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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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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