22.07.2022

Marketing KPIs: 5 Kennzahlen gegen das Bullshit Bingo – Finance Hacks für Startups

CLV, LCR, CAC und Co: Welche Marketing-KPIs sollten Startups wirklich messen und wie entscheiden Gründer:innen, was für ihr Unternehmen relevant ist?
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© unsplash

“Wie ist eure LCR?“, „Wie hoch sind eurer CAC?“ „Steigen euer CLV und Marketing ROI?“ Diese Bullshit Bingo Fragen muss man sich als Gründer:in von zumeist selbsternannten Startup-Kennern regelmäßig anhören. Gerade im Bereich Marketing gibt es wahrlich nicht zu wenige wichtig klingende Akronyme und aufgeblähte Whitepapers zur Messung der Performance. Eine kurze Google Recherche liefert eine Vielzahl an Seiten, die allesamt für sich beanspruchen, die „Top X Marketing KPIs“ aufzeigen. 

So weit so gut, jedoch ist es wenig nützlich Marketing KPIs wild drauf loszumessen nur weil sie wichtig klingen. Besser ist es, das Ganze mit System und Konzept anzugehen.

Marketing KPIs follow objectives, nicht umgekehrt

Das mag jetzt verrückt klingen, aber das Ziel von Marketing ist nicht, schnelle Abschlüsse zu landen, sondern möglichst nachhaltige Umsätze zu generieren. Alle KPIs rund um das Marketing sollten demnach auf dieses Ziel ausgelegt sein. Mit einem Werttreiberbaum könnt ihr die Zusammenhänge zwischen den einzelnen KPIs darstellt. Für das Marketing kann dieser so aussehen:

  • Hoher Customer Lifetime Value wird durch hohen Neukunden Umsatz und geringe Customer Acquisition Cost erreicht.
  • Dies wird erreicht durch eine hohe Lead-to-Customer Rate und geringe Lead-to-Customer Time.

Damit haben wir die 5 KPIs, mit denen ihr das Marketing Bullshit Bingo durch Fakten ersetzt:

Customer Lifetime Value

Wie schon angeführt enden Marketing KPIs nicht bei der Neukundenakquise, sondern betrachten auch den Wert, den Kund:innen über die Geschäftsbeziehung generieren. Der Customer Lifetime Value ist jene KPI, die den gesamten Kundenlebenszyklus berücksichtigt.

Was und wie

Der Customer Lifetime Value zeigt den durchschnittlichen Umsatz, den ihr mit euren Kund:innen während der gesamten Geschäftsbeziehung erzielt, oder besser: erzielen wollt:

  • Customer Lifetime Value = (Erwartete Kundenumsätze – Kundenspezifische Kosten) * Erwartete Dauer der Geschäftsbeziehung – Customer Akquisition Cost

Für die KPI benötigt ihr neben Informationen aus der Kundenakquise vor allem planerisches Gespür, um die erwarteten Umsätze, Kosten und Dauer der Geschäftsbeziehung einschätzen zu können.

Sinn und Unsinn

Der Customer Lifetime Value ist sehr wirkungsvoll, da er die Einschätzung der Kundenrentabilität in der Zukunft ermöglicht. Das ist aber auch seine Schwäche: durch die getroffenen Annahmen ist die Unsicherheit sehr hoch. Das Kaufverhalten ändert sich dynamisch und beeinflusst die KPI maßgeblich. Daher ist der Customer Lifetime Value im engsten Wortsinn als Indikator zu verstehen.

Neukunden Umsatz

Im unternehmerischen Kontext gilt: Marketing, das keinen Umsatz generiert, hat keine Daseinsberechtigung. Daher ist der generierte Umsatz mit Neukunden jene Zahl, auf die alle Augen gerichtet sind. 

Was und wie

Der Neukunden Umsatz zeigt, mit wie viel zusätzlichen Umsatz ihr durch neu gewonnen Kunden rechnen könnt:

  • Neukunden Umsatz = Neu gewonnen Kunden * (Erwarteter) Umsatz mit Neukunden

Für die KPI benötigt ihr Daten aus eurem CRM-System. Sofern ihr im Projektgeschäft seid, solltet ihr eine Trennung zwischen Auftragsvolumen und erwarteter Umsätze vornehmen.

Sinn und Unsinn

Der Neukunden Umsatz ist eine wichtige KPI um den Marketingerfolg und das Wachstum des Unternehmens bewerten zu können. Weniger sinnvoll ist es, sein gesamtes Marketing-Streben auf den Neukunden Umsatz auszurichten. Schließlich kann auch mit dem Kundenbestand Wachstum (durch Upgrades oder neue Projekte) erzielt werden.

Customer Acquisition Cost

Marketing soll Umsatz bringen, so viel wissen wir nun schon. Häufig wird jedoch vergessen, dass die Generierung von Umsatz auch Geld kostet und ein teuer gewonnener Neukunde vielleicht kein erwünschter Neukunde ist. Customer Acquisition Cost ist jene KPI, die diese These mit Zahlen füttert.

Was und wie

Customer Acquisition Cost stellt den Neukunden die zur Kundengewinnung notwendigen Gesamtkosten für Marketing und Vertrieb gegenüber:

  • Customer Acquisition Cost = (Marketingkosten + Vertriebskosten) / Anzahl Neukunden

Für die KPI benötigt ihr neben der Anzahl an Neukunden alle marketing- und vertriebsrelevanten Kosten. Diese beinhalten externe Kosten (z.B.: Werbung, Messen) sowie Gehälter der relevanten Mitarbeiter:innen. Die Daten bekommt ihr aus eurer Buchhaltung.

Sinn und Unsinn

Customer Acquisition Cost ist eine enorm wichtige KPI, da sie auch die ungeliebten Kosten berücksichtigt. Setzt man die KPI ins Verhältnis mit dem Customer Lifetime Value, zeigt sich, ob die Neukundenakquise langfristig profitabel ist. Nachteilig ist, dass die berücksichtigen Kosten häufig nicht trennscharf sind (z.B.: wieviel Personalkosten sind in Marketing geflossen?) und dass die KPI auf einen Durchschnitt setzt. Ausreißer sind damit nicht sichtbar. 

Lead-to-Customer Conversion Rate

Gerade Startups lieben es, ihre Website Conversion intensiv zu analysieren. Was helfen aber viele Klicks und Website-Zugriffe, wenn daraus keine Kunden entstehen? Die KPI zur Messung der Kundengewinnung ist die Lead-to-Customer Conversion.

Was und wie

Die Lead-to-Customer Conversion zeigt jenen Anteil von qualifizierten Leads, die zu zahlenden Kunden werden:

  • Lead-to-Customer Conversion Rate = (Anzahl konvertierte qualifizierte Leads / Gesamtanzahl qualifizierte Leads) * 100

Für die KPI benötigt ihr Daten aus eurem CRM-System. Wichtig ist eine klare Periodenabgrenzung der Leads, um die tatsächliche Konvertierung zu sehen. Eine weitere Trennung sollte nach den Kanälen (Outbound, Inbound) vorgenommen werden.

Sinn und Unsinn

Die Lead-to-Customer Conversion hilft euch zu verstehen, wie gut ihr qualifizierte Leads in zahlende Kunden verwandeln könnt. Die Detailauswertung dieser KPI nach Kanälen, Regionen oder Teammitgliedern ermöglicht ein Benchmarking. Ein Nachteil, dass sie die benötigte Zeit zur Konvertierung nicht berücksichtigt und daher auch keine Aussage über den Aufwand gibt.

Lead-to-Customer Conversion Time

So erfreulich eine hohe Conversion Rate ist, so ernüchternd sind lange Sales Zyklen und daraus resultierender hoher Aufwand zur Kundengewinnung. Daher ist die zeitliche Optimierung der Konvertierung genauso wichtig wie eine hohe Abschlussrate. Die Lead-to-Customer Conversion Time ist die KPI der Wahl hierfür.

Was und wie

Die Lead-to-Customer Conversion Time misst die benötigte Zeit, um qualifizierten Leads in zahlende Kunden zu verwandeln:

  • Lead-to-Customer Conversion Time = Zeitpunkt Vertragsabschluss – Zeitpunkt Lead-Generierung

Für die KPI benötigt ihr Daten aus eurem CRM-System. Wichtig hierbei sind genaue Zeitstempel für Lead-Generierung und Vertragsabschluss. Eine weitere Trennung sollte nach den Kanälen (Outbound, Inbound) vorgenommen werden.

Sinn und Unsinn

Die Lead-to-Customer Conversion Time ist wichtig, um Zeit und Aufwand für die Kundengewinnung zu messen. Ergänzt um die Kontaktpunkte ergibt sich ein gutes Bild des Marketing- und Vertriebsaufwands. Nachteilig ist, dass die KPI auf einen Durchschnitt setzt. Ausreißer sind damit nicht sichtbar.

Fazit: Bei KPIs lieber wenig Gutes als alles Mögliche

Marketing KPIs gibt es wie Sand am Meer und jedes Sandkorn kann dank Tracking Technologie erhoben werden. Sinnvoller als jedes Sandkorn unter die Lupe zu nehmen ist es aber, die Marketingaktivitäten mit einem integrierten KPI System und realistischen Zielwerten zu steuern, die einen klaren Fokus auf das Hauptziel des Marketings legen: nachhaltige Umsätze zu generieren. Falls ihr ein Akronym hierfür wollt, nennen wir es doch: SCR (Sustainable Customer Revenues).

Über den Autor

Bernhard Frühlinger ist von Adam, dem digitalen Controlling-Service für KMU und Startups. Zuvor war er viele Jahre als Unternehmensberater für Finance Themen tätig.

Bereits in der Serie „Finance Hacks für Startups“ erschienen:

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Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala
Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.


Wo stehen wir wirklich, was die Adaption von künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft angeht? Diese Frage zu beantworten war eines der Ziele der Serie “No Hype KI“, die brutkasten anlässlich des zweijährigen Bestehens von ChatGPT gestartet hat. Die ersten fünf Folgen beleuchten unterschiedliche Aspekte des Themas und lieferten eine Bestandsaufnahme.

Im Staffelfinale, der sechsten Folge, war der Blick dann in Richtung Zukunft gerichtet. Dazu fanden sich die Österreich-Chefs von Microsoft und IBM, Hermann Erlach und Marco Porak, sowie Nagarros Big Data & AI Practice Lead für Central Europe, Peter Ahnert, und KI-Expertin Jeannette Gorzala, die auch Mitglied des KI-Beirats der österreichischen Bundesregierung ist, im brutkasten-Studio ein.

“Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache”

Eine der Erkenntnisse der Serie: Unternehmen und Institutionen verabschieden sich von überschwänglichen Erwartungen und sehen sich stattdessen an, wie KI tatsächlich in der Praxis eingesetzt wird. „Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache, weil jetzt kann man auf den Use Case gehen“, sagt Hermann Erlach, General Manager von Microsoft Österreich, im Videotalk. Er vergleicht den aktuellen Reifegrad von KI mit dem Beginn einer langen Reise: „Wenn ich so eine Reise angehe, dann brauche ich ein Ziel, einen Plan und Mitreisende. Alleine macht das wenig Spaß.“

Auch Marco Porak, General Manager von IBM in Österreich, schlägt in eine ähnliche Kerbe. Er sieht das abgelaufene Jahr als eine Phase der Erkenntnis. Den Status Quo bei KI in Österreichs Unternehmen beschreibt er im Talk folgendermaßen: “Wir haben allerorts sehr viel ausprobiert, sind vielleicht da und dort auf die Nase gefallen”. Gleichzeitig habe es auch “schöne Erfolge” gegeben. Für Porak ist klar: “Die Frage der Stunde lautet: Wie machen wir jetzt von hier weiter?“

AI Act: “Jetzt müssen wir ins Tun kommen”

Ein großes Thema dabei ist der AI Act der EU. Jeannette Gorzala, Gründerin von Act.AI.Now, plädiert für eine pragmatische Haltung gegenüber der EU-Verordnung: “Der AI-Act ist ein Faktum, er ist da. Jetzt müssen wir ins Tun kommen.” Sie sieht in dem Regelwerk einen Wegweiser: “Wir müssen die entsprechenden Kompetenzen aufbauen und die Möglichkeiten nutzen, die diese Regulierung bietet. Das ist der Reiseplan, den wir brauchen.”

Auch Marco Porak sieht den AI Act positiv: „Er hat nicht die Algorithmen reguliert, sondern gesagt, was wir in Europa gar nicht wollen, etwa Sozialpunktesysteme oder Gesichtserkennung in Echtzeit.“ So entstehe für Unternehmen im globalen Wettbewerb ein Vorteil, wenn sie ihre KI-Anwendung nach europäischen Maßstäben zertifizieren lassen: „Das ist wie ein Gütesiegel.“

“Müssen positiv aggressiv reingehen, um unseren Wohlstand zu halten”

Hermann Erlach von Microsoft bezeichnet den Ansatz des AI Act ebenfalls als “gut”, betont aber gleichzeitig, dass es jetzt auf die Umsetzung von KI-Projekten ankomme: “Wir haben eine Situation, in der jedes Land an einem neuen Startpunkt steht und wir positiv aggressiv reingehen müssen, um unseren Wohlstand zu halten.”

Peter Ahnert sieht dabei auch ein Problem in der öffentlichen Wahrnehmung: KI werde tendenziell nicht nur zu klein gedacht, sondern meist auch in Zusammenhang mit Risiken wahrgenommen: “Es werden die Chancen nicht gesehen.” Woran liegt es? “Zu einem erheblichen Teil daran, dass noch zu wenig Bildung und Aufklärung an dem Thema da ist. In Schulen, in Universitäten, aber auch in Unternehmen und in der öffentlichen Hand.” Hier müsse man ansetzen, sagt der Nagarro-Experte.

Jeannette Gorzala sieht das ähnlich: “Bildung und Kompetenz ist das große Thema unserer Zeit und der zentrale Schlüssel.” Verstehe man etwas nicht, verursache dies Ängste. Bezogen auf KI heißt das: Fehlt das Verständnis für das Thema, setzt man KI nicht ein. Die Opportunitätskosten, KI nicht zu nutzen, seien aber “viel größer” als das Investment, das man in Bildung und Governance tätigen müssen. “Natürlich ist es ein Effort, aber es ist wie ein Raketenstart”, sagt Gorzala.

IBM-Programm: “Die Angst war weg”

Wie das in der Praxis funktionieren kann, schilderte IBM-Chef Porak mit einem Beispiel aus dem eigenen Unternehmen. IBM lud weltweit alle Mitarbeitenden zu einer KI-Challenge, bei der Mitarbeiter:innen eigene KI-Use-Cases entwickelten, ein – mit spürbaren Folgen: “Die Angst war weg.” Seine Beobachtung: Auch in HR-Teams stieg die Zufriedenheit, wenn sie KI als Assistenz im Arbeitsablauf nutzen. “Sie können sich auf die komplexen Fälle konzentrieren. KI übernimmt die Routine.”

Microsoft-Chef Erlach warnt auch davor, das Thema zu stark unter Bezug auf rein technische Skills zu betrachten: “Die sind notwendig und wichtig, aber es geht auch ganz viel um Unternehmens- und Innovationskultur. Wie stehen Führungskräfte dem Thema AI gegenüber? Wie steht der Betriebsrat dem Thema AI gegenüber?”, führt er aus.

Venture Capital: “Müssen in Europa ganz massiv was tun”

Soweit also die Unternehmensebene. Einen große Problemstelle gibt es aber noch auf einem anderen Level: Der Finanzierung von Innovationen mit Risikokapital. “An der Stelle müssen wir in Europa ganz massiv was tun”, merkte Ahnert an. Er verwies auf Beispiele wie DeepMind, Mistral oder Hugging Face, hinter denen jeweils europäische Gründer stehen, die aber in den USA gegründet, ihre Unternehmen in die USA verkauft oder zumindest vorwiegend aus den USA finanziert werden.

Der Nagarro-Experte verwies dazu auf eine Studie des Applied AI Institute, für die Startups aus dem Bereich generative KI zu den größten Hürden, mit denen sie es zu tun haben, befragt wurden. “51 Prozent haben Funding genannt. Weit abgeschlagen an zweiter Stelle mit 24 Prozent erst kam die Regulierung und unter 20 Prozent waren Themen wie Fachkräftemangel oder Zugang zu Compute Power.” Ahnerts Appell: “Bei dem Thema Finanzierung müssen wir was tun, damit wir in der nächsten Welle an der Spitze sind.”

Erlach: Adaption entscheidend

Letztlich sei aber vielleicht gar nicht so entscheidend, wo eine Technologie produziert werde, argumentierte Hermann Erlach von Microsoft. Denn es komme auf die Adaption an: “Vielleicht ist die Diskussion Europa vs. Amerika in Teilbereichen die falsche.” Die wichtigere Frage sei also: “Wie adaptiere ich diese Technologie möglichst schnell, um meinen Wohlstand zu erhöhen?”

Marco Porak ergänzt: “Ganz, ganz wesentlich ist Mut. Ganz, ganz wesentlich ist unsere kulturelle Einstellung zu dem Thema.” Man müsse die Chancen sehen und weniger das Risiko. In der Regulatorik könne man dies begleiten, indem man Anreize schafft. “Und ich glaube, wenn wir das als Österreich mit einem großen Selbstbewusstsein und auch als Europa mit einem großen Selbstbewusstsein machen, dann haben wir in fünf Jahren eine Diskussion, die uns durchaus stolz machen wird.”


Die gesamte Folge ansehen:


Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?”

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?”

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”

Folge 5: Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI

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