Die Kohortenanalyse ist ein leistungsstarkes Tool, das Ihre Sichtweise auf Ihr Unternehmen verändern kann. Sie hilft Ihnen, bessere Fragen zu stellen und dadurch die benötigten Informationen zu erhalten, beispielsweise: Verlassen die neuen Benutzer/innen, die Sie jeden Monat gewinnen, Ihr Unternehmen schneller als diejenigen, die Sie im letzten Quartal gewonnen haben? Sind Ihre Verbesserungen beim Onboarding tatsächlich wirksam oder verschleiern treue Kundinnen und Kunden lediglich einen wachsenden Verlust? Aggregierte Kennzahlen geben Ihnen keine Antwort, aber die Kohortenanalyse schon.

Im Folgenden erläutern wir Ihnen, wie Sie mithilfe der Kohortenanalyse herausfinden können, wie Ihre Kundschaft tatsächlich mit Ihrem Unternehmen interagiert.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was ist eine Kohortenanalyse?
  
• Wie funktioniert die Kohortenanalyse in einem geschäftlichen Kontext?
  
• Welche Arten der Kohortenanalyse sind für Unternehmen nützlich?
  
• Wie kann die Kohortenanalyse die Kundenbindung und den Lifetime Value verbessern?
  
• Was sind die größten Herausforderungen für Unternehmen bei der Verwendung von Kohortenanalysen?
  

Was ist eine Kohortenanalyse?

Die Kohortenanalyse ist eine Methode, mit der Sie Ihre Kundendaten in sinnvolle Gruppen aufteilen können. Dabei ermitteln Sie, wie sich diese Gruppen im Laufe der Zeit verhalten. Eine Kohorte ist eine Gruppe von Nutzerinnen und Nutzern, die etwas gemeinsam haben: Sie können beispielsweise alle Kundinnen und Kunden, die sich im Januar angemeldet haben, oder alle, die im zweiten Quartal ihren ersten Einkauf getätigt haben, in einer Gruppe zusammenfassen.

Anstatt alle Kunden als einen großen, gemischten Durchschnitt zu betrachten, betrachten Sie sie in einzelnen Segmenten. Auf diese Weise können Sie Muster erkennen, die in aggregierten Daten verborgen sind. Eine stabile Kundenbindungsrate kann beispielsweise darüber hinwegtäuschen, dass neue Kunden schnell wieder abwandern, während ältere Kohorten den Durchschnitt halten. Mit der Kohortenanalyse können Sie genauer hinsehen und erkennen, was sich hinter dem Durchschnitt verbirgt.

Wenn sich Unternehmen nur auf Top-Line-Zahlen verlassen (z. B. Gesamtzahl der Nutzer/innen, Durchschnittsumsatz), können sie wichtige Nuancen übersehen. Die Kohortenanalyse füllt diese Lücken, indem sie aufzeigt, wie sich das Kundenverhalten im Laufe der Zeit verändert und welche Gruppen gut abschneiden oder abfallen.

Wie funktioniert die Kohortenanalyse in einem geschäftlichen Kontext?

In der Praxis bedeutet Kohortenanalyse, dass Kundinnen und Kunden nach einem gemeinsamen Merkmal gruppiert werden und ihr Verhalten über Wochen, Monate oder Quartale hinweg verfolgt wird.

Sie können beispielsweise Kundinnen und Kunden nach dem Monat ihrer Anmeldung gruppieren und dann messen, wie viele von ihnen in jedem folgenden Zeitraum noch aktiv sind oder Ausgaben tätigen. So entsteht für jede Kohorte eine Verhaltenszeitachse, aus der hervorgeht, wann das Engagement nachlässt, wann es stabil bleibt und wie lange verschiedene Gruppen in der Regel bleiben.

Mit dieser Struktur können Sie spezifischere Fragen stellen, als dies mit aggregierten Daten möglich wäre. Beispiel:

• Ist die Wahrscheinlichkeit, dass Kundinnen und Kunden, die sich im März angemeldet haben, eher abwandern, höher als bei denjenigen, die sich im Februar angemeldet haben?
  
• Hat die Neugestaltung des Onboarding im April die Kundenbindung in der ersten Woche verbessert?
  
• Werden die Nutzer/innen, die sich während einer Sommeraktion angemeldet haben, zu langfristigen oder kurzfristigen Kundinnen/Kunden?
  

Mit der Kohortenanalyse können Sie rekonstruieren, was wann, bei wem und warum passiert ist. Anstatt sich auf einen gemischten Durchschnitt zu konzentrieren, können Sie sehen, wie sich jede Gruppe im Laufe der Zeit verhält. Das liefert Ihnen wichtige Kontextinformationen für Ihre Entscheidungen.

Mit der Kohortenanalyse können Sie Folgendes erreichen:

• Sie können die nachgelagerten Auswirkungen einer Produktänderung isolieren
  
• Sie können den wahren Wert einer Marketingkampagne daran messen, wie viele Kundinnen und Kunden sie gebracht hat und wie lange diese bei Ihnen bleiben
  
• Sie können die saisonalen oder verkaufsfördernden Schwankungen von dauerhaften Verbesserungen bei der Kundenbindung oder den Einnahmen trennen
  

Die Kohortenanalyse verlagert Ihren Blick von statischen Zusammenfassungen zu zeitbezogenen Analysen und erweitert so Ihr Wissen darüber, wie Ihr Unternehmen im Laufe der Zeit wächst oder Verluste erleidet, und zwar Gruppe für Gruppe.

Stripe integriert die Kohortenanalyse direkt in seine Abonnementanalyse. Unternehmen, die Stripe Billing verwenden, können die Abonnentenbindung nach Kohorten automatisch im Analyse-Dashboard von Billing anzeigen: Jede Kohorte wird nach ihrem ersten Abrechnungsdatum gruppiert. Stripe zeigt dabei an, wie viele Kundinnen und Kunden aus jeder Gruppe in den folgenden Monaten aktiv bleiben.

Mit dieser Art von eingebundenen Werkzeugen können Teams Probleme und Unterschiede schnell erkennen, z. B:

• Ob neue Abonnentinnen und Abonnenten schneller als üblich abwandern
  
• Anstiege der langfristigen Abwanderung
  
• Ob bestimmte Monate oder Kampagnen qualitativ bessere Kundschaft hervorbringen
  

Dadurch werden zeitabhängige Muster sichtbar – und damit auch klarere Möglichkeiten, einzugreifen oder nachzulegen.

Wie die Daten der Kohortenanalyse strukturiert sind

Kohortenberichte sehen oft wie eine Tabelle aus. Jede Zeile ist eine Kohorte (z. B. „Nutzer/innen, die sich im Juli angemeldet haben“). Jede Spalte steht für einen Zeitabschnitt (z. B. „Woche 1“, „Woche 2“, „Woche 3“).

Die Werte in den Zellen zeigen den Prozentsatz dieser Kohorte an, der noch aktiv ist, abonniert ist oder Umsatz generiert.

Anhand dieses Layouts können Sie erkennen, wo sich die Situation verbessert oder verschlechtert.

Welche Arten der Kohortenanalyse sind für Unternehmen nützlich?

Kohorten müssen nicht anhand des Anmeldedatums definiert werden. Sie können Nutzer/innen je nach dem, was Sie herausfinden möchten, auf verschiedene Weise gruppieren. Hier sind einige der wertvollsten Kohortentypen für Unternehmen.

Akquisitionskohorten

Akquisitionskohorten gruppieren Nutzer/innen danach, wann sie erstmals akquiriert wurden – nach Woche, Monat oder Quartal. Sie helfen Ihnen zu verstehen, wie lange verschiedene Kohorten bleiben und wie sich Änderungen im Marketing, Onboarding oder Produkt im Laufe der Zeit auf die Kundenbindung auswirken.

Sie können Akquisitionskohorten für folgende Zwecke verwenden:

• Erkennen Sie Abwanderungsmuster frühzeitig (z. B. „im April hinzugewonnene Nutzer/innen nehmen schneller ab als die aus März“)
  
• Bewerten Sie Marketing Kampagnen (z. B. „Die Bindung der Nutzer/innen aus der Empfehlungskampagne ist besser als die aus bezahlten Anzeigen“)
  
• Benchmarking der Leistung im Zeitverlauf (z. B. „Haben wir die 3-Monats-Bindung im Vergleich zum letzten Jahr verbessert?“)
  

Verhaltenskohorten

Bei dieser Art von Kohorten werden Nutzer/innen anhand ihrer Handlungen (oder Unterlassungen) gruppiert und nicht anhand des Zeitpunkts ihrer Akquisition. Sie könnten beispielsweise folgende Segmente bilden:

• Nutzer/innen, die eine bestimmte Funktion in Woche 1 verwendet haben, im Vergleich zu denen, die sie nicht verwendet haben
  
• Kundinnen und Kunden, die in den ersten 30 Tagen mehr als 3 Käufe getätigt haben, im Vergleich zu denjenigen, die nur 1 Kauf getätigt haben
  

Anhand von Verhaltenskohorten können Sie die Aktionen isolieren, die mit besseren Ergebnissen korrelieren. Betrachten Sie diese Beispiele:

• Eine Streaming-App könnte feststellen, dass Nutzer/innen, die in der ersten Woche mehr als 3 Songs favorisieren, eher bei der App bleiben als Nutzer/innen, die das nicht tun.
  
• Ein B2B SaaS-Tool (Software-as-a-Service) könnte ermitteln, dass Nutzer/innen, die das Onboarding innerhalb von 48 Stunden abschließen, mit größerer Wahrscheinlichkeit langfristig dabei bleiben.
  

Diese Art der Analyse zeigt, welche Verhaltensweisen einen langfristigen Wert vorhersagen. Sie ist besonders nützlich für Produkt- und Wachstumsteams, deren Ziel es ist, die effektivsten Maßnahmen zu erkennen. Denken Sie jedoch daran, dass Korrelation nicht immer gleichbedeutend mit Kausalität ist. Sie müssen Ihre Hypothesen wahrscheinlich testen, bevor Sie sie in großem Maßstab umsetzen.

Prädiktive Kohorten

Prädiktive Kohorten verwenden Modelle, um Nutzer/innen anhand ihres voraussichtlichen zukünftigen Verhaltens zu gruppieren (z. B. Abwanderung, Upgrade, Wiederholungskauf). Sie segmentieren proaktiv auf der Grundlage des prognostizierten Verhaltens.

Sie könnten zum Beispiel Folgendes tun:

• Sie markieren die 10 % der neuen Nutzer/innen, die höchstwahrscheinlich langfristig bleiben sehr aktiv sein werden, und Sie bieten ihnen ein unkompliziertes Onboarding an.
  
• Sie identifizieren Kundinnen/Kunden, bei denen ein hohes Abwanderungsrisiko besteht, und sprechen sie mit gezielten Werbeangeboten an.
  
• Sie vermeiden überhöhte Ausgaben, indem Sie unwahrscheinliche Käufer/innen von Retargeting-Kampagnen ausschließen
  

Diese Art der Analyse ist sehr aussagekräftig, aber auch schwieriger durchzuführen. Sie erfordert in der Regel eine solide Dateninfrastruktur, solide Modelle und eine ausreichende Anzahl von Nutzerinnen und Nutzern, um Vorhersagen treffen zu können. Sie ist eher in größeren oder datenintensiven Unternehmen verbreitet.

Jeder dieser Kohortentypen beantwortet eine andere Frage. Akquisitionskohorten zeigen Ihnen, wann Nutzer/innen abwandern. Verhaltenskohorten zeigen auf, was langfristigen Erfolg ausmacht. Prädiktive Kohorten analysieren, wen Sie gerade ansprechen sollten. Zusammen bieten sie einen 360-Grad-Überblick über den Lebenszyklus Ihrer Kundschaft – was funktioniert, was nicht und wo Sie eingreifen müssen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Wie kann die Kohortenanalyse die Kundenbindung und den Lifetime Value verbessern?

Kohortenanalysen helfen Unternehmen, von allgemeinen Vermutungen zu gezielten Maßnahmen überzugehen. Anstatt zu versuchen, den Customer Lifetime Value (LTV) und die Kundenbindung pauschal zu verbessern, können Sie genau erkennen, wo und wann Kundinnen und Kunden abwandern.

Hier erfahren Sie, wie Ihnen die Kohortenanalyse dabei helfen kann.

Abwanderungsfaktoren erkennen

Kohortendaten zeigen, wann Kundinnen und Kunden dazu neigen, abzuwandern. Sobald Sie das Abwanderungsfenster erfasst haben, können Sie direkt entsprechende Maßnahmen ergreifen.

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele:

• Wenn mehrere Kohorten um den 14. Tag herum abwandern, können Sie das Onboarding anpassen, Erinnerungen hinzufügen oder einen gut platzierten Anreiz genau vor diesem Zeitfenster setzen.
  
• Wenn die Abwanderung im dritten Quartal schneller ist als in anderen, dann sollten Sie untersuchen, was in diesem Zeitraum anders ist. Liegt es am Kanalmix, an den Botschaften oder an der Verfügbarkeit des Supports?
  

Die Kohortenanalyse zeigt, wann und unter welchen Bedingungen die Abwanderung stattfindet.

Finden Sie heraus, was funktioniert

Mithilfe einer Kohortenanalyse können Sie herausfinden, welche Gruppen Ihnen treu bleiben und welche frühen Handlungen möglicherweise zu ihrer Entscheidung beigetragen haben.

Möglicherweise stellen Sie Folgendes fest:

• Eine bestimmte Kohorte mit ungewöhnlich hohem LTV wurde durch Empfehlungen gewonnen.
  
• Nutzer/innen, die innerhalb der ersten 24 Stunden eine Einrichtungscheckliste ausfüllen, bleiben doppelt so lange.
  
• Kundinnen und Kunden, die sich über den Desktop anmelden, bleiben tendenziell länger als diejenigen, die Mobilgeräte nutzen.
  

Mit solchen Erkenntnissen können Sie besonders leistungsstarke Verhaltensweisen, Kanäle oder Abläufe noch weiter optimieren. Anstatt pauschale Korrekturen vorzunehmen, verstärken Sie das, was für Ihre besten Nutzer/innen bereits funktioniert.

Schaffen Sie intelligentere Segmente

Die Kohortenanalyse segmentiert Ihre Kundinnen und Kunden automatisch nach Zeit, Verhalten oder prognostiziertem Wert. Dies ist besonders wertvoll für das Kundenbindungs-Marketing und Lebenszyklus-Messaging.

Betrachten Sie folgende Beispiele:

• Wenn Kunden aus Rabattkampagnen früher abwandern, so können Sie sie anders betreuen oder die Kampagne verändern.
  
• Wenn intensive Nutzer/innen aus Self-Service-Anmeldungen häufiger bleiben, benötigen sie möglicherweise nicht dieselben Onboarding-E-Mails wie andere Segmente.
  

Diese Art der Segmentierung verhindert, dass Sie Nutzer/innen, die keine Hilfe benötigen, übermäßig betreuen, aber auch dass diejenigen, die Hilfe benötigen, zu kurz kommen.

Messen Sie die Auswirkungen von Änderungen

Sobald Sie eine neue Funktion, eine Kampagne oder einen Onboarding-Prozess eingeführt haben, können Sie mithilfe von Kohortenanalysen feststellen, ob diese tatsächlich funktionieren.

Wenn Sie zum Beispiel die Juni-Kohorte besser behalten als die Mai-Kohorte, könnte das ein Zeichen für Fortschritt sein. Wenn nicht, wissen Sie frühzeitig, dass Sie etwas ändern müssen.

Was sind die größten Herausforderungen für Unternehmen bei der Verwendung von Kohortenanalysen?

Die Kohortenanalyse ist leistungsstark. Aber wie jedes Instrument hat auch sie ihre Schwächen und potenziellen Fallstricke. Hier finden Sie die häufigsten Herausforderungen, auf die Teams stoßen, und wie Sie diese angehen können.

Unordentliche oder unvollständige Daten

Kohortenanalysen sind auf solide Eingaben angewiesen: saubere Ereignisdaten, konsistente Zeitstempel und systemübergreifende Nachverfolgung. Wenn diese Elemente nicht vorhanden sind, sind Ihre Ergebnisse unzuverlässig.

Zu den häufigsten Problemen gehören:

• Fehlende oder inkonsistente Anmeldedaten
  
• Ereignisse, die in einem System verfolgt werden, in einem anderen aber nicht
  
• Lücken zwischen Produkt, Marketing und Zahlungssystemen
  

Um dieses Problem zu beheben, sollten Sie Ihre Dateninfrastruktur vor der Analyse sorgfältig in Ordnung bringen. Kundenaktionen müssen überwacht, mit einem Zeitstempel versehen und an einem Ort zusammengefasst werden. Tools wie Stripe Sigma können Teams dabei helfen, saubere, verknüpfte Datensätze direkt aus Zahlungen und Rechnungen zu extrahieren. Diese sind oft das fehlende Glied in der Kette.

Tools, die nicht Ihren Bedürfnissen entsprechen

In der Vergangenheit erforderte die Kohortenanalyse Kenntnisse in der strukturierten Abfragesprache SQL und manuelle Arbeit in Tabellenkalkulationen. Mittlerweile bieten viele Plattformen fertige Kohortenanalysen an, aber nicht alle Teams haben den richtigen Zugriff darauf oder wissen, wo sie diese finden können. Einige Unternehmen vermeiden Kohortenanalysen entweder ganz, weil sie ihnen zu komplex erscheinen, oder sie führen sie auf zeitaufwändige und fehleranfällige Weise durch.

Die Lösung ist, mit dem zu beginnen, was am einfachsten und verfügbar ist. Stripe Billing zum Beispiel zeigt die Abonnentenbindung nach Kohorte an, ohne dass Sie etwas dafür tun müssen. E-Commerce-Plattformen tun das Gleiche mit Daten zu Wiederholungskäufen. Wenn Ihr Unternehmen klein ist, kann sogar ein einfaches Tabellenkalkulationsmodell nützlich sein.

Über- oder Untersegmentierung

Wenn Sie zu viele Kohorten erstellen, schrumpfen Ihre Stichprobengrößen bis zur Bedeutungslosigkeit. Wenn Sie zu wenige erstellen, sehen Sie wieder nur allzu allgemeine Trends.

So finden Sie das richtige Gleichgewicht:

• Beginnen Sie mit zeitbasierten Kohorten, um eine Ausgangsbasis zu schaffen
  
• Fügen Sie zusätzliche Segmentierungen nur dann hinzu, wenn sie einer klaren Hypothese dienen (z. B. „Nutzer/innen aus der Empfehlungskampagne bleiben länger als Nutzer/innen von bezahlter Werbung“)
  
• Achten Sie auf Ihre Stichprobengrößen – wenn eine Kohorte nur sechs Personen umfasst, sollten Sie entsprechende Trends mit Vorsicht betrachten.
  

Es ist besser, eine präzise Frage zu stellen, als ein Dashboard voller Datenvisualisierungen zu erstellen, die Sie nicht interpretieren können.

Fehlerhafte Interpretation von Daten

Kohortenanalysen können wichtige Hinweise liefern, aber ihre korrekte Interpretation erfordert Zeit und Sorgfalt. Zu den häufigsten Fallstricken gehören die Verwechslung von Korrelation und Kausalität (z. B. die Annahme, dass ein Merkmal zu einer höheren Kundenbindung führt, obwohl es möglicherweise nur engagiertere Nutzer/innen anzieht) und das Ignorieren externer Kontexte (z. B. ein Feiertagsansturm oder eine Werbeaktion eines Mitbewerbers, die das Verhalten einer Kohorte beeinflusst).

Behandeln Sie Kohortenmuster als Hypothesen, nicht als Schlussfolgerungen. Kombinieren Sie sie nach Möglichkeit mit qualitativen Erkenntnissen oder A/B-Tests. Betrachten Sie Kohorten immer im Kontext: Markieren Sie Ihre Diagramme mit Produkteinführungen, Kampagnenterminen und bekannten Störungen.

Von Daten überwältigt

Dutzende von Kohorten können uns leicht überwältigen, zumal jede einzelne ihre eigene Bindungskurve, ihren eigenen Umsatzbogen und ihr eigenes Verhaltensprofil hat.

Um eine Paralyse durch Analyse zu vermeiden:

• Binden Sie Ihre Kohortenarbeit an eine bestimmte Frage oder Entscheidung (z. B. „Hat das neue Onboarding die 30-Tage-Bindung verbessert?“).
  
• Fassen Sie wichtige Metriken zusammen, die sich über einen längeren Zeitraum verfolgen lassen, z. B. die Bindung an Monat 3 und den 90-Tage-LTV.
  
• Überprüfen Sie die Kohorten regelmäßig im Team, damit die Erkenntnisse zu echten Veränderungen führen können.