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Kohortenanalyse: Ein Insiderblick auf das Verhalten Ihrer Kunden

28. Februar 2020
von Mara Calvello

Ob Sie es unbewusst oder absichtlich tun, es liegt in der menschlichen Natur, Dinge in Gruppen einzuteilen.

Vielleicht organisieren Sie Ihren Kleiderschrank nach Farben oder Ihr Glasgeschirr nach Größe. Möglicherweise gruppieren Sie sogar Ihre Freunde danach, wen Sie im Notfall anrufen können.

Wie dem auch sei, Sie führen Ihre ganz eigene Kohortenanalyse durch, ohne es zu merken, indem Sie Ihre persönlichen Gegenstände in Gruppen, auch Kohorten genannt, organisieren.

In der Geschäftswelt könnte die Kohortenanalyse eine der effektivsten Methoden sein, um Informationen über das Kundenverhalten und deren Interaktion mit Ihrem Produkt oder Service zu sammeln, unabhängig von Ihrer Branche. Es ist leichter gesagt als getan, und es erfordert viel, um sicherzustellen, dass Sie eine Kohortenanalyse richtig durchführen.

Kohorten vs. Segmente

Es ist üblich, die Begriffe Kohorten und Segmente austauschbar zu verwenden, wenn man sich eingehend mit Verhaltensanalysen beschäftigt. Das ist nicht korrekt, da die beiden Begriffe nicht dasselbe bedeuten.

Damit eine Gruppe von Nutzern als Kohorte betrachtet werden kann, müssen sie durch ein gemeinsames Ereignis und einen gemeinsamen Zeitraum verbunden sein. Das wären zum Beispiel Frauen, die 1989 geboren wurden, oder Hochschulabsolventen im Jahr 2011 mit einem Wirtschaftsstudium.

Ein Segment von Nutzern kann jedoch mit fast jeder Bedingung als Grundlage erstellt werden. Es muss nicht zeit- und ereignisbasiert sein, wie zum Beispiel Frauen oder alle Absolventen.

Kohorten vs. Segmente

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Was macht Kohortenanalyse?

Im Bereich der Geschäftsanalytik ist es üblich, Kohorten zu vergleichen und das Verhalten einer einzelnen Kohorte zu analysieren, um Muster zu identifizieren.

Eine Kohortenanalyse kann Fragen beantworten wie:

  • Wann beginnen Nutzer abzuspringen?
  • Wie wertvoll sind Ihre Kohorten?
  • Sind neue Kohorten wertvoller oder weniger wertvoll als frühere?
  • Wie hoch ist die Bindungsrate Ihrer Nutzer?
  • Wie hoch ist der langfristige Wert Ihrer Nutzer?

Wenn Sie die Leistung einer bestimmten Kohorte überprüfen, gibt es eine Vielzahl von Metriken, die Ihnen helfen können. Zum Beispiel können sie Ihnen helfen, Probleme früher zu erkennen, wie die Kundenabwanderungsrate. Die Überprüfung jeder Kohorte kann auch genauere Geschäftsprognosen entwickeln, die mehr Informationen über saisonale Verhaltensweisen, bessere strategische Planung und einen vollständig entwickelten Marketingplan ermöglichen.

Wie führt man eine Kohortenanalyse durch

Es gibt vier Hauptschritte zur Durchführung einer Kohortenanalyse.

Wie man eine Kohortenanalyse durchführt
 

Zuerst müssen Sie die Frage bestimmen, die Sie beantwortet haben möchten. Der Zweck der Durchführung einer Kohortenanalyse besteht darin, am Ende eine Art von umsetzbaren Informationen zu haben. Diese Informationen würden dann Ihr Unternehmen dazu führen, entweder ihr Produkt oder ihren Service zu verbessern oder die Benutzererfahrung und die Fluktuationsrate zu verbessern.

Als nächstes grenzen Sie die Metriken ein, die Ihnen helfen, diese Frage zu beantworten. Ob es darum geht, zu wissen, wann ein Nutzer aufhört, sich mit Ihrer App zu beschäftigen, oder was seine durchschnittliche Gesamttransaktion ist, es ist wichtig, diese Metriken zu haben, bevor Sie fortfahren.

Danach definieren Sie Ihre Kohorten. Entweder analysieren Sie alle Ihre Kohorten und zielen auf sie gleich ab, oder Sie gruppieren sie basierend auf den Unterschieden und Ähnlichkeiten zwischen ihnen. Unabhängig von der gewählten Route ist das Ziel, das Verhalten als individuelle Kohorte zu entdecken und zu erklären.

Schließlich führen Sie die Analyse mit Datenvisualisierung durch, die es Ihnen ermöglicht, die Ergebnisse in einem organisierten Diagramm zu sehen, das Ihnen hilft, Ihre ursprüngliche Frage zu beantworten.

Kohortenanalyse-Diagramm

Auf den ersten Blick sind Kohortendiagramme einschüchternd und nicht leicht zu lesen. Diese Art der Datenvisualisierung packt viele Informationen an einem Ort.

Unten ist ein Beispiel für ein Kohortenanalyse-Diagramm, das den wöchentlichen Umsatz pro Gruppe darstellt. In diesem Diagramm sind die Kohorten als Kunden definiert, die in einer bestimmten Woche erworben wurden, beginnend in der zweiten Januarwoche.

Kohortenanalyse-Diagramm mit Rand

Kohorten verlaufen auf einer vertikalen Achse, mit den ältesten Kohorten oben und den neuesten unten. Dieses Beispiel zeigt wöchentliche Kohorten mit der ältesten Woche beginnend am 5. Januar. Entlang der horizontalen Achse sehen Sie die Zeiträume seit Beginn der Kohorte. Diese Daten beginnen in Woche 0 und gehen bis Woche 4.

Die Daten in der Mitte zeigen, wo Sie den Umsatz pro Gruppe sehen können. Die ältesten Kohorten oder Kunden haben die meiste Zeit mit Ihrem Unternehmen und somit mehr Daten.

Um die Trends in den Daten besser zu visualisieren, verwenden die meisten Kohortendiagramme Farbschattierungen. Wenn wir uns die Daten erneut ansehen, aber mit farblich abgestimmten Zellen, werden Sie sehen, dass je dunkler die Farbe, desto höher der Umsatz pro Nutzer ist.

Kohortenanalyse-Diagramm mit Schattierung
 

Der Farbunterschied zwischen den Zellen macht es auch einfach zu sehen, wann der Wert im Laufe der Zeit abnimmt, sodass wir in diesem Fall sehen können, dass Nutzer in ihrer ersten Woche mehr Geld ausgeben als in jeder anderen Woche. Sie können auch Anomalien in den Daten sehen, wie den niedrigen Start in der Woche des 19. Januar.

VERWANDT: Um ein Kohortenanalyse-Diagramm lesen zu können, benötigen Sie zunächst die richtige Datenvisualisierungssoftware, die es für Sie erstellen kann. Wenn Sie nicht sicher sind, welche Option für Ihr Unternehmen die richtige ist, lesen Sie die unvoreingenommenen Bewertungen auf G2.

Arten von Kohortendaten

Um Nutzer in Gruppen zu unterteilen, um eine Kohortenanalyse durchzuführen, müssen zwei Arten von Kohortendaten gesammelt werden: Akquisitionskohorten und Verhaltenskohorten. 

Akquisitionskohorten

Die erste Art von Kohortendaten sind Akquisitionskohorten. Diese Daten bestehen aus Gruppen, die basierend darauf unterteilt sind, wann sie sich angemeldet oder ein Produkt gekauft haben. Wenn Ihr Produkt eine App ist, könnten Sie Nutzer nach dem Tag, der Woche oder dem Monat trennen, in dem sie Ihre App zum ersten Mal gestartet haben.

Das würde bedeuten, dass Sie Kohorten in täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Gruppen unterteilt haben. Dies ermöglicht es Unternehmen, Metriken wie die Dauer zu bestimmen, die Menschen ihre App ab dem Startpunkt weiterhin nutzen.

Im folgenden Beispiel können wir einen Trend in der Anzahl der aktiven Nutzer innerhalb einer mobilen App sehen. Dieses Diagramm ermöglicht die einfache Visualisierung der Bindungskurve, die zeigt, wann Kohorten aufhören, die App zu nutzen, und auch darauf hinweist, dass Nutzer die App nach dem ersten Nutzungstag nicht als angenehm oder nützlich empfinden.

Datenvisualisierung der Nutzerbindung
 

Akquisitionskohorten sind auch ideal, wenn ein Trend identifiziert werden muss und wann Kunden abzuspringen beginnen, aber es kann schwierig sein, aus diesen Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Zum Beispiel können Sie sehen, dass Kunden abwandern, aber Sie können nicht sehen, warum Kunden abwandern. Hier kommen Verhaltenskohorten ins Spiel.

Verhaltenskohorten

Die zweite Art von Kohortendaten sind Verhaltenskohorten. Diese Daten bestehen aus Gruppen, die basierend auf ihrem Verhalten und ihren Aktionen mit Ihrem Produkt unterteilt sind.

Um das App-Beispiel erneut zu verwenden, gibt es eine Vielzahl von Aktionen, die ein Nutzer ausführen könnte, wie wann er die App zum ersten Mal installiert hat, wann die App dann gestartet wurde und ob Transaktionen stattgefunden haben.

Dies ermöglicht es Unternehmen, zu überwachen, wie lange verschiedene Kohorten nach der Durchführung spezifischer Aktionen innerhalb der App aktiv bleiben. Dies geschieht mit dem Standard-Kohortenanalyse-Diagramm, das Zellen mit verschiedenen Schattierungen enthält, sodass Sie die spezifischen Aktionen der Nutzer sehen können, wie ob eine Transaktion stattgefunden hat oder ob ein Nutzer seinen Warenkorb verlassen hat.

Vorteile der Kohortenanalyse

Nachdem wir nun erklärt haben, wie man eine Analyse durchführt und wie man ein Kohortendiagramm liest, lassen Sie uns alle Vorteile erkunden, die eine Kohortenanalyse Ihrem Unternehmen bringen wird.

Kundenbindung verbessern

Da der Prozess der Kohortenanalyse darin besteht, tief in Gruppen von Menschen einzutauchen und ihr Verhalten zu beobachten, ist es eine ideale Möglichkeit, Ihre Kundenbindung zu verbessern.

Dies geschieht durch die Nutzung sowohl von Akquisitions- als auch von Verhaltenskohorten. Dies ermöglicht die Messung des Engagements im Laufe der Zeit, sodass es einfach ist zu sehen, wo Kunden abspringen. Zum Beispiel könnte ein Rückgang der Aktivität der alten Nutzer durch ein beeindruckendes Wachstum neuer Nutzer maskiert werden, was dazu führt, dass das mangelnde Engagement einer kleinen Anzahl von Menschen verborgen bleibt.

Nicht nur können Sie ein besseres Bild des Produktlebenszyklus mit der Kohortenanalyse sehen, sondern auch des Nutzerlebenszyklus. Dank Akquisitions- und Verhaltenskohorten werden Sie spezifische Aktionen über einen bestimmten Zeitraum sehen.

Die Auswirkungen einzigartiger Verhaltensweisen verstehen

Manchmal ist die Aktion, Ihre Kunden nach dem Datum zu segmentieren, an dem sie einen Kauf getätigt haben, nicht nützlich, weil es nicht spezifisch genug ist, um ein klares Bild davon zu bekommen, wie jeder Ihrer Kunden unterschiedlich ist. Wenn Sie Ihre Kohorten nach ihrem Verhalten mit Ihrer Website oder App gruppieren, ermöglicht es Ihrem Unternehmen, ein klareres Bild davon zu bekommen, wie Kunden mit Ihrem Produkt durch seinen Lebenszyklus interagieren.

Mit der Kohortenanalyse können Sie diese Gruppen von Nutzern basierend auf den Aktionen definieren, die sie ausführen, oder denjenigen, die sie nicht ausführen. Dies könnte alles sein, von der Art und Weise, wie sie durch Ihre Website navigieren, wann ihre Nutzung Ihrer App beginnt abzunehmen, oder wann und warum ein Nutzer seinen Warenkorb vor dem Kauf verlässt.

Eine Hypothese testen

Die Kohortenanalyse macht es auch einfach, schnell und effektiv eine Hypothese zu testen, zusätzlich zum Erhalt relevanter und zeitnaher Rückmeldungen.

Angenommen, eine Hypothese ist, dass eine bestimmte Aktion auf Ihrer Unternehmenswebsite, wie das Erhalten eines Rabatts, die Chancen erhöht, dass sich ein Kunde für eine kostenlose Testversion anmeldet. Wenn das der Fall ist, können Sie spezifische Kohorten definieren und die Ergebnisse vergleichen, um zu sehen, wie jede Kohorte auf diese Aktion reagiert hat.

A/B-Tests

Es ist üblich, dass Unternehmen A/B-Testsoftware verwenden, um ihre Nutzerbasis zu verfolgen, und in Kombination mit der Kohortenanalyse warten noch mehr Erkenntnisse.

Die Kohortenanalyse ermöglicht A/B-Tests, da Sie auch Variablen kontrollieren, die zu einem bestimmten Zeitpunkt verschiedene Ergebnisse beeinflussen werden, wie Zeit und Ort. Das bedeutet, dass Ihr Unternehmen bessere Tests erstellen, noch mehr von Ihren Kunden lernen und sie aus einem anderen Blickwinkel sehen kann, während Sie sie auf neue Weise segmentieren.

Wenn Ihr Unternehmen beides verwendet, wird es die Tür für genauere und detailliertere Informationen öffnen. Wenn Sie nicht sicher sind, welches A/B-Test-Tool für Ihr Unternehmen das richtige ist, werfen Sie einen Blick auf die unvoreingenommenen Bewertungen, die auf G2 im obigen Link warten.

Herausforderungen der Kohortenanalyse

Obwohl es klar ist, dass es viele Vorteile der Kohortenanalyse gibt, sowie viele Gründe, warum Ihr Unternehmen sie verwenden sollte, gibt es einige Herausforderungen, denen Sie begegnen könnten.

  • Um eine effektive Kohortenanalyse durchzuführen, stellen Sie möglicherweise fest, dass Ihr Unternehmen eine große Anzahl von Kohorten über einen langen Zeitraum verfolgen muss.
  • Der Prozess der Kohortenanalyse kann teuer und zeitaufwendig sein.
  • Sie könnten Teilnehmer haben, die die Kohorte verlassen, was die Ergebnisse verzerren und voreingenommen machen könnte.
  • Ihr Unternehmen sollte einen Datenanalysten im Team haben, der bei der Interpretation der Analyseergebnisse helfen kann.

Beispiele für Kohortenanalyse

Das Ergebnis einer Kohortenanalyse ist unglaublich nützlich, unabhängig von der Branche, in der Ihr Unternehmen tätig ist. Für einige branchenspezifische Beispiele lesen Sie einfach weiter.

E-Commerce

Wenn Ihr Unternehmen im E-Commerce-Sektor tätig ist, können Sie die Kohortenanalyse verwenden, um das Verhalten Ihrer Kunden zu analysieren. Vielleicht sind Sie daran interessiert zu sehen, welche Ihrer Kunden in den letzten 90 Tagen einen Kauf getätigt haben und möchten die Muster während eines bestimmten Verkaufs oder einer Promotion analysieren, die Sie in dieser Zeit durchgeführt haben.

Mit der Kohortenanalyse werden Sie sehen, dass die Kundenerfahrung mit Ihrer Website, Ihrem Produkt oder Service nicht für alle gleich ist.

SaaS

Diejenigen im SaaS-Sektor könnten feststellen, dass die Kohortenanalyse der perfekte Weg ist, um die Daten ihrer Kunden zu analysieren, die sich für ihren neuen Produktlaunch oder Plattform-Upgrade angemeldet haben. Sie kann auch verwendet werden, um zu sehen, welche ihrer Kunden ein bestimmtes Tool oder Feature innerhalb einer App verwenden.

SaaS-Unternehmen können die Kohortenanalyse auch als Mittel nutzen, um andere Metriken zu verstehen, wie den Kundenlebenszyklus, die Abwanderung und den Lebenszeitwert.

Fintech

Eine Branche, die am meisten von der Kohortenanalyse profitieren kann, ist Fintech, da langfristiges Engagement der Hauptweg ist, wie Unternehmen in diesem Sektor Erfolg sehen.

Wenn die Kohortenanalyse verwendet wird, um die Bindung des Nutzerverhaltens zu untersuchen, können Organisationen eine Zeitleiste des Prozentsatzes der Nutzer sehen, die zurückgekehrt sind, um spezifische Aktionen abzuschließen, sowie die Nutzer, die abgewandert sind. Dies ermöglicht es, die Kundenreise im Laufe der Zeit vollständig zu analysieren, um eine maximale Optimierung der Marketingkampagnen sicherzustellen.

Dies ist besonders nützlich für die Fintech-Branche, da diese Unternehmen angemessene Verhaltensweisen analysieren und Nutzerprofile erstellen können, während sie Kunden basierend auf ihren Aktionen mit ihrem Produkt oder Service gruppieren.

Gaming

Eine besondere und einzigartige Branche, die von der Kohortenanalyse beeinflusst wird, ist die Gaming-Branche, aber es ist keine Überraschung, dass sie auf das Nutzerverhalten angewiesen ist, um ihr Wachstum zu beschleunigen. Es ist ein Muss, um den Weg des Nutzers zu In-App-Käufen zu verstehen, warum Spieler abspringen und wie man spezifische Spieler mit dem höchsten Lebenszeitwert ansprechen kann.

Mit der Kohortenanalyse können Sie alle Nutzer gruppieren, die während eines bestimmten Zeitraums abspringen, und alle gemeinsamen Merkmale identifizieren, die sie geteilt haben. Sie können auch die Merkmale von Spielern mit dem höchsten Wert untersuchen und sehen, warum sie langfristige Nutzer sind und wie Sie sicherstellen können, dass mehr Spieler diesem Beispiel folgen.

Content-Marketing

Diejenigen, die im Content-Marketing arbeiten, verlassen sich oft auf Metriken wie soziale Shares und Klicks, anstatt das Verhalten derjenigen zu untersuchen, die mit ihrem Content interagieren. Hier kommt die Kohortenanalyse ins Spiel, die es ermöglicht, Dinge wie Engagement- und Abonnementraten zu verfolgen. Dies gibt Content-Marketing-Experten einen klareren Einblick in die Vorlieben ihrer Nutzer und wie ihr Verhalten die Konversionen beeinflussen kann.

Die Kohortenanalyse kann auch Leser segmentieren, um zu sehen, wer am wichtigsten ist, oder in diesem Fall, wer am häufigsten auf Ihre Website oder Ihren Blog kommt. Dies kann Einblicke geben, wie man die Kundenloyalität und Nutzerbindung erhöhen kann.

Zum Beispiel, wenn Sie eingrenzen können, welcher Nutzertyp Ihren Content am meisten teilt, können Sie bestimmen, wie Sie diese Kohorten dazu ermutigen können, noch mehr zu teilen.

Es ist alles eine Gruppenanstrengung

Eine effektive Kohortenanalyse ist das Werkzeug, das Ihr Unternehmen benötigt, um das Nutzerengagement mit Ihrem Produkt oder Service zu messen. Ob Sie Ihre Kunden besser verstehen oder die Veränderungen erkunden möchten, die Ihr Unternehmen erlebt hat, die Kohortenanalyse ist der perfekte Ausgangspunkt.

Um mit Ihrer eigenen Kohortenanalyse zu beginnen, erfahren Sie mehr über Produktanalysesoftware, die es Ihnen ermöglicht, die Einblicke zu entdecken, die Sie in Bezug auf Ihr spezifisches Produkt und die Interaktion der Kunden damit suchen.

Mara Calvello
MC

Mara Calvello

Mara Calvello is a Content and Communications Manager at G2. She received her Bachelor of Arts degree from Elmhurst College (now Elmhurst University). Mara writes content highlighting G2 newsroom events and customer marketing case studies, while also focusing on social media and communications for G2. She previously wrote content to support our G2 Tea newsletter, as well as categories on artificial intelligence, natural language understanding (NLU), AI code generation, synthetic data, and more. In her spare time, she's out exploring with her rescue dog Zeke or enjoying a good book.