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Wie viel Ihres Customer Lifetime Values wird gerade unsichtbar vernichtet – nicht durch schlechte Produkte, sondern durch Entscheidungen, die auf der falschen Ebene getroffen werden? Warum kommen 96 % der Unternehmen bei KI nicht über Piloten hinaus, obwohl Budget und Talent vorhanden sind? Und was haben diese beiden Fragen miteinander zu tun?
In dieser Ausgabe schauen wir auf den CLV als strategisches Steuerungsinstrument und auf die Wachstumsmuster, die KI in Geschäftsmodellen neu schreibt.
Customer Lifetime Value - Drei Ebenen für Value Creation
Customer Lifetime Value taucht in den meisten Organisationen regelmäßig auf – in Marketingdashboards, als Kampagnen-KPI, in Quarterly Reviews. Und bleibt dort meistens auch. Eine Zahl, die berichtet wird, aber selten etwas steuert. Die größten CLV-Hebel liegen oft nicht im Marketing – sie verteilen sich auf drei Ebenen, die in den meisten Organisationen separat geführt werden und deshalb nie gemeinsam wirken.
Strategie: Wen bedienen wir eigentlich?
Der wirkungsvollste Hebel auf den Customer Lifetime Value ist keine Optimierungsmaßnahme. Es ist eine strategische Entscheidung: Welche Kunden soll das Unternehmen überhaupt bedienen?
20 % der Kunden erzeugen typischerweise 80 % des langfristigen Werts. Die relevante Frage lautet deshalb nicht „Wie erhöhen wir den CLV?", sondern: Für welche Kunden wollen wir gebaut sein – und welches Geschäftsmodell folgt daraus konsequent? Solange diese Frage nicht strategisch beantwortet ist, optimiert das Unternehmen auf einem unsicheren Fundament.
Taktik: Wie steuern wir Wert?
Auf dieser Ebene entscheiden Pricing-Logik, Retention-Mechanismen und Budgetallokation. Der häufigste Fehler, den wir in der Praxis beobachten: 70 % des Budgets fließen in Neukundenakquise, 10 % in Bestandskunden – die gleichzeitig über 80 % des Umsatzes tragen.
Budget folgt dem Segment mit dem niedrigsten Akquisekosten. Es sollte dem Segment mit dem höchsten Wertpotenzial folgen. Das ist kein semantischer Unterschied. Es ist der Unterschied zwischen reaktiver und strategischer Wertsteuerung.
Operations: Wo verlieren wir Kunden, ohne es zu sehen?
Die am meisten unterschätzte Ebene und häufig die folgenreichste. Time-to-Value, Handoff-Strukturen, Onboarding-Qualität: Reibungsverluste auf operativer Ebene übersetzen sich direkt in Churn, tauchen aber selten in Reports auf.
Ein Kunde, der in den ersten 90 Tagen dreimal den Ansprechpartner wechselt, ist kein schlechter Fit. Er ist das Ergebnis einer Prozessarchitektur, die für interne Effizienz optimiert wurde – nicht für Beziehungsqualität. Der Unterschied ist schwer sichtbar. Sein Einfluss auf den CLV ist es nicht.
Drei Fragen zur Selbsteinschätzung
Bevor CLV-Management wirklich wirksam werden kann, braucht es Klarheit auf allen drei Ebenen. Drei Fragen helfen dabei, den Status quo einzuordnen:
Können Sie beziffern, welche Kunden welchen Wert erzeugen – differenziert nach Segment, nicht als Durchschnitt?
Kennen Sie das CLV-Potenzial Ihrer Bestandskunden im Verhältnis zu Ihren aktuellen Akquise-Investitionen?
Wissen Sie, wie viele Handoffs ein Neukunde in den ersten 90 Tagen durchläuft – und was das messbar für seinen langfristigen Wert bedeutet?
Wenn eine dieser Fragen offen bleibt, liegt dort wahrscheinlich der größte unbehobene Hebel.
Wie KI die Wachstumsarchitektur digitaler Geschäftsmodelle verändert - Versuch einer Geschäftsmodell Taxonomie
KI verändert nicht nur Produkte, sondern den zugrundeliegenden Wachstumsmechanismus. Entscheidend ist, ob ein Unternehmen über einen sich selbst verstärkenden Wachstumskern verfügt und wie KI auf diesen wirkt. Wir haben Geschäftsmodelle nach vier “KI Mustern” geclustert.
Antifragil: KI verstärkt den Wachstumskern. Datenplattformen, Zahlungsinfrastruktur, KI-Infrastruktur: Mehr KI-Nutzung erzeugt mehr Nachfrage. Der Wettbewerbsvorteil wird tiefer, nicht flacher.
Extraktiv: Netzwerkeffekte existieren, KI expandiert sie nicht. Marktplätze und Werbeplattformen werden effizienter im Matching, das Netzwerk selbst wächst dadurch nicht. Erträge flachen ab.
Resilient: Kundenbindung schützt, aber KI deckelt das Wachstumspotenzial. ERP bleibt eingebettet, doch KI reduziert Nutzeranzahl und Umsatz pro Kunde. Überleben ja, Stärkung nein.
Fragil: KI ersetzt die Einheit, für die bezahlt wird. Nutzungsbasierte SaaS-Modelle, Low-Code, dienstleistungsnahe Software: Die Nachfrage pro Einheit geht gegen null. 12 bis 24 Monate für existenzielle Transformation.
Wo steht Ihr Geschäftsmodell auf diesem Spektrum? Etablierte Unternehmen haben gegenüber KI-nativen Wettbewerbern einen Vorteil: Kundenzugang, Daten und Branchenexpertise. Aber nur, wenn sie ihr Muster erkennen und handeln. Wer fragile Ökonomik mit Effizienzprogrammen beantwortet, optimiert ein Modell, das gerade seine Grundlage verliert.
Weekly Picks
The Execution Chasm: MIT hat untersucht, warum 95 % aller Enterprise-KI-Piloten trotz 30–40 Milliarden Dollar Investment keinen messbaren P&L-Impact liefern — und was die 5 % anders machen. Das Ergebnis ist eindeutig: Das Problem ist kein Technologieproblem, sondern ein Steuerungsproblem. Wer KI skalieren will, braucht zuerst eine Entscheidungsarchitektur — nicht bessere Modelle. MIT NANDA — The GenAI Divide: State of AI in Business 2025
The Hidden AI Tax: 78 % der IT-Entscheider berichten von unerwarteten Kosten durch KI-Features und konsumbasierte Preismodelle — und 61 % mussten deshalb Projekte stoppen. Der Zylo 2026 SaaS Management Index zeigt, wie AI die Kostenstruktur ganzer Softwareportfolios neu schreibt — und warum klassische Budgetlogiken dafür nicht mehr ausreichen. Zylo — 2026 SaaS Management Index
88 % Never Make It: IDC hat gemessen: Von 33 KI-Proof-of-Concepts, die ein Unternehmen startet, erreichen im Schnitt nur vier die Production. Das ist kein Talent-Problem und kein Technologieproblem — es ist ein Governance-Problem. Wer POCs ohne Business Case, klare Ownership und Skalierungslogik startet, produziert vor allem eines: teure Lernkurven ohne Wirkung. CIO.com — 88% of AI pilots fail to reach production
Stefan Benndorf & Dr. Philipp Engelhardt
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