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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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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