Noch vor wenigen Jahren haben wir in Performance Marketing vor allem eine Zahl gejagt: den Cost-per-Conversion – also: Wie teuer ist es, jemanden zum Kauf zu bewegen?

Heute wissen wir: Diese Metrik greift zu kurz. Der Customer Lifetime Value (CLV), also der gesamte Wert, den ein Kunde oder eine Kundin über den gesamten Zeitraum der Beziehung generiert, ist deutlich aussagekräftiger – strategisch, finanziell und operativ.

Als Senior CRM Managerin sehe ich täglich, wie entscheidend ein integriertes Verständnis von CLV für den Erfolg von Kampagnen ist – gerade, wenn CRM und Performance Marketing Hand in Hand arbeiten.

Der Customer Lifetime Value sagt uns: Was ist ein einzelner Kunde langfristig wert – nicht nur beim ersten Kauf, sondern über Monate oder Jahre hinweg?

Das ist entscheidend, wenn wir:

• Budgets in Meta oder Google Ads effizienter steuern wollen

• unterschiedliche Zielgruppen vergleichen möchten

• Wachstum skalieren wollen, ohne kurzfristige Margen zu opfern

Denn: Nicht alle Conversions sind gleich viel wert. Vielleicht kostet mich ein Neukunde aus Kampagne A 30 €, einer aus Kampagne B 50 €. Auf den ersten Blick gewinnt Kampagne A. Aber wenn der Kunde aus Kampagne B im ersten Jahr 500 € Umsatz bringt – und der andere nur 100 € – sieht die Sache ganz anders aus.

Die Grundlage für verlässliche CLV-Daten ist ein gut strukturiertes CRM-System. In unserem Fall nutzen wir Plattformen wie Klaviyo, Salesforce oder HubSpot – je nach Kunde und Use Case.

Wir kombinieren folgende Datenquellen:

• Transaktionsdaten aus dem Shopsystem (z. B. Shopify oder WooCommerce)

• Engagement-Daten aus E-Mail, SMS oder App-Push

• Support- und Retourendaten

• Marketingdaten aus Meta, Google & Co.

Durch diese Integration kann unser System den individuellen CLV jedes Kunden dynamisch berechnen – und sogar prognostizieren, wie sich dieser entwickeln könnte.

Der nächste Schritt ist die Attribution: Welcher Kanal, welche Kampagne oder welches Touchpoint hat welchen CLV-Anteil generiert?

Wir nutzen hier modellbasierte Ansätze wie Data-Driven Attribution oder Multi-Touch-Attribution, um genau zu verstehen:

• Welche Kampagnen bringen nicht nur Sales, sondern besonders wertvolle Kund:innen?

• Woher kommen unsere „High CLV“-Segments?

• Welcher Kanal sorgt für schnelle, aber wenig profitable Kunden?

Das beeinflusst direkt unsere Budgetsteuerung im Performance Marketing – und sorgt dafür, dass nicht nur die Conversion Rates, sondern die Kundenqualität steigt.

Beispiel aus der Praxis: A/B-Test auf Basis von CLV-Daten

Ein Kunde aus dem Fashion-Bereich wollte wissen, ob er lieber in TikTok Ads oder in Google Shopping investieren sollte. Beide Channels hatten ähnliche CPA-Werte – aber komplett unterschiedliche Customer Profiles.

Nach der CRM-basierten Analyse stellte sich heraus:

Google Shopping brachte viele einmalige Käufer, meist Schnäppchenjäger

TikTok Ads brachte weniger Käufer, aber mit doppelt so hohem CLV

Fazit: TikTok wurde zur Priorität – und mit personalisierten E-Mail-Strecken ergänzt, um den CLV weiter zu steigern.