Skip to content

Customer-LTV-Rechner

Customer LTV ist der Bruttomarge-Betrag, den ein einzelner Kunde über seine gesamte Lebensdauer produziert. Die einfache Form: ARPU × Bruttomarge ÷ monatlicher Churn. Welche Formel die richtige ist, hängt davon ab, ob Ihr Churn stabil ist, Sie Cohort-Retentionskurven haben oder ob Expansion Ihren NRR maßgeblich beeinflusst. Dieser Rechner berechnet sowohl die einfache als auch die expansionsbereinigte Form.

Inputs

Adjust the values. Results update live. The URL updates too — copy it to share your scenario.

Results

Updated live as you change inputs.

Simple LTV

ARPU × gross margin ÷ monthly churn. The basic formula assuming flat ARPU over the lifetime.

Expansion-adjusted LTV

Adjusts for monthly expansion. If expansion ≥ churn, LTV is theoretically infinite — cap interpretation accordingly.

Average lifetime (months)

1 ÷ monthly churn. The expected number of months a customer stays.

Embed this calculator on your site — single iframe, no JS dependency.

Drei LTV-Formeln — drei Anwendungsfälle

  1. Einfacher LTV — für das Benchmarking gegen publizierte Zahlen. Die meisten LTV:CAC-Benchmarks basieren auf dieser Formel.
  2. Expansionsbereinigter LTV — für Unternehmen mit signifikanter Expansion (PLG, nutzungsbasiert, Multi-Seat). Erfasst den Anstieg, den NRR > 100 % liefert.
  3. Cohort-Kurven-LTV — für Unternehmen mit nicht-linearem Churn (D2C-Abonnements, Consumer-Apps). Dieser Rechner berechnet diese Variante nicht; sie erfordert Retentionskurven-Daten aus Ihrer eigenen Analyse.

Wann der expansionsbereinigte LTV seine Grenzen erreicht

Wenn die monatliche Expansion den monatlichen Churn erreicht oder übersteigt, wird die Formel mathematisch unendlich. In der Praxis sollte die implizierte Laufzeit auf 60–84 Monate begrenzt werden. Jenseits dieser Grenze ist die Annahme "Expansion setzt sich unbegrenzt fort" nicht mehr haltbar, und die Berechnung sollte auf eine Cohort-Retentionskurve zurückgreifen.

Unternehmen mit Product-Led-Growth-Motionen sehen dieses Muster häufig: Expansion durch Seat-Wachstum übersteigt den Logo-Churn, sodass der Net Revenue Retention über 120 % liegt. In diesen Fällen ist der LTV weniger eine feste Zahl als eine untere Schranke.

Welche Eingaben zu verwenden sind

ARPU: ARPU neuer Cohorts zum Zeitpunkt der Akquisition, nicht der Gesamt-ARPU. Der Gesamt-ARPU steigt mit der Expansion bei bestehenden Accounts und überschätzt die Wirtschaftlichkeit neuer Kunden.

Bruttomarge: Wiederkehrende Bruttomarge. Implementierungsumsätze herausrechnen — sie sind nicht wiederkehrend, und die Marge ist eine andere.

Churn: Logo-Churn (Kundenanzahl), nicht Revenue-Churn. Revenue-Churn verrechnet Expansion, was die Formel verfälscht und den LTV systematisch überschätzt.

Netto-Expansion: Nur der Beitrag aus bestehenden Accounts. Kunden, die abgewandert sind, können nicht mehr expandieren.

LTV im Verhältnis zu CAC

LTV allein sagt wenig aus. Entscheidend ist das Verhältnis zu den Akquisitionskosten (CAC). Die gesunde LTV:CAC-Bandbreite liegt bei 3,0×–5,0×. Unterhalb von 3,0× kann das Wachstum typischerweise nicht aus der eigenen Marge finanziert werden. Oberhalb von 5,0× signalisiert das oft, dass zu wenig in die Akquisition investiert wird — Wachstum wird auf dem Tisch gelassen.

Der LTV:CAC-Rechner kombiniert LTV und CAC und berechnet zusätzlich die CAC-Amortisationszeit — die Kennzahl, die zeigt, wann sich die Akquisition amortisiert, nicht nur ob.

Wie Churn den LTV beeinflusst

Der Churn-Einfluss auf den LTV ist nicht linear — er ist exponentiell. Der Unterschied zwischen 1 % und 2 % monatlichem Churn klingt nach einem Prozentpunkt. In der LTV-Formel bedeutet das: eine Laufzeit von 100 Monaten vs. 50 Monaten — halbierter LTV bei verdoppeltem Churn.

Für ein Unternehmen mit 200 € ARPU und 75 % Bruttomarge bedeutet das:

  • Bei 1 % Churn: LTV = 200 € × 0,75 ÷ 0,01 = 15.000 €
  • Bei 2 % Churn: LTV = 200 € × 0,75 ÷ 0,02 = 7.500 €
  • Bei 3 % Churn: LTV = 200 € × 0,75 ÷ 0,03 = 5.000 €

Der stärkste Hebel zur LTV-Steigerung ist fast immer die Reduzierung des Churns — nicht die Erhöhung des ARPU. Eine Churn-Reduktion von 3 % auf 1 % verdreifacht den LTV; eine ARPU-Steigerung von 200 € auf 300 € erhöht ihn nur um 50 %.

LTV nach Segment differenzieren

Ein Unternehmens-weiter LTV verbirgt erhebliche Unterschiede zwischen Segmenten. Typischerweise haben Enterprise-Kunden niedrigeren Churn und höheren ARPU als SMB-Kunden — der LTV kann 5–10× höher sein. Wenn Sie einen Gesamt-LTV berechnen, riskieren Sie, Akquisitionsentscheidungen auf der Basis eines Durchschnittswerts zu treffen, der für kein einzelnes Segment repräsentativ ist.

Berechnen Sie LTV separat nach Kundensegment, Akquisitionskanal und Preis-Tier. Die resultierenden Unterschiede zeigen, wo die echte Wertschöpfung stattfindet — und wo CAC-Ausgaben effizienter umgeleitet werden sollten.

Bruttomarge vs. Beitragsmarge für LTV

Die LTV-Formel verwendet typischerweise die Bruttomarge, weil sie der GAAP-Standard ist und den Vergleich mit publizierten Benchmarks ermöglicht. Für interne Entscheidungen ist die Beitragsmarge aussagekräftiger — sie umfasst alle variablen Kosten pro Kunde, einschließlich variablem Support, Zahlungsgebühren und nutzungsabhängiger Infrastruktur. Ein LTV auf Basis der Beitragsmarge ist konservativer und präziser für die Steuerung des Akquisitions-Budgets.

Häufige Fragen

Was ist Customer Lifetime Value (LTV)?

Customer Lifetime Value (LTV) ist der Bruttomarge-Betrag, den ein einzelner Kunde über seine gesamte Lebensdauer als Kunde produziert. Die einfache Formel lautet: ARPU × Bruttomarge ÷ monatlicher Churn. LTV ist die zentrale Kennzahl für die Bewertung der Akquisitionseffizienz im Verhältnis zu den Akquisitionskosten (CAC).

Was ist der Unterschied zwischen einfachem LTV und expansionsbereinigtem LTV?

Der einfache LTV geht von einem konstanten ARPU über die gesamte Kundenlaufzeit aus. Der expansionsbereinigte LTV berücksichtigt zusätzlich das monatliche Netto-Wachstum innerhalb bestehender Accounts — also Expansion minus Kontraktion. Wenn die monatliche Expansion den monatlichen Churn übersteigt, wird der LTV theoretisch unendlich; in diesem Fall sollte die implizierte Laufzeit auf 60–84 Monate begrenzt werden, da die Annahme unbegrenzter Expansion nicht haltbar ist.

Warum sollte Logo-Churn statt Revenue-Churn für die LTV-Berechnung verwendet werden?

Revenue-Churn verrechnet Abwanderung mit Expansion innerhalb bestehender Accounts. Da Expansion und Abwanderung unterschiedliche Muster haben, verfälscht der Revenue-Churn die LTV-Formel systematisch — er lässt den LTV besser erscheinen, als er tatsächlich ist. Der Logo-Churn (prozentualer Anteil der verlorenen Kunden) ist für die LTV-Berechnung korrekt, weil er die tatsächliche Kundenlaufzeit abbildet.

Welchen ARPU sollte ich für die LTV-Berechnung verwenden?

Verwenden Sie den ARPU neuer Cohorts zum Zeitpunkt der Akquisition — nicht den Gesamt-ARPU. Der Gesamt-ARPU steigt durch Expansion bei bestehenden Accounts und macht die Wirtschaftlichkeit neuer Kunden besser erscheinen, als sie tatsächlich ist. Der New-Cohort-ARPU gibt ein realistisches Bild der Ökonomie zum Akquisitionszeitpunkt und liefert die korrekte Basis für LTV:CAC-Berechnungen.

Was ist eine gesunde durchschnittliche Kundenlaufzeit?

Die durchschnittliche Kundenlaufzeit ergibt sich aus 1 ÷ monatlicher Churn. Bei 2 % monatlichem Churn beträgt die implizierte Laufzeit 50 Monate (ca. 4,2 Jahre). Bei 1 % Churn sind es 100 Monate. Gesunde SaaS-Unternehmen im Mittelmarkt haben typischerweise 1–2 % monatlichen Logo-Churn, was einer Laufzeit von 4–8 Jahren entspricht. Enterprise-fokussierte Unternehmen können 0,5 % oder weniger erreichen.

Wann ist die Cohort-Kurven-Methode für LTV der einfachen Formel vorzuziehen?

Die Cohort-Kurven-Methode ist bei Unternehmen mit nicht-linearem Churn-Muster sinnvoller: D2C-Abonnements (hoher früher Churn, dann Plateau), Consumer-Apps (starker Abfall in den ersten 30 Tagen) und Unternehmen mit mehrjährigen Verträgen (Churn konzentriert sich auf Vertragsverlängerungen). Die einfache Formel geht von konstantem Churn über die Laufzeit aus — was für reife SaaS-Unternehmen mit stabilem Retention-Muster ausreichend, aber für nicht-lineare Patterns zu ungenau ist.

Nicht mehr einmalig berechnen — dauerhaft beobachten.

Fairview verfolgt diese Kennzahl über Ihre echten Daten und gibt Ihnen Handlungsempfehlungen — nicht nur Zahlen.