Kundenwert als gemeinsame Sprache für Finance, Marketing und BI
Was ist uns ein Kunde wert, und wie viele davon können wir uns leisten? Viele Budgetrunden scheitern nicht an fehlenden Zahlen, sondern daran, dass Marketing, Finance und Controlling unterschiedliche Logiken nutzen. Kundenwertcontrolling macht daraus eine gemeinsame Sprache und eine echte Steuerungsgröße. Wir verbinden Deckungsbeitrag, vollständige Akquisekosten und Payback zu einem Minimalmodell, das Forecasting stabilisiert und Budgetfreigaben entscheidungsfähig macht.
Zielpublikum: Jeder
Voraussetzungen: Keine
Level: Basic
Extended Abstract:
Kundenwert steht oft im Reporting. In der Planung spielt er kaum eine Rolle. Genau das ist das Problem. Marketing, Finance und Controlling sprechen bei Budgets über unterschiedliche Logiken. Wachstum, Profitabilität, Cash und Risiko werden getrennt betrachtet. Kundenwertcontrolling kann diese Perspektiven verbinden, wenn der Kundenwert sauber hergeleitet wird und in Planung und Forecasting landet.
Die Session kombiniert Theorie und Praxis. Als theoretische Klammer nutze ich Markt und Kundenzentrierung nach Meffert. Kundennähe ist nicht nur Kommunikation, sondern muss sich in Steuerungssystemen zeigen. Das heißt. Wir übersetzen Kundenverständnis in finanzielle Wertbeiträge und in eine Logik, die Entscheidungen ermöglicht.
Im Praxisteil zeige ich das an einem E-Commerce Case mit einem bewusst schlanken Modellaufbau. Der Fokus liegt auf drei Bausteinen, die in vielen Unternehmen die Bruchstellen sind: Deckungsbeitrag statt Umsatz als Wertbasis, vollständige Akquisekosten statt Media Spend, sowie Payback und Cash Timing als Kern für Budgetfreigaben und Forecasts. Daraus leite ich einfache Szenarien ab, die typische Fragen des Controllings beantworten. Welche Segmente tragen Wachstum. Wo wird Cash gebunden. Welche Budgethöhe ist unter Risiko und Zeithorizont überhaupt verantwortbar.
Data Baron
He is an expert in data-driven marketing and customer insights with over 20 years of experience using data to optimize marketing and sales strategies. His focus is on helping companies ask the right questions and turn data into real competitive advantages—moving beyond mere performance metrics to well-founded strategic decisions.
He has built marketing teams in 42 countries, developed the CRM strategy for a leading automotive aftermarket player in the EU, and scaled digital business models for SMEs based on data. His approach combines marketing, data analytics, and strategy to enable data-informed decisions that drive both short-term efficiency and long-term effectiveness.
With his own MATCH framework, he emphasizes a holistic approach to marketing analytics. Rather than relying on isolated metrics or platforms, he integrates multiple analytical methods to precisely understand the impact of marketing initiatives. Finding the right balance between attribution, marketing mix modeling, lift analyses, qualitative insights, and message analytics is, in his view, the key to making sound decisions.
As a speaker and host of the dataengage.io podcast, he shares hands-on experience to make data-driven marketing strategies tangible. His goal is to help organizations generate real value from their data—without getting lost in isolated figures or short-term KPIs.
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