Margin-Based-Marketing oder: wie Marketingausgaben besser eingesetzt werden können

Valeria Schreier

Consultant Digital Transformation

Um ein Produkt oder eine Dienstleistung auf digitalen Plattformen wirklich rentabel zu vermarkten, ist es wichtig nicht nur die Kundenakquisitionskosten zu betrachten, sondern auch den Wert der Kundenlebensdauer, d.h. konkret: sich auf die tatsächliche Marge im Laufe der gesamten Kundenbeziehung zu konzentrieren. Damit gelingt es Marketinginvestitionen nicht mehr nur als reine Kostenposten zu betrachten, sondern ihren Beitrag zum Unternehmenserfolg zu erkennen. In Marketingkreisen findet sich dieses Prinzip seit neuestem unter dem Begriff „Margin-Based-Marketing“ wieder. Was genau darunter zu verstehen ist, wie es funktioniert und was daran „neu“ ist, erfährst Du im folgenden Blogbeitrag.

Der Margin-Based-Marketing Ansatz (kurz MBM) findet seinen Ursprung im B2C Business. Denn das B2C Marketing ist aufgrund des höheren Wettbewerbsdrucks deutlich kompetitiver, was Marketing Manager stetig zwingt nach optimierten Lösungen und Ansätzen zu suchen – so auch MBM.

Im „traditionellen“ Marketing liegt der Fokus insbesondere auf den Kosten, die für die Gewinnung eines Kunden bzw. einer Conversion anfallen. Die sogenannten Customer Acquisition Costs (CAC) zeigen, wie viel Geld für Marketingmaßnahmen, Gehälter und andere Leistungen ausgegeben wird, um einen Kunden zu akquirieren. Das Hauptaugenmerk aus Marketing-Sicht beruht daher meist auf der Frage, wie es gelingt diese Kosten möglichst gering zu halten bzw. zu reduzieren. Das Problem hierbei ist jedoch, dass digitale Werbekanäle Werbeplätze im Auktionsverfahren versteigern. So werden Kampagnen mit zunehmendem Wettbewerb immer teurer und der CAC steigt stetig. (egal wie gut diese konzipiert und umgesetzt sind). Um Optimierungen im Marketing vorzunehmen, sollte man sich nicht nur mit der Kostenseite beschäftigen. Es braucht einen anderen Ansatz, um weitere Potenziale zu erkennen.

CAC im Verhältnis zu CLV

Mit Blick auf die zunehmend steigenden Kosten zur Kundenakquisition, muss ein anderer Parameter gefunden werden, der diese in eine sinnvolle Relation setzt. Ein Blick in die eigenen Kundendaten hiflt, Insights über die „relevantesten“ und „besten“ Kunden zu erlangen – d.h. Kunden mit einem hohen Customer Lifetime Value (LTV/CLV). Der Customer Lifetime Value bezeichnet den Wert dessen, was ein Kunde über seine Lebenszeit am Umsatz für ein Unternehmen realisiert. Im Grunde stellt er also den Geldbetrag dar, den ein durchschnittlicher Kunde bezahlt, bevor er abwandert.

Das Erfolgsrezept liegt im Verhältnis der beiden Metriken CAC und CLV. Wird das Verhältnis von CLV zu CAC berechnet, können sich unterschiedliche Werte ergeben, die zeigen, ob weitere Kampagnen sinnvoll sind oder ob der „Marketing Burn“ zu hoch ist – MBM definiert sich hiernach also als die Praxis der optimalen Allokation von Marketingkapital, um den Gewinn zu maximieren oder eine Zielgewinnspanne zu erreichen:


Welche Kund:innen sollen in der Kommunikation angesprochen werden?

Die Antwort liegt in einem gut gepflegten Kunden-Management System (CRM), welches genügend historische Daten aufweist. Dort finden sich spezifische Informationen über das Kaufverhalten aller Kunden. Dabei ist es wichtig Durchschnittswerte des CLV berechnen zu können, aber auch spezifischere Fragestellungen zu evaluieren und konkrete Kunden-Cluster zu identifizieren: Welche Kunden kaufen zunächst teure Produkte, sorgen dann aber für wenige zukünftige Einnahmen? Welche Kunden kaufen zu Beginn mittel-preisige Artikel, bleiben aber länger und generieren mit der Zeit mehr Umsatz? Welche Kunden kaufen zunächst das billigste Produkt, werden dann aber zu treuen Fans und gehören schlussendlich zu den profitabelsten Kunden? Diese Erkenntnisse sind wichtig, um die Rentabilität aller, aber auch spezifischer Kunden zu errechnen und daraus Handlungsoptionen für das Marketing abzuleiten.

 

Meist erkennt man mit dieser Analyse auch, dass Bestands-Kunden oft das größte Potenzial bieten. Ein Kunde, der bereits gekauft hat, ist deutlich leichter zum Wiederkauf zu bewegen, als Neukunden zu akquirieren. Dazu kommt der Vorteil, dass durch den Direktkontakt keine hohen Plattform-Kosten für Kampagnen anfallen. Marketing-Automatisierung und Bestands-Kunden-Kommunikation zahlen sich hier also doppelt aus und sollten dafür am besten direkt mit dem CRM System gekoppelt sein.

 

Eine Ausbaustufe dessen wird vor allem in großen Accounts eingesetzt. Dabei werden auf Basis der Kunden-Informationen weitere Daten hinzugezogen. Mithilfe von Third-Party-Daten und AI-Tools können bestehende Informationen angereichert und damit bessere Zielgruppen im Top of Funnel gebildet werden. Da diese auf den Kunden mit dem besten CLV basieren, weisen sie ein höheres Potenzial auf als Audiences, die allein durch soziodemografische und interessenbasierte Kriterien gebildet werden. Wichtig zu beachten ist dabei, dass ein sehr großer Datenpool vorhanden sein muss, sodass AI Tools ihre ganze Wirkung erzielen können.

Was kann das B2B-Business davon lernen?

Im Vergleich zum B2C-Business sind im B2B-Business diese Optimierungspotentiale zumeist noch nicht ausgeschöpft. Dies ist insbesondere darauf zurückzuführen, dass einerseits die Datenquelle geringer ist und andererseits der Wettbewerbsdruck gerade im digitalen Umfeld noch nicht so hoch ist wie in B2C-Segmenten. Dennoch finden sich gegenwärtig vereinzelt Unternehmen wie SaaS, die den MBM Ansatz bereits aktiv nutzen.

Mit Blick auf die identifizierten Parameter lässt sich ableiten, dass der CLV im B2B-Bereich sehr viel höher ist als jener im B2C-Business. Beim Versuch CAC oder CLV spezifisch zu bestimmen, scheitern viele aufgrund von wenig übergreifendem Verständnis von Marketing, Sales und Kundenmanagement, sowie aufgrund fehlender Systeme, die diese Dimensionen abdecken und miteinander verknüpfen. Schließlich hat die Kunden-Akquisition in der Vergangenheit immer gut über klassische Vertriebswege wie Messen oder Kundenbesuche funktioniert.

Gewiss kann hoch professionalisiertes MBM im B2B Business zumeist getrost vernachlässigt werden, da oftmals weniger Kundendaten vorliegen, weniger Third-Party-Data verfügbar ist und damit AI zu weniger aussagekräftigeren Ergebnissen führt. Das bedeutet jedoch nicht, dass das Grundprinzip hinter MBM nicht relevant ist. Es ist wichtig sich über die beiden Metriken CAC und CLV bewusst zu sein, deren optimales Verhältnis zu kennen und nach den MBM Gesetzmäßigkeiten zu handeln. Denn gerade im beziehungsintensiven und nachvollziehbaren B2B-Marketing liegen die Werte oftmals deutlich über dem 3:1-Verhältnis von CLV und CAC.

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