Viele sogenannte „Umsatztechnologien“ sind universell einsetzbar und steigern messbar den Umsatz – unabhängig vom eigentlichen Kerngeschäft.
In nahezu jedem Unternehmen gibt es wiederkehrende Prozesse, die sich durch moderne Technologien deutlich effizienter gestalten lassen:
Diese Bereiche funktionieren oft unabhängig vom eigentlichen Geschäftsmodell und bieten enormes Potenzial zur Wertsteigerung. Werden sie gezielt optimiert, entsteht ein zusätzlicher Mehrwert – auch ohne grundlegende Veränderungen im Produkt oder in der Dienstleistung.
Deutliche finanzielle Wirkung durch Implementierung technischer Lösungen – Schrittweise Optimierung (Basisszenario)
| EBITDA | Umsatz | Kundenzahl Jahresende | |
|---|---|---|---|
| Ausgangssituation | 200,000 | 1,400,000 | 2,800 |
| + CRM | 320,467 | 1,562,794 | 2,835 |
| + Dynamic pricing | 412,741 | 1,655,766 | 2,861 |
| + Recommendation Engines | 506,297 | 1,738,554 | 2,861 |
| + Predictive Analytics | 591,948 | 1,798,380 | 2,887 |
| + Hochwertige Analytics | 679,493 | 1,905,908 | 2,914 |
| + LTV Prediction im Media Buying | 758,645 | 2,039,322 | 2,914 |
| Situation nach Optimierung | 758,645 | 2,039,322 | 2,914 |
Über den Autor
Michael Popp war für drei Jahre als Top‑Management‑Berater für die Cint Group tätig – eine der weltweit größten Marktforschungsplattformen mit Aktivitäten in über 130 Ländern und 300 Millionen Euro Jahresumsatz.
Nach einer erfolgreichen Series‑A‑Finanzierungsrunde über 24 Millionen € begleitete er das Elektromobilitätsunternehmen felyx GmbH beim Markteintritt in Deutschland.
Als Leiter des Online‑Marketings bei Juwelo – einer führenden Direct‑to‑Consumer‑Marke mit einem Jahresumsatz von 50 Millionen € – verantwortete er die digitale Transformation und Kundenakquise des Unternehmens.
Zu Beginn seiner Laufbahn arbeitete er auf Dienstleisterseite für Unternehmen wie Deutsche Telekom, MediaMarkt, Shopify und die Migros‑Gruppe.
Eine deutlich bessere Performance ist möglich (optimistisches Szenario)
Es ist zu bemerken, dass sich das EBITDA verachtfacht hat, ohne dass die Kundenzahl deutlich angestiegen ist.
Dies ist durch bessere, automatisierte Vertriebsprozesse, die Akquise profitablerer Kunden und optimiertes Pricing möglich.
| EBITDA | Umsatz | Kundenzahl Jahresende | |
|---|---|---|---|
| Ausgangssituation | 200,000 | 1,400,000 | 2,800 |
| + CRM | 454,993 | 1,736,350 | 2,870 |
| + Dynamic pricing | 676,679 | 1,944,924 | 2,923 |
| + Recommendation Engines | 859,800 | 2,090,793 | 2,923 |
| + Predictive Analytics | 1,077,457 | 2,236,742 | 2,978 |
| + Hochwertige Analytics | 1,307,864 | 2,508,243 | 3,036 |
| + LTV Prediction im Media Buying | 1,479,150 | 2,759,067 | 3,036 |
| Situation nach Optimierung | 1,479,150 | 2,759,067 | 3,036 |
Wirkung einzelner Umsatztechnologien (Basisszenario)
Bei den meisten Konzernen lassen sich deutliche Optimierungspotenziale in den bestehenden Prozessen identifizieren.
Bei KMUs und Startups sind diese Chancen oft sogar noch größer. Die Veränderungen wirken auf den ersten Blick klein und realistisch – Optimierungen von 2,5 % bis 5 % sind in den meisten Fällen gut umsetzbar, denn die bestehenden Abläufe sind selten voll optimiert.
Gerade diese kleinen, aber gezielten Verbesserungen entfalten eine exponentielle Wirkung – und führen im Ergebnis zu einer Vervierfachung des EBITDA
| Modul | Kostensenkung | Neukundenzahl ↑ | Churn Rate ↓ | Käufe p.a. ↑ | Umsatz/Kauf ↑ | Marge/Kauf ↑ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| + CRM | – | +2.5% | −5.0% | +5.0% | +5.0% | +5.0% |
| + Dynamic pricing | – | +2.5% | – | +5.0% | +5.0% | +5.0% |
| + Recommendation Engines | – | – | – | +5.0% | +5.0% | +5.0% |
| + Predictive Analytics | −5.0% | +2.5% | – | – | +2.5% | +2.5% |
| + Hochwertige Analytics | −5.0% | +2.5% | – | – | +5.0% | +5.0% |
| + LTV Prediction im Media Buying | – | – | – | +7.0% | – | – |
Wirkung einzelner Umsatztechnologien (Optimistisch)
Die Implementierung solcher Technologien führt zu einer Verachtfachung des EBITDA – bei nahezu identischer Bestandskundenbasis.
| Modul | Kostensenkung | Neukundenzahl ↑ | Churn Rate ↓ | Käufe p.a. ↑ | Umsatz/Kauf ↑ | Marge/Kauf ↑ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| + CRM | – | +5.00% | −10.00% | +10.00% | +10.00% | +10.00% |
| + Dynamic pricing | – | +5.00% | – | +10.00% | +10.00% | +10.00% |
| + Recommendation Engines | – | – | – | – | +7.50% | +7.50% |
| + Predictive Analytics | −10.00% | +5.00% | – | – | +5.00% | +5.00% |
| + Hochwertige Analytics | −10.00% | +5.00% | – | – | +10.00% | +10.00% |
| + LTV Prediction im Media Buying | – | – | – | +10.00% | – | – |
Spezifische Technologien
Hier ist eine Übersicht über einige Technologien, die häufig schnell und messbar Mehrwert liefern.
Customer Relationship Management (CRM)
Was ist ein CRM-System?
Ein CRM ist eine Softwarelösung, die alle Interaktionen eines Unternehmens mit potenziellen und bestehenden Kunden zentral erfasst, strukturiert und analysiert. Es vereint Vertrieb, Marketing und Kundensupport in einer gemeinsamen Plattform – mit dem Ziel, Kundenbeziehungen messbar zu verbessern und den Kundenlebenszykluswert (=Gesamter Mehrwert des Kunden für das Unternehmen) zu steigern.
Typische CRM-Funktionen:
Wie erzeugt CRM messbaren Mehrwert?
Basierend auf einer Analyse von Nutshell und Nucleus Research erzielen Unternehmen mit CRM durchschnittlich:
Ein ROI von 8,71:1 mag auf den ersten Blick unrealistisch wirken – wie kann eine einzelne Maßnahme im Schnitt das Neunfache des Einsatzes zurückspielen? Doch bei genauerem Hinsehen ergibt es Sinn:
CRM Mehrwert quantifiziert
| Ausgangsumsatz | Umsatzwachstum | Neuer Umsatz | CRM-Kosten | ROI |
|---|---|---|---|---|
| 10.000.000 € | +29 % | 12.900.000 € | 382.900 € | 8,71 : 1 |
Unsere Projekterfahrungen
Dynamic Pricing
Was ist Dynamic Pricing?
Dynamic Pricing bezeichnet die automatisierte Preisgestaltung in Echtzeit basierend auf Marktdaten, Nachfrage, Wettbewerb, Verfügbarkeit, Gerätetyp, Zeit oder Nutzerverhalten. Die Preise passen sich dynamisch an, um Umsatz und Marge zu optimieren. Diese Strategie wird durch Algorithmen, Machine Learning oder KI-gesteuerte Plattformen realisiert.
Dynamic Pricing wird längst nicht mehr nur von Airlines oder Amazon genutzt. Auch KMUs, SaaS-Anbieter oder D2C-Brands setzen dynamische Preislogiken ein – z. B. um Preisschwellen zu testen, saisonale Nachfrage zu nutzen oder Restbestände zu monetarisieren.
Wie erzeugt Dynamic Pricing messbaren Mehrwert?
Studien zeigen nachweisbare Effekte:
Dynamic Pricing Mehrwert Quantifiziert
| Jahresumsatz | Ausgangsgewinn | Margensteigerung | Neuer Gewinn |
|---|---|---|---|
| 10.000.000 € | 3.000.000 € | +25 % | 3.750.000 € |
Unsere Projekterfahrung
Predictive Analytics (PredAn)
Was ist PredAn?
PredAn bezeichnet den Einsatz statistischer Modelle und maschinellen Lernens zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Verhaltensmuster. Unternehmen nutzen diese Technologie, um frühzeitig Trends zu erkennen, Kundenverhalten zu prognostizieren und operative Entscheidungen datenbasiert zu treffen.
Typische Einsatzfelder:
Wie erzeugt PredAn messbaren Mehrwert?
Studien zeigen konkrete Effekte:
PredAn Business Case Quantifiziert
| Jahresumsatz | Ausgangskosten | Ausgangsgewinn | Kostenersparnis | Neuer Gewinn |
|---|---|---|---|---|
| 10.000.000 € | 7.000.000 € | 3.000.000 € | -10 % | 3.700.000 € |
Unsere Projekterfahrung
Recommendation Engines
Was ist eine Recommendation Engine?
Recommendation Engines (Empfehlungssysteme) analysieren das Verhalten von Nutzern, um personalisierte Vorschläge für Produkte, Services oder Inhalte zu generieren. Ziel ist es, Conversion Rates zu steigern, die durchschnittliche Warenkorbgröße zu erhöhen und Kundenbindung aufzubauen.
Sie kommen in nahezu allen digitalen Geschäftsmodellen zum Einsatz – etwa in E-Commerce, SaaS, Streaming-Plattformen, Medienportalen oder Marktplätzen. Technologisch basieren sie auf Algorithmen wie Collaborative Filtering, Content-Based Filtering oder hybriden Modellen (häufig KI-basiert).
Wie erzeugen Recommendation Engines messbaren Mehrwert?
Studien zeigen konkrete Effekte:
Recommendation Engines Business Case
| Jahresumsatz | Umsatzsteigerung | Resultierender Umsatz |
|---|---|---|
| 10.000.000 € | +32 % | 13.200.000 € |
Unsere Projekterfahrung
Customer Lifetime Value (LTV) Prediction im Media Buying
Was ist LTV Prediction?
LTV Prediction schätzt den langfristigen Wert eines Kunden bereits beim ersten Kauf oder sogar beim Klick. Durch Machine Learning und historische Daten lässt sich prognostizieren, wie viel Umsatz ein Kunde über Monate oder Jahre hinweg bringt – abhängig von Kanal, Verhalten, Produkt oder Einstiegsangebot.
Im Media Buying (z. B. Meta, Google Ads, Programmatic) erlaubt LTV Prediction, nicht auf kurzfristige Conversions zu optimieren, sondern auf nachhaltigen Umsatz. Der Effekt: Algorithmen werden auf profitable Kundentypen trainiert – nicht auf reine Akquisekosten.
Wie erzeugt LTV Prediction messbaren Mehrwert?
Marktanalysen zeigen konkrete Effekte:
LTV Prediction Case im Media Buying
| Werbebudget | Neukunden | Ø Kundenwert | Gesamtwert | Ø Kundenwert +25 % | Neuer Gesamtwert |
|---|---|---|---|---|---|
| 100.000 € | 10.000 | 90 € | 900.000 € | 112,50 € | 1.125.000 € |
Unsere Projekterfahrung
Hochwertige Analytics
Was sind Hochwertige Analytics?
Hochwertige Analytics bedeutet weit mehr als nur Google Analytics oder einfache Dashboards. Es geht um ein verlässliches und strategisch nutzbares Datenfundament: vollständig, konsistent, schnell verfügbar und für alle Bereiche nutzbar – von Marketing über Vertrieb und Produkt bis hin zu Finanzen und Kundenerfolg.
Typische Bestandteile einer hochwertigen Datenstruktur
Warum sind Hochwertige Analytics ein Wachstumshebel?
Marktstudien zeigen konkrete Effekte:
Einfacher Business Case: +8 % mehr Conversions
| Jahresumsatz | Conversion-Uplift | Umsatzsteigerung |
|---|---|---|
| 1.000.000 € | +8 % | 80.000 € |
Unsere Projekterfahrung
Drei Implementierungsansätze – je nach Ziel und Kontext
1. Integration externer Anbieter
Wir identifizieren und integrieren bewährte Tools, die nachweislich unmittelbaren geschäftlichen Mehrwert liefern. Typische Lösungen wie CRM- oder Pricing-Systeme erzielen meist schnell ein Vielfaches der Investition.
Aufwand: gering
Vorteil: schnell, effektiv, kosteneffizient
2. Personalisierte Integration bestehender Tools
Wenn Standardlösungen nicht optimal passen, entwickeln wir angepasste Setups auf Basis vorhandener Tools. So entsteht eine Lösung, die technisch integrierbar ist und exakt zum Unternehmen passt. Es ist auch möglich mehrere Lösungen in eine gut passende zu integrieren.
Aufwand: mittel
Vorteil: maßgeschneidert, integrierbar, skalierbar
3. Entwicklung individueller Lösungen
In Sonderfällen entwickeln wir komplett neue Lösungen – z. B. bei sehr spezifischen Anforderungen oder besonders großem Potenzial. Dabei stellen wir sicher, dass keine unnötigen Kosten durch vermeidbare Eigenentwicklungen entstehen.
Aufwand: hoch
Vorteil: maximaler Fit und Differenzierung
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Sie möchten Technologien implementieren, um Ihren Umsatz zu steigern und Ihr Unternehmen effizienter und profitabler zu machen? In einem kurzen, unverbindlichen Gespräch zeigen wir Ihnen, welche Lösungen in Ihrem Fall konkret sinnvoll sind.
