Es kann sehr nützlich sein, Gruppen von Kunden zu vergleichen, um den Fortschritt Ihres Unternehmens zu bewerten. Wenn Sie analysieren, wie sich verschiedene Gruppen innerhalb eines Standardzeitraums verhalten, können Sie Muster erkennen und diese Informationen nutzen, um Probleme besser zu erkennen, Kundenbedürfnisse zu befriedigen und Strategien zur Kundenbindung zu entwerfen.

Verhalten sich Kunden, die Sie im letzten Monat gewonnen haben, anders als Kunden, die Sie im Monat zuvor gewonnen haben? Verhalten sich Nutzer, die auf einen Rabatt oder eine Werbeaktion reagiert haben, anders als solche, die zum vollen Preis gekauft haben? Die Kohortenanalyse gibt Antworten auf diese Fragen und ermöglicht es einem Unternehmen, eindeutige Muster über verschiedene Kundengruppen hinweg zu erkennen.

Was ist eine Kohortenanalyse?

Die Kohortenanalyse ist eine Art der Verhaltensanalyse, die in erster Linie durch die Einteilung von Kunden in verwandte Gruppen erfolgt, um ein besseres Verständnis ihres Verhaltens zu erhalten. Es handelt sich um ein informatives Instrument der Geschäftsanalyse, das jeder Unternehmer in der Tasche haben sollte. Im Folgenden wird erläutert, wie die Kohortenanalyse funktioniert und warum sie eine nützliche Strategie zur Gewinnung von Erkenntnissen ist.

Was ist eine Kohorte?

In der Kohortenanalyse ist eine Kohorte die Gruppe von Kunden, die analysiert wird. Genauer gesagt ist eine Kohorte eine Gruppe von Personen, die während eines bestimmten Zeitraums etwas gemeinsam haben. Die Parameter dieser Gruppe werden in der Regel auf der Grundlage der Frage, die die Analyse beantworten soll, und der als signifikant erachteten Metriken festgelegt.

Eine Kohorte im allgemeinen Sinne könnte so etwas Zufälliges sein wie „1978 geborene Menschen, die farbenblind sind.“ Für die Zwecke der Kohortenanalyse für Ihr Unternehmen werden die Gruppen jedoch in der Regel aus Nutzern gebildet, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums bestimmte Aktionen durchgeführt haben, z. B. das Herunterladen Ihrer App in einem bestimmten Monat oder das Auffinden Ihres Produkts über soziale Medien in einer bestimmten Woche.

Die zeitliche Begrenzung ist entscheidend: Kunden, die nach Verhalten gruppiert sind, aber keinen Zeitparameter haben, werden als Segmente und nicht als Kohorten bezeichnet.

Warum ist eine Kohortenanalyse nützlich?

Diese Art der Analyse ist aufgrund der Spezifität der Informationen, die sie liefert, wertvoll. Sie ermöglicht es Unternehmen, Antworten auf gezielte Fragen zu finden, indem nur die relevanten Daten analysiert werden. Hier sind einige Dinge, bei denen Ihnen dieses Verfahren helfen kann.

• Sie erfahren, wie sich das Nutzerverhalten auf Ihr Unternehmen auswirkt. Mithilfe der Kohortenanalyse können Sie feststellen, wie sich die Handlungen, die die Mitglieder der Kohorte unternommen oder nicht unternommen haben, auf die Geschäftskennzahlen auswirken, z. B. auf die Akquise und die Kundenbindung.
• Verstehen Sie die Kundenabwanderung. Sie können Ihre Daten zusammenstellen, um Ihre Hypothesen darüber zu bewerten, ob eine Kundenaktion oder ein Kundenattribut zu einer anderen führt, z. B. ob Anmeldungen im Zusammenhang mit einer bestimmten Werbeaktion zu einer höheren Abwanderung führen.
• Berechnen Sie den Customer Lifetime Value. Durch die Analyse von Kohorten auf der Grundlage des Akquisitionszeitraums, z. B. die Gruppierung von Kunden nach dem Monat, in dem sie sich angemeldet haben, können Sie feststellen, wie viel Kunden dem Unternehmen im Laufe der Zeit wert sind. Sie können diese Kohorten dann weiter nach Zeit, Segment und Größe gruppieren, um zu beurteilen, welche Akquisitionskanäle zum besten Customer Lifetime Value (CLV) führen.
• Optimieren Sie Ihren Konversionstrichter. Durch den Vergleich von Kunden, die zu bestimmten Zeitpunkten auf unterschiedliche Weise in Ihren Verkaufsprozess eingebunden waren, können Sie erkennen, wie sich die Benutzererfahrung im gesamten digitalen Marketingtrichter auf den Wert Ihrer Kunden auswirkt.
• Schaffen Sie eine effektivere Kundenbindung. Wenn Sie Muster darin erkennen, wie verschiedene Kohorten mit Ihrem Unternehmen, Ihrer SaaS-Website und Ihrem Produkt umgehen, können Sie Maßnahmen ergreifen, die alle Kunden ermutigen, verschiedene Aktionen effizienter durchzuführen.

Wie man Kohortenanalysen durchführt

Wie Sie bei der Durchführung von Kohortenanalysen vorgehen, hängt davon ab, welche Frage Sie zu beantworten versuchen. Sie müssen die folgenden Informationen aus der von Ihnen verwendeten Datenverwaltungslösung auswählen:

1. Die Merkmale Ihrer Kohorte (was die Gruppe definiert)
2. Eine Einschlussmetrik (die Aktion, die den Einschluss in die Gruppe ausgelöst hat)
3. Eine Rückgabemetrik (das, was Sie über sie wissen möchten)

SaaS-Kohortenanalyse – Beispiel 1

Für ein Beispiel einer SaaS-Kohortenanalyse, Nehmen wir an, Sie sind ein Entwickler von Handyspielen und möchten feststellen, ob Nutzer von iOS-Geräten im letzten Quartal mehr oder weniger profitabel waren als Nutzer von Android-Geräten. Da für die Bewerbung der App auf beiden Plattformen bisher die gleichen Ressourcen eingesetzt wurden, beschließen Sie, den Wert der Nutzer auf jeder Plattform zu messen, indem Sie den durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer (ARPU) zwischen Nutzern auf iOS- und Android-Geräten vergleichen.

In diesem Fall werden die Merkmale der Kohorten durch das mobile Betriebssystem jedes Nutzers (iOS oder Android) definiert. Die Einschlussmetrik für beide wäre, dass sie im letzten Quartal aktive Nutzer waren. Und die Renditemetrik für beide wäre ARPU.

Angenommen, die Inklusionsmetrik sagt Ihnen, dass die iOS-Kohorte 400.000 Nutzer und die Android-Kohorte 500.000 Nutzer hat. Die Inklusionsmetrik zeigt an, dass die iOS-Kohorte im letzten Quartal 200.000 aktive Nutzer hatte, während die Android-Kohorte 250.000 Nutzer hatte. Die Renditemetrik zeigt an, dass die iOS-Kohorte einen ARPU von $3 hat, während die Android-Kohorte einen ARPU von $2 hat.

Aus dieser Analyse könnten Sie schließen, dass iOS-Nutzer das Spiel weniger wahrscheinlich herunterladen, aber auf einer Pro-Nutzer-Basis etwas profitabler sind als Android-Nutzer; und daher könnten Sie sich dafür entscheiden, einen größeren Teil des Marketingbudgets des Unternehmens für die Förderung der iOS-Version der App für das kommende Quartal einzusetzen.

SaaS-Kohortenanalyse – Beispiel 2

So, Sie haben zum Beispiel eine cloudbasierte Zeiterfassungs-App. Nehmen wir an, es ist Dezember und Sie möchten die Bindungsquoten der Kunden vergleichen, die Sie über zwei verschiedene Marketingkampagnen gewonnen haben: diejenigen, die sich über eine Mailchimp-Drip-E-Mail-Kampagne im April angemeldet haben, und diejenigen, die sich über eine Google Adwords-Kampagne im Mai angemeldet haben.

Die Merkmale Ihrer Kohorten werden durch die Marketingkampagne definiert, die dem neuen Kunden zugeordnet wurde (E-Mail oder Adwords). Die Einbeziehungsmetrik für beide wäre die Durchführung der Aktion der Anmeldung. Und die Rückgabemetrik für beide wäre der Kundenstatus (aktuell oder abgelaufen) im Dezember.

Angenommen, die Einschlussmetrik sagt Ihnen, dass die E-Mail-Kohorte 200 Kunden hat, während die Adwords-Kohorte 300 hat. Die Rückkehrmetrik zeigt an, dass die E-Mail-Kohorte im Dezember noch 100 aktuelle Kunden hat, während die Adwords-Kohorte 250 hat. Die Bindungsquoten liegen bei 50 % für die Kunden, die sich über die E-Mail-Kampagne angemeldet haben, und bei 83 % für die Kunden, die sich über die Adwords-Kampagne angemeldet haben.

Aus dieser Analyse können Sie schließen, dass die Bindungsquoten für die Kunden, die sich über die Adwords-Kampagne angemeldet haben, deutlich höher sind als für die Kunden, die sich über E-Mail-Marketing angemeldet haben. Daher könnten Sie sich dafür entscheiden, künftige Marketingkampagnen auf Adwords zu konzentrieren oder sogar eine andere Kombination aus Suchmaschinenmarketing (SEM) und Display-Marketing-Strategien für künftige Analysen zu testen.

Vertiefen Sie die Analyse der Kundenkohorte

Mit diesen Informationen können Sie diese Analyse nun mit anderen Daten abgleichen, um herauszufinden, warum der Unterschied zwischen den Gruppen so groß ist. Vielleicht möchten Sie die gleiche Analyse für die Anmeldekohorten Februar, März und Juni durchführen oder untersuchen, wie die Kunden in diesen Kohorten zu Kunden wurden.

Einblicke für zukünftiges Wachstum

Die Kohortenanalyse kann eine Vielzahl nützlicher Einblicke in die besten Methoden zur Kundengewinnung, -konvertierung und -bindung liefern. Erfahrene Unternehmer sollten sich immer wieder damit befassen, um sowohl grundlegende als auch komplexe Fragen zu Fortschritt und Wachstum ihres Unternehmens zu beantworten.

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