtig ist, sondern wo ihre Realisierungsfähigkeit heute bricht. Drei Fragen bringen Klarheit:
Welche konkreten Innovationsziele wurden für dieses Jahr formuliert?
Welche Ressourcen, Entscheidungswege und Verantwortlichkeiten sind diesen Zielen zugeordnet?
Welche wiederkehrenden Routinen sichern Fortschritt und Priorisierung?
Der ROI von KI: Was Unternehmen jetzt konkret tun müssen, um echten Wert zu realisieren
Der verbreitete Eindruck, KI liefere selten greifbare Ergebnisse (“80% der KI Projekte scheitern”) ist nicht mehr ganz so stringent wenn man den aktuellen Wharton AI Adoptoin Report blickt.
KI ist längst im operativen Alltag angekommen. 82 Prozent der Führungskräfte nutzen sie wöchentlich, 46 Prozent täglich. Noch wichtiger: 72 Prozent der Unternehmen messen den ROI inzwischen strukturiert und drei Viertel sehen positive Effekte. Die entscheidende Frage ist daher nicht mehr, ob KI wirkt, sondern ob sie im Unternehmen so geführt wird, dass Wirkung sichtbar wird.
Für Führungsteams ergeben sich drei unmittelbar umsetzbare Schritte.
1. ROI-Messung auf Basis bestehender KPIs statt KI-spezifischer Kennzahlen.
Die erfolgreichsten Unternehmen starten nicht mit neuen Metriken, sondern verankern KI in die KPIs, die sie bereits zur Steuerung nutzen. Produktivität, Durchsatz, Qualitätsniveau, Time-to-Decision oder operative Kosten. Wenn KI hier keinen messbaren Effekt erzeugt, entsteht auch kein Wert. Empfehlung: Pro Funktion zwei bis drei bestehende KPIs auswählen und klar definieren, wie KI sie beeinflussen soll.
2. KI aus Experimenten herauslösen und in wiederholbare Prozesse überführen.
Die Studie zeigt: Unternehmen stagnieren dort, wo KI als Tool verstanden wird. Sie machen Fortschritte dort, wo KI in definierte Workflows eingebettet ist. Konkretes Vorgehen: Einen relevanten Prozess auswählen, Rollen festlegen, Input-Output-Schnittstellen definieren und Verantwortlichkeit klären. Erst nach dieser Strukturierung lohnt sich der Einsatz von Modellen oder Agenten.
3. Den organisatorischen Engpass identifizieren, bevor man weitere KI-Projekte startet.
Die größten Barrieren liegen nicht in der Technologie, sondern in Skills, Training und Change Management. Führungsteams sollten daher eine kurze Engpassdiagnose durchführen. Wo fehlen Fähigkeiten. Wo fehlt Klarheit. Welche Rolle oder Funktion blockiert die Skalierung. Ein kleines, priorisiertes Maßnahmenpaket wirkt hier stärker als ein weiterer Pilot.
Die Datenlage macht deutlich: KI entfaltet ihren Wert dort, wo Führungsteams sie wie ein Investitionsgut behandeln. Unternehmen, die Messung, Verantwortlichkeit und Prozessdisziplin vor die Technologie stellen, realisieren schneller Wirkung und vermeiden Fehlallokationen.
Take-away:
Der Abstand zwischen Wahrnehmung und Realität beim KI-Erfolg ist groß. Entscheidend ist nicht das Tool, sondern die Steuerungslogik.
Wer KI an bestehende KPIs koppelt, sie in Prozesse integriert und den organisatorischen Engpass löst, baut ein belastbares Wertsystems für KI auf.
Weekly Picks
Journal of Business Research: „Objectives and Key Results as a tool for middle managers to align strategy and execution“ – neue Studie, die zeigt, warum OKRs insbesondere im mittleren Management ein zentrales Instrument zur Verknüpfung von Strategie und operativer Umsetzung sind. Link
Wharton AI & Analytics Initiative: Vertiefendes Material zum Wharton „AI Adoption Report“, insbesondere zur Frage, welche Investitionsmuster zu nachweisbarem ROI führen. Link
Harvard Business Review: „Stop Running So Many AI Pilots“ – warum Unternehmen von Experimenten in klare Steuerungslogiken wechseln müssen, um echten ROI zu erzeugen. Link
“The Executioners”
Stefan Benndorf & Dr. Philipp Engelhardt
Founding Partners scaleon