Kohortenanalyse einfach erklärt

Die meisten Geschäftsberichte sagen Ihnen, was in einem bestimmten Zeitraum passiert ist. Sie erfahren, wie viele Kunden Sie in einem Monat hatten, wie viel sie ausgegeben haben und wie viele wiedergekommen sind. Das ist nützlich, verbirgt aber etwas Wichtiges. Es vermischt Menschen, die schon seit Jahren bei Ihnen sind, mit Menschen, die erst gestern hinzugekommen sind, und diese beiden Gruppen verhalten sich oft sehr unterschiedlich. Die Kohortenanalyse ist eine einfache Technik, um sie voneinander zu trennen, damit Sie sehen können, was wirklich vor sich geht.

Die Idee klingt technisch, aber der zugrunde liegende Gedanke ist etwas, das Sie bereits aus dem Alltag kennen. Wenn Sie wissen wollten, ob sich eine Schule verbessert, würden Sie nicht alle Schüler in einen Topf werfen; Sie würden den jeweiligen Jahrgang verfolgen und sehen, wie er sich entwickelt hat. Die Kohortenanalyse wendet genau dieses Denken auf Ihre Kunden an. Dieser Leitfaden erklärt, was eine Kohorte ist, wie die Analyse funktioniert und wie ein gewöhnliches Unternehmen sie nutzen kann, um bessere Entscheidungen zu treffen, ohne dass eine spezielle Ausbildung erforderlich ist.

Was eine Kohorte eigentlich ist

Eine Kohorte ist einfach eine Gruppe von Personen, die einen gemeinsamen Ausgangspunkt in der Zeit haben. Die häufigste Art ist eine Gruppe von Kunden, die in demselben Zeitraum zum ersten Mal bei Ihnen gekauft oder sich angemeldet haben. Jeder, der im selben Monat seinen ersten Kauf getätigt hat, bildet eine Kohorte. Jeder, der im folgenden Monat beigetreten ist, bildet eine weitere. Jede Gruppe wird dann als Einheit über die Zeit verfolgt, sodass Sie beobachten können, wie sich diese spezielle Aufnahme in den folgenden Wochen und Monaten verhält.

Die Stärke kommt von diesem Akt der Gruppierung nach Startdatum und der anschließenden Verfolgung. Anstatt eine allgemeine Frage zu stellen, wie viele Kunden letzten Monat aktiv waren, stellen Sie eine präzisere: Von den Kunden, die in einem bestimmten Monat beigetreten sind, wie viele waren einen Monat später, zwei Monate später, drei Monate später noch aktiv? Diese eine Änderung der Fragestellung verwandelt eine statische Momentaufnahme in eine Geschichte darüber, wie sich Beziehungen im Laufe der Zeit entwickeln.

Es ist hilfreich zu beachten, dass der Startpunkt nicht unbedingt ein erster Kauf sein muss. Sie könnten Personen nach der Woche gruppieren, in der sie sich für Ihren Newsletter angemeldet haben, nach dem Monat, in dem sie Ihre App zum ersten Mal heruntergeladen haben, oder nach der Saison, in der sie zum ersten Mal Ihr Geschäft betreten haben. Das definierende Merkmal einer Kohorte ist immer ein gemeinsamer Zeitpunkt, und sobald dieser Zeitpunkt festgelegt ist, wird alles, was folgt, relativ dazu gemessen und nicht gegen den Kalender. Dies ermöglicht es Ihnen, eine drei Monate alte Gruppe mit einer ebenfalls drei Monate alten Gruppe zu vergleichen, obwohl diese Drei-Monats-Marken in völlig unterschiedliche Teile des Jahres fallen.

Warum sie offenbart, was Durchschnittswerte verbergen

Stellen Sie sich zwei Unternehmen vor, die beide dieselbe Gesamtzahl aktiver Kunden für diesen Monat melden. Oberflächlich betrachtet sehen sie identisch aus. Aber nehmen wir an, eines von ihnen behält fast jeden, der beitritt, während das andere die meisten Neuzugänge innerhalb weniger Wochen verliert und nur deshalb auf gleichem Niveau bleibt, weil es ständig Ersatz anzieht. Dies sind völlig unterschiedliche Situationen, doch eine einfache monatliche Gesamtzahl kann sie nicht unterscheiden. Die Kohortenanalyse kann dies, weil sie jede Aufnahme separat verfolgt und aufzeigt, ob die Leute bleiben oder abwandern.

Dies ist der Kern, warum die Technik wichtig ist. Durchschnittswerte und Gesamtsummen vermischen alle zu einer einzigen Zahl, und diese Vermischung verbirgt den Trend, der oft am wichtigsten ist: ob Ihre Beziehungen im Laufe der Zeit stärker oder schwächer werden. Indem jede Startgruppe getrennt gehalten wird, ermöglicht die Kohortenanalyse eine klare Sicht auf die Bindung. Sie beantwortet die Frage, die jeden Eigentümer interessieren sollte, nämlich nicht nur, wie viele Kunden Sie haben, sondern ob die gewonnenen Kunden tatsächlich bleiben.

Es gibt einen zweiten, subtileren Grund, warum Durchschnittswerte irreführend sind. Ein wachsendes Unternehmen gewinnt immer neue Kunden, und neue Kunden verhalten sich anders als etablierte. Wenn Sie einen einzigen Durchschnitt über alle nehmen, kann eine Flut von Neueinsteigern eine Zahl nach unten ziehen, obwohl Ihre treuen Kunden so engagiert sind wie eh und je, oder sie kann eine Zahl stützen und die Tatsache verbergen, dass langjährige Kunden still und leise abwandern. Da die Kohortenanalyse das Neue vom Etablierten trennt, verhindert sie, dass schnelles Wachstum verschleiert, was wirklich darunter passiert. Dieser Schutz davor, vom eigenen Erfolg getäuscht zu werden, ist eines der wertvollsten Dinge, die die Methode bietet.

Ein ausgearbeitetes Beispiel in Worten

Stellen Sie sich ein einfaches Raster vor. Auf der Seite listen Sie jeden Monat auf, in dem eine Gruppe von Kunden zum ersten Mal beigetreten ist. Oben listen Sie auf, wie viel Zeit seit ihrem Beitritt vergangen ist: einen Monat später, zwei Monate später und so weiter. In jeder Zelle erfassen Sie den Anteil der Gruppe, der zu diesem Zeitpunkt noch aktiv war. Das Lesen einer Zeile zeigt Ihnen, wie eine einzelne Aufnahme im Laufe der Zeit abnimmt oder sich hält. Das Lesen einer Spalte ermöglicht es Ihnen, verschiedene Aufnahmen im selben Stadium ihres Lebens zu vergleichen, was aufzeigen kann, ob eine von Ihnen vorgenommene Änderung dazu geführt hat, dass neue Kunden besser bleiben.

Was die Kohortenanalyse Ihrem Unternehmen sagen kann

Sobald Sie ein Kohortenraster lesen können, eröffnen sich mehrere praktische Fragen. Die erste und wichtigste ist die Kundenbindung: Bleiben die Kunden, die Sie gewinnen, tendenziell und wie lange? Wenn jede Aufnahme über viele Monate stabil bleibt, hat Ihr Unternehmen eine solide Grundlage. Wenn jede Aufnahme schnell verblasst, füllen Sie effektiv einen undichten Eimer wieder auf, und keine Menge an neuem Traffic wird das Leck von selbst beheben.

Die zweite Frage ist, ob Ihre Änderungen wirken. Angenommen, Sie verbessern Ihr Onboarding, Ihr Produkt oder Ihre Follow-up-Kommunikation. Durch den Vergleich der Kohorten, die vor der Änderung beigetreten sind, mit denen, die danach beigetreten sind, können Sie sehen, ob die neueren Gruppen besser bleiben. Das ist weitaus überzeugender als ein vages Gefühl, dass sich die Dinge besser anfühlen, denn Sie vergleichen Gleiches mit Gleichem im selben Lebensabschnitt. Die dritte Frage betrifft den Wert im Zeitverlauf, der eng mit der Idee des Kundenlebenswerts verbunden ist, da eine Kohorte, die länger bleibt, in der Regel erheblich mehr wert ist.

Häufige Muster und ihre Bedeutung

Wenn man sich genügend Kohortenraster ansieht, beginnen sich einige wiederkehrende Formen abzuzeichnen, und das Erkennen dieser Formen verkürzt den Weg von den Daten zur Entscheidung. Das erste ist der stetige Rückgang, bei dem jede Aufnahme in jeder Periode einen Teil ihrer Mitglieder mit einer ziemlich konstanten Rate verliert. Dies ist für fast jedes Unternehmen normal; niemand behält jeden Kunden für immer. Worauf Sie achten, ist die Steilheit des Abfalls und ob er sich im Laufe der Zeit verbessert, während Sie Ihr Angebot verfeinern.

Das zweite Muster ist der frühe Absturz, bei dem eine Gruppe in der ersten oder zweiten Periode einen großen Teil ihrer Mitglieder sehr schnell verliert und sich dann stabilisiert. Dies deutet normalerweise auf eine Diskrepanz zwischen dem, was die Leute erwartet haben, und dem, was sie gefunden haben, oder auf eine ungeschickte erste Erfahrung hin. Die ermutigende Nachricht ist, dass ein früher Absturz oft das am besten behebbare Problem ist, das Sie haben, denn kleine Verbesserungen am Anfang der Beziehung können die gesamte Kurve anheben. Das dritte und wünschenswerteste Muster ist die abflachende oder sogar lächelnde Kurve, bei der die Kundenbindung aufhört zu sinken und die engagiertesten Mitglieder sich zu einem loyalen Kern entwickeln, der auf unbestimmte Zeit bleibt. Zu erkennen, welche dieser Formen Ihr Unternehmen hervorbringt, sagt Ihnen sofort, worauf Ihre Aufmerksamkeit liegen sollte.

Es lohnt sich auch, Kohorten nebeneinander zu vergleichen, anstatt jede einzelne isoliert zu beurteilen. Eine Gruppe, deren Bindungsrate für sich genommen enttäuschend aussieht, könnte sich tatsächlich als Ihre beste überhaupt erweisen, wenn Sie sie neben die zuvor gekommenen Gruppen stellen, und das Gegenteil kann für eine Gruppe gelten, die gesund aussieht, bis Sie bemerken, dass jede frühere Aufnahme besser abgeschnitten hat. Die Gewohnheit, neuere Kohorten im gleichen Alter mit älteren zu vergleichen, verwandelt einen statischen Bericht in ein Frühwarnsystem. Es sagt Ihnen nicht nur, wo Sie heute stehen, sondern auch, in welche Richtung Sie sich entwickeln, und die Richtung ist in der Regel entscheidungsrelevanter als jede einzelne Momentaufnahme.

Ein ausgearbeitetes Beispiel in Worten

Angenommen, Sie betreiben einen Online-Shop und stellen fest, dass Kunden, die während eines stark reduzierten Verkaufs zum ersten Mal gekauft haben, viel schneller abwandern als diejenigen, die zum vollen Preis eingekauft haben. Das Kohortenraster macht dies auf eine Weise sichtbar, wie es ein gemischter Durchschnitt niemals könnte: Die Zeile des Verkaufsmonats fällt stark ab, während die gewöhnlichen Monate stabil bleiben. Diese einzelne Beobachtung könnte Sie dazu veranlassen, Ihre Werbeaktionen zu überdenken, denn das Gewinnen von Kunden, die nie wiederkommen, kann Ihre kurzfristigen Zahlen aufbessern, während es still und leise das Fundament schwächt. Dies ist die Art von Erkenntnis, die nur auftaucht, wenn Sie jede Startgruppe getrennt halten.

Einstieg ohne Spezialwerkzeuge

Sie benötigen keine teure Software, um in Kohorten zu denken. Viele Analyseplattformen enthalten einen integrierten Kohortenbericht, und sogar eine einfache Tabelle kann das grundlegende Raster aufnehmen, wenn Sie Aufzeichnungen darüber haben, wann jeder Kunde beigetreten ist und wann er zuletzt aktiv war. Die Disziplin, Ihre Daten auf diese Weise zu organisieren, ist wertvoller als jedes spezielle Tool. Beginnen Sie klein, vielleicht mit den Aufnahmen der letzten Monate, und widerstehen Sie dem Drang, etwas Komplexes zu erstellen, bevor Sie gelernt haben, eine einfache Version zu lesen.

Beginnen Sie mit einer einzigen Frage, die Sie wirklich interessiert, z. B. ob Kunden, die kürzlich beigetreten sind, länger bleiben als solche von vor einem Jahr. Erstellen Sie gerade genug eines Rasters, um diese Frage zu beantworten, und lassen Sie die Neugier von dort aus wachsen. Wenn Sie Ihre Gesamtzahlen bereits im Auge behalten, passt unsere Übersicht über die wichtigsten Kennzahlen, die monatlich verfolgt werden sollten, natürlich zum Kohortendenken, und der umfassendere Analyseleitfaden für kleine und mittlere Unternehmen zeigt, wo er ins Gesamtbild passt.

Ein häufiger früher Fehler ist es, die Gruppen zu klein zu machen. Wenn in einem bestimmten Zeitraum nur eine Handvoll Kunden beitreten, kann der Anteil derjenigen, die bleiben, von einer Periode zur nächsten stark schwanken, einfach aufgrund des Zufalls, und Sie riskieren, Bedeutung in Rauschen zu interpretieren. Wenn Ihre Zahlen bescheiden sind, erweitern Sie das Zeitfenster, gruppieren Sie vielleicht vierteljährlich statt monatlich, damit jede Kohorte groß genug ist, damit ihr Trend vertrauenswürdig ist. Geben Sie jeder Kohorte auch genügend Zeit, um zu reifen, bevor Sie endgültige Schlussfolgerungen ziehen; eine Gruppe, die erst ein paar Wochen alt ist, hatte noch nicht die Chance, Ihnen ihre vollständige Geschichte zu zeigen, daher kann ein zu frühes Urteil irreführend sein.

Kohorten mit Maßnahmen verbinden

Wie bei jeder Analyse lohnen sich Kohorten nur, wenn sie Ihre Handlungsweise ändern. Wenn Sie feststellen, dass Neulinge in ihren ersten Wochen stark abspringen, weist Sie das darauf hin, die frühe Erfahrung zu verbessern: klareres Onboarding, eine zeitnahe Nachverfolgung, ein besserer erster Eindruck. Wenn Sie feststellen, dass eine bestimmte Aufnahme ungewöhnlich gut geblieben ist, lohnt es sich zu fragen, was anders war, wie diese Kunden ankamen oder was sie erlebt haben. Das Verständnis der Customer Journey neben Ihren Kohorten erklärt oft die Muster, die Sie sehen. Und wenn Analytics für Sie noch Neuland ist, legt unser Einsteigerleitfaden für Webanalyse die Grundlagen. Das übergeordnete Ziel ist dasselbe: Eine klarere Sicht auf das Kundenverhalten im Zeitverlauf in konkrete Schritte umzusetzen, die mehr Kunden zum Bleiben bewegen.

Häufig gestellte Fragen

Referenzen

1. Nielsen Norman Group, nngroup.com
2. Google Analytics Hilfe, support.google.com/analytics

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